Большинство посетителей остаются анонимными, и это затрудняет персонализацию. TRACIO узнаёт вернувшихся посетителей между сессиями: персонализированный контент, A/B-тесты и восстановление корзин работают без входа.
TRACIO привязывает каждый визит к стабильной идентичности устройства и обеспечивает персонализацию без входа.
Каждый посетитель получает устойчивый идентификатор устройства, который переживает очистку cookie, режим инкогнито и смену браузера. Одно и то же устройство — это один и тот же посетитель, всегда.
История просмотров, события корзины, поисковые запросы и назначения A/B-тестов привязываются к профилю устройства. Сигнал персонализации накапливается со временем, даже без входа.
Вернувшиеся посетители узнаются менее чем за 50 мс. Персонализированный контент, рекомендации и предложения подаются уже на первом просмотре страницы.
Узнанные посетители видят релевантные товары, возвращаются к брошенным корзинам и остаются в согласованных когортах A/B-тестов — именно это распознавание и даёт прирост конверсии на возвращающемся анонимном трафике.
От 90% до 97% посетителей e-commerce никогда не входят в аккаунт. Они просматривают товары, бросают корзины и исчезают — чтобы вернуться через несколько дней уже «новыми» посетителями. Отслеживание на основе cookie забывает их всякий раз, когда данные браузера очищаются. Итог: каждый собранный вами сигнал персонализации потрачен впустую.
Узнанные вернувшиеся посетители конвертируются заметно лучше анонимных — отраслевые бенчмарки оценивают прирост в диапазоне от 1,3 до 1,8×. Разницу целиком определяет сигнал персонализации, который вы способны накопить со временем: предпочтения, история корзины, паттерны просмотра, назначения A/B-тестов. Потеря cookie стирает всё это.
Устойчивая идентификация устройств восстанавливает эту связь. Когда вы можете узнать вернувшегося посетителя, не требуя входа — сквозь очистку cookie, режим инкогнито и смену браузера, — анонимный трафик становится адресуемым. Персонализация работает для тех 97%, кто никогда не входит в аккаунт.
Каждый пробел существует потому, что идентификация на основе cookie рушится в момент, когда пользователь очищает состояние. Идентификация на уровне оборудования перекрывает эти пробелы.
Cookie браузера регулярно очищаются инструментами приватности, ITP и ручными действиями пользователя. Каждая очистка стирает собранный вами сигнал персонализации. Идентичность устройства не зависит от cookie.
Пользователи переключаются между Chrome на десктопе, Safari на iPhone и Firefox на работе. Отслеживание на основе cookie трактует их как трёх разных посетителей. Связывание между браузерами объединяет их.
Когда cookie теряются, вернувшихся пользователей заново рандомизируют в A/B-тестах, загрязняя их результаты. Стабильная идентичность устройства сохраняет назначения тестов между сессиями.
Письма о восстановлении корзины требуют входа или сохранности cookie. Распознавание на основе устройства позволяет отправлять персонализированные напоминания о корзине анонимным пользователям при следующем визите.
Результаты основаны на отраслевых бенчмарках и опубликованных исследованиях.
рост конверсии на анонимных вернувшихся посетителях
McKinsey Personalization Research, 2024
рост CTR рекомендаций
Dynamic Yield Benchmarks, 2024
рост выручки с целевой персонализацией
McKinsey Personalization Research, 2024
назначение A/B-теста между сессиями
Fingerprint Device Intelligence Report, 2026
Результаты зависят от отрасли, состава трафика и стратегии персонализации. Цифры отражают диапазоны, наблюдаемые в опубликованных исследованиях и кейсах.
90-97% трафика e-commerce анонимно — никогда не входит, никогда не идентифицируется. Каждый неузнанный вернувшийся посетитель — это разорванный цикл персонализации.
Dynamic Yield Anonymous Visitor Research, 2024
Узнавайте одного и того же посетителя между сессиями, браузерами и режимами приватности. Привязанная к оборудованию идентичность остаётся стабильной там, где cookie отказывают — точность 99,5%.
Стройте и обновляйте анонимные профили посетителей автоматически. История просмотров, события корзины и назначения A/B-тестов сохраняются между сессиями.
Распознавание посетителя менее чем за 50 мс для персонализации, рекомендаций и динамического контента. Достаточно быстро для персонализации при первой отрисовке.
Объединяйте визиты между Chrome, Firefox, Safari и Edge на одном устройстве. Покончите с фрагментацией, которая ломает сигналы персонализации.
Отслеживайте прирост от персонализации по сегментам посетителей, категориям контента и когортам A/B-тестов. Измеряйте влияние распознавания на выручку.
Закрепляйте посетителей за согласованными вариантами A/B-теста между сессиями. Устраните загрязнение из-за потери cookie, которое портит результаты тестов.
Несколько строк кода — и один ответ API со всем, что вам нужно.
import { Tracio } from '@tracio/sdk'// Initialize on every page loadconst tracio = Tracio.init({ publicKey: "5ca175fc..." })// Read the persistent visitor identityconst result = await tracio.getResult()// Fetch personalized contentconst profile = await fetch(`/api/profile/${result.visitorId}`)const recommendations = await fetch( `/api/recommendations/${result.visitorId}`)Похожие продукты
Начните с бесплатного тарифа. Разверните за минуты. Результат — с первого дня.