Автор: Product Owner Colobridge AI, 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 Цвыд, Product Owner Colobridge AI:
«Такие решения как Colobridge AI 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.
Часто задаваемые вопросы
Когда вы обращаетесь к клиенту по имени или напоминаете о последних просмотрах, это воспринимается как информационный шум. Сегодняшний пользователь воспринимает такие приемы как норму, поэтому стандартное разделение целевой аудитории на широкие сегменты не вызывает эмоций. Чтобы выделиться на фоне конкурентов, брендам необходим новый уровень взаимодействия — гиперперсонализация, или взаимодействие в формате 1:1, когда каждый клиент получает свое персональное предложение и именно тогда, когда он к нему готов.
Гиперперсонализация — это новый стандарт коммуникации, который формирует уникальный клиентский опыт за счет глубокого понимания потребностей каждого человека. Это работает как симбиоз двух технологий: прогнозного и генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Первый помогает проанализировать исторические данные и предсказать будущие предпочтения пользователя. Второй — мгновенно создавать результативные персонализированные кампании в неограниченных количествах.
Предиктивная аналитика является основным инструментом, позволяющим брендам предсказывать поведение клиентов и рассчитывать, например, индивидуальный размер скидки или следующее лучшее предложение (Next Best Offer). Поскольку эти модели не универсальны, их точность обязательно проверяют с помощью валидации на данных «из прошлого», где исход заранее известен. Если модель плохо «предсказывает прошлое», ее отправляют на дополнительное обучение, чтобы ей можно было доверять в будущем.
Дело не в размерах бизнеса, а в количестве данных, доступных для обучения моделей. Благодаря развитию и доступности ИИ этот подход теперь используют не только технологические гиганты, но и компании любых размеров. Проще всего начать с пилотного проекта и охватить один сегмент аудитории или один канал коммуникации для тестирования гипотезы, а затем масштабироваться — именно в таком порядке мы рекомендуем стартовать клиентам Colobridge AI.
