Автор: Волнянский А.
Персоналізація в digital-маркетингу вже давно не розкіш, а must-have. Але якщо ви прагнете не просто догодити клієнту, а реально «зачепити його за живе» (і при цьому збільшити залученість, дохід та побудувати міцні відносини), варто рухатися у бік AI-гіперперсоналізації.
- AI-персоналізація: що це і як працює
- Як працює AI-персоналізація?
- Говоримо про AI-, а пишемо про гіперперсоналізацію
- Що таке мікросегментація і до чого тут AI та ML
- Чек-лист: як впровадити гіперперсоналізований підхід з AI, ML та мікросегментацією
Колись Starbucks всього лише писала імена клієнтів на стаканчиках кави. А потім однією з перших почала щотижня розсилати сотні тисяч персоналізованих повідомлень своїм клієнтам. Наприклад, «Відвідай Starbucks 4 або 6 разів після 14:00 і отримай до 100 балів» — тим, хто раніше купував каву тільки о першій половині дня. Або «Купуй Turkey Pesto Panini та отримуй 25 бонусів» — тим, хто спробував цю страву, але не купує її на постійній основі. Це втричі збільшило ефективність маркетингових кампаній і додаткові витрати клієнтів завдяки індивідуальним пропозиціям, і ще вдвічі — кількість викуплених електронних замовлень.
Ця компанія досі використовує AI-персоналізацію. Але що робити тим, хто зараз на старті? Розбираємо покроково, як пов’язані AI та гіперперсоналізація, що таке Customer Delight («захват клієнта»), навіщо потрібна мікросегментація і до чого тут машинне навчання (ML).
AI-персоналізація: що це і як працює
Як пояснює IBM (а вони знають, про що говорять), AI-персоналізація — це адаптація повідомлень і рекомендацій під кожного окремого користувача. Так, ніби це ваша бабуся, яка точно знає, чим вас потішити. Це не просто краще вгадування — це цілий процес, що включає збір даних, їх аналіз через алгоритми машинного навчання та створення точних рекомендацій у режимі реального часу.
AI уважно розглядає «вподобайки», кліки й навіть затримки погляду клієнта на рекламному оголошенні — і на основі цього формує пропозиції, які іноді настільки влучні, що здається, ніби хтось читає думки. У результаті компанії отримують більше продажів, вищу лояльність і менше витрат на залучення, бо кожен контакт із клієнтом стає максимально ефективним.
Як працює AI-персоналізація?
Розкладемо процес по поличках:
- Збір різноманітних (це оверважливо!) даних про клієнта. Не тільки його демографічні дані чи історія покупок і переглядів, але й поведінка на сайті чи в мобільному застосунку, взаємодію з маркетинговими кампаніями тощо. Збирати дані можна через різні канали – зокрема CRM-системи, соціальні мережі та сторонні аналітичні системи. Тобто важливо знати, що клієнт робить о другій ночі у застосунку інтернет-магазину: шукає все для пікніка чи моніторить знижки на ігрову приставку.
- Обробка та аналіз даних. Це відбувається за допомогою алгоритмів машинного навчання, щоб виявити неочевидні для людини закономірності та тренди в поведінці клієнтів. Наприклад, Amazon саме так з’ясував, що людям, які купують книжки з саморозвитку, часто потрібні ще й антистрес-іграшки. І не помилився.
- Сегментація аудиторії. На основі аналізу даних клієнти поділяються на сегменти з подібними характеристиками та поведінкою. Це дозволяє створювати більш точні та релевантні пропозиції для кожної групи. Наприклад, якщо ти фанат кави й встаєш рано — тебе автоматично кидають у сегмент «жайворонків» і шлють ранкові промокоди на еспресо.
- Створення персоналізованих пропозицій. Використовуючи результати аналізу та сегментації, компанії розробляють індивідуальні пропозиції для кожного клієнта. Це може включати персоналізовані рекомендації товарів, спеціальні знижки або адаптовані маркетингові повідомлення. І вони створюються під кожного користувача або невеличку групу користувачів зі схожою поведінкою та іншими спільними рисами. Це може бути як суперточна рекомендація серіалу в стилі «ми знаємо, що ти не спиш о другій ночі, тому ось тобі трилер», так і персональна знижка на кросівки, про які ти щойно пошепки сказав другу (жарт, але не зовсім).
- Впровадження та взаємодія. Персоналізовані пропозиції впроваджуються через різні канали комунікації, такі як електронна пошта, мобільні додатки, вебсайти або соціальні мережі. Наприклад, персоналізовані рекомендації можуть бути відображені на головній сторінці вебсайту або надіслані через push-повідомлення, зміст яких часто генерується автоматично саме за допомогою AI. Скажімо, користувач зайшов у застосунок для замовлення піци, а там відразу його улюблена «Пепероні», ще й у великому банері з написом «Тобі знову те саме?».
- Моніторинг та оптимізація. Після впровадження персоналізованих стратегій важливо відстежувати їх ефективність та вносити необхідні корективи. Це включає аналіз показників конверсії, залученості та задоволеності клієнтів, а також постійне оновлення моделей штучного інтелекту на основі нових даних. Логіка проста: більше даних — більше грошей і навпаки. Наприклад, якщо клієнти дружно ігнорують твої нетипові рекомендації суші на сніданок, час навчити ШІ робити щось краще.
Якщо вміло запрягти штучний інтелект у процес персоналізації, він не тільки покатає — а й привезе бонусом: теплішу взаємодію з клієнтами, міцнішу лояльність і цілком відчутне зростання продажів.
Наприклад, ви точно чули історію про те, як за допомогою персоналізованого підходу (а ще гумору) у спілкуванні з клієнтами «злетів» Netflix. Ця платформа збирає про них купу даних — коли та що дивляться, в яких місцях ставлять контент на паузу та поновлюють перегляд, які пристрої для перегляду використовують, дивляться одну серію за раз чи «ковтають» весь сезон. І вся ця інформація збирається про кожного користувача.
Netflix дійсно робить клієнтів щасливішими, але насправді переваг від використання AI-персоналізації суттєво більше:
- клієнти стають більш задоволеними та лояльними, позитивно сприймають бренд та більше «залипають» на контенті, який враховує їх персональні особливості та вподобання;
- релевантні рекомендації збільшують імовірність покупки, підвищуючи конверсію в продажах — до 30% завдяки AI-персоналізації (Penfriend.ai).
- інтелектуальна автоматизація маркетингу й підтримки клієнтів дозволяє компанії витрачати ресурси на інші завдання та одночасно менше витрачати на залучення клієнтів;
- компанія може передбачати поведінку користувачів та швидко ухвалювати ефективні рішення.
Говоримо про AI-, а пишемо про гіперперсоналізацію
Домовляємося: AI-персоналізація та гіперперсоналізація — майже тотожні речі. А ось від традиційної персоналізації ці поняття доволі далекі. Просто порівняйте: чи замовити в кав’ярні лате, чи то подвійний лате на вівсяному молоці без цукру, зі спеціями, як минулого вівторка. Відчуваєте різницю?
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
Розпочнемо з теоретичних прикладів застосування гіперперсоналізації на основі AI для бізнесу різних масштабів та специфіки. Спільного в них те, що саме гіперперсоналізація забезпечує користувачу досвід, який резонує на індивідуальному рівні.
Малий бізнес
Невеликий онлайн-бутік одягу (B2C) використовує AI, щоб більше знати про своїх клієнтів та підкидати їм індивідуальні добірки одягу. А ще пропонує знижи точно в день зарплати — щоб гроші довго не залежувалися.
В маркетинговій агенції (B2B) можуть не пити каву з корицею у четвер задля $$$, а використовувати AI, щоб стежити за потенційними клієнтами. Система аналізує, які рекламні кампанії вони запускають, коли їх зупиняють, як змінюють бюджет і навіть підглядають, які кейси подобаються керівництву. В результаті клієнт отримує не стандартний лист «нумо дружити», а щось на кшталт: «Помітили, що ви три рази змінювали рекламну стратегію цього місяця — розуміємо біль і вже готові запропонувати рішення».
Середній бізнес
Мережа продуктових магазинів (B2C) може навчити АІ вгадувати не тільки, що планує купити покупець сьогодні, але й що він хоче з’їсти завтра. Клієнтам в застосунок приходить рекомендований перелік покупок та рецепти, які відповідають його смаковим вподобанням. Почав нове життя в понеділок? Ось тобі безглютенова булочка!
SaaS-сервіс для управління проєктами (B2B) впроваджує AI та стежить, як ідуть справи у клієнтів з проєктами. В разі чого система сама запропонує корисні модулі та тренінги: «привіт, здається, ви знову зірвали дедлайн, тому тримайте підказки про те, як не цьому запобігти наступного разу».
Великий бізнес
Туристична платформа (B2C) стає для клієнтів персональним гідом, що вгадує настрій і погоду за вікном. Йде дощ? «Гей, друже, годі сумувати, ось тобі добірка тропічних островів. І парасольку можеш не брати».
Постачальник хмарних сервісів (B2B) за допомогою AI прогнозує, коли клієнтам потрібно модернізувати сервіси або навпаки, урізати витрати. Іноді компанія ще не в курсі, а АІ вже підказує: «Псс, ми тут подумали, що вам точно потрібно більше потужностей».
Проте годі вигаданих історій, тепер тримайте вже реальні кейси. І це не Starbucks, Stitch Fix, Netflix чи Spotify, про які ви точно чули.
1. Mr. Cooper: Персоналізовані відео для клієнтів. Іпотечний кредитор надсилає клієнтам відео з їхнім ім’ям, адресою та деталями кредиту. Це допомагає зрозуміти фінансові можливості, наприклад, рефінансування для економії. Такі відео підвищують залученість і лояльність клієнтів в 3-4 рази.
2. Orangetheory Fitness: Персоналізовані звіти про тренування. Мережа спортзалів надсилає учасникам відео з їхніми досягненнями: кількість занять, спалені калорії тощо. Це мотивує продовжувати тренування та підвищує відвідуваність, зокрема мережа зафіксувала підвищення відвідувань на 97% через тиждень після запуску цього проєкту.
3. Hilton Honors: Персоналізований мобільний застосунок. Він дозволяє бронювати номери, обирати кімнату та використовувати цифровий ключ. Це спрощує подорожі та підвищує задоволеність клієнтів. В Hilton орієнтувалися на те, що 86% міленіалів та 83% представників покоління Z бронюють подорожі саме онлайн.
Що спільного у всіх цих кейсів — і вигаданих, і реальних? Задоволений клієнт! І вам саме час дізнатися про Customer Delight 🙂
Сustomer Delight: чому це важливо у контексті гіперсоналізації?
Уявіть, що ви замовили звичайний бургер, а вам приносять його не тільки зі смачною котлетою, а ще й із запискою «Сьогодні чудовий день для бургера!» і безкоштовною порцією картоплі. Приємно, правда? Це і є Customer Delight — коли бренд не просто дає те, що ти очікуєш, а ще й додає трохи магії та щирих емоцій.
Що таке Customer Delight простою мовою?
Customer Delight — це коли клієнт відчуває «вау-ефект», бо компанія перевершила його очікування, зробивши трохи більше, ніж він сподівався. Просте задоволення — це як отримати свій бургер вчасно, а захват — це бургер з несподіваним компліментом від шефа. Емоція точно запам’ятається та змусить повернутися в цей заклад знову.
Як пише McKinsey, саме моменти Customer Delight є ключем до росту бізнесу. Вони формують справжню лояльність і стимулюють клієнтів розповідати про бренд друзям і знайомим.
Чому просто «задовольняти» клієнта вже недостатньо? Бо бути «просто ок» — вже не «ок». Клієнти просто звикають до базового рівня сервісу і не запам’ятовують звичайний досвід, бо це норма. А якщо з’явиться хтось, хто зробить хоч на 10% краще, клієнти підуть до нього. Бізнесу важливо приводити до стану, який викликає викид ендорфінів: тоді клієнт не лише повертається, а й стає адвокатом бренду.
Як AI створює справжній customer delight?
І щоб не просто «вау-ефект», а з мурашками! Згідно з дослідженням Salesforce, 76% споживачів очікують персоналізованої комунікації, а ті компанії, що використовують AI для персоналізації, можуть збільшити дохід на 25% порівняно з конкурентами. Саме персоналізація на основі AI (а в перспективі — із залученням AI агентів, або ж агентного ШІ) може вивести задоволеність клієнта на найвищий рівень, коли ми можемо говорити про Customer Delight.
Як виглядає класичний рівень задоволення клієнта: все просто працює. Але Customer Delight — це вже інше: коли клієнт відчуває, що бренд не просто розуміє його… а читає між рядками, розшифровує паузи, помічає погляди вбік. І тут долучається штучний інтелект та аналітика.
Що вони роблять:
- Передбачають потреби клієнта ще до їх усвідомлення. Наприклад, AI може виявити, що клієнт шукає інформацію про дитячі товари та планування дитячої кімнати. На основі цього банк може запропонувати спеціальні програми заощаджень для майбутніх батьків або вигідні кредити на товари для немовлят, демонструючи глибоке розуміння життєвих обставин клієнта.
- Створюють персоналізовані моменти радості. Уявіть, що клієнт регулярно замовляє каву через мобільний застосунок. AI аналізує цю поведінку і в особливий день, наприклад, на річницю першого замовлення, надсилає повідомлення: «Сьогодні виповнюється рік з моменту вашого першого замовлення у нас! Ось безкоштовна кава, щоб відсвяткувати разом з вами».
- Перетворюють обслуговування на незабутній досвід. Наприклад, готель використовує AI для аналізу уподобань постійного гостя, виявляючи його любов до певного сорту чаю. Під час наступного візиту гість знаходить у своєму номері набір цього чаю з персональною запискою: «Ми пам’ятаємо, як вам подобається цей чай. Насолоджуйтесь вашим перебуванням!»
Що важливо: що ШІ бачить не клієнта, а контекст. Справжній Customer Delight народжується не з банальної знижки, а з відчуття: «Мене розуміють, про мене пам’ятають, мені хочуть зробити приємно не заради продажу, а по-людськи». З мого досвіду, це відбувається лише тоді, коли всі зірки зійшлися — і технічні, і людські. Тому що навіть найточніший алгоритм не створить дива без емпатії, турботи й уваги до деталей. Бо персоналізація — це не тільки про дані, а й про душу. І саме в точці перетину глибокої аналітики та людського тепла виникає те саме «з мурашками».
Допомога AI в створенні такого «теплого досвіду» полягає в том, що він відчуває контекст події (річниця покупки, особисте свято, сезонна зміна вподобань) та передбачає, коли клієнт на межі відтоку — і м’яко аргументує, чому треба залишитись. Наприклад: «Ми знаємо, що ти дивився конкурентів. Але ось твоя улюблена функція — тепер ще краща».
І головне: AI не просто дає — він чує! Сучасні моделі працюють не лише на вході («зберемо все, що є»), а й на виході — аналізують реакцію на кожну взаємодію. Чи був клік? Чи клієнт пройшов повз?
Тобто Customer Delight — це коли система вчиться не просто пропонувати, а й відкликати зайве.
Але для створення персоналізованих wow-вражень нам потрібно точно знати, на якого саме клієнта сьогодні справить враження «комплімент» до бургера з попереднього приклада. І тут на допомогу приходить мікросегментація.
Що таке мікросегментація і до чого тут AI та ML
Пам’ятаєте, як останнього разу шукали подарунок для друга? Навряд чи ви купуєте першу-ліпшу річ, скоріше ретельно обираєте щось, що відповідає його смакам, інтересам та потребам. Мікросегментація в маркетингу працює за схожим принципом: вона дозволяє компаніям «підбирати подарунки» для своїх клієнтів, розуміючи їх на глибокому рівні.
Що таке мікросегментація?
Мікросегментація — це процес поділу клієнтської бази на дуже вузькі групи, які мають спільні характеристики, поведінку або потреби. На відміну від традиційної сегментації, яка може розглядати широкі категорії, мікросегментація дозволяє створювати детальні профілі клієнтів, що сприяє більш точному та персоналізованому маркетингу.
Порівняємо традиційну сегментацію та мікросегментацію на прикладах:
| Параметр | Традиційна сегментація | Мікросегментація (з AI та ML) |
| Глибина аналізу | Загальні категорії: вік, стать, регіон, дохід | Глибокі профілі: поведінка онлайн, історія покупок, уподобання, реакції на кампанії, життєві ситуації |
| Кількість сегментів | Обмежена, часто кілька великих груп | Дуже велика кількість невеликих груп, аж до персональних сегментів |
| Точність комунікації | Узагальнені повідомлення, іноді можуть «не влучити» | Високоточні повідомлення, що враховують нюанси кожного клієнта |
| Ефективність кампаній | Середня, можливі витрати на нецільову аудиторію | Висока, кожне повідомлення досягає релевантного адресата |
| Швидкість адаптації | Повільно, сегменти оновлюються рідко | Дуже швидко, сегменти змінюються майже в реальному часі |
| Використання ресурсів | Потрібні регулярні ручні аналізи й коригування | Автоматичний аналіз даних, менше залучення людини |
Наприклад, Beinf by Colobridge GmbH аналізує поведінкові патерни користувачів у реальному часі, виявляє мікросигнали інтересу, будує динамічні сегменти й автоматично рекомендує найрелевантніші дії. Bind Genius дозволяє компаніям персоналізувати комунікацію не лише за історією дій, а й за інтонацією поточного моменту — тобто коли, як і з яким повідомленням звернутись, щоб потрапити просто в емоційний центр.
Роль штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) у мікросегментації
Завдяки AI та ML компанії можуть аналізувати великі обсяги даних про клієнтів, виявляючи закономірності та тренди, які неможливо помітити вручну. Це дозволяє створювати глибокі профілі клієнтів та передбачати їхні потреби з високою точністю.
Наприклад, інструмент Beinf by Colobridge (а саме Biinf Genius) автоматично визначає тонкі нюанси в поведінці клієнтів, прогнозує їхню реакцію на маркетингові кампанії та рекомендує оптимальні кроки для взаємодії, максимально точно використовуючи інструменти мікросегментації. Завдяки цьому компанії можуть точніше налаштовувати персоналізовані комунікації та пропозиції, суттєво підвищуючи ефективність маркетингу та лояльність клієнтів.
І це не пусті обіцянки:
- Згідно з дослідженням Deloitte, гіперперсоналізація, яка базується на мікросегментації, дозволяє компаніям адаптувати свої пропозиції до індивідуальних потреб клієнтів, що підвищує ефективність маркетингових кампаній та покращує клієнтський досвід.
- Компанії, які успішно впроваджують гіперперсоналізований підхід, що базується саме на мікросегментації, отримують на 40% більше доходу від цієї діяльності, ніж середньостатистичні виконавці (McKinsey).
- У телекомунікаційному секторі впровадження передової аналітики та стратегій мікросегментації може призвести до зменшення відтоку клієнтів на 15% (McKinsey).
Отже, домовились: гіперперсоналізація та Customer Delight фактично неможливі від штучного інтелекту, машинного навчання та мікросегментації. Дивимося, як ця суміш працює в сінергії.
Як AI та мікросегментація підсилюють лідогенерацію та утримують клієнтів
На етапі залучення (leadgeneration), AI та ML допомагають аналізувати великі обсяги даних для ідентифікації потенційних клієнтів, які мають високу ймовірність зацікавленості у продуктах чи послугах компанії. Це дозволяє створювати персоналізовані маркетингові кампанії, спрямовані на конкретні потреби та інтереси цільової аудиторії.
Приклад: Фінансова компанія за допомогою AI аналізує поведінку користувачів у соцмережах та відстежує їх онлайн-активність, щоб визначити аудиторію, зацікавлену у кредитних продуктах. А потім пропонує їй персоналізовані кредитні пропозиції відповідно до фінансових потреб.
Після залучення клієнтів важливо підтримувати їхню лояльність та взагалі втримувати в компанії (retention). AI та ML допомагають аналізувати поведінку клієнтів, передбачати їхні потреби та пропонувати релевантні продукти чи послуги, що підвищує задоволеність та утримує клієнтів.
Приклад: Роздрібна компанія використовує AI для аналізу історії покупок клієнтів та їхньої взаємодії з брендом, а потім пропонує персоналізовані знижки та рекомендації, що відповідають їхнім уподобанням. Так вони роблять більше покупок та стають більш лояльними
Водночас мікросегментація (microsegmentation) дозволяє поділити клієнтську базу на дуже вузькі групи з подібними характеристиками та поведінкою. Це щоб таргетувати пропозиції більш точно — в саме серце.
Приклад: Телекомунікаційна компанія використовує мікросегментацію для ідентифікації клієнтів, які часто дзвонять за кордон, та пропонує їм відповідні (і вигідні!) тарифні плани.
Чек-лист: як впровадити гіперперсоналізований підхід з AI, ML та мікросегментацією
Якщо ви хочете вже завтра справляти wow-враження на своїх клієнтів та збільшувати дохід завдяки гіперперсоналізації, починайте прямо зараз:
- Збирайте дані про клієнтів з усіх можливих каналів. Крім гео- та демографічних даних фіксуйте поведінку на сайті, в соцмережах, мобільних застосунках, ведіть записи телефонних розмов та листувань з клієнтами, інтегруйте дані з наявних систем (наприклад, CRM).
- Виділіть серед клієнтів окремі мікросегменти, і це не 5-10 груп, а сотні та навіть тисячі мікрогруп зі схожими поведінковими моделями. Потім створіть детальні профілі клієнтів, які враховують найменші нюанси їхніх уподобань.
- Залучіть AI та ML для глибокого аналізу даних. Це допоможе виявити неочевидні закономірності та тренди, а також спрогнозувати майбутню поведінку клієнтів.
- Почніть створювати персоналізовані пропозиції на основі мікросегментів. Використовуйте тригери, засновані на поведінці клієнта: наприклад, надсилайте пропозиції знижок чи персоналізовані повідомлення саме тоді, коли клієнт до цього максимально відкритий.
- Навчіться в омніканальність. Впроваджуйте пропозиції через всі доступні канали — від push-повідомлень і email до реклами в соцмережах і персоналізованих landing pages. Пам’ятайте про комфорт клієнта: вибирайте саме той канал, де комунікація виглядає органічною.
- Постійно тестуйте, відстежуйте та оптимізуйте кампанії. Відстежуйте ефективність гіперперсоналізованих кампаній, аналізуйте метрики залученості, конверсії та утримання Також регулярно оптимізуйте алгоритми AI та ML, щоб вони ставали дедалі більш точними та релевантними.
- Використовуйте отриманий досвід для покращення клієнтського досвіду (Customer Delight). Регулярно шукайте можливості здивувати клієнтів та перевершити їхні очікування.Фіксуйте позитивний досвід і масштабуйте найефективніші сценарії на інші мікросегменти.
Отже, штучний інтелект вже знає, яку каву ви питимете завтра, що купите на вихідних і який серіал дивитиметеся вночі. А ви досі не знаєте, чи готові до гіперперсоналізації? Ну серйозно?
