Программатик на основе ОФД: как реальные покупки становятся таргетингом

Операторы фискальных данных (ОФД) — сервисы, которые собирают информацию о каждой транзакции с онлайн-касс и терминалов. В основе работы ОФД лежит закон о фискализации: каждая покупка фиксируется и отправляется в облачное хранилище. На первый взгляд, это инструмент для бухгалтерии и налоговой отчетности. Но для маркетинга эти данные отражают реальное поведение покупателей и являются эффективнее гипотетических интересов, собранных через cookies или CRM.

В отличие от традиционного таргетинга, основанного на профилях пользователей и потенциально целевых сегментах, данные ОФД отражают фактические покупки: что, когда и в какой категории приобрел клиент. Именно это делает их ценным ресурсом для B2B-компаний.

Программатик-платформа на базе AI получает агрегированные данные ОФД и формирует сегменты покупателей. Алгоритмы анализируют историю транзакций, определяют частоту покупок, средний чек, категории товаров, а затем сопоставляют эти сегменты с рекламным инвентарем.

Процесс работы с ОФД-данными в программатик:

1. Сбор данных. Операторы фискальных данных фиксируют каждую покупку, проведенную через онлайн-кассу или терминал. В этих данных содержатся категория товара, сумма чека, место и время покупки. В маркетинговую экосистему попадает только агрегированная и обезличенная информация.

2. Передача и интеграция. ОФД передают данные в DMP-платформу или напрямую в программатик-платформу. На этом этапе данные стандартизируются, чтобы их можно было сопоставить с другими источниками — CRM, соцмедиа, мобильными ID.

3. Обработка и сегментация. AI-алгоритмы платформы анализируют массив транзакций и формируют сегменты по заданным критериям:

• категория покупок (FMCG, косметика, fashion, Horeca и др.),
• частота (еженедельные, ежемесячные, эпизодические покупки),
• средний чек (эконом, стандарт, премиум),
• повторяемость и лояльность (новые, вернувшиеся, регулярные покупатели).

4. Формирование гипотез и сценариев. Формирование гипотез по данным ОФД строится по простой логике: сначала выбирается признак аудитории (например, частота покупок, уровень среднего чека или категория товаров), затем под этот сегмент подбирается формат и сообщение кампании, после чего фиксируется ожидаемый результат — рост продаж, повторных покупок или снижение стоимости привлечения. Проверка гипотезы проводится через тесты, а результат оценивается по изменению ключевых метрик. Дальше сильные сегменты используются для запуска, а слабые отключаются.

5. Запуск программатик-кампаний. На основе сформированных ранее гипотез менеджеры платформы выбирают подходящие форматы и каналы: баннеры, видеоролики, мобильную рекламу или Advanced TV. Сегменты аудитории связываются с доступным инвентарем, а алгоритмы предлагают оптимальные ставки и предоставляют специалистам рекомендации, которые помогают запускать рекламу с минимальными потерями.

6. Оптимизация в оперативном режиме. По мере накопления статистики о кликах, конверсиях и стоимости привлечения система анализирует динамику и сигнализирует менеджерам, где стоит внести изменения. Если какой-то сегмент показывает высокий отклик, платформа рекомендует увеличить на него бюджет или расширить охват. Если же аудитория не реагирует на рекламу, система предлагает сократить показы или вовсе отключить этот сегмент. Такой подход позволяет не тратить бюджет впустую и оперативно усиливать те сценарии, которые действительно приносят результат.

Итогом становится переход от гипотетического таргетинга по интересам к коммуникации с аудиториями, подтвержденными фактическим покупательским поведением, что обеспечивает более высокую отдачу и предсказуемость рекламных кампаний.

Использование транзакционных данных открывает для рекламодателей возможность сегментировать аудиторию не по предположениям, а по фактическому потребительскому поведению. Такой подход позволяет строить сценарии коммуникации, максимально близкие к реальным привычкам и интересам покупателей. В экосистеме программатик-рекламы можно выделить несколько ключевых направлений таргетинга на основе ОФД:

• По категориям товаров. FMCG, косметика, fashion, Horeca, техника, авто и другие сегменты. Это открывает возможность точечно выбирать аудиторию, которая действительно совершала покупки в нужной категории.
• По активности покупателя. Деление на новых, повторных и регулярных клиентов позволяет строить разные сценарии взаимодействия: от стимулирования первой покупки до удержания лояльных клиентов.
• По среднему чеку. Аудитория с низким, средним или высоким уровнем трат реагирует на разные ценностные предложения и креатив. Такой таргетинг помогает правильно распределять рекламный бюджет и избегать нецелевых показов.
• По жизненному циклу клиента. Новый покупатель получает приветственную кампанию, лояльному предлагаются кросс-продажи, а «потерявшихся» клиентов можно вернуть через специальные предложения.
• Комбинированные сценарии. Сегменты можно объединять: например, работать только с новыми покупателями определённой категории в конкретном регионе или стимулировать повторные покупки у клиентов с высоким средним чеком.

Сегментация на основе ОФД усиливается при интеграции с CRM, DMP и поведенческими данными: платформа получает возможность строить кампании с высокой степенью персонализации, оставаясь в рамках требований по анонимности и защите персональных данных.

Работа с данными ОФД открывает для рекламодателей набор преимуществ, которые напрямую влияют на эффективность кампаний и экономику маркетинга:

• Повышение релевантности. Реклама показывается только тем пользователям, чье поведение подтверждено фактическими транзакциями. Это снижает риск работы с гипотетическими интересами и предположениями.
• Оптимизация бюджета. Бюджет распределяется рациональнее: исключаются показы для аудитории, которая никогда не совершала покупок в заданной категории. За счет этого кампании сохраняют охват, но избавляются от лишних расходов.
• Рост возврата на инвестиции. Сегментация по частоте покупок, среднему чеку и категории товара помогает таргетировать более «ценные» аудитории. Это ведёт к росту конверсий и увеличению доли повторных покупок, а значит — к росту ROI при одновременном снижении стоимости привлечения клиента.
• Поддержка AI и автоматизация. Искусственный интеллект анализирует сегменты и большие массивы данных, а также подсказывает менеджерам, какие корректировки стоит внести: где поднять ставку, а где сократить показы. Это ускоряет процесс оптимизации и снижает зависимость от ручного анализа.
• Интеграция с эксклюзивным инвентарем. Данные ОФД могут быть использованы не только в стандартных каналах (баннеры, мобильные форматы, видеореклама), но и внутри эксклюзивной рекламной сети платформы. Такая комбинация обеспечивает доступ к премиальной аудитории и редким форматам.

Все описанные сценарии уже доступны брендам внутри программатик-платформы XFocus, которая работает с ОФД-данными и превращает их в готовые сегменты для запуска кампаний.

Сегменты XFocus формируются на основе реальных покупок и помогают решать конкретные маркетинговые задачи брендов. Платформа также предоставляет доступ к широкому набору таргетингов, включая категорию товаров, активность покупателей, уровень среднего чека и жизненный цикл клиента. Возможна комбинация фильтров и индивидуальная настройка под KPI, а интеграция с гео-, социально-демографическими и поведенческими данными повышает результативность рекламных кампаний.

Дополнительно доступны таргетинги XFocus:

• ГЕО
• Интересы
• Соц.-дем. характеристики
• Индивидуальные таргетинги под запрос клиента

По сегментам доступны:

• Продукты питания и здоровье: продукты питания, БАДы, детское и диабетическое питание
• Товары для детей: детские товары и питание
• Зоотовары: корма и товары для животных
• Красота и уход: уход за собой, косметика, галантерея
• Дом и хозяйство: товары для дома, хозяйственные товары, текстиль, товары для ремонта
• Бытовая техника и мебель: техника для дома, мебель
• Мода и стиль: одежда, обувь, аксессуары, ювелирные изделия
• Досуг и увлечения: спорт, туризм и отдых, товары для праздников, сад и огород
• Авто и транспорт: автомобили и аксессуары

Что это значит для рекламодателя:

• Беспрепятственный выход к нужной категории. Сегменты формируются с учётом бизнес-задач: привлечение новых клиентов, удержание текущей базы, стимулирование повторных покупок или продвижение премиальных линеек. Для каждой цели создаются отдельные выборки с релевантными параметрами.
• Комбинация с другими фильтрами. Данные ОФД дополняются таргетингом по географии, социально-демографическим характеристикам и интересам, что обеспечивает точное соответствие аудитории и рекламного сообщения.
• Индивидуальные сегменты. Под запрос клиента возможно создание кастомных выборок — от региональных паттернов спроса до моделей поведения в отдельных товарных категориях. Такой подход позволяет выстраивать кампании, ориентированные на конкретные KPI.

XFocus выступает для рекламодателей как полноценный инструмент для достижения ключевых бизнес-результатов: роста продаж, увеличения доли повторных покупок и оптимизации маркетинговых расходов.

Данные ОФД — мощный ресурс, но их использование строго регламентировано. Чтобы реклама работала эффективно и при этом безопасно для бренда, важно учитывать несколько аспектов:

• Анонимность данных. В рекламные платформы попадают только агрегированные сведения. Нельзя выделить или идентифицировать конкретного человека — система работает с группами, которые формируются на основании схожих покупательских характеристик. Это исключает риск прямого вмешательства в частную жизнь клиентов.
• Законодательство. В России использование данных ОФД в маркетинговых целях разрешено, но исключительно в формате, который соответствует закону о персональных данных.
• Этичность и доверие аудитории. Алгоритмы AI также работают не с индивидуальными профилями, а с обобщенными сегментами, что снижает риски репутационных проблем. Такой подход помогает брендам сохранять баланс: максимально точный таргетинг без нарушения доверия со стороны покупателей.

Программатик-реклама на основе данных ОФД меняет подход к таргетингу: маркетинг перестает опираться на предположения и строится на фактических покупках. AI-платформы превращают эти данные в сегменты для баннерной рекламы, видеокампаний, мобильных форматов и др., обеспечивая высокоточную коммуникацию с аудиторией.

Для B2B-клиентов это выражается в:

• увеличении числа релевантных касаний с целевой аудиторией;
• сокращении расходов на показы нерелевантным сегментам;
• росте ROI и выручки за счет таргетинга на основе подтвержденных покупок.

Использование данных ОФД сегодня становится важным маркетинговым инструментом и помогает делать более точным и персонализированные касания с аудиторией.