First-party data

First-party data (данные первой стороны) - информация о клиентах и пользователях, которую компания собирает самостоятельно и напрямую из своих собственных источников. Это наиболее ценный и надёжный тип данных в современном маркетинге, так как они получены с согласия пользователей и отражают их реальное поведение.

В интернет-маркетинге first-party data является основой для персонализации, построения долгосрочных отношений с клиентами и независимости от изменений в политике конфиденциальности браузеров и платформ.

Что такое first-party data

First-party data - это данные, которые компания получает напрямую от своей аудитории, и люди сами дают на это согласие. Информация поступает из первых рук, что гарантирует её точность и достоверность.

Источники first-party data

К first-party data относится информация из следующих источников:

• Поведение на сайте или в приложении: какие страницы просматривает пользователь, на какие кнопки нажимает, что добавляет в корзину, с каких устройств заходит.
• Данные из CRM-системы: история покупок, частота заказов, средний чек, обращения в поддержку.
• Контактные данные: имя, email, телефон, которые пользователь оставил при регистрации или подписке на рассылку.
• Данные из программ лояльности: накопленные бонусы, уровень участия, история использования.
• Ответы на опросы и формы обратной связи: предпочтения, потребности, оценки удовлетворённости.
• Активность в личном кабинете: сохранённые товары, избранное, история сравнений.

Для сбора first-party data используются системы управления тегами (Tag Management Systems), такие как Google Tag Manager или CleverData Tag Manager, которые позволяют настроить отслеживание действий пользователя без участия разработчиков.

Технический аспект: first-party cookies

Основной инструмент для сбора first-party data на сайте - first-party cookies. Это небольшие файлы, которые сайт оставляет в браузере пользователя. Поскольку они принадлежат тому же домену, на котором находится пользователь, браузеры доверяют им гораздо больше, чем сторонним (third-party) cookies.

Zero-party data

Особым типом данных является zero-party data - информация, которую пользователь предоставляет компании сознательно и целенаправленно: через опросы, квизы, анкеты предпочтений. Например, «Какой у вас тип кожи?» или «Как часто вы путешествуете?». Zero-party data - это самый точный сигнал о намерениях клиента.

Почему first-party data становится ключевым активом

Уход от third-party cookies

Тренды последних лет показывают:

• Браузеры и платформы постепенно ограничивают трекинг сторонних данных. Apple ввела ограничения на сбор информации в своих устройствах (App Tracking Transparency), а Google, хотя и отказался от полного удаления third-party cookies в Chrome, оставил выбор за пользователями.
• Пользователи всё чаще выбирают приватность: блокируют файлы cookies и отказываются делиться лишними данными.
• Законодательство усиливает контроль за обработкой персональной информации (152-ФЗ в России, GDPR в Европе).

В результате бренды, зависящие от сторонних баз, теряют точность сегментации и возможности ремаркетинга. Выход - строить собственную экосистему сбора first-party data.

Data Clean Room

Data Clean Room (чистая комната данных) - это технология, позволяющая двум компаниям объединять свои first-party данные для анализа и построения аудиторий, не раскрывая сами данные друг другу. Например, рекламодатель и маркетплейс могут найти пересечения своих клиентских баз и настроить таргетинг, оставаясь в рамках приватности.

Федеративное обучение (Federated Learning)

Это метод машинного обучения, при котором модель обучается на множестве децентрализованных устройств, не передавая сами данные на центральный сервер. В контексте first-party data это позволяет использовать данные с мобильных устройств пользователей для улучшения сервисов, сохраняя приватность.

Преимущества first-party data

Характеристика	First-party data	Third-party data
Источник	Напрямую от клиента	От сторонних агрегаторов
Точность	Высокая	Низкая / Средняя
Уникальность	Уникальное конкурентное преимущество	Те же данные есть у конкурентов
Согласие	Пользователь дал согласие	Часто «мутное» происхождение
Проблемы с приватностью	Минимальные	Очень высокие

Как использовать first-party data

1. Точная сегментация аудитории

First-party data позволяют создавать динамические сегменты, основанные на реальном поведении и статусе клиента:

• Покупатели, которые оформили заказ 3+ раза, получают персональные рекомендации.
• Новые посетители видят лендинг с простым УТП, без лишней информации.
• B2B-клиенты получают персонализированные предложения по объёму и условиям закупок.

2. Персонализированный контент и коммуникация

Используя собственные данные, компания может адаптировать контент под поведение клиента:

• Показывать разные баннеры и CTA в зависимости от того, какие страницы пользователь смотрел.
• Настраивать email-сценарии с учётом этапа воронки.
• Использовать динамическое содержание на сайте («Вы недавно смотрели...», «Рекомендуем вам»).

3. Умный ремаркетинг и кросс-продажи

Если клиент купил определённый товар, на основе first-party data можно выстроить логичные цепочки рекомендаций:

• Покупателю принтера предложить картриджи и бумагу.
• Клиенту, оформившему страховку, предложить обслуживание на СТО.

Такие сценарии увеличивают средний чек, повышают LTV и снижают затраты, так как повторные продажи обходятся дешевле, чем привлечение нового клиента.

4. Создание Look-alike аудиторий

Сегменты лучших клиентов, построенные на first-party data, можно использовать для создания похожих аудиторий (look-alike) в рекламных системах (Яндекс Директ, VK Реклама, Google Ads), чтобы находить новых пользователей, максимально похожих на уже существующих ценных клиентов.

Как собирать и использовать first-party data этично

1. Создайте доверие. Прозрачность - это основа. Пользователь должен понимать, зачем вы собираете данные. Добавьте пояснение в форму подписки: «Мы используем ваши данные, чтобы предлагать только релевантный контент».
2. Централизуйте данные. Разрозненные базы мешают персонализации. Используйте CDP (Customer Data Platform), чтобы объединить данные из CRM, CMS, сайта и аналитических систем в единый профиль клиента.
3. Настройте аналитику на основе реальных действий. Переходите от поверхностных метрик (CTR, показы) к поведенческим - глубина просмотра, путь пользователя, частота взаимодействий.
4. Автоматизируйте персонализацию. Современные платформы (Mindbox, Altcraft, Bitrix24) позволяют сегментировать клиентов в реальном времени, подставлять персональные блоки на сайт и запускать цепочки рассылок на основе действий пользователя.

Сравнение с другими типами данных

Тип данных	Источник	Точность	Масштаб
First-party	Напрямую от клиента	Высокая	Ограничен охватом компании
Second-party	От прямого партнёра	Высокая	Средний
Third-party	Сторонние агрегаторы	Низкая	Очень высокий
Zero-party	Клиент делится сам осознанно (опросы, квизы)	Высокая	Низкий

Связанные термины

• Zero-party data
• Second-party data
• Third-party data
• CDP
• DMP
• CRM
• Персонализация
• Look-alike