Автор: Product Owner Taluno by Colobridge, Мария Цвыд
Вы начинаете электронную рассылку с имени пользователя и уверены, что это и есть персонализация? Вы правы и неправы одновременно. Для большинства клиентов это стало привычным и не вызывает эмоций. Как в таких условиях брендам выделиться на фоне других? Ответом может стать гиперперсонализация, которая становится новым стандартом взаимодействия с клиентами.
- Традиционная персонализация в маркетинге — что это?
- Гиперперсонализация в маркетинге — что это?
- Персонализация и гиперперсонализация: сходство и отличие
- Гиперперсонализация на практике
- Основные вызовы на пути внедрения гиперперсонализации
- Сколько стоит гиперперсонализация
- Чего ждать от гиперперсонализации в будущем
- Гиперперсонализация: сейчас — лучшее время для старта
- Персонализация и гиперперсонализация: самое важное
Традиционная персонализация в маркетинге — что это?
Это то, с чем мы сталкиваемся каждый день и уже не выделяем среди информационного шума. Скорее это шаблонное, предсказуемое общение — когда клиента называют по имени или напоминают, какие товары он просматривал последний раз. Скорее, вызывает удивление, если компания не пользуется подобными приемами в коммуникациях.
Когда база насчитывает всего несколько сотен клиентов, не составит большого труда поздравить каждого из них с днем рождения или предложить персональную скидку, если прошло несколько месяцев с последней покупке. Но если база насчитывает несколько тысяч клиентов, это практически невыполнимая задача. Поэтому маркетологи используют сегментацию: разделяют клиентскую базу на группы с общими демографическими, географическими признаками, а также похожей историей покупок. Но и здесь есть проблема: слишком широкие сегменты, которые не учитывают индивидуальных особенностей большинства клиентов. Решить эту проблему, а также вывести коммуникацию на новый уровень помогает микросегментация и гиперперсонализация, которая становится возможной благодаря ей.
По данным отчета McKinsey Global, 77% компаний, персонализировавших B2B-опыт, уже увеличили свою рыночную долю. А те из них, доля которых увеличилась более чем на 10% в течение года, инвестировали именно в гиперперсонализацию.
Гиперперсонализация в маркетинге — что это?
Гиперперсонализация использует предиктивную аналитику, чтобы анализировать исторические и другие данные о клиентах для более глубокого их понимания. Это становится основой для эффективной, своевременной и глубоко персонализированной коммуникации. Таким образом, гиперперсонализация – это симбиоз двух технологий: прогнозного ИИ и генеративного ИИ. Первый помогает понять поведение каждого клиента и предсказать его будущие предпочтения, а второй — быстро создавать результативные персонализированные кампании в неограниченных количествах.
Вот несколько примеров гиперперсонализации в e-coomerce и не только от известных брендов:
- Amazon делает персонализированные рекомендации на истории просмотров, предыдущих покупок и списка желаний. Обрабатывая эти данные с помощью ИИ, компания анализирует более 150 млн пользовательских профилей. Благодаря такому подходу до 49% ее покупателей заказывают то, чего не было в планах до получения гиперперсонализированного сообщения.
- Spotify предлагает уникальные плейлисты, созданные ИИ. Они формируются на основе пользовательских привычек, понравившихся исполнителей и жанров, а также потраченного времени на ознакомление с новой музыкой.
- Grammarly создает под микросегменты пользователей персональные письменные отчеты на основе ИИ. Это позволяет контролировать прогресс и находить места для улучшений, давая рекомендации по грамматике, тону и легкости письменной речи.
Сравнить персонализацию и гиперперсонализацию на практике уже могут не только крупные бренды, но также малый и средний бизнес, если он располагает достаточным количеством данным для обучения предиктивных моделей. Все работает аналогичным образом: вначале ИИ прогнозирует кому и какое сообщение отправить, а затем разбивает на микросегменты и генерирует под них уникальные предложения, которые попадают точно в цель. После этого маркетинг становится действительно гиперперсонализированным, направленным на каждого клиента или небольшие группы клиентов с идентичными характеристиками.
Персонализация и гиперперсонализация: сходство и отличие
Есть несколько ключевых отличий между этими двумя подходами, которые в конечном итоге определяют эффективность взаимодействия с клиентами.
Качество данных для анализа
Традиционная персонализация: работает с базовыми сведениями о покупателях — ФИО, возрастная группа, демографические характеристики. В основном анализирует элементарные показатели: что покупал раньше, какие страницы смотрел. Это дает лишь приблизительное понимание того, что может заинтересовать человека.
Гиперперсонализация: опирается на интеллектуальные алгоритмы, которые точно предсказывает поведение клиентов. Это позволяет сформировать полное (360-градусное) представление о клиенте и открывает возможности глубоко изучить его предпочтения и потребности.
Принципы разделения аудитории
Традиционная персонализация: делит клиентскую базу на крупные категории по стандартным признакам — возрасту, географии или покупательской истории. Каждая категория получает однотипные предложения, которые сегодня уже воспринимаются как массовые рассылки.
Гиперперсонализация: применяет продвинутые алгоритмы, чтобы сформировать узкие (небольшие по размерам) группы клиентов. Общение с каждой такой группой выстраивается с учетом мельчайших деталей, что позволяет делать им предложения, максимально точно отвечающие потребностям конкретного человека.
Инструментарий
Традиционная персонализация: использует результаты ручного анализа (преимущественно в малом бизнесе) или простых автоматизированных систем. А маркетологи разрабатывают кампании, которые активируются при наступлении определенных условий (например, в день рождения или после совершения покупки), но при этом часто не учитываются новые, актуальные данные о клиенте.
Гиперперсонализация: использует технологии искусственного интеллекта и прогностические методы анализа для обработки информации и постоянного обновления клиентских профилей (вплоть до реального времени). Это обеспечивает оперативное создание контента и запуск высокоточных маркетинговых активностей.
Глубина персонализации контента
Традиционная персонализация: ограничивается базовыми настройками — например, обращением по имени или рекомендацией товаров из широких товарных групп. Здесь появляются элементы индивидуального подхода, но специфические запросы конкретных покупателей еще не учитываются.
Гиперперсонализация: выходит за рамки стандартного подхода через создание глубоко персональных обращений. Они не только учитывают прошлые действия клиента, но и прогнозируют его будущие действия. К примеру, вместо типового предложения со скидкой, компания может предложить размер скидки, рассчитанный специально под покупательское поведение конкретного человека.
Каналы коммуникации
Традиционная персонализация: каналы для связи определяются на основе общего анализа данных по всей аудитории.
Гиперперсонализация: использует прогностические алгоритмы для выявления наиболее подходящего способа связи с каждым клиентом. Умные системы определяют оптимальный канал коммуникации — электронные рассылки, мобильные уведомления или текстовые сообщения — исходя из индивидуальных предпочтений человека.
Итоговое впечатление клиента
Традиционная персонализация: это уже лучше, чем классические массовые рассылки, но уже может восприниматься как шаблонный подход.
Гиперперсонализация: формирует действительно уникальный клиентский опыт, при котором клиенты чувствуют свою индивидуальность и внимание со стороны бренда именно к ним.
Персонализация vs. Гиперперсонализация: сходство и отличие
| Критерий | Персонализация | Гиперперсонализация |
| Данные | Базовые сведения: имя, возраст, история покупок | Интеллектуальный анализ, полное 360° понимание клиента |
| Сегментация | Широкие группы по демографии и поведению | Узкие микросегменты на основе ИИ и предиктивной аналитики |
| Инструменты | Ручной анализ, базовая автоматизация | ИИ, прогностические модели, адаптация в реальном времени |
| Контент | Стандартные шаблоны: имя, общие рекомендации | Динамичные предложения, основанные на прогнозе поведения |
| Каналы | Один для всех, выбранный вручную | Определяется ИИ по личным предпочтениям |
| Опыт клиента | Узнаваемый, но шаблонный | Уникальный, ощущение персонального внимания |
| Эффективность | Умеренное вовлечение | Высокая точность, рост отклика и лояльности |
По результатам исследования Segment, более 70% брендов согласны с тем, что внедрение ИИ коренным образом изменит стратегии персонализации и маркетинга.
Гиперперсонализация на практике
Существуют разные способы организовать гиперперсонализированное взаимодействие с целевой аудиторией. Один из самых популярных способов такого взаимодействия — рассылки по электронной почте. В этом случае отдельные элементы письма могут меняться в зависимости от конкретного получателя (или микросегмента). Таким образом, каждый из них получит уникальное в своем роде письмо, составленное с учетом его интересов, истории покупок и будущих предпочтений. То есть кроме упоминания имени клиента, что стало стандартом, компания может предложить персональную скидку на те товары, которые получатель письма захочет купить с наибольшей вероятностью.
Основные вызовы на пути внедрения гиперперсонализации
Персонализация и гиперперсонализация невозможны без качественных данных. Причем во втором случае их требуется больше, а требования к ним — выше. В идеале вам необходимо будет собрать историю взаимодействия с клиентами минимум за полгода (лучше за последний год), оптимальное количество уникальных клиентов — от 10 000, количество взаимодействий — от 100 000. Для компании, которая только начала активно собирать данные или не располагает такой клиентской базой, это может быть проблемой.
И второй важный момент: прогностические модели не универсальны и не могут работать одинаково хорошо абсолютно на любых данных. Поэтому их точность необходимо проверять и корректировать ее обучение до тех пор, пока она не начнет делать действительно точные прогнозы (проверить это можно на данных «из прошлого», где исход заранее известен. Это называется валидацией модели — вы проверяете, насколько точно она «предсказывает прошлое», чтобы понять, насколько ей можно доверять в будущем. Например, если модель прогнозирует, что клиент должен был сделать покупку в ноябре, а вы точно знаете, что он это сделал — значит, модель работает хорошо. Если точность низкая, модель нужно дообучать.
Сколько стоит гиперперсонализация
Первыми гиперперсонализацию начали практиковать технологические гиганты и крупные компании из мирового топ500. Но по мере того, как искусственный интеллект развивался и становился все более доступным, ситуация изменилась, и теперь этот подход могут практиковать компании любого размера. Главное условие — это достаточное количество действительно качественных данных о клиентах.
Чего ждать от гиперперсонализации в будущем
Персонализация и гиперперсонализация как подходы, очевидно, какое-то время будут существовать вместе. Но гиперперсонализация достаточно скоро станет новым стандартом взаимодействия с клиентами. Бренды, которые поймут это, получат дополнительное конкурентное преимущество и высокие шансы на рост, смогут лучше соответствовать ожиданиям своих клиентов и, соответственно, получать больше дохода.
Еще один тренд, который сопутствует тренду на гиперперсонализацию — это смещение фокуса с привлечения клиентов на их удержание. Стоимость второго в разы меньше, поэтому есть смысл направлять ресурсы именно на снижение оттока и повышение лояльности. Особенно в тех сферах, где такой подход уже доказал свою результативность — в розничной торговле, финансах, индустрии развлечений и здравоохранении. Здесь мы имеем дело с высокой клиентской активностью, большими объемами данных и высокой конкуренцией, которая заставляет искать новые способы соответствовать ожиданиям клиентов.
Гиперперсонализация: сейчас — лучшее время для старта
Гиперперсонализация больше не роскошь и не будущее — это уже настоящее, которое дает реальный бизнес-результат. Алгоритмы стали доступнее, инструменты проще, а обученные модели можно адаптировать под задачи конкретной компании. Начинать стоит не с огромных ИИ-платформ, а с пилотных запусков — пусть даже на одном канале или сегменте. Это позволит протестировать гипотезы, собрать данные и убедиться, насколько эффективно гиперперсонализация работает именно для вашей аудитории. А значит — строить маркетинг, в котором каждый клиент будет чувствовать: «Это сказали именно мне».
Мария Цвид, Product Owner Taluno by Colobridge:
«Такие решения как Taluno by Colobridge особенно удобны на старте: они позволяют быстро запустить пилотные гиперперсонализированные кампании без перегрузки IT-команды. Платформа предлагает готовые модули ИИ для микросегментации, генерации сообщений и тестирования, что делает гиперперсонализацию доступной даже для малого и среднего бизнеса».
Персонализация и гиперперсонализация: самое важное
- Персонализация больше не впечатляет — клиенты воспринимают обращение по имени как норму.
- Гиперперсонализация — новый стандарт, основанный на ИИ, прогнозах и уникальном клиентском опыте.
- В отличие от сегментации, она работает с микросегментами и учитывает поведенческие особенности.
- ИИ-модели позволяют не только предсказывать поведение, но и адаптировать контент в реальном времени.
- Успех гиперперсонализации зависит от качества и объема данных: нужны десятки тысяч взаимодействий и минимум полгода истории.
- Технологии делают ее доступной даже малому бизнесу — при наличии стратегии и нужной инфраструктуры.
- Гиперперсонализация снижает отток/повышает удержание в конкурентной среде.
Узнайте больше о том, как гиперперсонализация может помочь расти именно вашему бизнесу — свяжитесь с командой Colobridge удобным для вас способом и получите развернутую консультацию в ближайшее время.
