Автор: Волнянский А.
Персонализация в цифровом маркетинге — это уже не роскошь, а must-have. Но если вы хотите не просто понравиться своим клиентам, а действительно «зацепить за живое» (и при этом повысить вовлеченность, прибыль и построить крепкие отношения), вам стоит двигаться в сторону гиперперсонализации с помощью ИИ.
- AI-персонализация: что это и как работает
- Как работает AI-персонализация?
- Говорим об AI-, а пишем о гиперперсонализации
- Сustomer Delight: почему это важно в контексте гиперсонализации?
- Что такое микросегментация и при чем здесь AI и ML
- Чек-лист: как внедрить гиперперсонализированный подход с AI, ML и микросегментацией
Когда-то давно Starbucks просто писала имена клиентов на кофейных чашках. А потом одной из первых начала отправлять сотни тысяч персонализированных сообщений своим клиентам еженедельно. Например, «Посетите Starbucks 4 или 6 раз после 14:00 и получите до 100 баллов» тем, кто раньше покупал кофе только утром. Или «Купите панини с индейкой и получите 25 бонусных баллов» — тем, кто пробовал это блюдо, но не покупает его на постоянной основе. Это утроило эффективность маркетинговых кампаний и дополнительные расходы клиентов благодаря персонализированным предложениям, а также удвоило количество выкупленных электронных заказов.
Эта компания до сих пор использует ИИ-персонализацию. Но что делать тем, кто только начинает? Разбираем шаг за шагом, как связаны ИИ и гиперперсонализация, что такое Customer Delight, зачем нужна микросегментация и что такое машинное обучение (ML).
AI-персонализация: что это и как работает
Как объясняет IBM (а они знают, о чем говорят), AI-персонализация — это адаптация уведомлений и рекомендаций под каждого отдельного пользователя. Так, будто это ваша бабушка, которая точно знает, чем вас порадовать. Это не просто лучшее угадывание — это целый процесс, включающий сбор данных, их анализ через алгоритмы машинного обучения и создание точных рекомендаций в режиме реального времени.
AI внимательно рассматривает «лайки», клики и даже задержки взгляда клиента на рекламном объявлении — и на основе этого формирует предложения, которые иногда настолько меткие, что кажется, будто кто-то читает мысли. В результате компании получают больше продаж, более высокую лояльность и меньше затрат на привлечение, потому что каждый контакт с клиентом становится максимально эффективным.
Как работает AI-персонализация?
Разложим процесс по полочкам:
- Сбор разнообразных (это очень важно!) данных о клиенте. Не только его демографические данные или история покупок и просмотров, но и о поведение на сайте или в мобильном приложении, взаимодействие с маркетинговыми кампаниями и т.д. Собирать данные можно через различные каналы — в частности CRM-системы, социальные сети и сторонние аналитические системы. То есть важно знать, что клиент делает в два часа ночи в приложении интернет-магазина: ищет все для пикника или мониторит скидки на игровую приставку.
- Обработка и анализ данных. Это происходит с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы выявить неочевидные для человека закономерности и тренды в поведении клиентов. Например, Amazon именно так выяснил, что людям, которые покупают книги по саморазвитию, часто нужны еще и антистресс-игрушки. И не ошибся.
- Сегментация аудитории. На основе анализа данных клиенты делятся на сегменты со сходными характеристиками и поведением. Это позволяет создавать более точные и релевантные предложения для каждой группы. Например, если ты фанат кофе и встаешь рано — тебя автоматически бросают в сегмент «жаворонков» и шлют утренние промокоды на эспрессо.
- Создание персонализированных предложений. Используя результаты анализа и сегментации, компании разрабатывают индивидуальные предложения для каждого клиента. Это может включать персонализированные рекомендации товаров, специальные скидки или адаптированные маркетинговые сообщения. И они создаются под каждого пользователя или небольшую группу пользователей со схожим поведением и другими общими чертами. Это может быть как суперточная рекомендация сериала в стиле «мы знаем, что ты не спишь в два часа ночи, поэтому вот тебе триллер», так и персональная скидка на кроссовки, о которых ты только что шепотом сказал другу (шутка, но не совсем).
- Внедрение и взаимодействие. Персонализированные предложения внедряются через различные каналы коммуникации, такие как электронная почта, мобильные приложения, веб-сайты или социальные сети. Например, персонализированные рекомендации могут быть отображены на главной странице веб-сайта или отправлены через push-сообщения, содержание которых часто генерируется автоматически именно с помощью AI. Скажем, пользователь зашел в приложение для заказа пиццы, а там сразу его любимая «Пепперони», еще и в большом баннере с надписью «Тебе снова то же самое?».
- Мониторинг и оптимизация. После внедрения персонализированных стратегий важно отслеживать их эффективность и вносить необходимые коррективы. Это включает анализ показателей конверсии, вовлеченности и удовлетворенности клиентов, а также постоянное обновление моделей искусственного интеллекта на основе новых данных. Логика проста: больше данных — больше денег и наоборот. Например, если клиенты дружно игнорируют твои нетипичные рекомендации суши на завтрак, пора научить ИИ делать что-то лучше.
Если умело запрячь искусственный интеллект в процесс персонализации, он не только покатает — но и привезет бонусом: более теплое взаимодействие с клиентами, более крепкую лояльность и вполне ощутимый рост продаж.
Например, вы точно слышали историю о том, как с помощью персонализированного подхода (а еще юмора) в общении с клиентами «взлетел» Netflix. Эта платформа собирает о них кучу данных — когда и что смотрят, в каких местах ставят контент на паузу и возобновляют просмотр, какие устройства для просмотра используют, смотрят одну серию за раз или «глотают» весь сезон. И вся эта информация собирается о каждом пользователе.
Netflix действительно делает клиентов счастливее, но на самом деле преимуществ от использования AI-персонализации существенно больше:
- клиенты становятся более довольными и лояльными, положительно воспринимают бренд и больше «залипают» на контенте, который учитывает их персональные особенности и предпочтения;
- релевантные рекомендации увеличивают вероятность покупки, повышая конверсию в продажах — до 30% благодаря AI-персонализации (Penfriend.ai).
- интеллектуальная автоматизация маркетинга и поддержки клиентов позволяет компании тратить ресурс на другие задачи и одновременно меньше тратить на привлечение клиентов;
- компания может предвидеть поведение пользователей и быстро принимать эффективные решения.
Говорим об AI-, а пишем о гиперперсонализации
Договариваемся: AI-персонализация и гиперперсонализация — почти тождественные вещи. А вот от традиционной персонализации эти понятия довольно далеки. Просто сравните: заказать в кафе латте или двойной латте на овсяном молоке без сахара, со специями, как в прошлый вторник. Чувствуете разницу?
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
Начнем с теоретических примеров применения гиперперсонализации на основе AI для бизнеса разных масштабов и специфики. Общего в них то, что именно гиперперсонализация обеспечивает пользователю опыт, который резонирует на индивидуальном уровне.
Малый бизнес
Небольшой онлайн-бутик одежды (B2C) использует AI, чтобы больше знать о своих клиентах и подбрасывать им индивидуальные подборки одежды. А еще предлагает скидку точно в день зарплаты — чтобы деньги долго не залеживались.
В маркетинговом агентстве (B2B) могут не пить кофе с корицей в четверг ради $$$, а использовать AI, чтобы следить за потенциальными клиентами. Система анализирует, какие рекламные кампании они запускают, когда их останавливают, как меняют бюджет и даже подглядывают, какие кейсы нравятся руководству. В результате клиент получает не стандартное письмо «давайте дружить», а что-то вроде: «Заметили, что вы три раза меняли рекламную стратегию в этом месяце — понимаем боль и уже готовы предложить решение».
Средний бизнес
Сеть продуктовых магазинов (B2C) может научить ИИ угадывать не только, что планирует купить покупатель сегодня, но и что он хочет съесть завтра. Клиентам в приложение приходит рекомендованный список покупок и рецепты, которые соответствуют его вкусовым предпочтениям. Начал новую жизнь в понедельник? Вот тебе безглютеновая булочка!
SaaS-сервис для управления проектами (B2B) внедряет AI и следит, как обстоят дела у клиентов с проектами. В случае чего система сама предложит полезные модули и тренинги: «привет, кажется, вы снова сорвали дедлайн, поэтому держите подсказки о том, как это предотвратить в следующий раз».
Большой бизнес
Туристическая платформа (B2C) становится для клиентов персональным гидом, угадывающим настроение и погоду за окном. Идет дождь? «Эй, друг, хватит грустить, вот тебе подборка тропических островов. И зонтик можешь не брать».
Поставщик облачных сервисов (B2B) с помощью AI прогнозирует, когда клиентам нужно модернизировать сервисы или наоборот, урезать расходы. Иногда компания еще не в курсе, а ИИ уже подсказывает: «Псс, мы тут подумали, что вам точно нужно больше мощностей».
Но хватит выдуманных историй, теперь держите уже реальные кейсы. И это не Starbucks, Stitch Fix, Netflix или Spotify, о которых вы точно слышали.
1. Mr. Cooper: Персонализированные видео для клиентов. Ипотечный кредитор отправляет клиентам видео с их именем, адресом и деталями кредита. Это помогает понять финансовые возможности, например, рефинансирование для экономии. Такие видео повышают вовлеченность и лояльность клиентов в 3-4 раза.
2. Orangetheory Fitness: Персонализированные отчеты о тренировках. Сеть спортзалов присылает участникам видео с их достижениями: количество занятий, сожженные калории и тому подобное. Это мотивирует продолжать тренировки и повышает посещаемость, в частности сеть зафиксировала повышение посещений на 97% через неделю после запуска этого проекта.
3. Hilton Honors: Персонализированное мобильное приложение. Оно позволяет бронировать номера, выбирать комнату и использовать цифровой ключ. Это упрощает путешествия и повышает удовлетворенность клиентов. В Hilton ориентировались на то, что 86% миллениалов и 83% представителей поколения Z бронируют путешествия именно онлайн.
Что общего у всех этих кейсов — и вымышленных, и реальных? Довольный клиент! И вам самое время узнать о Customer Delight 🙂
Сustomer Delight: почему это важно в контексте гиперсонализации?
Представьте, что вы заказали обычный бургер, а вам приносят его не только с вкусной котлетой, но и с запиской «Сегодня отличный день для бургера!» и бесплатной порцией картошки. Приятно, правда? Это и есть Customer Delight — когда бренд не просто дает то, что ты ожидаешь, а еще и добавляет немного магии и искренних эмоций.
Что такое Customer Delight простым языком?
Customer Delight — это когда клиент чувствует «вау-эффект», потому что компания превзошла его ожидания, сделав немного больше, чем он ожидал. Простое удовольствие — это как получить свой бургер вовремя, а восторг — это бургер с неожиданным комплиментом от шефа. Эмоция точно запомнится и заставит вернуться в это заведение снова.
Как пишет McKinsey, именно моменты Customer Delight являются ключом к росту бизнеса. Они формируют настоящую лояльность и стимулируют клиентов рассказывать о бренде друзьям и знакомым.
Почему просто «удовлетворять» клиента уже недостаточно? Потому что быть «просто ок» — уже не «ок». Клиенты просто привыкают к базовому уровню сервиса и не запоминают обычный опыт, потому что это норма. А если появится кто-то, кто сделает хоть на 10% лучше, клиенты пойдут к нему. Бизнесу важно приводить в состояние, которое вызывает выброс эндорфинов: тогда клиент не только возвращается, но и становится адвокатом бренда.
Как AI создает настоящий customer delight?
И чтобы не просто «вау-эффект», а с мурашками! Согласно исследованию Salesforce, 76% потребителей ожидают персонализированной коммуникации, а те компании, которые используют AI для персонализации, могут увеличить доход на 25% по сравнению с конкурентами. Именно персонализация на основе AI (а в перспективе — с привлечением AI агентов, или же агентного ИИ) может вывести удовлетворенность клиента на самый высокий уровень, когда мы можем говорить о Customer Delight.
Как выглядит классический уровень удовлетворенности клиента: все просто работает. Но Customer Delight — это уже другое: когда клиент чувствует, что бренд не просто понимает его… а читает между строк, расшифровывает паузы, замечает взгляды в сторону. И тут подключается искусственный интеллект и аналитика.
Что они делают:
- Предугадывают потребности клиента еще до их осознания. Например, AI может обнаружить, что клиент ищет информацию о детских товарах и планировании детской комнаты. На основе этого банк может предложить специальные программы сбережений для будущих родителей или выгодные кредиты на товары для младенцев, демонстрируя глубокое понимание жизненных обстоятельств клиента.
- Создают персонализированные моменты радости. Представьте, что клиент регулярно заказывает кофе через мобильное приложение. AI анализирует это поведение и в особый день, например, на годовщину первого заказа, присылает сообщение: «Сегодня исполняется год с момента вашего первого заказа у нас! Вот бесплатный кофе, чтобы отпраздновать вместе с вами».
- Превращают обслуживание в незабываемый опыт. Например, отель использует AI для анализа предпочтений постоянного гостя, выявляя его любовь к определенному сорту чая. Во время следующего визита гость находит в своем номере набор этого чая с персональной запиской: «Мы помним, как вам нравится этот чай. Наслаждайтесь вашим пребыванием!»
Что важно: что ИИ видит не клиента, а контекст. Настоящий Customer Delight рождается не из банальной скидки, а из ощущения: «Меня понимают, обо мне помнят, мне хотят сделать приятно не ради продажи, а по-человечески». По моему опыту, это происходит только тогда, когда все звезды сошлись — и технические, и человеческие. Потому что даже самый точный алгоритм не сотворит чуда без эмпатии, заботы и внимания к деталям. Потому что персонализация — это не только про данные, но и про душу. И именно в точке пересечения глубокой аналитики и человеческого тепла возникает то самое «с мурашками».
Помощь AI в создании такого «теплого опыта» заключается в том, что он чувствует контекст события (годовщина покупки, личный праздник, сезонное изменение предпочтений) и предусматривает, когда клиент на грани оттока – и мягко аргументирует, почему надо остаться. Например: «Мы знаем, что ты смотрел конкурентов. Но вот твоя любимая функция — теперь еще лучше».
И главное: AI не просто дает — он слышит! Современные модели работают не только на входе («соберем все, что есть»), но и на выходе — анализируют реакцию на каждое взаимодействие. Был ли клик? Или клиент прошел мимо?
То есть Customer Delight — это когда система учится не просто предлагать, но и отзывать лишнее.
Но для создания персонализированных wow-впечатлений нам нужно точно знать, на какого именно клиента сегодня произведет впечатление «комплимент» к бургеру из предыдущего примера. И здесь на помощь приходит микросегментация.
Что такое микросегментация и при чем здесь AI и ML
Помните, как в последний раз искали подарок для друга? Вряд ли вы покупаете первую попавшуюся вещь, скорее тщательно выбираете что-то, что соответствует его вкусам, интересам и потребностям. Микросегментация в маркетинге работает по похожему принципу: она позволяет компаниям «подбирать подарки» для своих клиентов, понимая их на глубоком уровне.
Что такое микросегментация?
Микросегментация — это процесс разделения клиентской базы на очень узкие группы, которые имеют общие характеристики, поведение или потребности. В отличие от традиционной сегментации, которая может рассматривать широкие категории, микросегментация позволяет создавать подробные профили клиентов, что способствует более точному и персонализированному маркетингу.
Сравним традиционную сегментацию и микросегментацию на примерах:
| Параметр | Традиционная сегментация | Микросегментация (с AI и ML) |
| Глубина анализа | Общие категории: возраст, регион, доход | Глубокие профили: поведение онлайн, история покупок, предпочтения, реакции на кампании, жизненные ситуации |
| Количество сегментов | Ограничена, часто много больших групп | Очень большое количество небольших групп, включая персональные сегменты |
| Точность коммуникации | Общие сообщения, иногда могут «не попасть в цель» | Высокоточные сообщения, которые учитывают нюансы каждого клиента |
| Эффективность кампаний | Средняя, возможны затраты на нецелевую аудиторию | Высокая, каждое сообщение приходит релевантному адресату |
| Скорость адаптации | Медленно, сегменты редко обновляются | Очень быстро, сегменты меняются практически в реальном времени |
| Использование ресурсов | Необходимы регулярные ручные анализы и корректировки | Автоматический анализ данных, можно привлекать меньше людей |
Например, Beinf by Colobridge GmbH анализирует поведенческие паттерны пользователей в реальном времени, выявляет микросигналы интереса, строит динамические сегменты и автоматически рекомендует наиболее релевантные действия. Bind Genius позволяет компаниям персонализировать коммуникацию не только по истории действий, но и по интонации текущего момента — то есть когда, как и с каким сообщением обратиться, чтобы попасть прямо в эмоциональный центр.
Роль искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в микросегментации
Благодаря AI и ML компании могут анализировать большие объемы данных о клиентах, выявляя закономерности и тренды, которые невозможно заметить вручную. Это позволяет создавать глубокие профили клиентов и предсказывать их потребности с высокой точностью.
Например, инструмент Beinf by Colobridge (а именно Biinf Genius) автоматически определяет тонкие нюансы в поведении клиентов, прогнозирует их реакцию на маркетинговые кампании и рекомендует оптимальные шаги для взаимодействия, максимально точно используя инструменты микросегментации. Благодаря этому компании могут точнее настраивать персонализированные коммуникации и предложения, существенно повышая эффективность маркетинга и лояльность клиентов.
И это не пустые обещания:
- Согласно исследованию Deloitte, гиперперсонализация, основанная на микросегментации, позволяет компаниям адаптировать свои предложения к индивидуальным потребностям клиентов, что повышает эффективность маркетинговых кампаний и улучшает клиентский опыт.
- Компании, которые успешно внедряют гиперперсонализированный подход, основанный именно на микросегментации, получают на 40% больше дохода от этой деятельности, чем среднестатистические исполнители (McKinsey).
- В телекоммуникационном секторе внедрение передовой аналитики и стратегий микросегментации может привести к уменьшению оттока клиентов на 15% (McKinsey).
Итак, договорились: гиперперсонализация и Customer Delight фактически невозможны без искусственного интеллекта, машинного обучения и микросегментации. Смотрим, как эта смесь работает в синергии.
Как AI и микросегментация усиливают лидогенерацию и удерживают клиентов
На этапе привлечения (leadgeneration), AI и ML помогают анализировать большие объемы данных для идентификации потенциальных клиентов, которые имеют высокую вероятность заинтересованности в продуктах или услугах компании. Это позволяет создавать персонализированные маркетинговые кампании, направленные на конкретные потребности и интересы целевой аудитории.
Пример: Финансовая компания с помощью AI анализирует поведение пользователей в соцсетях и отслеживает их онлайн-активность, чтобы определить аудиторию, заинтересованную в кредитных продуктах. А затем предлагает ей персонализированные кредитные предложения в соответствии с финансовыми потребностями.
После привлечения клиентов важно поддерживать их лояльность и вообще удерживать в компании (retention). AI и ML помогают анализировать поведение клиентов, предвидеть их потребности и предлагать релевантные продукты или услуги, что повышает удовлетворенность и удерживает клиентов.
Пример: Розничная компания использует AI для анализа истории покупок клиентов и их взаимодействия с брендом, а затем предлагает персонализированные скидки и рекомендации, соответствующие их предпочтениям. Так они делают больше покупок и становятся более лояльными
В то же время микросегментация (microsegmentation) позволяет разделить клиентскую базу на очень узкие группы с подобными характеристиками и поведением. Это чтобы таргетировать предложения более точно — в самое сердце.
Пример: Телекоммуникационная компания использует микросегментацию для идентификации клиентов, которые часто звонят за границу, и предлагает им соответствующие (и выгодные!) тарифные планы.
Чек-лист: как внедрить гиперперсонализированный подход с AI, ML и микросегментацией
Если вы хотите уже завтра производить wow-впечатление на своих клиентов и увеличивать доход благодаря гиперперсонализации, начинайте прямо сейчас:
- Собирайте данные о клиентах по всем возможным каналам. Кроме гео- и демографических данных фиксируйте поведение на сайте, в соцсетях, мобильных приложениях, ведите записи телефонных разговоров и переписок с клиентами, интегрируйте данные из существующих систем (например, CRM).
- Выделите среди клиентов отдельные микросегменты, и это не 5-10 групп, а сотни и даже тысячи микрогрупп со схожими поведенческими моделями. Затем создайте детальные профили клиентов, которые учитывают малейшие нюансы их предпочтений.
- Привлеките AI и ML для глубокого анализа данных. Это поможет выявить неочевидные закономерности и тренды, а также спрогнозировать будущее поведение клиентов.
- Начните создавать персонализированные предложения на основе микросегментов. Используйте триггеры, основанные на поведении клиента: например, отправляйте предложения скидок или персонализированные сообщения именно тогда, когда клиент к этому максимально открыт.
- Научитесь в омниканальности. Внедряйте предложения через все доступные каналы — от push-уведомлений и email до рекламы в соцсетях и персонализированных landing pages. Помните о комфорте клиента: выбирайте именно тот канал, где коммуникация выглядит органичной.
- Постоянно тестируйте, отслеживайте и оптимизируйте кампании. Отслеживайте эффективность гиперперсонализированных кампаний, анализируйте метрики вовлеченности, конверсии и удержания Также регулярно оптимизируйте алгоритмы AI и ML, чтобы они становились все более точными и релевантными.
- Используйте полученный опыт для улучшения клиентского опыта (Customer Delight). Регулярно ищите возможности удивить клиентов и превзойти их ожидания, фиксируйте положительный опыт и масштабируйте эффективные сценарии на другие микросегменты.
Итак, искусственный интеллект уже знает, какой кофе вы будете пить завтра, что купите на выходных и какой сериал будете смотреть ночью. А вы до сих пор не знаете, готовы ли вы к гиперперсонализации? Ну серьезно?
