Динамические сегменты с визуальным rule builder, RFM-анализ, AI K-Means кластеризация, overlap analysis. Автообновление каждые 30 минут.
Отправка одного и того же сообщения всей базе — главная ошибка email-маркетинга. Клиент, который покупает каждую неделю на 50 000 рублей, не должен получать те же письма, что и тот, кто зарегистрировался вчера и ещё ничего не купил. Без сегментации open rate падает до 10-12%, unsubscribe rate растёт, а ROI рассылок стремится к нулю. Простая сегментация по 2-3 полям (город, пол, дата регистрации) недостаточна: нужно учитывать поведение (покупки, визиты, клики), lifecycle stage, RFM-скоринг, каналы взаимодействия. Ручное создание и обновление сегментов при базе 10 000+ контактов — нереальная задача: к моменту, когда маркетолог вручную отфильтрует аудиторию, данные уже устарели. А анализ пересечений между сегментами (overlap) без специализированных инструментов невозможен — маркетолог не видит, что 40% клиентов попадают в три разных сегмента и получают тройную дозу рассылок.
Trigly предлагает мощный движок сегментации, который превращает визуальные правила в SQLAlchemy WHERE-условия и автоматически поддерживает сегменты актуальными.
Визуальный Rule Builder. Конструктор правил позволяет строить условия через интерфейс без знания SQL. Доступны все 45+ полей CDP: email, phone, city, country, total_revenue, total_orders, lifecycle_stage, rfm_segment, ai_score, tags, custom_fields и другие. Операторы: equals (=), not equals (!=), greater than (>), less than (<), contains, not contains, in (список значений), is null, is not null. Группировка условий через AND/OR с неограниченной вложенностью.
Динамические сегменты. Правила сохраняются в JSON-формате (поле rules в модели Segment). Celery-задача refresh_dynamic_segments запускается каждые 30 минут и пересчитывает все активные динамические сегменты. Segment Engine преобразует JSON-правила в SQLAlchemy WHERE-clauses, выполняет запрос и обновляет связи CustomerSegment. Клиенты автоматически входят и выходят из сегмента при изменении своих данных.
Статические сегменты. Для ручного управления: добавляйте и удаляйте клиентов вручную. Статические сегменты не пересчитываются автоматически. Подходят для кураторских подборок, VIP-списков, тестовых аудиторий.
Preview перед созданием. Перед сохранением сегмента система показывает preview: сколько контактов соответствует правилам, примеры профилей. Это предотвращает создание пустых или слишком широких сегментов.
Overlap Analysis. Анализ пересечений между сегментами: какой процент контактов попадает в оба сегмента, сколько уникальных в каждом. Помогает выявить over-messaging: если клиент попадает в 3 промо-сегмента, он получит 3 рассылки в неделю.
AI-кластеризация (K-Means). Алгоритм K-Means на RFM-фичах (recency, frequency, monetary) автоматически подбирает оптимальное число кластеров (от 4 до 8) через silhouette score. LLM (GPT-4o-mini) именует кластеры: «VIP с высоким чеком», «Новички с потенциалом», «Спящие клиенты». Из кластеров можно создать реальные сегменты CDP одним кликом.
RFM-сегментация. Автоматический ежедневный расчёт (Celery, 3:00 AM) делит клиентов на RFM-сегменты: Champions, Loyal Customers, Potential Loyalists, New Customers, Promising, Need Attention, About to Sleep, At Risk, Hibernating, Lost. Каждый RFM-сегмент доступен как условие в rule builder.
Автоматическая актуальность. Динамические сегменты пересчитываются каждые 30 минут. К моменту запуска рассылки сегмент содержит актуальные данные: новые клиенты уже включены, ушедшие — исключены.
Глубина сегментации. 45+ полей CDP позволяют создавать микросегменты: «женщины из Москвы, купившие > 3 раз, с ai_score > 70, lifecycle = active, preferred_channel = telegram». Чем точнее сегмент, тем выше конверсия рассылки.
Предотвращение over-messaging. Overlap analysis показывает пересечения между сегментами. Маркетолог видит, что 2 000 клиентов попадают и в «Промо-акция» и в «Новая коллекция», и может исключить их из одной рассылки или объединить.
AI-кластеризация без data scientist. K-Means автоматически находит естественные группы в базе клиентов. Не нужно вручную определять границы сегментов — алгоритм сделает это на основе данных, а LLM даст понятные названия.
Интеграция с кампаниями. Сегменты напрямую используются для таргетинга email, SMS, Telegram, WhatsApp и push кампаний. Один сегмент — один клик для запуска рассылки.
Mailchimp и Unisender предлагают базовую сегментацию по 5-10 полям с ручным обновлением. SendPulse добавляет event-based сегменты, но без RFM и AI. Trigly выделяется полнотой подхода: визуальный rule builder с 45+ полями, автообновление каждые 30 минут, overlap analysis, AI K-Means кластеризация, RFM-сегментация с квинтильным анализом, preview перед созданием. Segment Engine преобразует правила в оптимизированные SQLAlchemy-запросы, обеспечивая скорость пересчёта даже на больших базах. Ни одна из конкурирующих платформ не предлагает AI-кластеризацию с LLM-именованием кластеров в базовом функционале.
E-commerce. Интернет-магазин создаёт 8 ключевых сегментов: новые клиенты (registered < 30 дней, orders = 0), first buyers (orders = 1), repeat buyers (orders >= 3), VIP (rfm_segment = Champions, total_revenue > 100K), at-risk (rfm_segment = At Risk), cart abandoners (событие cart_add без purchase за 24 часа), высокий чек (avg_order_value > 5000), промо-охотники (custom_field promo_purchases > 5). Overlap analysis выявляет, что 30% VIP пересекаются с repeat buyers — маркетолог отправляет эксклюзивный оффер только уникальным VIP.
EdTech. Онлайн-школа сегментирует по поведению: активные ученики (events > 10 за неделю), пассивные (events < 2 за неделю), завершившие курс (custom_field course_completed = true), не купившие второй курс (orders = 1, registered > 60 дней). AI-кластеризация выявляет группу «мотивированные новички» — они активны, но ещё не купили платный курс. Целевая кампания с free trial повышает конверсию на 22%.
SaaS. B2B-сервис строит сегменты по использованию продукта: power users (events > 50/неделю), inactive (no events 14 дней), trial users (lifecycle = trial, days_remaining < 7), enterprise prospects (custom_field company_size > 100). Динамические сегменты обновляются каждые 30 минут — когда trial user активизируется, он автоматически выходит из «inactive» и входит в «engaged trial», получая соответствующие сообщения.
Сегментация интегрирована со всеми модулями Trigly. Campaigns используют сегменты для таргетинга рассылок. Flow Builder использует принадлежность к сегменту как условие ветвления. AI Engine предлагает оптимальные сегменты для кампаний через recommendation API. Predictive Analytics обогащает профили churn probability и LTV, которые доступны как условия rule builder. Loyalty Module добавляет тир и баланс баллов в поля сегментации. ClickHouse-события используются для event-based сегментов (через computed fields).
Каждые 30 минут через Celery-задачу refresh_dynamic_segments. При необходимости можно принудительно пересчитать сегмент через API (endpoint /refresh). Время пересчёта зависит от сложности правил и размера базы — обычно 1-5 секунд для базы до 100 000 контактов.
Ограничений на количество сегментов нет. На практике рекомендуется 10-20 ключевых динамических сегментов и неограниченное число статических. Overlap analysis помогает контролировать пересечения и предотвращать over-messaging.
Напрямую через rule builder — пока нет (события хранятся в ClickHouse, а rule builder работает с PostgreSQL). Но computed fields (purchase_frequency_days, days_since_last_purchase) и RFM-скоринг рассчитываются на основе событий и доступны как условия. AI-кластеризация K-Means учитывает поведенческие данные.
Создавайте сегменты по жизненному циклу. Разделите базу на ключевые стадии: новые (registered < 30 дней), активные (покупка за 60 дней), лояльные (3+ покупки), at-risk (без активности 30-60 дней), потерянные (без активности 90+ дней). Каждая стадия требует разного подхода в коммуникации.
Используйте overlap analysis перед каждой массовой кампанией. Проверяйте, какие клиенты попадают в несколько сегментов одновременно. Исключайте пересечения, чтобы клиент не получил 3 одинаковых промо-письма в один день.
Комбинируйте RFM с AI-кластеризацией. RFM даёт понятные бизнес-категории (Champions, At Risk), а K-Means находит скрытые паттерны в данных. Используйте оба метода для полной картины.
Начинайте с широких сегментов, затем сужайте. Первый тест — сегмент из 2-3 условий. После анализа результатов добавляйте условия для повышения точности. Микросегменты из 10+ условий дают высокую конверсию, но малый охват.
Слишком много сегментов без стратегии. Создание 50 сегментов без чёткого плана коммуникации приводит к хаосу: маркетолог не знает, какому сегменту что отправлять, и клиенты получают противоречивые сообщения.
Игнорирование динамических сегментов. Статические сегменты устаревают сразу после создания. Динамические сегменты с автообновлением каждые 30 минут гарантируют актуальность данных к моменту отправки.
Сегментация только по демографии. Город и пол — важные, но недостаточные критерии. Добавляйте поведенческие данные: total_orders, last_activity_at, rfm_segment, ai_score. Поведение клиента предсказывает конверсию лучше, чем демография.
Байесовское A/B тестирование с Monte Carlo симуляцией. Автовыбор победителя, калькулятор выборки, мультивариантные тесты.
Генерация email subject lines, тела писем, SMS, push-текстов с помощью AI. GPT-4 и Claude, оптимизированные для маркетинга на русском языке.
Полноценная REST API платформа с 290 эндпоинтами, JWT-аутентификацией, Redis rate limiting, SDK для фронтенда и публичными эндпоинтами для трекинга и интеграций.
Визуальный конструктор автоматических цепочек: email, SMS, Telegram, WhatsApp, push. DAG-executor, условия, ожидание, smart send.
Бесплатная интеграция. Все функции доступны с первого дня. Гарантия окупаемости.
Записаться на аудит