Будущее email- и директ-маркетинга: персонализация — ключ к повышению открываемости в 2025 году
Email мёртв? Расскажите это конверсиям))
«Email-маркетинг умер!» — кричали диджитал-эксперты в 2015-м. «Email-маркетинг вот-вот умрёт!» — предрекали они же в 2020-м. «Email всё ещё не умер? Да вы издеваетесь!» — недоумевают некоторые и в 2025-м.
А в это время email-маркетологи молча показывают высокий ROI и продолжают настраивать свои кампании 😎
Email-маркетинг не только жив, но и продолжает эволюционировать. Современный email-маркетинг — это гиперперсонализация, предиктивная аналитика и контекстно-зависимый контент. Это уже не просто канал коммуникации, а полноценная экосистема взаимодействия с клиентом, интегрированная с другими каналами и платформами.
Уровни гиперперсонализации в 2025
- Базовая демография + поведение
- Мультиканальное взаимодействие
- Контекстная релевантность
- Предиктивная (предсказательная) персонализация
Как сегментировать аудиторию?
- RFM-анализ: пошаговый процесс проведения
- Сегментация по микромоментам
- Психографическая сегментация
Технические аспекты гиперперсонализации и работа с базами данных
🔥 Примеры гиперперсонализации от российских брендов
Подводные камни гиперперсонализации и как их избежать
📈 Базовые метрики эффективности email-маркетинга
Уровни гиперперсонализации в 2025
Помните времена, когда персонализация ограничивалась обращением по имени и базовой сегментацией по полу и возрасту? В те далёкие времена все мы были «наивными падаванами» и думали «Ух тЫ, я пОсТаВИл тЕг в пИсЬмЕ, теперь открываемость взлетит до небес!» 😲😎
В 2025 году персонализация — это глубокое понимание: ● Контекста взаимодействия с брендом. ● Покупательского цикла и текущей стадии воронки. ● Предпочтений по типу, формату и времени контента. ● Истории взаимодействия со всеми точками контакта бренда. ● Поведенческих паттернов, выходящих за рамки взаимодействия с вашим брендом.
Гиперперсонализация работает на нескольких уровнях одновременно:
🔸Уровень 1: Базовая демография + поведение
На этом уровне вы учитываете стандартную демографию (возраст, пол, локация), историю покупок и базовое онлайн-поведение.
❗Компания также учитывает частоту покупок, отправляя активным покупателям рассылки 4 раза/месяц, а менее активным — 2 раза/месяц.
🔸Уровень 2: Мультиканальное взаимодействие
Здесь вы анализируете взаимодействие пользователя со всеми вашими каналами: сайтом, мобильным приложением, социальными сетями, офлайн-магазинами и т.д.
🔸Уровень 3: Контекстная релевантность
На этом уровне вы учитываете текущий контекст пользователя: время суток, устройство, местоположение, погоду в его регионе, локальные события и тренды.
Система также отслеживает приближающиеся спортивные события в каждом городе и за 2 недели до марафона отправляет бегунам предложения по беговой экипировке, а перед велогонками — по велоаксессуарам (привязка к инфоповодам — база для всего 🔥).
🔸Уровень 4: Предиктивная (предсказательная) персонализация
Здесь в игру вступают алгоритмы прогнозирования будущего поведения пользователя на основе больших данных и AI.
Результат: 43% "отпавших" студентов возвращаются к обучению. Система предиктивной аналитики, основываясь на карьерных целях и паттернах просмотра, может предсказывать, какие курсы будут интересны студенту после завершения текущего.
❓P.S. Нужна подробная статья про инструменты предиктивного маркетинга и гайд по их интеграции в работу?
Основа гиперперсонализации — сегментация аудитории. Практические советы
Совет #1: Используйте RFM-анализ
Классический RFM-анализ основан на оценке клиентов по трем ключевым параметрам:
- Recency (R) — давность последней покупки (как давно клиент совершал покупку)
- Frequency (F) — частота покупок (как часто клиент совершает покупки)
- Monetary Value (M) — денежная ценность (сколько денег клиент потратил)
Эти три параметра наиболее точно характеризуют ценность клиента и позволяют прогнозировать его поведение.
Пошаговый процесс проведения RFM-анализа:
1. Подготовка данных
- Соберите данные о всех транзакциях клиентов за определенный период (обычно 6-12 месяцев).
- Для каждой транзакции должны быть доступны: ID клиента, дата покупки, сумма покупки.
2. Расчет RFM-показателей для каждого клиента
- Recency (R): количество дней с момента последней покупки клиента до текущей даты.
- Frequency (F): общее количество покупок клиента за выбранный период.
- Monetary (M): общая сумма всех покупок клиента или средний чек.
3. Ранжирование клиентов по каждому показателю
- Разделите клиентов на 5 групп по каждому из трех показателей.
- Присвойте каждой группе оценку от 1 до 5. Для показателя R: чем меньше дней прошло, тем выше оценка (5). Для показателей F и M: чем выше значение, тем выше оценка.
4. Присвоение RFM-кода каждому клиенту
- Объедините три оценки в единый трехзначный код. Например, клиент с оценками R=4, F=4, M=4 получит код 444.
5. Группировка клиентов по сегментам
- Объедините клиентов с похожими RFM-кодами в более крупные сегменты.
- Присвойте каждому сегменту описательное название (VIP-клиенты, лояльные клиенты и т.д.).
6. Разработка стратегий для каждого сегмента
- Создайте индивидуальную стратегию коммуникации для каждого сегмента.
- Определите, какие предложения и каналы коммуникации лучше работают для каждой группы.
❗RFM-анализ 2.0
В современном email-маркетинге классическая модель RFM дополняется новыми параметрами, как упоминалось в лонгриде
- E (Engagement) — уровень вовлеченности с контентом.
- C (Channel) — предпочитаемые каналы коммуникации.
- P (Product) — категории товаров, которые интересуют пользователя.
Совет #2: Сегментируйте по микромоментам
Микромоменты — это короткие периоды повышенной восприимчивости пользователя к определённому типу контента или предложений.
Современные ESP (Email Service Provider) платформы позволяют отслеживать эти моменты и автоматически триггерить релевантные рассылки.
Например:
- Пользователь только что завершил сеанс в вашем приложении
- Пользователь посетил ваш офлайн-магазин
- Пользователь просматривал конкретную категорию товаров более 5 минут
- Пользователь открыл ваше предыдущее письмо несколько раз
Совет #3: Используйте психографическую сегментацию
Психографическая сегментация фокусируется на ценностях, убеждениях и образе жизни пользователей. Это позволяет адаптировать не только предложение, но и тон коммуникации, визуальный стиль и типы аргументов.
Современные инструменты анализа данных позволяют выделять психографические сегменты на основе:
- стиля коммуникации в обращениях в поддержку
- предпочитаемых брендов и категорий товаров
- типов контента, с которым взаимодействует пользователь
- времени реакции на разные типы предложений
Технические аспекты гиперперсонализации и работа с базами данных
Компании используют базы данных для нескольких ключевых задач:
- Поиск потенциальных клиентов — ��бор информации через рекламу и обратную связь с последующим предложением товаров наиболее заинтересованным потребителям.
- Персонализация предложений — анализ клиентской базы для подбора наиболее релевантных товаров и скидок, повышающих конверсию.
- Укрепление лояльности — фиксация предпочтений клиентов и поддержание связи, включая отправку полезных материалов, подарков и специальных предложений (пример: компания "Марс" поздравляет домашних питомцев с днем рождения и рассылает купоны на корм).
- Стимулирование повторных покупок — отслеживание срока использования товаров и напоминание о замене или обновлении продукции в нужный момент.
Важно учитывать этические аспекты работы с база��и данных. Легальные способы формирования клиентской базы включают:
- Самостоятельный сбор через Opt-in подписки (формы на сайте, опросы, вебинары, конкурсы)
- Использование double opt-in (подтверждение подписки)
- Работа с официальными агрегаторами, собирающими контакты легально
- Использование look-alike аудиторий в соцсетях и рекламе вместо покупки сомнительных баз
Примеры гиперперсонализации от российских брендов
Кейс 1: «Золотое яблоко» — омниканальная персонализация в бьюти-ритейле
«Золотое яблоко» создало одну из самых продвинутых систем персонализации на российском рынке, превратив процесс покупки косметики в уникальный персонализированный опыт.
Ключевые элементы персонализации:
🍏 Интеллектуальная система уведомлений о товарах
При отсутствии товара клиент может подписаться на уведомление о его появлении. Система анализирует не только запрошенные товары, но и паттерны просмотров, формируя комплексное понимание предпочтений.
🍏 Персонализированные скидки на основе анализа корзины
На основе интересов к определенным брендам или типам косметики (гели для губ, шампуни, тональные основы) система проактивно информирует о новинках и акциях в релевантных категориях.
Система также анализирует состав корзины клиента и предлагает таргетированные промокоды именно на те товары, которые находятся в корзине или были просмотрены, но не добавлены.
🍏 Геймификация в формате "Бьюти-тамагочи"
Клиенты получают виртуального питомца, который "питается" определенными категориями косметики. Программа лояльности интегрирована с игровой механикой: уход за виртуальным питомцем приносит реальные бонусы и скидки.
🍏 Персонализированные подарочные карты
Клиенты могут создать уникальный дизайн подарочной карты с помощью ИИ-генератора изображений. Персонализированные подарочные карты повышают эмоциональную привязанность к бренду и стимулируют повторные покупки.
Кейс 4: Яндекс Музыка — алгоритмическая персонализация контента
Яндекс Музыка создала одну из самых точных систем рекомендаций музыкального контента.
Ключевые элементы персонализации:
🎸 Многофакторная модель музыкальных предпочтений
Алгоритм анализирует жанровые предпочтения, выявляет "эмоциональную музыкальную карту" пользователя, определяя, какую музыку он предпочитает в разных эмоциональных состояниях.
🎸 Персонализированные плейлисты под конкретные активности
Система определяет, чем занимается пользователь (работа, дорога, сон, тренировка, отдых), и предлагает соответствующие подборки. При регулярных паттернах (например, тренировки по вторникам и четвергам) проактивно предлагает соответствующие плейлисты в нужное время.
Подводные камни гиперперсонализации и как их избежать
Проблема #1: «Эффект жуткой долины» персонализации
Когда персонализация становится слишком точной, она может вызывать у пользователей страх за их конфиденциальность.
Решение:
- Балансируйте между точностью персонализации и комфортом пользователя.
- Создавайте ощущение «приятного совпадения», а не тотального отслеживания.
- Объясняйте пользователям, на основе чего формируются рекомендации.
Проблема #2: Техническая сложность и стоимость внедрения
Построение инфраструктуры для гиперперсонализации требует значительных инвестиций в технологии и специалистов.
Решение:
- Начинайте с малого: выберите один сегмент для пилотного проекта.
- Используйте готовые решения вместо разработки с нуля.
- Планируйте поэтапное внедрение с измеримыми результатами на каждом этапе.
Проблема #3: Этические вопросы и конфиденциальность данных
В эпоху ужесточения законодательства о персональных данных гиперперсонали��ация может столкнуться с юридическими ограничениями.
Решение:
- Следите за изменениями в законодательстве и адаптируйте стратегию.
- Обеспечьте прозрачность в сборе и использовании данных.
Проблема #4: Синдром «персонализационного пузыря»
Чрезмерно точная персонализация может ограничивать пользователя, показывая ему только то, что соответствует его прошлому опыту.
Решение:
- Внедряйте элемент контролируемой случайности в рекомендации.
- Периодически тестируйте контент за пределами очевидных предпочтений пользователя.
- Балансируйте между персонализацией и расширением кругозора.
CTR, OR, CR — не непонятные слова, а метрики эффективности email-маркетинга
Для оценки эффективности современных email-кампаний важно отслеживать следующие показатели:
Больше фишек для диджитал-специалистов
Если хотите узнать больше интересных методик, лайфхаков в индустрии найма / рекрутинга, подписывайтесь на мой тг-канал. Там я постоянно публикую полезные подборки, гайды и чек-листы!
Также советую подписаться на тгк с классными и проверенными онлайн вакансиями (без спама и несуществующих аккаунтов рекрутеров):
— @digital_jobster — топовые вакансии от компаний мечты: свежие офферы в маркетинге, SMM и всем, что связано с digital.
— @rabota_freelance — вакансии для тех, кто хочет работать в удобное время и из любой точки мира.
— @rabota_go — канал для тех, кто хочет расти в онлайн-профессиях: вакансии в маркетинге и продажах, гайды по развитию в профессии и реальные истории успеха.