TGViewer
Data Insight . Цифры E-commerce Data Insight . Цифры E-commerce @datainsight · 20.1K subscribers
Post #3988 2.75K
Идентификаторы клиента для связки онлайн и офлайн поведения

Для склейки онлайн- и офлайн-данных (O2O) ключевая задача – корректно идентифицировать клиента в разных каналах. На практике рынок использует ограниченный набор идентификаторов, и структура этого набора довольно однородная.

Для связки онлайн- и офлайн-данных покупателя чаще всего идентифицируют по номеру телефона – 87%.
▪️60% – ID клиента программы лояльности
▪️55% – электронная почта
▪️45% – номер карты клиента
▪️40% – user_id
Реже всего для этого применяют CRM-ID – только 17%.

Причем если у компании есть программа лояльности и по ней заведен для каждого пользователя ID, то с вероятностью 85% она будет использовать его для идентификации покупателя онлайн-офлайн. Для номера телефона этот показатель составляет 79%, для карты клиента – 73%, а для CRM-ID – 72%.

Читать отчет
  • 👍 5
  • 🔥 1
More from @datainsight
  1. Sep 25, 2026AI-шоппинг и новые каналы продаж #кейсывритейле Loblaw: товары появились в Google AI Mode…
  2. Sep 25, 2026Сделки месяца в ритейле #ma «Милти» купила сервис доставки рационов GrinDin Производитель…
  3. Sep 25, 2026Опрос, модель рынка или кабинетное исследование: как выбрать методику под задачу Одна из п…
  4. Sep 24, 2026Кадры недели #кадровыеперестановки → Yves Rocher Алексей Храбров стал руководителем россий…
  5. Sep 24, 2026Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight о запуске Озоном click&collect Ozon тестирует…
  6. Sep 24, 2026Что ИИ агенты дают ритейлу и чего ритейл боится Для ритейла ценность агентной коммерции ра…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →