Классические подходы к маркетингу устаревают на наших глазах. В отдельных нишах это, как и прежде, работает, но в наше время идеально работает персонализированный подход, когда компании умеют говорить с каждым клиентом на его языке. Искусственный интеллект и рекомендательные системы позволяют бизнесу не просто угадывать желания аудитории, а предлагать именно то, что нужно конкретному человеку — в нужное время и в нужном месте. Мы собрали самую актуальную информацию на эту тематику и хотим с вами поделиться кейсами, цифрами и подробной инструкцией, как сделать из посетителей постоянных клиентов.
«Персонализация помогает компаниям установить более прочные связи с клиентами, способствуя лояльности к бренду и обеспечивая долгосрочный рост», — отмечает эксперт по цифровому маркетингу Данил Лесоводский.
Как работают рекомендательные системы
Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые анализируют данные о поведении пользователей: что они смотрят, покупают, ищут, на какие товары положительно реагируют. На основе этих данных система предлагает нужные товары или услуги, увеличивая вероятность покупки и средний чек. Например, в интернет-магазинах такие системы формируют подборки «Вам также может понравиться» или «С этим товаром покупают» и т.д.
Российский рынок активно внедряет такие технологии:
- В соцсетях, например, в "Одноклассниках" и "ВКонтакте" ИИ увеличил количество персонализированного контента, что повысило вовлечённость аудитории.
- Альфа-Банк с помощью платформы SPDE нашёл "горячую" аудиторию для рекламы и повысил конверсию с 0,3% до 8%.
- Голосовой робот в Т-Банке автоматизировал 80% звонков, одновременно обслуживая тысячи клиентов.
«35% продаж Amazon обеспечиваются за счёт персонализированных рекомендаций на базе ИИ», — подчёркивает исследование Neiros.
Как найти свой подход к каждому
Самое главное — сегментировать клиентов, то есть разделить аудитории на группы по определённым признакам:
Правильная сегментация позволяет:
Пример:
Сеть кофеен Starbucks использует ИИ для анализа истории заказов, времени суток и даже погоды, чтобы формировать максимально релевантные предложения каждому гостю.
- демография (возраст, пол, доход),
- география (регион проживания),
- психография (интересы, стиль жизни),
- поведение (частота покупок, реакция на акции).
Правильная сегментация позволяет:
- точнее таргетировать рекламу,
- разрабатывать персональные предложения,
- оптимизировать расходы на маркетинг,
- увеличивать средний чек и удерживать клиентов дольше.
Пример:
Сеть кофеен Starbucks использует ИИ для анализа истории заказов, времени суток и даже погоды, чтобы формировать максимально релевантные предложения каждому гостю.
Российские кейсы и результаты
- ВТБ персонализирует рекламные кампании с помощью ИИ, что позволяет увеличивать отклик на предложения.
- Интернет-магазин «Холлишоп» отправляет индивидуальные рассылки с напоминаниями о просмотренных товарах и рекомендациями дополнительной продукции.
- Онлайн-кинотеатр Okko внедрил рекомендательную систему, которая подбирает фильмы на основе предпочтений пользователя, что увеличило время, проведённое на платформе.
На отечественном рынке появились платформы готовой поддержки среднего и малого бизнеса, которые обладают конкретным функционалом и не требуют обучения. Так, Komanda.ai помогает компаниям внедрять персонализацию маркетинга и продаж на базе ИИ. Сервис предлагает:
- автоматическую сегментацию клиентов по различным параметрам,
- построение персональных рассылок и предложений,
- аналитику эффективности кампаний в реальном времени.
Для российских бизнесменов это особенно актуально: сервис учитывает специфику отечественного рынка, работает с локальными данными и поддерживает интеграцию с популярными российскими CRM-системами. Благодаря этому внедрение ИИ становится доступным даже для небольших компаний.
Что говорят эксперты
«Внедрение ИИ в маркетинг — это не просто тренд, а необходимость для компаний, которые хотят расти быстрее конкурентов», — считает руководитель проекта AI Russia.
«Сегментация клиентов позволяет не только увеличить продажи, но и построить долгосрочные отношения с каждым сегментом аудитории», — отмечают аналитики Synapse Studio.
Когда говорят о технологиях, часто забывают о человеческих историях успеха, которые стоят за сухими цифрами. А ведь именно они — лучший показатель эффективности персонализации. Достаточно вспомнить про те же «Одноклассники», которые с помощью ИИ не просто увеличили вовлечённость, а вернули интерес к платформе у миллионов пользователей, в то время как соцсетях практически вымирала и уже мало кого интересовала. Или банки, которые благодаря точной сегментации и умным рекомендациям не только повысил конверсию, но и помогли тысячам предпринимателей найти свою аудиторию, а значит — вырасти в непростых условиях рынка и выйти на качественно новый уровень.
Каждая такая история — это не просто результат работы алгоритмов, это реальный прорыв для людей и компаний. Персонализация на базе ИИ превращает вызовы в новые возможности и, возможно, следующий успех будет именно вашим.
Каждая такая история — это не просто результат работы алгоритмов, это реальный прорыв для людей и компаний. Персонализация на базе ИИ превращает вызовы в новые возможности и, возможно, следующий успех будет именно вашим.