Автор: Волнянский А.
Персоналізація стала необхідністю для цифрового маркетингу. Якщо ж ви хочете не просто справити хороше враження на своїх клієнтів, а по-справжньому захопити їх і побудувати з ними глибокі зв’язки, тоді вам варто рухатися в бік гіперперсоналізації за допомогою штучного інтелекту. Це значно збільшить залученість аудиторії, підвищить прибутковість компанії та допоможе зміцнити відносини з клієнтами.
- Що таке AI-персоналізація і як вона працює
- Як працює AI-персоналізація?
- Переваги AI-персоналізації
- Гіперперсоналізація — новий стандарт у маркетингу
- Мікросегментація та технології AI/ML: Новий рівень розуміння клієнтів
- Чек-лист: як впровадити гіперперсоналізований підхід з AI, ML та мікросегментацією
Раніше мережа кав’ярень Starbucks писала імена клієнтів на своїх стаканчиках, а потім перейшла до щотижневої розсилки сотень тисяч персоналізованих повідомлень своїм клієнтам. Наприклад, пропонувала їм відвідати найближчий Starbucks після обіду чотири рази і за це отримати 100 бонусів тим, хто раніше заходив до кав’ярні тільки в ранній час. Або ж пропонувала нові закуски, і теж з перспективою отримати додаткові бали. Це і були персоналізовані пропозиції, завдяки яким компанія в рази збільшила ефективність маркетингових кампаній і стимулювала клієнтів витрачати більше — після цього кількість викуплених електронних замовлень зросла вдвічі!
Starbucks досі використовує ШІ-персоналізацію. А як бути тим, хто тільки на старті? Розповідаємо, як пов’язаний ШІ, навіщо необхідна мікросегментація і що таке машинне навчання (ML) — все для того, щоб ви змогли використовувати ці технології для підвищення прибутковості.
Що таке AI-персоналізація і як вона працює
AI-персоналізація — це ефективний спосіб налаштувати повідомлення та рекомендації індивідуально під кожного користувача. Цей підхід базується на зборі даних, їх аналізі за допомогою алгоритмів машинного навчання та формуванні точних пропозицій у реальному часі.
Штучний інтелект детально вивчає поведінку користувача, включаючи його взаємодію з контентом і рекламою. Це дозволяє йому створювати пропозиції, які максимально точно відповідають інтересам клієнта. В результаті компанії збільшують продажі, підвищують лояльність клієнтів і оптимізують витрати на залучення, роблячи кожну взаємодію більш продуктивною.
Як працює AI-персоналізація?
Процес AI-персоналізації складається з декількох ключових етапів:
Збір даних про клієнта: демографічні дані, історія покупок, поведінкові фактори на сайті або в мобільному додатку, а також взаємодія з маркетинговими кампаніями. Ці дані можна отримати з CRM-систем, соціальних мереж і аналітичних платформ — головне, враховувати будь-які дії користувача.
Обробка та аналіз даних: Алгоритми машинного навчання виявляють неочевидні закономірності та тенденції в поведінці клієнтів. Наприклад, можуть виявити, що покупці певного типу книг часто цікавляться супутніми товарами.
Сегментація аудиторії: результати аналізу даних допомагають згрупувати користувачів у мікросегменти зі схожими характеристиками та поведінкою. Це дозволяє створювати більш точні та релевантні пропозиції для кожної невеликої групи — наприклад, адаптуючи ранкові промоакції для тих, хто робить покупки до обіду.
Створення персоналізованих пропозицій: для кожного користувача або невеликої групи розробляються індивідуальні рекомендації щодо товарів, спеціальні знижки або адаптовані маркетингові повідомлення.
Впровадження та взаємодія: Персоналізовані пропозиції доставляються клієнтам через електронну пошту, мобільні додатки, веб-сайти або соціальні мережі. Контент можна генерувати за допомогою AI в режимі реального часу — наприклад, щоб миттєво пропонувати знижку на улюблений продукт при відкритті додатка.
Моніторинг та оптимізація: важливо безперервно відстежувати їх ефективність і коригувати кампанії на основі показників конверсії, залученості та задоволеності клієнтів. Також слід регулярно оновлювати моделі штучного інтелекту, коли з’являються нові дані, щоб підвищити точність рекомендацій.
Переваги AI-персоналізації
Уміле застосування штучного інтелекту в персоналізації дозволяє глибше взаємодіяти з клієнтами, зміцнювати їх лояльність і збільшувати продажі. Цьому варто повчитися Netflix, який аналізує великі набори даних про поведінку користувачів (історія переглядів, час, пристрої для входу) і своїм прикладом демонструє, як можна значно поліпшити користувальницький досвід.
Основні переваги AI-персоналізації включають:
- Підвищення лояльності клієнтів: вони починають більш позитивно ставитися до бренду і активніше взаємодіють з контентом, який точно відповідає їх індивідуальним уподобанням.
- Збільшення продажів і конверсії: релевантні рекомендації значно підвищують ймовірність покупки, сприяючи зростанню конверсії до 30% завдяки AI-персоналізації.
- Оптимізація витрат на залучення клієнтів: інтелектуальна автоматизація маркетингу та підтримки клієнтів допомагає компаніям ефективніше використовувати свої ресурси.
- Прогнозування поведінки користувачів: компанії можуть передбачати дії клієнтів і оперативно приймати стратегічні рішення.
Гіперперсоналізація — новий стандарт у маркетингу
Приймемо, що AI-персоналізація та гіперперсоналізація — це практично одне й те саме, але вони значно відрізняються від традиційної персоналізації. Це як різниця між замовленням «капучино» та «капучино на безлактозному молоці з кокосовим сиропом, як минулої середи». Це і є гіперперсоналізація.Гіперперсоналізація використовує ШІ, щоб вивести клієнтський досвід на новий рівень і допомогти бренду взаємодіяти з кожним клієнтом індивідуально. Дослідження McKinsey показує, що швидкозростаючі компанії, які використовують інсайти з даних за допомогою ШІ для задоволення конкретних потреб клієнтів, отримують на 40% більше доходу від персоналізації. І це підтверджують дані про зміни розмірів ринку гіперперсоналізації: за даними Emergen Research, з $19,37 млрд у 2024 році він виросте до прогнозованих $72,69 млрд до 2033 року (тобто CAGR складе 15,83%). Аналогічно, сектор аналітики великих даних зросте з $6,38 млрд до $16,68 млрд до 2029 року. Ігнорувати такі тенденції неможливо — час активно впроваджувати ці підходи.
Що таке гіперперсоналізація?
Гіперперсоналізація передбачає використання AI задля того, щоб вивести досвід клієнта на принципово новий рівень і тим самим дозволяє бренду взаємодіяти зі своїми клієнтами на індивідуальному рівні, підлаштовуючись під конкретну людину.
Згідно з дослідженням McKinsey, компанії, що зростають швидко, отримують на 40% більше доходу від персоналізації у порівнянні з клієнтами, що зростають повільніше. Все тому, що використовують інсайти з даних, які вони зібрали для своїх клієнтів, використовуючи саме штучний інтелект. І головне — знають, як задовільнити конкретну потребу клієнта в конкретний момент.
Хвилинка нудної статистики. Зараз ринок гіперперсоналізації зростає шаленими темпами. Якщо у 2024 році він оцінювався в $19,37 млрд, то до 2033 року ця цифра може зрости до $72.69 млрд з середньорічним темпом зростання (CAGR) в 15,83% (Emergen Research). І так само зростає пов’язаний з ним сектор аналітики великих даних: якщо зараз його вартість становить $6,38 млрд, то до 2029 року це буде вже $16.68 (Mordor Intelligence).
Ігнорувати такі яскраві тренди абсолютно неможливо, тому якщо ви ще не в грі, шукайте джерела натхнення і розпочинайте працювати в цьому напрямку.
Приклади гіперперсоналізації з AI
Гіперперсоналізація забезпечує індивідуальний досвід, який знаходить відгук у кожного користувача.
Приклади гіперперсоналізації в малому бізнесі:
- Невеликий онлайн-бутік (B2C) використовує ШІ для створення індивідуальних підбірок одягу і пропонує знижки, приурочені до дня зарплати.
- Маркетингове агентство (B2B) застосовує ШІ для аналізу активності потенційних клієнтів (їх рекламні кампанії, бюджети, уподобання). В результаті клієнти отримують персоналізовані пропозиції, наприклад: «Помітили, що ви тричі змінювали рекламну стратегію — ми можемо запропонувати те, що вам потрібно, і вгадати ваші очікування з першого разу».
Приклади гіперперсоналізації в середньому бізнесі:
- Мережа продуктових магазинів (B2C) за допомогою ШІ прогнозує не тільки сьогоднішні, але і завтрашні покупки, пропонуючи рекомендовані списки і рецепти в додатку. Наприклад: «Вирішили схуднути до літа? Ось найкращі товари з високим вмістом білка».
- SaaS-сервіс для управління проектами (B2B) впроваджує ШІ для відстеження прогресу клієнтів по проектах. Система сама пропонує корисні модулі або тренінги: «Привіт, виникли проблеми з дотриманням термінів? У нас є для вас готове рішення».
Приклади гіперперсоналізації у великому бізнесі:
- Туристична платформа (B2C) виступає персональним гідом, який вгадує настрій: «Набридла спека? Ось варіанти подорожей до північних країн, де можна отримати незабутні емоції!»
- Постачальник хмарних сервісів (B2B) використовує ШІ для прогнозування потреб клієнтів у модернізації або оптимізації витрат: «Ми проаналізували ваші навантаження і зрозуміли, що вам необхідно наростити обсяги сховища в найближчі кілька тижнів».
Реальні кейси гіперперсоналізації
Крім відомих прикладів, в яких часто згадуються такі компанії як Netflix або Spotify, є й інші успішні кейси:
1. Іпотечний кредитор Mr. Cooper надсилає клієнтам персоналізовані відео з їхніми даними та деталями кредиту. Це допомагає їм краще зрозуміти свої фінансові можливості та підвищує залученість і лояльність у 3-4 рази.
2. Мережа спортзалів Orangetheory Fitness розсилає учасникам персоналізовані звіти про тренування у форматі відео (кількість занять, спалені калорії). Це мотивує і збільшує відвідуваність — на 97% через тиждень після запуску проекту.
3. Мережа готелів Hilton Honors у своєму персоналізованому мобільному додатку дозволяє бронювати номери, вибирати кімнату і використовувати цифровий ключ. Це спрощує подорожі і підвищує задоволеність клієнтів, особливо з огляду на те, що більшість з них вибирають онлайн-бронювання.
Мікросегментація та технології AI/ML: Новий рівень розуміння клієнтів
У сучасному бізнесі успіх часто залежить від здатності компанії запропонувати продукт або послугу, що точно відповідає потребам клієнта. Саме на цьому принципі заснована мікросегментація в маркетингу: вона дозволяє компаніям глибоко розуміти свою аудиторію і надавати максимально релевантні рішення.
Що таке мікросегментація?
Мікросегментація — це процес поділу клієнтської бази на дуже дрібні, вузькоспрямовані групи. Ці групи об’єднують користувачів із загальними характеристиками, схожою поведінкою або специфічними потребами. На відміну від традиційної сегментації, яка оперує широкими категоріями, мікросегментація дозволяє створювати деталізовані профілі клієнтів. А це сприяє розробці високоточної і персоналізованої маркетингової стратегії.
Основні відмінності традиційної і мікросегментації зібрані в таблиці:
| Параметр | Традиційна сегментація | Мікросегментація (з AI та ML) |
| Глибина аналізу | Загальні категорії: вік, стать, регіон, дохід | Деталізовані профілі з урахуванням поведінки в Інтернеті, історії покупок, уподобань, реакцій на попередні кампанії, поточного статусу, уподобань |
| Кількість сегментів | Декілька великих груп | Багато невеликих (мікро) груп, зокрема персональні сегменти |
| Точність комунікації | Узагальнені повідомлення, орієнтовані на всіх одночасно | Високоточні повідомлення, що враховують нюанси кожного клієнта |
| Ефективність кампаній | Помірна, можливі витрати на нецільову аудиторію | Висока, кожне повідомлення потрапляє до релевантного адресата |
| Швидкість адаптації | Повільно, сегменти оновлюються рідко | Дуже швидко, сегменти оновлюються майже в реальному часі |
| Потреба в ресурсах | Потрібні постійні ручні аналізи й коригування | Дані аналізуються в автоматичному режимі, без участі людей |
Наприклад, інструмент для гіперперсоналізації Taluno від Colobridge GmbH в режимі реального часу аналізує поведінку користувачів, вловлюючи найдрібніші ознаки їх інтересу. На основі цих даних формуються динамічні групи, і система автоматично пропонує найбільш підходящі дії. Taluno допомагає компаніям персоналізувати спілкування, враховуючи не тільки минулі дії клієнта, але і його поточний емоційний стан, щоб вибрати ідеальний момент, спосіб і зміст повідомлення для максимального впливу.
Роль штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) у мікросегментації
Завдяки AI і ML компанії отримали можливість аналізувати величезні масиви даних про своїх клієнтів, а також знаходити в цих даних закономірності, які непомітні людині. Це дозволяє отримувати дуже глибоке розуміння кожного клієнта і з високою точністю передбачати, що йому знадобиться.
Візьмемо, наприклад, інструмент Taluno від Colobridge GmbH. Він вловлює найтонші зміни в поведінці клієнтів, передбачає їхню реакцію на маркетингові кампанії та пропонує найкращі стратегії подальшого спілкування. І все це відбувається за рахунок неймовірно точної мікросегментації. У підсумку компанії можуть налаштувати свої повідомлення і пропозиції настільки точно, щоб відчутно підвищити ефективність маркетингу і, що дуже важливо, зміцнити лояльність клієнтів.
Правильність цієї стратегії підтверджують в Deloitte. За їхніми даними, гіперперсоналізація на основі мікросегментації дозволяє компаніям адаптувати свої пропозиції так, щоб вони ідеально підходили під індивідуальні запити клієнтів. Це робить рекламні кампанії набагато результативнішими і покращує загальний клієнтський досвід. У сфері телекомунікацій впровадження просунутої аналітики і стратегій мікросегментації може знизити відтік клієнтів на цілих 15% — а це вже результати дослідження McKinsey.
Отже, очевидно: без штучного інтелекту, машинного навчання та мікросегментації неможливо досягти гіперперсоналізації, ці технології працюють разом і на загальний результат, створюючи потужний синергетичний ефект.
Посилення лідогенерації та утримання за допомогою AI та мікросегментації
На етапі залучення клієнтів (лідогенерації) AI і ML незамінні. Вони аналізують величезні обсяги даних, щоб точно виявити потенційних клієнтів з високою ймовірністю зацікавленості. Це дозволяє створювати персоналізовані маркетингові кампанії, націлені на конкретні потреби аудиторії.
Наприклад, фінансова компанія використовує AI для аналізу онлайн-активності користувачів у соціальних мережах. Так вона визначає зацікавлених у кредитах і пропонує їм персоналізовані кредитні продукти, що відповідають їхнім запитам.
Після залучення клієнтів вкрай важливо підтримувати їх лояльність і утримувати (retention). AI і ML тут ключові: вони аналізують поведінку клієнтів, передбачають їхні потреби і пропонують релевантні продукти або послуги. Це підвищує задоволеність і утримує клієнтів.
Наприклад, роздрібна компанія за допомогою AI аналізує історію покупок клієнтів і їх взаємодію з брендом. На основі цього їм пропонуються персоналізовані знижки та рекомендації, що відповідають їхнім уподобанням. В результаті клієнти частіше роблять покупки і стають більш лояльними.
Найважливішу роль в цьому відіграє мікросегментація. Вона ділить клієнтську базу на дуже маленькі, однорідні групи за схожими характеристиками і поведінкою. Це дозволяє максимально точно націлювати пропозиції.
Припустимо, телекомунікаційна компанія використовує мікросегментацію, щоб знайти клієнтів, які часто дзвонять за кордон. Знаючи це, вона може запропонувати їм спеціальні, вигідні тарифні плани.
Чек-лист: як впровадити гіперперсоналізований підхід з AI, ML та мікросегментацією
Якщо ви прагнете вже завтра вражати своїх клієнтів і значно збільшити дохід завдяки гіперперсоналізації, час діяти:
- Збирайте всі доступні дані про клієнтів. Крім базових гео- та демографічних даних, фіксуйте їхню поведінку на сайті, в соціальних мережах, мобільних додатках. Ведіть записи телефонних розмов і листування, а також інтегруйте інформацію з існуючих систем — наприклад, CRM.
- Виділяйте мікросегменти. Розділіть клієнтську базу не просто на кілька груп, а на сотні і навіть тисячі найдрібніших груп зі схожими моделями поведінки. Потім створіть детальні профілі клієнтів, що враховують найтонші нюанси їхніх уподобань.
- Залучайте AI і ML для аналізу даних. Штучний інтелект і машинне навчання допоможуть виявити неочевидні закономірності і тренди, а також спрогнозувати майбутню поведінку клієнтів з високою точністю.
- Починайте створювати персоналізовані пропозиції. Формуйте їх на основі виділених мікросегментів. Використовуйте тригери, засновані на поведінці клієнта: наприклад, відправляйте спеціальні знижки або повідомлення саме тоді, коли клієнт найбільш відкритий до комунікації.
- Опановуйте омніканальність. Доставляйте пропозиції через всі доступні канали — від push-повідомлень і email до реклами в соціальних мережах і персоналізованих лендінгів. Завжди вибирайте той канал, де комунікація буде максимально природною і комфортною для клієнта.
- Постійно тестуйте та оптимізуйте кампанії. Регулярно відстежуйте ефективність гіперперсоналізованих кампаній, аналізуйте метрики залученості, конверсії та утримання. Не забувайте регулярно вдосконалювати алгоритми AI та ML, щоб вони ставали ще точнішими та актуальнішими.
- Використовуйте отриманий досвід для поліпшення клієнтського досвіду. Шукайте можливості здивувати клієнтів і перевершити їх очікування. Фіксуйте успішні сценарії і масштабуйте їх на інші мікросегменти.
Сьогодні штучний інтелект вже здатний передбачити, якій каві нададуть перевагу ваші клієнти завтра, що куплять найближчими вихідними і який серіал оберуть для перегляду з друзями. Питання лише в тому, чи готові ви використовувати потенціал гіперперсоналізації, щоб зробити все це реальним?
