Customer data ломается не в сборе событий, а в грязной идентичности

Customer data ломается не в сборе событий, а в грязной идентичности

Если у пользователя три email, два device_id и один phone, но вы не связали их в один профиль, дальше начинается мусор: дубли в CRM, кривой ретаргет, неверная атрибуция и «мертвые» сегменты.

База для живого customer data — это не «собрать все подряд», а три слоя:
— идентификаторы: email, phone, customer_id, device_id;
— события: просмотр, add_to_cart, purchase, refund, churn;
— контекст: источник, канал, кампанию, consent, страна.

Главная ошибка — смешивать сырой поток и бизнес-логику. Сначала фиксируйте события как есть, потом нормализуйте имена, типы и обязательные поля. Если сразу пихать в схему «удобные» поля для маркетинга, через месяц вы не поймете, где реальный факт, а где костыль из activation-слоя.

Дальше держите два правила: у каждого события должен быть один владелец схемы, и у каждого профиля — понятный key priority. Иначе reverse-ETL начнет лить одно и то же в CRM, e-mail и ads платформы, а команда будет спорить не про рост, а про чьи данные «правильнее». 🧠

Если хотите, чтобы customer data работала, проектируйте не трекинг, а цепочку: сбор → очистка → склейка → активация. Когда ломается один слой, ломается вся воронка.