В мире маркетинга царит культ «больших данных» и гиперсегментации. Нам обещают, что если мы соберем достаточно информации о клиентах, искусственный интеллект сам напишет идеальное предложение, которое приведет к сделке. Мы создаем десятки полей в CRM, строим сложные воронки, пытаемся сегментировать клиентов по полу, возрасту, знаку зодиака... а на выходе получаем письмо с темой «Акция для [Имя]!», где вместо имени красуется «Гендир ООО "Рога и копыта"».

Пора остановиться. Суть эффективного CRM-маркетинга не в объеме данных, а в их качестве, осмысленности и применимости. Это не про то, как разделить базу на 100 сегментов, а про то, как найти 2-3 по-настоящему важных и выстроить с ними честный диалог. Это осознанный подход.

Первый и главный вопрос, который должен задать себе маркетолог или коммерческий директор: «Как мы будем использовать этот сегмент или это поле?»
Прежде чем создавать в CRM поле «Город» или «Должность», спросите себя:

• Будем ли мы реально отправлять разные предложения клиентам из Москвы и Новосибирска? Если нет — поле «Город» вам не нужно. Оно лишь создаст мусор и визуальный шум.
• Повлияет ли должность контакта на наше коммерческое предложение? Если ваш продукт для отдела IT, а в поле «Должность» стоит «Главный бухгалтер» — это мертвые данные. Они не помогут, а навредят.

Правило простое: если вы не видите конкретного сценария использования данных здесь и сейчас — не собирайте их. Откажитесь от подхода «сделаем на всякий случай, вдруг пригодится». Именно это «а вдруг» и приводит к разрастанию CRM до невероятных размеров с десятками неиспользуемых полей, ведь под него можно подвести что угодно. Критерий «не можем использовать сейчас — не собираем» служит четким фильтром против такого хаоса.
При этом важно не путать искусственную сегментацию, то есть поля, которые вы придумываете и заставляете менеджеров заполнять «вслепую» (например, «тип темперамента клиента»), с объективными ретроспективными данными. Поле «Дата последней покупки» или «Сумма всех заказов» собирается само собой в процессе работы. И уже на основе этих реальных данных вы всегда сможете построить нужный сегмент постфактум, когда будете готовы его использовать. Сфокусируйтесь на том, что критически важно для вашего бизнеса сегодня.

Самый частый провал — попытка внедрить сложную модель, на обслуживание которой нет ни времени, ни сил.

RFM-анализ — прекрасный инструмент. Но он требует, чтобы данные о покупках были корректными и полными. Если история клиента размазана по трем разным CRM — вы получите не анализ, а фикцию. Однако, самая частая проблема лежит дальше: даже собрав данные, многие не знают, что делать с получившимися сегментами. Какой смысл выделять «Чемпионов» и «Спящих», если всем без разбора вы отправляете одно и то же предложение «Скидка 10% до хх.хх.хх»? Ценность RFM не в самой сегментации, а в уникальной стратегии работы с каждой группой.

Сценарии допродаж — отличная идея. Но мало автоматически собрать данные о покупках, куда сложнее настроить по-настоящему уместные коммуникации. Самый очевидный пример — не пытаться продать зарядку от Xiaomi клиенту, который только что купил MacBook за 300 000 рублей. Автоматизация без логики приводит к абсурду. Если же вы полагаетесь на менеджеров, трезво оцените свои силы: сможете ли вы мотивировать их на глубокий анализ и точечные предложения, и хватит ли у них времени, когда они завалены текучкой?

Самая неочевидная, но самая затратная по времени часть — обеспечить качество данных на входе. Ваша CRM — это не черновик, а чистовой бланк для работы.

1. Стандартизация — ваш лучший друг:

• Телефоны. Настройте единый формат ввода (например, только +7...). Запретите ввод стационарных телефонов в поле «Мобильный», если это не критично. Используйте маски ввода.
• Города. Никаких ручных полей! Только suggest-подсказки (автодополнение). Иначе вы получите «Москва», «Мск», «г. Москва» и «Moscow» — четыре разных сегмента вместо одного.
• Имена и должности. Четкие инструкции для менеджеров: «Имя» — только имя, «Компания» — только официальное название. Борьба с «Мужиком из Челябинска» — это борьба за эффективность ваших же рассылок.

2. Продуктовая аналитика: что мы на самом деле считаем?
Это отдельная боль. Вы хотите видеть статистику по продажам. Но что это значит на практике?

• Деньги? Простая общая выручка — самый простой, но часто обманчивый вариант. Деньги деньгам рознь. Ключевой вопрос — какую именно прибыль мы анализируем и как будем использовать эти данные?

Пример: В e-commerce магазине электроники основная выручка может идти от дорогой техники (телефоны, ноутбуки), где маржа минимальна, а реальную валовую прибыль приносят сопутствующие товары: услуги (гарантия, установка ПО) и аксессуары (чехлы, наушники). Если в отчете вы видите только общую сумму, вы принимаете решения на основе ложной картины. Анализ должен отвечать на вопрос: «Что именно приносит нам деньги и на чем нам фокусировать усилия?» — а не просто становиться цифрой в «красивой рамочке».

• Группы товаров? Здесь критически важна четкая и неизменная классификация. Если ее нет, любой анализ превращается в фикцию.

Пример: Представьте, что половина ваших смартфонов находится в категории «Электроника», другая половина — в «Гаджеты», а некоторые мощные игровые ноутбуки вдруг оказались в «Офисной технике». Сравнивать динамику продаж по таким «сегментам» бессмысленно. Вы не поймете, что на самом деле продается лучше: телефоны или ноутбуки.

• Конкретные SKU (артикулы)? Этот подход требует максимальной дисциплины. Номенклатура меняется, появляются аналоги, и без ответственного за ведение справочника наступает хаос. Но главная проблема в другом: SKU часто представляют собой безликие аббревиатуры (например, «NBK-225A-WH»), которые ничего не говорят маркетологу или менеджеру при анализе клиента. Как использовать эту информацию в рассылке или для допродаж, если непонятно, что скрывается за кодом? Такой подход работает только при наличии проработанной товарной матрицы, где каждый артикул привязан к понятным сегментам (например, «Премиум-ноутбуки для геймеров», «Бюджетные смартфоны»). Без этой системы сотни тысяч SKU — всего лишь бесполезный цифровой шум.