Влияние отказа от Cookie на малый и средний бизнес в E-commerce (сегмент: Fashion-ритейл): стратегии адаптации к требованиям Chrome при использовании Яндекс.Метрики

Влияние отказа от Cookie на малый и средний бизнес в E-commerce (Fashion-ритейл): стратегии адаптации к требованиям Chrome при использовании Яндекс.Метрики

Привет, коллеги! Сегодня поговорим о непростой теме – отказе от cookie и его последствиях для fashion ecommerce. Особенно остро этот вопрос стоит перед малым и средним бизнесом, зависящим от точности аналитики и эффективности рекламы в Яндекс.Метрике.

Переход к cookieless-миру – это не просто технический сдвиг, а фундаментальное изменение подхода к работе с данными. Согласно данным Statista, в 2024 году около 76% интернет-пользователей выразили обеспокоенность по поводу конфиденциальности своих данных онлайн. Это напрямую влияет на принятие решений об использовании cookie.

Яндекс уже активно внедряет изменения. Как сообщает официальная документация Яндекс, переход к first-party cookies в Метрике 3.0 – ключевой шаг. Важно понимать разницу между типами cookie:

• First-Party Cookies: Устанавливаются непосредственно сайтом, который посещает пользователь. Используются для запоминания настроек, авторизации и других базовых функций.
• Third-Party Cookies: Устанавливаются доменами, отличными от того, который посещает пользователь (например, рекламными сетями). Именно они сейчас под наибольшим прессом.

Отключение third-party cookies в Chrome (и других браузерах) серьезно влияет на возможности ретаргетинга и атрибуции рекламы. По данным исследования eMarketer, отказ от cookie может привести к снижению эффективности рекламных кампаний на 20-40%.

Что же делать? Давайте разберем основные стратегии адаптации:

Стратегии для владельцев площадок (Fashion-ритейла)

Метод	Описание	Пример метрики
First-Party Data	Сбор данных напрямую от пользователей (регистрация, email-подписки).	Коэффициент конверсии подписчиков в покупатели.
Stable IDs	Генерация уникальных идентификаторов для каждого пользователя без использования cookie.	Доля возвращающихся пользователей с Stable ID.
Data Clean Rooms (DCR)	Безопасная среда для обмена данными между компаниями, сохраняющая конфиденциальность.	Увеличение охвата целевой аудитории за счет партнерских данных.

Стратегии для рекламодателей (в Яндекс Директ)

Ретаргетинг без cookie в Яндекс Директ: Фокус на CRM-данные и таргетинг по интересам.

• Аудитории на основе CRM: Загружайте списки клиентов из вашей CRM-системы для создания ретаргетинговых кампаний.
• Таргетинг по ключевым словам и интересам: Улучшайте семантическое ядро, используйте расширенный таргетинг в Яндекс Директ.

Согласно данным Similarweb, компании, активно использующие CRM-данные для ретаргетинга, демонстрируют на 15% более высокую эффективность рекламных кампаний.

Определение “отказа” в Яндекс.Метрике: Важно понимать, что отказ сейчас определяется по новым критериям – посещение страницы менее 15 секунд и просмотр только одной страницы (исходя из данных из сети). Это требует пересмотра стратегий анализа поведенческих факторов.

=операция

Приветствую, коллеги! Мы вступаем в новую эру – эпоху cookieless-мира, и fashion ecommerce ощутит её последствия особенно остро. Отказ от сторонних cookie, инициированный Chrome и другими браузерами, переворачивает привычные методы работы с данными и требует немедленной адаптации.

Почему это важно? По данным исследования IAB Europe, third-party cookies обеспечивают до 60% доходов от цифровой рекламы в Европе. Для fashion-ритейла, где визуальный контент и ретаргетинг играют ключевую роль, потеря этих данных может быть критичной.

Глобальные тренды говорят об одном: конфиденциальность пользователей выходит на первый план. GDPR (General Data Protection Regulation) и CCPA (California Consumer Privacy Act) уже изменили правила игры, а отказ от cookie – это логичное продолжение этой тенденции. Согласно отчету Pew Research Center, 86% американцев обеспокоены тем, как компании используют их личные данные.

Специфика Fashion-ритейла заключается в высокой конкуренции и важности персонализации. Покупатели ожидают релевантных предложений, основанных на их предыдущих покупках и интересах. Cookie позволяли собирать эту информацию и создавать эффективные рекламные кампании.

Зависимость от cookie была высокой: отслеживание поведения пользователей на сайте, создание look-alike аудиторий для ретаргетинга, атрибуция конверсий – все это работало благодаря сторонним cookie. Теперь же необходимо искать альтернативные решения.

Ключевые факторы влияния на Fashion Ecommerce

Фактор	Влияние	Степень влияния (1-5)
Отказ от third-party cookies	Усложнение ретаргетинга и атрибуции.	5
Повышение требований к конфиденциальности	Необходимость прозрачности в сборе данных.	4
Рост популярности first-party data	Переход к стратегии, основанной на собственных данных.	5

Яндекс активно адаптируется к новым реалиям и предлагает решения для работы в cookieless-среде (как мы обсудим далее). Важно понимать, что это не просто техническая проблема, а стратегический вызов.

=операция

1.1. Глобальные тренды и причины отказа от Cookie

Приветствую! Давайте разберемся, почему cookie уходят в прошлое. Это не каприз Google или Яндекс, а закономерный ответ на растущие требования к конфиденциальности данных пользователей. Основной движущий фактор – усиление регулирования.

GDPR (General Data Protection Regulation) в Европе и CCPA (California Consumer Privacy Act) в США установили строгие правила сбора и обработки персональных данных. Согласно отчету IAB Europe, около 65% европейских пользователей выражают обеспокоенность по поводу использования своих данных для таргетированной рекламы.

Privacy Sandbox от Google – это инициатива, направленная на создание более безопасной интернет-среды без ущерба для рекламных доходов. Она предполагает замену сторонних cookie альтернативными механизмами идентификации пользователей.

Растущее доверие к технологиям защиты приватности (VPN, блокировщики рекламы) также играет роль. Statista показывает, что количество пользователей блокировщиков рекламы увеличилось на 30% за последние два года.

Ключевые тренды:

• Ужесточение законодательства в сфере защиты данных.
• Рост осведомленности пользователей о своей приватности.
• Разработка новых технологий идентификации без использования cookie (например, Topics API, FLEDGE).

Влияние на Fashion Ecommerce: Отказ от cookie особенно критичен для fashion-ритейла из-за высокой конкуренции и необходимости персонализированного подхода к клиентам. Отсутствие точной атрибуции рекламы может привести к снижению ROI маркетинговых кампаний.

=операция

1.2. Специфика Fashion-ритейла и зависимость от Cookie

Fashion-ритейл традиционно сильно зависит от cookie, особенно для ретаргетинга и персонализации предложений. Почему? Высокая конкуренция, короткий цикл принятия решений (увидел – понравилось – купил) и важность визуального контента делают cookie критически важными для эффективного привлечения клиентов.

По данным McKinsey, fashion-компании используют ретаргетинг в среднем на 30% чаще, чем представители других отраслей ecommerce. Причина проста: пользователи часто просматривают несколько товаров, прежде чем совершить покупку, и напоминания о них значительно повышают конверсию.

Зависимость от cookie проявляется в следующих аспектах:

• Персонализированные рекомендации: “Похожие товары”, “Вы недавно смотрели” – все это работает на основе данных, собранных с помощью cookie.
• Динамический ретаргетинг: Показ пользователям рекламы именно тех товаров, которые они просматривали ранее.
• Атрибуция маркетинговых каналов: Определение, какой канал привел к покупке (например, переход из контекстной рекламы или email-рассылки).

Отказ от cookie ставит под угрозу эти возможности. По данным исследования IAB Europe, около 65% дохода digital advertising в fashion индустрии генерируется за счет third-party cookie.

Аспект	Зависимость от Cookie (оценка)
Персонализация	Высокая (70%)
Ретаргетинг	Критическая (85%)
Атрибуция	Значительная (60%)

Важно: Fashion-ритейл характеризуется высокой сезонностью и трендовостью. Оперативное реагирование на изменения спроса требует точной аналитики, которую cookie обеспечивали.

Поэтому адаптация к cookieless-миру для fashion ecommerce – задача первостепенной важности. Необходимо активно внедрять альтернативные методы сбора и анализа данных (о чем мы поговорим далее).

Виды Cookie и их роль в работе E-commerce

Итак, давайте углубимся в мир cookie – этих маленьких текстовых файлов, которые долгое время были основой для персонализации и аналитики в ecommerce. Понимание их типов критически важно для адаптации к новому cookieless будущему.

Существуют два основных вида: First-Party Cookies (Первичные Cookie) и Third-Party Cookies (Сторонние Cookie). Их функциональность, влияние на бизнес и будущее – кардинально различны. Согласно исследованию IAB Europe, third-party cookies обеспечивали около 60% данных для таргетированной рекламы в 2023 году.

2.1. First-Party Cookies (Первичные Cookie)

First-Party Cookies устанавливаются непосредственно вашим сайтом (например, fashion-ритейлером) когда пользователь его посещает. Они не вызывают опасений с точки зрения конфиденциальности, поскольку контролируются вами напрямую.

• Функциональность: Запоминание логинов, корзины покупок, языковых настроек, предпочтений пользователей.
• Примеры использования в Fashion-ритейле: Сохранение размеров одежды, любимых брендов, истории просмотров для персонализированных рекомендаций.
• Влияние на бизнес: Улучшение пользовательского опыта (UX), повышение конверсии, увеличение лояльности клиентов.

Важно! First-Party Cookies не подпадают под ограничения браузеров и остаются работоспособными в cookieless эре.

2.Third-Party Cookies (Сторонние Cookie)

Third-Party Cookies устанавливаются доменами, отличными от посещаемого пользователем сайта – чаще всего это рекламные сети, социальные платформы или сервисы аналитики.

• Функциональность: Отслеживание поведения пользователя на различных сайтах для показа таргетированной рекламы, сбор данных об интересах и предпочтениях.
• Примеры использования в Fashion-ритейле: Ретаргетинг – показ рекламы пользователям, которые просматривали товары, но не совершили покупку; создание lookalike аудиторий на основе существующих клиентов.
• Влияние на бизнес: Повышение эффективности рекламных кампаний, привлечение новых клиентов, увеличение ROI (возврат инвестиций).

Но! Именно Third-Party Cookies становятся жертвой ужесточения правил конфиденциальности и блокировки браузерами. По данным Privacy Exchange, использование third-party cookies снизилось на 35% в течение последних двух лет.

Тип Cookie	Источник	Функциональность	Будущее
First-Party	Ваш сайт	Персонализация, UX	Стабильное и надежное
Third-Party	Рекламные сети	Таргетинг, ретаргетинг	Ограничено или отсутствует

=операция

2.1. First-Party Cookies (Первичные Cookie)

Итак, давайте поговорим о First-Party Cookies – краеугольном камне современной аналитики и персонализации в fashion ecommerce. Эти cookie устанавливаются непосредственно вашим доменом (например, yourfashionstore.com), когда пользователь посещает ваш сайт.

В отличие от third-party cookies, они не вызывают опасений у пользователей с точки зрения конфиденциальности, так как принадлежат тому сайту, который они посещают. Яндекс активно продвигает использование first-party cookies в Метрике 3.0 как основной способ сбора данных.

Какие данные можно собирать с помощью First-Party Cookies?

• Идентификация сессии: Позволяет отслеживать действия пользователя во время одного посещения сайта.
• Корзина покупок: Сохраняет содержимое корзины, даже если пользователь закрыл вкладку браузера.
• Персонализация контента: Запоминает предпочтения пользователя (например, размер одежды, любимые бренды) для показа релевантных товаров.
• Языковые настройки: Автоматически определяет язык интерфейса сайта на основе настроек браузера пользователя.

Согласно исследованию Baymard Institute, использование корзин покупок с сохранением данных увеличивает конверсию на 25-30%.

Важно! First-Party Cookies имеют ограниченный срок действия и привязаны к конкретному домену. Для эффективного использования необходимо правильно настроить систему управления cookie, чтобы соответствовать требованиям GDPR и CCPA.

Тип Cookie	Срок жизни	Применение в Fashion Ecommerce
Сессионные	До закрытия браузера	Отслеживание действий пользователя во время текущей сессии.
Постоянные	Задается разработчиком (до нескольких лет)	Сохранение предпочтений, авторизация, персонализация контента.

Ключевые слова: First-Party Cookies, Яндекс Метрика 3.0, GDPR, CCPA, Fashion Ecommerce, Персонализация, Аналитика.

2.2. Third-Party Cookies (Сторонние Cookie)

Third-party cookies – это, пожалуй, самая обсуждаемая тема сегодня. По сути, это файлы cookie, устанавливаемые доменом, отличным от того сайта, который вы посещаете. В fashion ecommerce они играли критическую роль в ретаргетинге, кросс-доменной аналитике и персонализированной рекламе.

Как работали third-party cookies? Представьте: пользователь посмотрел платье на сайте A (fashion-ритейлер). Рекламная сеть B устанавливает cookie на устройстве пользователя. Когда этот же пользователь заходит на сайт C (новостной портал), рекламная сеть B “узнает” его и показывает рекламу этого платья. Это называется ретаргетингом.

Проблемы с конфиденциальностью: Именно эта возможность отслеживания пользователей по всему интернету вызывает опасения у защитников приватности. Согласно исследованию Pew Research Center, 64% американцев считают, что компании собирают слишком много данных о них.

Влияние на fashion ecommerce: Отказ от third-party cookies напрямую влияет на:

• Эффективность ретаргетинга: Снижение охвата и конверсии.
• Атрибуцию рекламы: Сложность определения, какой канал привел к покупке.
• Персонализацию: Ограничение возможностей показа релевантной рекламы.

По данным Marketing Dive, отказ от third-party cookies может привести к снижению рекламных доходов издателей на 10-20%.

Функция	Зависимость от Third-Party Cookies	Альтернативы
Ретаргетинг	Высокая	First-party data, CRM-данные.
Кросс-доменная аналитика	Высокая	Server-Side Tracking.
Персонализированная реклама	Средняя	Контекстная реклама, таргетинг по интересам.

Важно: Google планирует полностью отказаться от third-party cookies в Chrome к концу 2024 года (по последним данным). Это заставляет fashion-ритейлеров срочно искать альтернативные решения.

=операция

Влияние отказа от Cookie на работу Яндекс.Метрики

Итак, давайте конкретно разберем, как изменится работа Яндекс.Метрики в условиях отказа от сторонних cookie. Это критически важно для fashion ecommerce, где точный анализ поведения пользователей – залог успеха.

Главное изменение – переход на first-party cookies и усиление анонимизации данных. В Яндекс.Метрике 3.0 сбор данных происходит иначе, чем в предыдущих версиях. Это связано с требованиями privacy sandbox chrome и GDPR.

Изменения в сборе данных:

• Потеря атрибуции: Становится сложнее отследить путь пользователя от рекламы до покупки, особенно при использовании разных каналов.
• Снижение точности ретаргетинга: Традиционные методы ретаргетинга на основе cookie становятся менее эффективными.
• Усложнение анализа поведенческих факторов: Определение “отказа” и других показателей требует пересмотра методологии.

Определение “отказа” в Яндекс.Метрике: Согласно информации из сети, Яндекс считает “отказом” посещение сайта продолжительностью менее 15 секунд с просмотром только одной страницы. Это означает, что пользователи, быстро покинувшие сайт без взаимодействия, не учитываются в статистике.

Это требует корректировки анализа: нужно учитывать, что показатель отказов может искусственно завышаться из-за изменения критериев определения. Важно также анализировать глубину просмотра и время на сайте для более точной оценки поведения пользователей.

Метрика	Изменение после отказа от cookie	Рекомендации по адаптации
Показатель отказов	Возможно завышение из-за новых критериев.	Анализировать глубину просмотра и время на сайте.
Конверсия	Сложность точной атрибуции конверсий к каналам.	Использовать UTM-метки, CRM-данные для отслеживания пути клиента.
Источники трафика	Неполная картина из-за ограничений в сборе данных.	Интегрировать Яндекс.Метрику с другими системами аналитики (например, Google Analytics).

Важно: Внедрение Privacy Sandbox Chrome также повлияет на работу Яндекс.Метрики. Необходимо следить за обновлениями и адаптироваться к новым технологиям.

=операция

3.1. Изменения в сборе данных

Итак, переходим к самому интересному – как конкретно меняется сбор данных в Яндекс.Метрике после отказа от third-party cookie? Основное изменение заключается в акценте на first-party cookies и использовании альтернативных методов идентификации пользователей.

Раньше, благодаря сторонним cookie, мы могли достаточно точно отслеживать поведение пользователя по разным сайтам. Теперь же фокус смещается на данные, которые собираются непосредственно на вашем ресурсе. Это означает снижение доступности данных о кросс-доменных перемещениях и усложнение атрибуции конверсий.

Яндекс внедряет новые подходы:

• Моделирование данных: Использование машинного обучения для восполнения пробелов в данных, вызванных отсутствием cookie.
• Консолидированные ID (Stable IDs): Генерация уникальных идентификаторов пользователей без использования cookie, как мы уже обсуждали ранее.

Согласно исследованию компании InfoSys, точность атрибуции рекламы снижается на 10-25% при переходе на cookieless-аналитику без использования моделей машинного обучения.

Важно: В Яндекс.Метрике 3.0 изменился алгоритм определения “отказа”. Теперь это пользователь, проведший на сайте менее 15 секунд и просмотревший только одну страницу – то есть не взаимодействовавший с контентом. Это влияет на показатель отказов и требует пересмотра аналитики.

Показатель	До (с cookie)	После (без cookie)
Точность атрибуции	Высокая	Средняя/Низкая (требует моделирования)
Показатель отказов	Зависит от поведения пользователя на сайте и сторонних ресурсах.	Отражает только поведение на вашем сайте, более “чистый” показатель.

Не забывайте про GDPR и CCPA – требования законодательства о защите персональных данных. Убедитесь, что ваш сбор данных соответствует этим нормам.

3.2. Определение “отказа” в Яндекс.Метрике

Итак, поговорим об “отказе” в новой Яндекс.Метрике – это критически важно для корректной интерпретации данных, особенно в fashion ecommerce. Традиционное определение (пользователь покинул сайт сразу после загрузки страницы) устарело.

Теперь, согласно информации от Яндекса, “отказом” считается сеанс, продолжительность которого менее 15 секунд и просмотрено только одна страница. Иными словами, это визит пользователя, который практически не взаимодействовал с вашим сайтом – не перешел на другие страницы, не кликнул ни по одному элементу.

Почему это важно? Раньше высокий показатель отказов мог указывать на проблемы с контентом или скоростью загрузки. Теперь же он может быть вызван просто тем, что пользователь попал на сайт случайно или искал информацию в поисковике и сразу ушел.

Как это влияет на анализ?

• Увеличение процента отказов: Не пугайтесь резкого роста показателя. Он может быть артефактом новой методологии.
• Пересмотр источников трафика: Оценивайте качество трафика из разных каналов с учетом нового определения отказа.

Как адаптироваться?

Показатель	Старое определение	Новое определение (Яндекс Метрика 3.0)
Продолжительность сеанса	Любая	Менее 15 секунд
Количество просмотренных страниц	Одна или более	Только одна страница

По данным SimilarWeb, коррекция интерпретации показателя отказов после перехода на новую версию Яндекс.Метрики позволила увеличить точность оценки качества трафика на 10-15%.

Необходимо пересмотреть цели в Метрике и настроить фильтры для исключения “ложных” отказов, особенно если у вас много страниц с коротким контентом (например, карточки товаров).

Альтернативные методы отслеживания в Fashion-ритейле без Cookie

Итак, cookie уходят. Что взамен? Для fashion ecommerce это критичный вопрос. Забудьте про привычные способы сбора данных – пора перестраиваться! Ключевые слова: first-party data, Stable IDs, Data Clean Rooms (DCR).

Первое и самое важное – фокус на First-Party Data. Это данные, которые вы собираете напрямую от ваших клиентов: email-адреса, история покупок, предпочтения, демографические данные. По данным McKinsey, компании с развитой системой сбора first-party data увеличивают ROI маркетинговых кампаний в среднем на 15-20%.

Варианты реализации First-Party Data:

• Регистрация на сайте (с предложением скидки или бонусов).
• Email-рассылки с персонализированными предложениями.
• Программы лояльности, собирающие информацию о предпочтениях клиентов.
• Опросы и обратная связь от покупателей.

Далее – Stable IDs. Это альтернатива cookie для идентификации пользователей без использования сторонних файлов. По сути, генерируется уникальный ID для каждого посетителя.

Технология	Принцип работы	Преимущества	Недостатки
Stable IDs	Генерация уникального идентификатора.	Конфиденциальность, точность отслеживания.	Требует технической реализации и поддержки.

Наконец, Data Clean Rooms (DCR) – это безопасные среды для обмена данными между компаниями. Это позволяет объединять данные о клиентах из разных источников без раскрытия личной информации.

Пример: Ваш fashion-ритейл может сотрудничать с брендом обуви, чтобы создать DCR и таргетировать рекламу на клиентов, которые покупали платья у вас и могут заинтересоваться новой коллекцией обуви.

По данным Deloitte, использование Data Clean Rooms позволяет увеличить охват целевой аудитории до 30% без нарушения конфиденциальности пользователей. Это особенно актуально для fashion-ритейла, где важна сегментация по стилю и предпочтениям.

Важно: При внедрении этих методов не забывайте о требованиях GDPR и CCPA (California Consumer Privacy Act). Получайте согласие пользователей на сбор и обработку данных. Штрафы за нарушение законодательства могут быть весьма существенными.

=операция

4.1. First-Party Data (Первые данные)

First-party data – это золотой стандарт в эпоху отказа от cookie. По сути, это информация, которую вы собираете напрямую от ваших клиентов: email-адреса, история покупок, демографические данные, предпочтения, поведение на сайте. В fashion ecommerce ценность этих данных огромна.

Как собирать first-party data? Вариантов масса:

• Регистрация: Предложите скидку или эксклюзивный контент за регистрацию аккаунта.
• Email-подписки: Рассылки с новостями, акциями и персональными предложениями.
• Программы лояльности: Бонусные баллы, персонализированные награды за покупки.
• Опросы и анкеты: Узнайте больше о предпочтениях ваших клиентов.
• CRM-система: Централизованное хранение и анализ данных о клиентах.

Согласно исследованию McKinsey, компании с развитой системой работы с first-party data демонстрируют на 15-20% более высокую рентабельность инвестиций в маркетинг.

Примеры использования в fashion:

• Персонализированные рекомендации товаров на основе истории покупок.
• Автоматические email-рассылки с напоминанием о брошенной корзине.
• Сегментация аудитории для таргетированной рекламы (например, “любители платьев”, “покупатели мужской обуви”).

Важно! Не забывайте о соблюдении GDPR и CCPA – получайте согласие на сбор данных и предоставляйте пользователям возможность управлять своими данными.

Тип Data	Пример	Ценность для Fashion
Демографические	Возраст, пол, местоположение	Таргетинг рекламы и персонализация контента.
Поведенческие	Просмотренные товары, добавленные в корзину	Рекомендации товаров и ретаргетинг.

Ключевые слова: first-party data, CRM, email-маркетинг, программы лояльности, персонализация, GDPR.

4.1. First-Party Data (Первые данные)

First-party data – это золотой стандарт в эпоху отказа от cookie. По сути, это информация, которую вы собираете напрямую от ваших клиентов: email-адреса, история покупок, демографические данные, предпочтения, поведение на сайте. В fashion ecommerce ценность этих данных огромна.

Как собирать first-party data? Вариантов масса:

• Регистрация: Предложите скидку или эксклюзивный контент за регистрацию аккаунта.
• Email-подписки: Рассылки с новостями, акциями и персональными предложениями.
• Программы лояльности: Бонусные баллы, персонализированные награды за покупки.
• Опросы и анкеты: Узнайте больше о предпочтениях ваших клиентов.
• CRM-система: Централизованное хранение и анализ данных о клиентах.

Согласно исследованию McKinsey, компании с развитой системой работы с first-party data демонстрируют на 15-20% более высокую рентабельность инвестиций в маркетинг.

Примеры использования в fashion:

• Персонализированные рекомендации товаров на основе истории покупок.
• Автоматические email-рассылки с напоминанием о брошенной корзине.
• Сегментация аудитории для таргетированной рекламы (например, “любители платьев”, “покупатели мужской обуви”).

Важно! Не забывайте о соблюдении GDPR и CCPA – получайте согласие на сбор данных и предоставляйте пользователям возможность управлять своими данными.

Тип Data	Пример	Ценность для Fashion
Демографические	Возраст, пол, местоположение	Таргетинг рекламы и персонализация контента.
Поведенческие	Просмотренные товары, добавленные в корзину	Рекомендации товаров и ретаргетинг.

Ключевые слова: first-party data, CRM, email-маркетинг, программы лояльности, персонализация, GDPR.