CDP – популярная тема. Все хотят «единый профиль клиента». Но большинство кейсов внедрения на рынке – это SaaS-решения, где данные уезжают на чужие серверы. «Столото» – другая история: государственные лотереи, жесткие требования к безопасности, закрытый IT-контур и свои требования к созданию инструментов для маркетинга. Если вы работаете в регулируемой отрасли или просто не готовы отдавать данные подрядчику, этот кейс покажет, как развернуть CDP и что из этого выйдет.
| Отрасль | Государственные лотереи |
| Задача | CDP в закрытом IT-контуре |
| Объем данных | 3 млрд строк (неагрегированные) |
| Источников | 10+ рекламных кабинетов и веб-систем |
| Отчетность | еженедельная → ежедневная |
Этапы реализации проекта:
- 1 этап. Построение и внедрение CDP (январь – июль 2024)
- 2 этап. Построение дашбордов, сквозная аналитика (октябрь 2024 – март 2025)
- 3 этап. Доработки дашбордов по направлениям (апрель – июль 2025)
- 4 этап. Поддержка системы (с августа 2024 – по настоящее время)
В 2022 году западные CDP-платформы ушли с российского рынка. Для большинства компаний это неприятность. Для «Столото» – тупик.
Дело в специфике бизнеса. «Столото» – крупнейший распространитель государственных лотерей в России. Данные об игроках, покупках, поведении на сайте и в приложениях хранятся в закрытом корпоративном контуре. Передавать наружу нельзя из соображений информационной безопасности и политики работы с данными внутри компании. Большинство CDP и подобных решений на рынке работают по другой модели: данные уезжают на серверы подрядчика. «Столото» это не подходило.
При этом данные копились в разных системах и не пересекались. Сайт (десктоп и мобильная версии), мобильные приложения, рекламные кабинеты, внутренние системы продаж – каждый источник жил отдельно. Построить единый профиль игрока, который купил билет на сайте, а потом зашел через приложение, было невозможно.
Отчетность обновлялась раз в неделю. Состав этой отчетности был ограничен, а внеплановое создание новой или изменение текущей требовало значительного ресурса. Маркетологи работали с данными недельной давности. Аналитики тратили время на ручной сбор, а не на исследования.
Специалисты digital-маркетинга «Столото» хотели единую платформу данных, которая работает в закрытом контуре, объединяет все источники и дает digital-маркетингу инструмент для самостоятельной работы с аудиторией. А еще видеть на ежедневной основе, сколько потратили и сколько заработали по своим активностям, опираясь на единый профиль клиента в CDP.
Ingate взял на себя:
- Развернуть CDP на инфраструктуре «Столото» без вывода данных наружу за 7 месяцев (построение и внедрение).
- Объединить данные из 10+ ключевых источников данных в единый профиль. игрока. На старте были разрозненные системы с миллионами посетителей в день только на сайте и терабайтами разрозненных данных.
- Построить кроссплатформенную атрибуцию (сайт + приложения).
- Перевести отчетность с еженедельной на ежедневную.
- Дать маркетологам конструктор сегментов с выгрузкой в рекламные кабинеты.
«Столото» – кроссплатформенный бизнес. Один и тот же игрок может купить билет на десктопном сайте утром, проверить результат в мобильном приложении вечером, а через неделю зайти с другого устройства. Без сквозной идентификации эти три касания выглядят как три разных человека.
Еще один нюанс, который не был очевиден на старте: 3 миллиарда строк неагрегированных данных. Большинство CDP-решений начинают тормозить на порядках меньше. Нужна была архитектура, которая держит нагрузку и при этом позволяет строить срезы за секунды, а не минуты.
Фундамент: CDP в закрытом контуре
Развернули платформу в выделенной облачной инфраструктуре с подключением к внутреннему контуру «Столото». Провели серию встреч с техническими командами разных уровней, согласовали архитектуру, получили доступы во внутренний контур. Данные не покидают периметр компании. Доступ только через двухфакторную аутентификацию для авторизованных сотрудников корпоративной сети.
Единый профиль игрока
Именно это фундамент всего проекта CDP. Без этого система называлась бы просто “отчетом” или “аналитикой с базами данных”. Собрали данные из 10+ источников: рекламные кабинеты, веб-аналитика, мобильные приложения, внутренние системы продаж. Провели мэтчинг внутренних и внешних данных – один игрок, одна карточка, независимо от устройства и канала входа.
Кроссплатформенная атрибуция
Построили модуль определения пользовательского пути между платформами. Каждое касание (на сайте или в приложении) фиксируется и проверяется на корректность. На этой основе собрали модель атрибуции по последнему клику.
Но главное – не сама модель, а возможность строить другие. «Столото» впервые получил инструмент для самостоятельного движения в сторону data-driven атрибуции. До этого компания просто не могла этого делать: данные лежали в разных местах.
Конструктор сегментов
Маркетолог сам собирает нужный сегмент из данных единого профиля и отправляет в рекламные кабинеты Яндекс Директ и ВКонтакте Реклама. Без аналитика, без ручной выгрузки. Работает для разных задач: медийные кампании, трафиковые, привлечение новой аудитории, допродажи по активной базе.
Отдельный модуль – тестирование гипотез с контрольными группами. С его помощью маркетолог самостоятельно запускает сегмент, замеряет KPI, сравнивает с контрольной группой. Несколько сегментов для запуска кампании CDP подготовит и выгрузит в течение часа, даже если объем клиентской базы составляет несколько миллионов ID. Также раньше для этого нужен был аналитик и подготовка, которая могла занимать несколько дней.
Пример из практики «Столото»: как CDP меняет подход
Performance-маркетолог через дашборды обнаружил высокий отток по лотерее X. Сформулировал гипотезу, что реактивация нужна тем, кто активно покупал лотерею X год, но не покупал 30+ дней. В CDP собрал нужный сегмент за минуты и запустил A/B-тест на 2 недели без участия аналитиков.
Результат: реактивация выросла в 2,7 раза, продажи – в 7 раз, ДРР (доля рекламных расходов) оказался на 20% ниже плана. Гипотеза подтверждена – сегмент автоматизировали, масштабировали на другие лотереи и используют для постоянных кампаний реактивации.
Результаты работы конструктора сегментов:
| Было | Стало |
| Маркетолог дает задачу аналитику, ждет выгрузку сегмента 2-3 дня | Маркетолог сам собирает сегмент в CDP за 10-15 минут |
| Для теста гипотезы нужно 10+ человек (аналитики CRM, исследователи) | Весь процесс теста замкнут на одном маркетологе |
| Проверка гипотезы – недели и ручная сборка результатов | A/B-тест на 2 недели, результаты – автоматически в дашборде |
| Сегменты статичные, под каждую кампанию м новая заявка | Сегменты автообновляемые, работают в фоне |
| Масштабирование подтвержденной гипотезы – снова через аналитиков | Масштабирование – одним кликом на смежные продукты |
| KPI реактивации – без системной оценки | Контрольная группа, инкремент, точный % реактивации |
Автоматическая отчетность
Перешли с еженедельного обновления на ежедневное. Подготовили интерактивные дашборды:
- Performance-дашборд с кластеризацией по типам рекламных кампаний.
- SEO и ASO-дашборды, которых раньше не было в компании, с детализацией воронки и разбивкой на Яндекс, Google и соответствующие магазины мобильных приложений.
- ASO-дашборд – тоже первый, для аналитики трафика из сторов и покупок в приложении
- CPA партнеры в Web и Mobile в дашбордах с детализацией расходов и доходов в воронке в детализации по партнерам и кампаниям с возможностью ежедневного обновления.
3 миллиарда строк неагрегированных данных. Чтобы дашборды работали быстро, создали витрины – отфильтрованные срезы, содержащие только нужные разрезы. Основной дашборд: 200+ млн строк, глубина данных до трех лет.
Улучшенная идентификация
Внедрили внутренний идентификатор игрока на основе анализа его пути. На старте неопределенность в каналах привлечения новых игроков составляла порядка 14%, то есть каждый десятый новый игрок приходил с неопределенным источником. Внедрение идентификатора позволило сократить неопределенность до 1%. Этот результат потребовал нескольких итераций модели мэтчинга и separate валидации на исторических данных.
Внедрение CDP в закрытом контуре – не то же самое, что подключить SaaS.
Доступы и безопасность. Каждый доступ согласуется сотрудниками информационной безопасности компании. Каждый поток данных проходит через внутренние процедуры. Скорость работы определяется не только командой, но и корпоративными процессами «Столото». А это крупная компания с серьезными требованиями к ИБ.
3 млрд строк и производительность. При разработке дашбордов по неагрегированным данным стало очевидно, что стандартные подходы к построению отчетности не подходят для работы с большими объемами. Простые запросы к таблицам объемом в несколько миллиардов строк в ClickHouse выполнялись слишком долго (порядка 3 часов) и не позволяли обеспечить комфортную скорость работы пользователей.
Для решения этой задачи была выстроена архитектура витрин данных: подготовленных и отфильтрованных срезов, содержащих только необходимые бизнес-разрезы и метрики для аналитики. Это позволило существенно снизить объем обрабатываемых данных без потери аналитической ценности.
Основной дашборд стал работать с массивом более 200 млн строк при глубине хранения данных до трех лет. Для поддержки производительности была реализована инкрементальная загрузка данных, что позволило обновлять только изменившиеся периоды вместо полного пересчета всего массива.
Отдельное внимание уделялось оптимизации работы с данными в ClickHouse: настройке структуры хранения, фильтрации, логике выборок и минимизации тяжелых запросов.
Что получил бизнес
Внедрение CDP – инфраструктурный проект. Сам по себе он не увеличивает продажи: маркетологи все так же запускают кампании, аналитики – помогают строить выводы на данных. Но CDP меняет скорость и качество этих действий.
Скорость решений. Отчетность обновляется ежедневно вместо еженедельно. Маркетолог видит вчерашние данные, а не недельной давности – и может реагировать на изменения рынка, а не обнаруживать их постфактум.
Самостоятельность маркетинга. Маркетолог сам конфигурирует отчеты в нужных срезах, сам собирает сегменты, сам отправляет их в рекламные кабинеты – без заявок аналитикам, без ожидания. Подготовка сегмента для кампании теперь занимает от часа вместо нескольких дней.
Ресурсы для решения более сложных задач. Аналитики перестали тратить время на ручной сбор рутинной отчетности. В аналитике сместился фокус в сторону исследовательских задач.
Переход на LTV-метрики. У менеджера по маркетингу появился инструмент для самостоятельной работы с сегментами по LTV на ежедневной основе. До CDP такой системной отчетности не существовало.
Рост аналитической зрелости. «Столото» получил возможность самостоятельно строить модели атрибуции и двигаться к data-driven маркетингу вместо работы с разрозненными данными.
По дашбордам зафиксирован рост суммы продаж и количества новых игроков при неизменных затратах год к году.
Что изменилось системно
| Было | Стало |
| Данные ecom разрознены по 10+ системам | Единый профиль игрока в ecom |
| Отчетность раз в неделю | Ежедневное обновление |
| Аналитик собирает отчеты вручную | Маркетолог работает сам |
| Нет кроссплатформенной атрибуции | Модель атрибуции + инструмент для новых моделей |
| Нет инструмента для тестирования гипотез | Конструктор сегментов с контрольными группами |
| Подготовка LTV-анализа требует вовлечения аналитика | Сегментация по LTV с аналитикой доступна пользователю |
ДCDP в закрытом контуре – данные под контролем. Да, такой проект требует плотной работы с ИБ-службой и выстраивания внутренних процессов. Но вы получаете главное: данные не покидают ваш периметр, а платформа работает именно под ваши бизнес-задачи, а не по шаблону SaaS-вендора.
Кастомный CDP – это реально и нужно. Баланс между глубиной данных и скоростью – главная инженерная задача. 3 млрд строк заставили нас переосмыслить архитектуру дашбордов. Витрины решили проблему, но проектирование заняло 20% времени проекта. Это нужно закладывать в оценку с самого начала. Практика показала, что при работе с большими объемами данных производительность BI-системы определяется не только возможностями визуализации, но в первую очередь качеством архитектуры хранения и подготовки данных. Проектирование витрин, инкрементальных обновлений и логики выборок необходимо учитывать как полноценный этап разработки еще на старте проекта, особенно при работе с сотнями миллионов строк и длительной историей данных.
Главное – не технология, а возможность ею пользоваться. Маркетолог получил самостоятельность, аналитик – время на исследования, бизнес – ежедневную прозрачность и первые LTV-модели. CDP без визуализации данных в понятных дашбордах и без конструктора сегментов – это просто хранилище. Практика показала, что ценность платформы раскрывается только тогда, когда бизнес-команда умеет самостоятельно использовать ее возможности в ежедневной работе. Поэтому обучение пользователей и внедрение сценариев работы с данными стоит запускать параллельно с технической реализацией, а не после завершения проекта.
CDP – это инфраструктура, не волшебная кнопка. Сам по себе он не увеличивает продажи. Он дает конкретные инструменты: единый профиль, модели атрибуции, сегментацию, тестирование гипотез. Дальше – работа команды digital-маркетинга. И вот тут уже видны результаты.
Маркетологу нужна автономия. Когда маркетолог может сам собрать сегмент и отправить его в рекламный кабинет и зафиксировать результаты запуска на данных, без заявки и ожидания аналитика, скорость экспериментов растет кратно.
Если у вас регулируемая отрасль, 5+ источников данных и отчетность раз в неделю – давайте посмотрим, сколько времени займет переход на ежедневную.
ВКонтакте
