МАРКЕТИНГ
MAX ·
Качественная очистка базы клиентов от случайных покупателей перед загрузкой в рекламный кабинет для поиска похожих людей
Look-alike работает по принципу «скажи мне, кто твой клиент, и я найду таких же». Если в базе половина — случайные люди, алгоритм ищет случайных. Очистка базы перед загрузкой — не бюрократия, а прямая экономия бюджета. Разбираем, как отсеять шум и оставить только тех, кто действительно приносит деньги.
Вот 4 шага к чистке базы для look-alike.
✅ Шаг 1. Выгрузите базу с полными данными
Не только имя и телефон. Добавьте: дату первой и последней покупки, сумму, количество заказов, источник привлечения. Это позволит сегментировать, а не удалять вслепую. В рекламный кабинет загружается только отфильтрованный список.
✅ Шаг 2. Уберите «одноразовых» и халявщиков
Клиенты с одной покупкой по промокоду, те, кто пришёл только за бесплатным лид-магнитом, те, кто купил самый дешёвый товар и исчез. Это не ваша целевая аудитория. Их присутствие в базе сбивает алгоритм: он начинает искать таких же «разовых».
✅ Шаг 3. Оставьте клиентов с высоким LTV и повторными покупками
Идеальная база для look-alike — люди, которые купили дважды и больше, или чек выше среднего. Это ядро вашей аудитории. Алгоритм, обученный на них, найдёт людей, готовых платить много и возвращаться.
✅ Шаг 4. Проверьте базу на технический мусор
Уберите дубли, тестовые записи, неполные контакты, явных ботов. Проверьте телефоны на валидность (сервисы вроде Phone Validator). Каждая «мертвая» запись в базе — это шум, который снижает точность look-alike и повышает стоимость лида.
💡 Лайфхак
Создайте две отдельные базы: «Все клиенты» (для аналитики) и «Ядро для look-alike» (только качественные, повторные, с высоким чеком). Загружайте в рекламный кабинет только вторую. Это даст алгоритму чистый сигнал, а вы получите более целевой трафик с меньшим CPL.
@marketing_business_freelance
