DMP-сегменты: что это и как они могут повысить эффективность рекламы

Таргетологи и контекстологи  работают с данными из десятков источников: от рекламных кабинетов VK и «Яндекс Директа» до аналитики сайта. Но часто эти данные живут вразнобой, и собрать из них цельный портрет аудитории — сложная задача. Вручную это делать долго и неэффективно, особенно когда нужно быстро перенастроить кампанию. Решить проблему помогает DMP (Data Management Platform) — платформа управления данными, которая автоматически собирает, анализирует и сегментирует информацию о пользователях. 

В статье разберем, что такое DMP-сегменты, какие они бывают и как помогают рекламным кампаниям приносить больше результата.

Что такое DMP и DMP-сегменты

DMP (Data Management Platform) — платформа, которая собирает разрозненную информацию о клиентах из множества источников (рекламных кабинетов, сайтов, CRM-систем) и превращает ее в понятные и готовые к использованию сегменты.

DMP-сегменты — это и есть группы пользователей, которые система формирует автоматически. Например:

• те, кто смотрел товар, но не купил;
• клиенты, которые давно не заходили на сайт;
• самые активные подписчики, которые всегда открывают рассылку.

Главный плюс DMP в том, что она не просто собирает данные, но и постоянно обновляет сегменты — вам не нужно каждый раз вручную выгружать и загружать списки. 

Источники данных для DMP

Чтобы сегменты в DMP работали, их нужно наполнять данными. Чем богаче набор информации о пользователях, тем точнее будут рекламные кампании. Все источники делят на три уровня.

Первый уровень

Это собственные данные компании — их еще называют first-party data. Они самые надежные, потому что бизнес собирает их напрямую у клиентов.

• Информация с сайта: что смотрели пользователи, что добавляли в корзину, какие товары купили.
• Данные из рекламных кабинетов: статистика из «Яндекс Директа», myTarget, «VK Рекламы».
• Данные из CRM: база email-адресов, номера телефонов, история заказов.
• Информация из рассылок и приложений: кто открывал письма, кто пользовался мобильным приложением.

Например, пользователь заказал доставку еды через приложение. Сервис фиксирует его адрес, любимые блюда и время заказа. Эти данные помогают выделить сегмент «вечерние покупатели» и показывать им баннеры с ужином со скидкой после 18:00.

Второй и третий уровни

Когда собственных данных мало или бизнесу нужно выйти на новую аудиторию, на помощь приходят внешние источники.

Second-party data — это данные партнеров. По сути, это first-party, но собранные другой компанией и переданные по договоренности.

Авиакомпания может поделиться информацией о пассажирах с гостиничной сетью. В результате отели показывают рекламу тем, кто уже купил билеты, и повышают вероятность бронирования.
Маркетплейс передает бренду статистику по просмотрам и покупкам в его категории. Производитель одежды видит, какие модели чаще добавляют в корзину, и настраивает рекламу на похожую аудиторию в соцсетях.

Third-party data — это данные от специализированных поставщиков. В отличие от собственных или партнерских, они собираются массово: не с одного ресурса, а сразу с десятков и сотен сайтов и приложений. Поставщики размещают свои инструменты — cookies, пиксели и SDK, — чтобы фиксировать действия пользователей и объединять информацию в готовые сегменты.

👉 Cookies — текстовые файлы в браузере. С их помощью сайты «узнают» посетителя: помнят содержимое корзины, историю просмотров или настройки.

👉 SDK (Software Development Kit) — это модуль, который разработчики встраивают в мобильные приложения. Он позволяет собирать данные о том, как люди пользуются приложением: какие разделы открывают, сколько времени проводят внутри, совершают ли покупки.

Например, человек читает статьи про путешествия на новостном сайте, выбирает чемодан на маркетплейсе и параллельно ищет авиабилеты на агрегаторе. Cookies и пиксели фиксируют его действия в браузере, а SDK в приложении — интерес к бронированию отелей. Поставщик объединяет эти данные и формирует сегмент «готовится к поездке».

У данных есть происхождение: одни компания собирает сама, другие получает от партнеров или берет у сторонних поставщиков. В таблице собрали основные характеристики.

Типы DMP-сегментов

DMP-сегменты зависят от того, какие данные использует платформа и какие задачи ставит рекламодатель. Одни позволяют выделить широкую аудиторию по демографическим признакам, другие — точечно найти людей в момент покупки. Рассмотрим основные типы подробнее.

Демографические

Самый простой и базовый вариант сегментации. Пользователи объединяются по «паспортным» характеристикам: пол, возраст, регион или семейное положение.

Зачем нужны: помогают отсечь лишнюю аудиторию и оставить только тех, кто потенциально может быть клиентом.

Сеть фитнес-клубов открыла новый зал в районе, где живет много молодых специалистов. Маркетологи создают демографический сегмент «мужчины 25–40 лет, проживающие в радиусе 3 км от клуба». В результате рекламу получают только те, кто может дойти до зала после работы или в выходные. 

Реклама жилого комплекса показывается пользователям из конкретного города и района

Поведенческие

Здесь в основу берутся действия пользователя: какие страницы он смотрит, что добавляет в корзину, какие товары сравнивает, как часто заходит в приложение.
Это портрет привычек — система видит, что человек делает регулярно или на протяжении определенного времени.

Зачем нужны: позволяют работать с аудиторией на основе ее реальных интересов, усиливая эффективность рекламы.

Пользователь каждую неделю заходит в интернет-магазин и просматривает раздел «детские товары». Платформа относит его к сегменту «интерес к детским товарам» и позволяет показывать рекламу игрушек и одежды для детей.

Контекстные/интенционные

В отличие от поведенческих, здесь учитывается не привычка, а актуальное намерение прямо сейчас. Система анализирует поисковые запросы, тексты статей или товары, которые человек просматривает в текущий момент.
Это скорее сигнал потребности, а не устойчивое поведение.

Зачем нужны: позволяют вовремя «поймать» горячего клиента и показать рекламу именно в тот момент, когда он ищет решение.

Человек вбивает в поисковике «купить беговые кроссовки со скидкой». Даже если раньше он не интересовался спортом, сейчас у него есть конкретное намерение, и он попадает в сегмент «готов к покупке кроссовок».

По жизненному циклу клиента

Сегментация по этапам взаимодействия с брендом. Например: новые пользователи, заинтересованные пользователи, те, кто бросил корзину, кто совершил покупку или давно не проявлял активность.

Зачем нужны: дают возможность выстраивать коммуникацию в нужный момент и удерживать клиентов дольше.

Интернет-магазин электроники выделяет сегмент покупателей, которые оформили заказ месяц назад, но с тех пор не заходили. Этим пользователям показывают рекламу с предложением аксессуаров и бонусом за повторную покупку.

Email-кампания для сегмента «просматривали товары, но не купили». Магазин напоминает пользователю о товарах, которые он изучал на сайте

По ценности клиента 

Сегменты по ценности помогают разделить клиентов в зависимости от того, насколько они важны для бизнеса. В их основе лежат два популярных подхода:

• RFM  — анализ трех параметров:
  Recency — как давно человек совершал покупку;
  Frequency — как часто он покупает;
  Monetary — на какую сумму в среднем.

Такой анализ позволяет выделить сегменты вроде «часто покупают и приносят много денег» или, наоборот, «редко совершают мелкие заказы».

• LTV (Lifetime Value) — прогнозируемая ценность клиента за всё время сотрудничества с брендом. Это оценка того, сколько прибыли компания получит от одного покупателя за весь период его взаимодействия.

Зачем нужны: бизнесу важно понимать, какие клиенты приносят основную долю дохода, а какие — только разовые заказы. Это помогает выстраивать разные стратегии.

Онлайн-магазин делит аудиторию на «VIP-клиентов» (часто покупают и приносят высокий доход), «средних» и «спящих». Для первых запускают кампании с ранним доступом к коллекциям, для вторых — мотивацию покупать чаще, а для третьих — возвращающие акции.

Стриминговый сервис анализирует LTV и понимает, что клиенты, которые оформили подписку на год, приносят больше прибыли, чем те, кто оплачивает месяц за месяцем. Это позволяет менять стратегию и активнее продвигать годовые планы.

Пример сегментации по ценности: интернет-магазин одежды выделяет лояльных покупателей и дарит им ранний доступ к новой коллекции

Модельные/прогнозные

Это самый технологичный тип сегментов. Здесь работают алгоритмы машинного обучения: система берет поведение текущих клиентов и ищет закономерности, по которым можно предсказать действия других пользователей. Модельные сегменты строятся на прогнозе: кто с высокой вероятностью станет клиентом, даже если пока не проявил прямого интереса.

Зачем нужны: позволяют масштабировать кампании и находить аудитории, которые похожи на ваших лучших клиентов, но еще не взаимодействовали с брендом напрямую. Это полезно, когда бизнес выходит в новые регионы или запускает новый продукт.

DMP анализирует покупателей, которые уже оформили заказы на спортивную одежду, и находит пользователей с похожим онлайн-поведением. Их относят к модельному сегменту и показывают рекламу новой коллекции кроссовок.

Алгоритм анализирует клиентов, которые оформили кредитную карту и активно ей пользуются. На основе этих данных система прогнозирует, какие пользователи с высокой вероятностью заинтересуются новым предложением по кредитам.

Стриминговая платформа смотрит, какие сериалы выбирают подписчики с высоким LTV, и находит похожих зрителей. На них настраивается реклама премиальной подписки.

Модельные сегменты помогают нащупать будущих клиентов и запустить рекламу еще до того, как они сами придут за продуктом.

Как DMP-сегменты использовать в рекламе

Чтобы данные из сегментов приносили пользу, их нужно правильно подключать к рекламным системам. Сделать это можно по-разному: через платформы для автоматизированных закупок рекламы, социальные сети или в контекстной рекламе. 

На российском рынке с данными работают такие решения, как Segmento (VK Tech), Weborama Russia и FirstDMP — они интегрируются с DSP-системами, социальными сетями и аналитикой.
Среди международных аналогов наиболее популярны Adobe Audience Manager, Lotame, Oracle BlueKai и Salesforce Data Cloud — эти платформы формируют аудитории на основе big data и используются в programmatic-закупках.

DSP и programmatic

DSP (Demand-Side Platform) — это платформы, через которые рекламодатели покупают показы в автоматическом режиме. Вы подключаете сегменты из DMP, задаете бюджет и условия показа, а система сама решает, где и когда выгоднее купить показ.

Закупки происходят в рамках programmatic-рекламы — автоматизированной системы продажи рекламных мест в интернете. Здесь нет очных договоренностей между рекламодателем и площадкой, всё решается за доли секунды в режиме аукциона.

Как это выглядит:

1. Пользователь заходит на сайт или в приложение.
2. Площадка отправляет данные о показе рекламному оператору.
3. DSP участвует в аукционе — анализирует данные пользователя (например, его интересы, историю, поведение) и предлагает ставку за показ.
4. Если ставка выигрывает, рекламное объявление мгновенно показывается пользователю.

Зачем это нужно: programmatic-реклама строится на точном таргетинге и быстрой реакции. Благодаря DMP-сегментам рекламодатель платит только за показы нужным пользователям, а не тратит бюджет на случайную аудиторию.

Интернет-магазин подключает к DSP сегмент «пользователи, добавившие кроссовки в корзину, но не оформившие заказ». Система автоматически выкупает показы баннеров на сайтах партнеров, и клиент видит напоминание о товаре. Это повышает вероятность покупки и экономит рекламный бюджет.

Социальные сети

Это один из самых популярных каналов для работы с сегментами. Практически каждая площадка (ВКонтакте, Одноклассники, Telegram, TikTok) позволяет загружать аудитории и запустить таргетированную рекламу.

Здесь DMP-сегменты особенно полезны:

• можно загрузить аудиторию напрямую (например, список клиентов из CRM);
  
• можно использовать look-alike — социальная сеть сама подберет похожих пользователей на основе вашего сегмента;
  
• можно объединять данные: свои сегменты из DMP плюс инструменты самой площадки (интересы, демография, гео).
  

Зачем это нужно: социальные сети дают максимально гибкий таргетинг и позволяют вести точечную коммуникацию. Сегменты помогают показывать рекламу тем, кто действительно заинтересован в продукте.

Онлайн-школа иностранных языков загружает в социальную сеть сегмент «пользователи, которые уже оплатили курс на сайте». На основе этих данных платформа строит look-alike и показывает рекламу людям с похожими интересами и поведением. В результате школа получает больше заявок от аудитории, которая с высокой вероятностью готова купить обучение.

В кабинете «VK Рекламы» аудитории работают как конструктор: вы выбираете один или несколько источников данных и правила, по которым их сочетать

Контекстная реклама

Это объявления, которые показываются пользователю в момент, когда он вводит поисковый запрос или просматривает тематические страницы. Обычно такие кампании настраиваются по ключевым словам, но с подключением DMP возможностей становится больше.

Как можно использовать сегменты:

• Уточнить таргетинг — показывать рекламу не всем, кто ввел запрос «курсы английского», а только пользователям из нужного сегмента (например, жителям конкретного города).
  
• Исключить лишнюю аудиторию — не показывать рекламу тем, кто уже купил товар или точно не входит в целевую группу.
  
• Комбинировать условия — запрос + сегмент. Например, реклама по запросу «смартфон со скидкой» будет показываться только тем, кто недавно интересовался техникой на маркетплейсах.

Зачем это нужно: сегменты помогают сократить лишние показы и оставлять рекламу только для тех, кто с большей вероятностью сделает нужное действие — кликнет или купит.

Туристическая компания запускает рекламу по запросу «горящие туры в Турцию». Чтобы не показывать объявления всем подряд, она подключает сегмент «пользователи 25–45 лет из регионов с прямыми рейсами». В итоге рекламу видят именно те люди, которые реально могут поехать, а не случайный трафик.

Практические сценарии использования

Когда сегменты уже собраны, возникает вопрос: как применить их в рекламных кампаниях? На практике DMP помогает решать конкретные задачи: возвращать клиентов, находить похожих на ваших покупателей, разделять аудиторию по степени готовности к покупке и делать креативы более личными.

Ремаркетинг и корзинные сегменты

Ремаркетинг — это способ догнать человека, который уже проявил интерес, но остановился на полпути. Сегменты в DMP позволяют выделить такие группы максимально точно. Люди часто отвлекаются, сравнивают цены или откладывают покупку на потом. Если напомнить им о товаре вовремя, шанс закрыть сделку значительно выше.

Пользователь зашел на сайт турагентства, выбрал даты отпуска, посмотрел цены на путевки, но так и не нажал кнопку «Купить». DMP формирует сегмент «просмотрели туры, но не оформили заказ». На эту группу запускается ремаркетинговая кампания с баннерами «Остались свободные места на ваши даты». Такой мягкий триггер возвращает часть аудитории и помогает завершить продажу.

Корзинные сегменты — отдельный случай ремаркетинга. Это пользователи, которые положили товар в корзину, но не дошли до оплаты. Их выделяют в особую группу, потому что они находятся ближе всего к покупке.

Интернет-магазин техники собирает сегмент «товар в корзине больше 3 дней». Для этой группы показываются объявления с напоминанием: «Ваш ноутбук ждет в корзине». Такой подход хорошо работает, потому что пользователю не нужно заново искать товар — он уже сделал выбор.

Так работает ретаргетинг: вы зашли на сайт, но ушли без заказа — в почте уже ждет письмо с напоминанием и спецпредложением

Запуск look-alike‑кампаний

Look-alike — это способ находить новых клиентов, которые похожи на вашу текущую аудиторию. DMP помогает собрать эталонный сегмент — например, тех, кто уже совершил покупку или активно пользуется сервисом. Рекламные системы анализируют этот сегмент и подбирают похожих пользователей по интересам, поведению и другим признакам.

Магазин косметики формирует сегмент «клиенты, которые купили уходовую продукцию в последние 3 месяца». На основе этих данных строится look-alike. Алгоритм находит пользователей с похожим поведением — тех, кто интересуется бьюти-контентом, подписан на бренды косметики и ищет средства для ухода. В итоге реклама попадает к аудитории, которая близка по профилю к лояльным покупателям.

Сегментация по готовности к покупке 

Не все пользователи одинаково близки к покупке. Одни только изучают рынок, другие сравнивают предложения, а третьи уже готовы нажать кнопку «Купить». DMP позволяет разделить аудиторию по этим стадиям и выстроить разную коммуникацию для каждой группы.

Человеку, который только начал интересоваться темой, не подойдет офер «Закажи прямо сейчас». А пользователю с товаром в корзине нужна не новая реклама, а напоминание: «Заказ ждет вас».

Автосалон собирает три сегмента. В первый попадают пользователи, которые читали статьи о выборе автомобиля, — для них запускают кампанию с образовательным контентом («Как выбрать машину для города»). Во второй сегмент входят люди, посещавшие страницу «сравнение моделей», — им показывают рекламу с акциями на конкретные авто. В третий — те, кто оставил заявку на тест-драйв, но не пришел. Этой группе показывают персонализированный баннер с напоминанием о ближайшей записи. Такой подход помогает выстроить лестницу продаж и работать с клиентом шаг за шагом.

Персонализация креативов и оферов

Один и тот же баннер редко одинаково работает на всех. Человек быстрее реагирует на рекламу, если видит в ней отражение своих интересов или потребностей. Поэтому в DMP создают сегменты и подстраивают под них тексты, визуалы и предложения. Такой подход повышает вовлеченность, делает бренд ближе и помогает увеличить конверсии.

Примеры применения:

• E-commerce: магазин электроники делит покупателей на сегменты «геймеры» и «семейные пользователи». Первым показывают баннеры с мощными ноутбуками и слоганом «Играй на максималке», вторым — рекламу доступных моделей «для работы и учебы».
  
• Ретейл: супермаркет выделяет сегмент «покупатели, которые часто берут товары для детей». Для них создаются рассылки и баннеры с подгузниками и детским питанием, а для другой группы, «любители ЗОЖ», — предложения на свежие овощи и фитнес-продукты.
  
• B2B: сервис онлайн-обучения разделяет аудиторию на «малые компании» и «корпорации». Первым показывают креативы про «обучение сотрудников без лишних затрат», вторым — про «масштабные корпоративные программы с индивидуальным менеджером».

Коротко о DMP-сегментах 

• DMP-сегменты — это группы пользователей, которые формируются на основе множества данных и помогают рекламодателям работать точнее.
  
• Источники данных бывают трех уровней: собственные (first-party), партнерские (second-party) и сторонние (third-party).
  
• Сегменты можно строить по разным признакам: демографии, поведению, намерениям, этапу жизненного цикла, ценности (RFM, LTV) и прогнозам.
  
• На практике сегменты помогают возвращать клиентов с помощью ремаркетинга, запускать look-alike-кампании, делить аудиторию по готовности к покупке и персонализировать креативы.