Автор: Волнянский А.
Персонализация стала необходимостью для цифрового маркетинга. Если же вы хотите не просто произвести хорошее впечатление на своих клиентов, а по-настоящему увлечь их и выстроить с ними глубокие связи, тогда вам стоит двигаться в сторону гиперперсонализации с помощью искусственного интеллекта. Это значительно увеличит вовлеченность аудитории, повысит прибыльность компании и поможет укрепить отношения с клиентами.
- Что такое AI-персонализация и как она работает
- Как работает AI-персонализация?
- Преимущества AI-персонализации
- Гиперперсонализация — новый стандарт в маркетинге
- Что такое микросегментация и при чем здесь AI и ML
- Чек-лист: как внедрить гиперперсонализированный подход с AI, ML и микросегментацией
Раньше сеть кофеен Starbucks писала имена клиентов на своих стаканчиках, а затем перешла к еженедельной отправке сотен тысяч персонализированных сообщений своим клиентам. Например, предлагала им посетить ближайший Starbucks после обеда четыре раза и за это получить 100 бонусов тем, кто раньше заходил в кофейню только в ранние часы. Или же предлагала новые закуски, и тоже с перспективой получить дополнительные баллы. Это и были персонализированные предложения, благодаря которым компания в разы увеличило эффективность маркетинговых кампаний и стимулировала клиентов тратить больше — после этого количество выкупленных электронных заказов выросло вдвое!
Starbucks до сих пор использует ИИ-персонализацию. А как быть тем, кто только на старте? Рассказываем, как связан ИИ, зачем необходима микросегметация и что такое машинное обучение (ML) — все для того, чтобы вы смогли использовать эти технологии для повышения прибыльности.
Что такое AI-персонализация и как она работает
AI-персонализация — это эффективный способ подстроить уведомления и рекомендации индивидуально под каждого пользователя. Этот подход основан на сборе данных, их анализе с помощью алгоритмов машинного обучения и формировании точных предложений в реальном времени.
Искусственный интеллект детально изучает поведение пользователя, включая его взаимодействия с контентом и рекламой. Это позволяет ему создавать предложения, которые максимально точно соответствуют интересам клиента. В итоге компании увеличивают продажи, повышают лояльность клиентов и оптимизируют затраты на привлечение, делая каждое взаимодействие более продуктивным.
Как работает AI-персонализация?
Процесс AI-персонализации состоит из нескольких ключевых этапов:
- Сбор данных о клиенте: демографические данные, история покупок, поведенческие факторы на сайте или в мобильном приложении, а также взаимодействие с маркетинговыми кампаниями. Эти данные можно получить из CRM-систем, социальных сетей и аналитических платформ — главное, учитывать любые действия пользователя.
- Обработка и анализ данных: Алгоритмы машинного обучения выявляют неочевидные закономерности и тенденции в поведении клиентов. Например, могут обнаружить, что покупатели определенного типа книг часто интересуются сопутствующими товарами.
- Сегментация аудитории: результаты анализа данных помогают сгруппировать пользователей в микросегменты со схожими характеристиками и поведением. Это позволяет создавать более точные и релевантные предложения для каждой небольшой группы — например, адаптируя утренние промоакции для тех, кто делает покупки до обеда.
- Создание персонализированных предложений: для каждого пользователя или небольшой группы разрабатываются индивидуальные рекомендации по товарам, специальные скидки или адаптированные маркетинговые сообщения.
- Внедрение и взаимодействие: Персонализированные предложения доставляются клиентам через электронную почту, мобильные приложения, веб-сайты или социальные сети. Контент можно генерировать с помощью AI в режиме реального времени — например, чтобы мгновенно предлагать скидку на любимый продукт при открытии приложения.
- Мониторинг и оптимизация важно непрерывно отслеживать их эффективность и корректировать кампании на основе показателей конверсии, вовлеченности и удовлетворенности клиентов. Также следует регулярно обновлять модели искусственного интеллекта, когда появляются новые данные, чтобы повысить точность рекомендаций.
Преимущества AI-персонализации
Умелое применение искусственного интеллекта в персонализации позволяет глубже взаимодействовать с клиентами, укреплять их лояльность и увеличивать продажи. Этому стоит поучиться Netflix, который анализирует большие наборы данных данные о поведении пользователей (история просмотров, время, устройства для входа) и своим примером демонстрирует, как можно значительно улучшить пользовательский опыт.
Основные преимущества AI-персонализации включают:
- Повышение лояльности клиентов: они начинают более позитивно относиться к бренду и активнее взаимодействуют с контентом, который точно соответствует их индивидуальным предпочтениям.
- Увеличение продаж и конверсии: релевантные рекомендации значительно повышают вероятность покупки, способствуя росту конверсии до 30% благодаря AI-персонализации.
- Оптимизация затрат на привлечение клиентов: интеллектуальная автоматизация маркетинга и поддержки клиентов помогает компаниям более эффективно использовать свои ресурсы.
- Прогнозирование поведения пользователей: компании могут предвидеть действия клиентов и оперативно принимать стратегические решения.
Гиперперсонализация — новый стандарт в маркетинге
Примем, что AI-персонализация и гиперперсонализация — это практически одно и то же, но они значительно отличаются от традиционной персонализации. Это как разница между заказом «капучино» и «капучино на безлактозном молоке с кокосовым сиропом, как в прошлую среду». Это и есть гиперперсонализация.Гиперперсонализация использует ИИ, чтобы вывести клиентский опыт на новый уровень и помочь бренду взаимодействовать с каждым клиентом индивидуально. Исследование McKinsey показывает, что быстрорастущие компании, использующие инсайты из данных с помощью ИИ для удовлетворения конкретных потребностей клиентов, получают на 40% больше дохода от персонализации. И это подтверждают данные о изменениях размеров рынка гиперперсонализации: по данным Emergen Research, с $19,37 млрд в 2024 году он вырастет до прогнозируемых $72,69 млрд к 2033 году (т. е. CAGR составит 15,83%). Аналогично, сектор аналитики больших данных вырастет с $6,38 млрд до $16,68 млрд к 2029 году. Игнорировать такие тенденции невозможно — пора активно внедрять эти подходы.
Что такое гиперперсонализация?
Гиперперсонализация предполагает использование AI для того, чтобы вывести опыт клиента на принципиально новый уровень и тем самым позволяет бренду взаимодействовать со своими клиентами на индивидуальном уровне, подстраиваясь под конкретного человека.
Согласно исследованию McKinsey, быстрорастущие компании получают на 40% больше дохода от персонализации по сравнению с медленнее растущими клиентами. Все потому, что используют инсайты из данных, которые они собрали для своих клиентов, используя именно искусственный интеллект. И главное — знают, как удовлетворить конкретную потребность клиента в конкретный момент.
Минутка скучной статистики. Сейчас рынок гиперперсонализации растет бешеными темпами. Если в 2024 году он оценивался в $19,37 млрд, то к 2033 году эта цифра может вырасти до $72.69 млрд со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 15,83% (Emergen Research). И так же растет связанный с ним сектор аналитики больших данных: если сейчас его стоимость составляет $6,38 млрд, то к 2029 году это будет уже $16.68 (Mordor Intelligence).
Игнорировать такие яркие тренды абсолютно невозможно, поэтому если вы еще не в игре, ищите источники вдохновения и начинайте работать в этом направлении.
Примеры гиперперсонализации с AI
Гиперперсонализация обеспечивает индивидуальный опыт, который находит отклик у каждого пользователя.
Примеры гиперперсонализации в малом бизнесе:
- Небольшой онлайн-бутик (B2C) использует ИИ для создания индивидуальных подборок одежды и предлагает скидки, приуроченные к дню зарплаты.
- Маркетинговое агентство (B2B) применяет ИИ для анализа активности потенциальных клиентов (их рекламные кампании, бюджеты, предпочтения). В итоге клиенты получают персонализированные предложения, например: «Заметили, что вы трижды меняли рекламную стратегию — мы можем предложить то, что вам нужно и попасть в ожидания с первого раза».
Примеры гиперперсонализации в среднем бизнесе:
- Сеть продуктовых магазинов (B2C) с помощью ИИ прогнозирует не только сегодняшние, но и завтрашние покупки, предлагая рекомендованные списки и рецепты в приложении. Например: “Решили худеть к лету? Вот лучшие товары с высоким содержанием белка»
- SaaS-сервис для управления проектами (B2B) внедряет ИИ для отслеживания прогресса клиентов по проектам. Система сама предлагает полезные модули или тренинги: «Привет, возникли проблемы с соблюдением сроков? У нас есть для вас готовое решение»
Примеры гиперперсонализации в большом бизнесе:
- Туристическая платформа (B2C) выступает персональным гидом, угадывающим настроение: «Надоела жара? Вот варианты путешествий в северные страны, где можно получить незабываемые эмоции!»
- Поставщик облачных сервисов (B2B) использует ИИ для прогнозирования потребностей клиентов в модернизации или оптимизации расходов: «Мы проанализировали ваши нагрузки и поняли, что вам необходимо нарастить объемы хранилища в ближайшие несколько недель».
Реальные кейсы гиперперсонализации
Помимо известных примеров, в которых часто упоминаются такие компании как Netflix или Spotify, есть и другие успешные кейсы:
- Ипотечный кредитор Mr. Cooper отправляет клиентам персонализированные видео с их данными и деталями кредита. Это помогает им лучше понять свои финансовые возможности и повышает вовлеченность и лояльность в 3-4 раза.
- Сеть спортзалов Orangetheory Fitness рассылает участникам персонализированные отчёты о тренировках в формате видео (количество занятий, сожжённые калории). Это мотивирует и увеличивает посещаемость — на 97% через неделю после запуска проекта.
- Сеть отелей Hilton Honors в своем персонализированном мобильном приложении позволяет бронировать номера, выбирать комнату и использовать цифровой ключ. Это упрощает путешествия и повышает удовлетворенность клиентов, особенно учитывая, что большинство из них выбирают онлайн-бронирование.
Что такое микросегментация и при чем здесь AI и ML
В современном бизнесе успех часто зависит от способности компании предложить продукт или услугу, точно соответствующую потребностям клиента. Именно на этом принципе основана микросегментация в маркетинге: она позволяет компаниям глубоко понимать свою аудиторию и предоставлять максимально релевантные решения.
Что такое микросегментация?
Микросегментация — это процесс деления клиентской базы на очень мелкие, узконаправленные группы. Эти группы объединяют пользователей с общими характеристиками, схожим поведением или специфическими потребностями. В отличие от традиционной сегментации, которая оперирует широкими категориями, микросегментация позволяет создавать детализированные профили клиентов. А это способствует разработке высокоточной и персонализированной маркетинговой стратегии.
Основные отличия традиционной и микросегментации собраны в таблице:
| Параметр | Традиционная сегментация | Микросегментация (с AI и ML) |
| Глубина анализа | Общие категории: возраст, регион, доход | Детализированные профили с учетом поведения онлайн, истории покупок, предпочтений, реакций на предыдущие кампании, текущие статусы, предпочтения. |
| Количество сегментов | Несколько больших групп | Много небольших (микро) групп, в том числе персональные сегменты |
| Точность коммуникации | Общие сообщения, ориентированные на всех одновременно | Высокоточные сообщения, которые учитывают нюансы каждого клиента |
| Эффективность кампаний | Умеренная, возможны затраты на нецелевую аудиторию | Высокая, каждое сообщение попадает к релевантному адресату |
| Скорость адаптации | Медленно, сегменты редко обновляются | Очень быстро, сегменты обновляются практически в реальном времени |
| Потребность в ресурсах | Необходимы постоянные ручные анализы и корректировки | Данные анализируются в автоматическом режиме, без участия людей |
Например, инструмент для гиперперсонализации Taluno от Colobridge GmbH в режиме реального времени анализирует поведение пользователей, улавливая мельчайшие признаки их интереса. На основе этих данных формируются динамические группы, и система автоматически предлагает наиболее подходящие действия. Taluno помогает компаниям персонализировать общение, учитывая не только прошлые действия клиента, но и его текущее эмоциональное состояние, чтобы выбрать идеальный момент, способ и содержание сообщения для максимального воздействия.
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) — основа для микросегментации
Благодаря AI и ML компании получили возможность анализировать огромные массивы данных о своих клиентах, а также находить в этих данных закономерности, которые незаметны человеку. Это позволяет получать очень глубокое понимание каждого клиента и с высокой точностью предсказывать, что ему понадобится.
Возьмем, к примеру, инструмент Taluno от Colobridge GmbH. Он улавливает тончайшие изменения в поведении клиентов, предсказывает их реакцию на маркетинговые кампании и предлагает лучшие стратегии дальнейшего общения. И все это происходит за счет невероятно точной микросегментации. В итоге компании могут настроить свои сообщения и предложения настолько точно, чтобы ощутимо повысить эффективность маркетинга и, что очень важно, укрепить лояльность клиентов.
Правильность этой стратегии подтверждают в Deloitte. По их данным, гиперперсонализация на основе микросегментации позволяет компаниям адаптировать свои предложения так, чтобы они идеально подходили под индивидуальные запросы клиентов. Это делает рекламные кампании намного результативными и улучшает общий клиентский опыт. В сфере телекоммуникаций внедрение продвинутой аналитики и стратегий микросегментации может снизить отток клиентов на целых 15% — а это уже результаты исследования McKinsey.
Итак, очевидно: без искусственного интеллекта, машинного обучения и микросегментации невозможно достичь гиперперсонализации, эти технологии работают вместе и на общий результат, создавая мощный синергетический эффект.
Усиление лидогенерации и удержания с помощью AI и микросегментации
На этапе привлечения клиентов (лидогенерации), AI и ML незаменимы. Они анализируют огромные объемы данных, чтобы точно выявить потенциальных клиентов с высокой вероятностью заинтересованности. Это позволяет создавать персонализированные маркетинговые кампании, нацеленные на конкретные потребности аудитории.
Например, финансовая компания использует AI для анализа онлайн-активности пользователей в соцсетях. Так она определяет заинтересованных в кредитах и предлагает им персонализированные кредитные продукты, соответствующие их запросам.
После привлечения клиентов крайне важно поддерживать их лояльность и удерживать (retention). AI и ML здесь ключевые: они анализируют поведение клиентов, предвидят их потребности и предлагают релевантные продукты или услуги. Это повышает удовлетворенность и удерживает клиентов.
К примеру, розничная компания с помощью AI анализирует историю покупок клиентов и их взаимодействие с брендом. На основе этого им предлагаются персонализированные скидки и рекомендации, соответствующие их предпочтениям. В результате клиенты чаще совершают покупки и становятся более лояльными.
Важнейшую роль в этом играет микросегментация. Она делит клиентскую базу на очень маленькие, однородные группы по схожим характеристикам и поведению. Это позволяет максимально точно нацеливать предложения.
Допустим, телекоммуникационная компания использует микросегментацию, чтобы найти клиентов, часто звонящих за границу. Зная это, она может предложить им специальные, выгодные тарифные планы.
Чек-лист: как внедрить гиперперсонализированный подход с AI, ML и микросегментацией
Если вы стремитесь уже завтра впечатлять своих клиентов и значительно увеличить доход благодаря гиперперсонализации, пора действовать:
- Собирайте все доступные данные о клиентах. Помимо базовых гео- и демографических данных, фиксируйте их поведение на сайте, в соцсетях, мобильных приложениях. Ведите записи телефонных разговоров и переписок, а также интегрируйте информацию из существующих систем — например, CRM.
- Выделяйте микросегменты. Разделите клиентскую базу не просто на несколько групп, а на сотни и даже тысячи мельчайших групп с похожими моделями поведения. Затем создайте детальные профили клиентов, учитывающие самые тонкие нюансы их предпочтений.
- Привлекайте AI и ML для анализа данных. Искусственный интеллект и машинное обучение помогут выявить неочевидные закономерности и тренды, а также спрогнозировать будущее поведение клиентов с высокой точностью.
- Начинайте создавать персонализированные предложения. Формируйте их на основе выделенных микросегментов. Используйте триггеры, основанные на поведении клиента: например, отправляйте специальные скидки или сообщения именно тогда, когда клиент наиболее открыт к коммуникации.
- Осваивайте омниканальность. Доставляйте предложения через все доступные каналы — от push-уведомлений и email до рекламы в соцсетях и персонализированных лендингов. Всегда выбирайте тот канал, где коммуникация будет максимально естественной и комфортной для клиента.
- Постоянно тестируйте и оптимизируйте кампании. Регулярно отслеживайте эффективность гиперперсонализированных кампаний, анализируйте метрики вовлеченности, конверсии и удержания. Не забывайте регулярно улучшать алгоритмы AI и ML, чтобы они становились ещё точнее и актуальнее.
Используйте полученный опыт для улучшения клиентского опыта. Ищите возможности удивить клиентов и превзойти их ожидания. Фиксируйте успешные сценарии и масштабируйте их на другие микросегменты.
Сегодня искусственный интеллект уже способен предсказать, какой кофе предпочтут ваши клиенты завтра, что купят в ближайшие выходные и какой сериал выберут для просмотра с друзьями. Вопрос лишь в том, готовы ли вы использовать потенциал гиперперсонализации, чтобы сделать все это реальным?
