First-party data в retail media: как ритейлеры используют данные покупателей для таргетинга

В эпоху отказа от сторонних cookies ритейлеры ищут новые способы точного таргетинга. На первый план выходят first-party data — данные, которые бизнес получает напрямую от покупателей. Именно они становятся главным конкурентным преимуществом в быстрорастущем сегменте retail media.

По данным АРИР, объем российского рынка рекламы в интернете в 2024 году вырос на 5,3% и составил 1,236 трлн рублей. В этом росте значительную долю занимает именно retail media — направление, в котором бренды размещают рекламу на платформах ритейлеров. В таких условиях собственные данные ритейлеров становятся ценнейшим ресурсом: они позволяют лучше понимать поведение покупателей и показывать им персонализированную рекламу, которая действительно работает.

В этой статье расскажем, что такое 1st party data и чем они отличаются от других типов данных, как ритейлеры используют их для таргетинга и повышения доходов, какие технологии и подходы применяются в работе с клиентской информацией, а также о том, как Upmetric помогает использовать электронные чеки для сбора и анализа таких данных.

В условиях постепенного отказа от third-party cookies и роста требований к конфиденциальности, все больше ритейлеров делают ставку на first party data — собственные данные, которые собираются напрямую от покупателей. Это ключ к выстраиванию устойчивых и эффективных рекламных стратегий в экосистеме retail media.

Чем first-party data отличаются от других видов данных?

• First-party data — это информация, которую ритейлер получает в процессе прямого взаимодействия с клиентом. Такие данные можно собирать через онлайн-заказы, авторизацию в приложении, участие в программе лояльности, использование электронных чеков и другие активности, происходящие в рамках бренда.
• Second-party data — это first-party data, которыми делится партнерская компания. Например, когда ритейлер и производитель обмениваются данными.
• Third-party data — агрегированные данные, полученные от внешних источников, не связанных напрямую с клиентом. Их надежность и доступность снижаются из-за изменений в законодательстве и блокировки cookies.

Какие first-party данные есть у ритейлера:

• Данные о покупках: история транзакций, наименование товаров в чеке, частота заказов, средний чек, категория покупок.
• Поведенческие данные: действия клиента на сайте или в приложении — просмотры товаров, поиск, добавление в корзину, брошенные заказы, время на сайте, путь покупателя.
• Демографические данные: пол, возраст, регион, устройство, предпочтения — при наличии согласия пользователя.

Вся эта информация легко объединяется в единую платформу клиентских данных (CDP), где все структурировано и готово к использованию. В отличие от сторонних источников, first-party data остаются под контролем ритейлера, обеспечивая не только соответствие требованиям приватности, но и маркетинговую эффективность.

В эпоху персонализированного маркетинга именно собственные клиентские данные становятся главным конкурентным преимуществом: они помогают точно понимать, кому, что и когда предлагать — с максимальной пользой для бизнеса.

Использование first-party data дает ритейлерам серьезное конкурентное преимущество в построении рекламных кампаний. В отличие от внешних источников, эти данные точны, актуальны и полностью принадлежат компании. Это особенно важно для рынка retail media, где успех зависит от глубины понимания клиента и умения быстро реагировать на его потребности.

1. Повышенная точность таргетинга. Когда ритейлер использует данные для таргетинга, полученные напрямую от своих клиентов — например, историю покупок или действия на сайте — он не строит гипотезы, а опирается на реальное поведение. Это позволяет создавать максимально релевантные предложения и повышать конверсию.
2. Соответствие требованиям приватности. Работа с first-party data полностью контролируется брендом и соответствует законодательству о защите персональных данных. Благодаря этому бизнес не зависит от third-party cookies и сторонних платформ, что особенно критично в новых условиях регулирования.
3. Высокое качество аудитории. В отличие от «прохладных» аудиторий, собранных по внешним признакам, собственные данные дают доступ к уже вовлеченным пользователям. Это делает таргетинг в ритейле более эффективным — вы работаете с клиентами, которые уже покупали или проявляли интерес к товарам.
4. Возможность точной аналитики и атрибуции. Один из главных плюсов — персонализация на данных позволяет отследить весь путь клиента: от просмотра баннера до конкретной покупки. Это делает кампании более управляемыми и позволяет точно рассчитывать ROI.
5. Монетизация first-party data. Помимо улучшения собственных кампаний, управление клиентскими данными дает ритейлерам возможность запустить свою retail media платформу. Это означает, что бренды-партнеры смогут размещать рекламу внутри экосистемы ритейлера, а тот — дополнительно зарабатывать на этом формате.

Таким образом, использование first-party data в retail media — это не просто тренд, а фундамент современного маркетинга, где выигрыш получает тот, кто умеет грамотно собирать, обрабатывать и использовать информацию о своей аудитории.

Сегодня эффективная обработка клиентских данных — это уже не просто задача отдела маркетинга, а основа для принятия решений в ритейле. Чтобы работать с аудиторией персонализировано и точно, ритейлеру необходимо собирать и анализировать данные о покупках и поведении пользователей из всех точек контакта.

• Машинное обучение позволяет выявлять поведенческие паттерны: например, как часто клиент возвращается, какие категории предпочитает, на какие акции реагирует.
• Look-alike аудитории используются для расширения охвата — алгоритмы находят пользователей, похожих по поведению на уже лояльных клиентов.
• RFM-анализ (частота, давность и сумма покупок) и когортный анализ помогают выстроить стратегию обработки данных, учитывающую жизненный цикл клиента.

Эффективная стратегия обработки данных предполагает объединение всех каналов и источников в один профиль клиента. Это достигается с помощью CDP (Customer Data Platform), BI-систем или специализированных решений ритейлера. Такая интеграция позволяет видеть полную картину покупательского поведения — как онлайн, так и офлайн — и использовать ее для точного таргетинга и персонализированной рекламы.

Использование таких подходов обеспечивает ритейлеру реальное управление клиентскими данными в компании, повышает эффективность маркетинга и создает основу для устойчивого роста продаж.

Чтобы превращать first-party data в эффективный инструмент маркетинга и продаж, ритейлерам необходим технологический фундамент. Без него невозможно выстроить устойчивую стратегию обработки данных и обеспечить стабильное управление клиентскими данными в условиях растущей конкуренции и ужесточения регулирования.

Вот ключевые инструменты, которые позволяют работать с платформой клиентских данных на всех этапах — от сбора до применения в рекламе:

• Customer Data Platform (CDP) — основной инструмент для централизации и унификации информации. CDP объединяет данные из онлайн- и офлайн-источников, формирует единый профиль клиента и позволяет запускать персонализированные кампании.
• Data Management Platform (DMP) — решение, которое отвечает за сегментацию пользователей и активацию аудиторий в рекламных каналах. DMP особенно полезна для настройки look-alike таргетинга и расширения охвата на новых клиентов.
• Системы машинного обучения — автоматизируют поиск закономерностей в поведении покупателей, позволяют прогнозировать спрос, выявлять потенциально оттоковые сегменты и повышать точность персонализации.
• Инструменты аналитики — визуализируют эффективность кампаний, отслеживают ключевые метрики (ROAS, LTV, конверсии) и помогают принимать решения на основе данных.
• Технологии обеспечения приватности — обязательный элемент в современной экосистеме. Решения, соответствующие требованиям GDPR и российского закона о персональных данных, помогают безопасно хранить и использовать информацию, собранную у клиентов.

Интеграция этих систем в единую платформу клиентских данных позволяет ритейлеру не просто хранить информацию, а извлекать из нее реальную бизнес-ценность — повышая эффективность маркетинга, улучшая клиентский опыт и увеличивая доходность retail media-кампаний.

Собственные данные ритейлера позволяют строить точные и гибкие рекламные стратегии. Благодаря им компании уходят от шаблонной настройки рекламы и переходят к продуманной персонализации на данных, ориентируясь на реальные действия и интересы пользователей.
Ниже — ключевые форматы, в которых используются данные для таргетинга в retail media.

• Поведенческий таргетинг. Ритейлеры сегментируют аудиторию по действиям на сайте и в мобильных приложениях: просмотры товаров, добавления в корзину, отказ от оформления заказа. Такой подход помогает показывать рекламу именно тем пользователям, которые проявили интерес к продукту, но не совершили покупку.
• Таргетинг на основе покупок. Использование истории транзакций — один из самых мощных методов настройки рекламы. Анализируя данные о покупках, можно предсказать потребности клиента и предложить релевантные товары: например, аксессуары к недавним покупкам или товары из той же категории. Этот тип таргетинга на основе покупок особенно эффективен в программах лояльности и при повторных продажах.
• Географический таргетинг. На основе местоположения пользователя система подбирает предложения, актуальные в конкретном городе, районе или даже торговой точке. Это важно для офлайн-ритейла, особенно в сетевых магазинах.
• Временной таргетинг. Анализируя пиковую активность пользователей, ритейлеры могут показывать рекламу в те часы и дни, когда вероятность конверсии максимальна. Это позволяет использовать рекламный бюджет более эффективно.
• Персонализация контента. С помощью сегментации и аналитики first-party data бренды адаптируют тексты, изображения и офферы под конкретные интересы пользователя. Такая персонализация на данных увеличивает вовлеченность и повышает CTR.
• Кросс-девайс таргетинг. Современные платформы позволяют идентифицировать пользователя независимо от устройства — будь то смартфон, ноутбук или кассовый терминал. Это особенно важно в омниканальных стратегиях, где покупатель может начать путь онлайн, а завершить — оффлайн.

Грамотно реализованные стратегии таргетинга на основе данных позволяют ритейлерам выстраивать эффективные и экологичные коммуникации, повышать конверсию и снижать стоимость привлечения клиента.

На практике персонализация на данных дает ощутимый прирост к эффективности рекламных кампаний — как в международной практике, так и на российском рынке. Компании, использующие данные для таргетинга и выстраивающие стратегии на базе 1st party data, демонстрируют устойчивый рост ROI и повышение продаж.

Amazon активно применяет таргетинг-ритейл на основе транзакционной активности. Платформа анализирует данные о покупках и предлагает пользователю спонсированные товары, схожие с ранее приобретенными или просмотренными. Такой подход обеспечивает высокую релевантность рекламы и повышает конверсию.

Walmart Connect, рекламное подразделение Walmart, объединяет онлайн и оффлайн данные в единую платформу для персонализированного таргетинга. Это позволяет брендам показывать рекламу на основании не только поведения на сайте, но и покупок в физических магазинах. Такой подход повышает точность охвата и снижает стоимость привлечения.

Ozon — один из лидеров на рынке retail media в России. Благодаря использованию first-party data маркетплейс значительно увеличил выручку от размещения рекламы. Используются данные о прошлых заказах, предпочтениях и категориях, чтобы формировать персональные рекомендации и предложения.

Wildberries делает ставку на таргетинг-ритейл с использованием поведенческих данных: просмотренные товары, динамика интересов, отклонения от типичных сценариев. Это позволяет повышать точность кампаний и минимизировать нецелевой трафик.

• По международной практике, использование 1st party data позволяет увеличить ROAS на 30–40% по сравнению с традиционными методами.
• В кейсах Amazon и Walmart — рост конверсии на 15–20% за счет персонализированных рекомендаций.
• В России, по оценкам экспертов, бренды, использующие персонализацию на данных, сокращают стоимость привлечения клиента на 20–25% и увеличивают средний чек на 10–12%.

Эти примеры подтверждают: грамотное использование данных для таргетинга и стратегий на основе first-party data — это не просто модный тренд, а необходимое условие эффективного продвижения в современном ритейле.

В современной рознице электронные чеки перестают быть просто подтверждением оплаты — они становятся важным элементом сбора first-party data. Один чек может рассказать о покупателе гораздо больше, чем поведенческая аналитика. В нем фиксируются конкретные действия: что именно было куплено, когда, где и за какую сумму. В отличие от гипотетических предположений о намерениях пользователя, это — достоверные данные о совершенных покупках.

Одна из ключевых ценностей электронного чека — возможность объединить онлайн- и оффлайн-данные. Например, пользователь увидел рекламу в приложении или на сайте и спустя несколько часов сделал покупку в ближайшем магазине. Благодаря данным из электронного чека, ритейлер может отследить этот путь и оценить эффективность digital-кампании в оффлайне. Это и есть суть ROPO-подхода (Research Online — Purchase Offline).

Дополнительно чеки открывают широкие возможности для персонализации на данных. Если клиент только что купил определенный товар, ритейлер может сразу предложить логичное продолжение — скидку на связанный продукт, персональное предложение в приложении или участие в акционной программе. Все это делает коммуникацию более релевантной, а маркетинг — более точным и прибыльным.

Upmetric интегрируется с онлайн-кассой и позволяет кастомизировать контент электронного чека
под конкретного покупателя. Это дает ритейлерам следующие преимущества:

• Сбор first-party data в момент покупки — без дополнительных действий со стороны пользователя.
• Анализ покупательского поведения: что купил, в какой категории, в каком магазине, с какой регулярностью.
• Создание сегментов для таргетированной рекламы, основанной на реальных действиях, а не прогнозах.
• ROPO-аналитика: Upmetric позволяет связать онлайн-рекламу с офлайн-продажами, отследить путь клиента от баннера до кассы и оценить вклад каждого канала в общую конверсию.

Интеграция электронных чеков в платформу клиентских данных обеспечивает максимальную полноту картины: вы получаете не просто клики или просмотры, а подтвержденные действия. Это усиливает персонализацию на данных, увеличивает возврат инвестиций и помогает ритейлерам создавать более эффективные рекламные кампании.

💡 Узнайте, как Upmetric помогает ритейлерам собирать и анализировать данные о покупках через электронные чеки. Запросите демо, чтобы увидеть примеры использования.

Несмотря на очевидные преимущества, использование first-party data в retail media связано с рядом сложностей. Чтобы превратить клиентскую информацию в инструмент роста, ритейлеры сталкиваются с технологическими, правовыми и организационными барьерами.

• Технические вызовы начинаются с качества данных. Часто информация собирается из разных систем и требует очистки: устранения дублей, ошибок ввода, устаревших записей. Далее нужно интегрировать данные из разных источников — сайтов, приложений, POS-систем, CRM. Без создания единой платформы клиентских данных возникает разрозненность и потеря эффективности. Еще один аспект — масштабируемость: обработка больших массивов информации требует устойчивой ИТ-инфраструктуры и ресурсов.
• Правовые и этические ограничения становятся особенно актуальными на фоне усиления требований к защите персональных данных. Ритейлер обязан не только обеспечить безопасность хранения информации, но и получить явное согласие пользователей на обработку данных, а также быть максимально прозрачным в использовании этих данных. Нарушения в этой сфере ведут к юридическим рискам и потере доверия аудитории.
• Бизнес-вызовы включают высокие затраты на внедрение и поддержку современных систем управления клиентскими данными. Не все компании готовы инвестировать в создание полноценной стратегии обработки данных. Кроме того, на рынке ощущается дефицит экспертизы: специалистов, способных работать с big data, машинным обучением и CDP, по-прежнему мало.

Таким образом, работа с first-party data требует комплексного подхода: грамотной стратегии обработки данных, надежной технологической базы и внимания к этическим аспектам. Но именно такое отношение позволяет превратить данные в источник конкурентного преимущества.

First-party data продолжают оставаться ключевым активом для ритейлеров, и в ближайшие годы их значение будет только расти. Это связано с технологическими изменениями, растущими требованиями к приватности и развитием самих retail media платформ.

Тренды развития включают сразу несколько направлений:

• Искусственный интеллект. ИИ все активнее используется для анализа больших массивов информации. Он помогает выявлять скрытые закономерности в поведении покупателей и делать точные прогнозы.
• Усиливается переход к омниканальным стратегиям, где данные объединяются независимо от точки контакта: онлайн, офлайн, мобильное приложение или чат-бот.
• Растет интерес к интеграции онлайн и офлайн данных, что позволяет создавать полные профили клиентов и реализовывать ROPO-модели (research online — purchase offline).

Согласно прогнозам, российский рынок retail media к 2029 году может вырасти до 900 млрд рублей. Такой рост требует новых подходов к работе с аудиторией, и именно персонализация на данных становится ключевым условием эффективности.

Развитие и рост first-party data принесет и новые возможности:

• real-time персонализация — адаптация контента и оффера в момент взаимодействия пользователя с платформой;
• предиктивная аналитика — прогнозирование поведения и потребностей клиентов;
• автоматизация принятия решений — системы, самостоятельно выбирающие, кому и когда показать рекламное сообщение на основе профиля покупателя.

Все это требует качественной платформы клиентских данных, которая объединяет, анализирует и активирует информацию для таргетинга. Ритейлеры, которые уже сегодня инвестируют в эти решения, формируют устойчивое преимущество на рынке.

Выбор подходящей модели оплаты в рекламе — один из ключевых факторов успеха в быстроразвивающемся сегменте retail media. В зависимости от целей кампании и характера продукта рекламодатель может использовать разные подходы: CPM для повышения узнаваемости, CPC — для привлечения трафика, CPA — для генерации продаж, а CPL — для сбора лидов. Грамотное сочетание моделей CPM, CPC, CPA и анализ их эффективности позволяют оптимизировать бюджет и повысить возврат инвестиций.

Тренды 2024–2025 годов показывают, что retail media будет только усиливать свои позиции. Развитие аналитики, автоматизация закупок и рост объема первичных данных ритейлеров открывают рекламодателям новые возможности для точного таргетинга и гибкого управления ставками. Особенно ценными становятся такие инструменты, как электронные чеки и ROPO-аналитика — они позволяют не только отслеживать офлайн-покупки, но и точно оценивать эффективность рекламы в digital-каналах.

Если вы хотите использовать потенциал retail media на полную и работать с данными, а не догадками — начните с автоматизации рекламных кампаний и аналитики вместе с Upmetric. Это поможет вам подобрать оптимальные модели оплаты в рекламе и добиться устойчивого роста продаж.