Применение искусственного интеллекта в маркетинге стремительно набирает популярность. Традиционные способы общения с аудиториями всё чаще утрачивают эффективность, во многом из‑за слабой степени персонализации.
Маркетинг, опирающийся на ИИ, уже рассматривают как следующий этап развития персонализированной рекламы и коммуникаций — именно он позволяет создавать индивидуальный опыт взаимодействия с брендом, повышать вовлечённость, укреплять лояльность и удерживать клиентов.
- Что подразумевают под персонализацией на базе ИИ в маркетинге
- Крупные игроки цифровой экосистемы уже внедрили персонализацию на базе ИИ и видят результаты. Несколько примеров:
- Как происходит внедрение ИИ‑персонализации в маркетинге
- Сбор и анализ данных о поведении клиента
- Сегментация клиентов
- Персонализация контента
- Кому особенно полезна персонализация маркетинга на базе ИИ?
- Есть ряд критериев, которые помогают понять, оправданы ли инвестиции в такие решения:
- Основные сложности внедрения ИИ для персонализации
- Видео:
- Нейросети для SMM и автоматизация маркетинга. Новые возможности ИИ в 2025 году.
Что подразумевают под персонализацией на базе ИИ в маркетинге
Речь идёт о применении методов искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления запросов и предпочтений пользователей. Опираясь на заранее собранные данные и современные алгоритмы, компании могут с высокой точностью предсказывать поведение клиентов и подстраивать под него товары и предложения.
Зачем это нужно? По данным опроса Gartner Customer Service and Support Survey 2022, 71% потребителей в секторе B2C и 86% клиентов в B2B ожидают, что компании будут хорошо осведомлены об их нуждах в процессе взаимодействия.
McKinsey отмечает, что покупатели не просто хотят персонализации — они её требуют. В одном из исследований консультационной фирмы показано, что компании, успешно реализующие персонализированные подходы, получают примерно на 40% больше выручки по сравнению с типичными игроками на том же рынке. Это касается самых разных отраслей — от ритейла и производителей до SaaS‑сервисов.
Крупные игроки цифровой экосистемы уже внедрили персонализацию на базе ИИ и видят результаты. Несколько примеров:
- Amazon анализирует поведение покупателей с помощью сложных алгоритмов и формирует персональные товарные рекомендации. По внутренним оценкам, примерно треть продаж платформы приходится на такие рекомендации.
- Netflix подбирает контент, ориентируясь на историю просмотров и оценки пользователей. Компания заявляет, что около 75% всех просмотренных материалов — результат рекомендательных систем.
- Spotify применяет модели машинного обучения для создания индивидуальных плейлистов. Функция Discover Weekly помогает слушателям находить новую музыку и увеличивает время использования приложения: по оценке Spotify, около 40% прослушиваний связаны с персонализированными рекомендациями.
Эти кейсы иллюстрируют работу персонализации в удержании и вовлечении существующих клиентов. Если же речь про персонализацию рекламных коммуникаций, то здесь особенно ярко выделяется Alphabet (Google).
Компания встроила в продукт Performance Max инструменты, которые автоматически генерируют новые рекламные креативы на основе материалов, подготовленных маркетологами.
Кроме того, Google уже применяет ИИ для рекомендаций, подталкивающих пользователей к покупке новых для них товаров. Сервисы Google AdWords и Google Ads автоматизируют множество задач управления рекламой — оптимизацию ставок, сегментацию аудитории и распределение бюджета. ИИ помогает определить оптимальное время, аудиторию и площадку для показа объявлений, чтобы получить максимальную отдачу.
Тарас Талимончук, Chief Marketing Officer Claspo, отметил:
«Успех Google и Meta заставляет продукты в области MarTech соревноваться в уровне персонализации, которую они способны обеспечить. Сложность в том, что данных о поведении пользователей огромное количество, и их нужно обрабатывать в режиме реального времени: собирать из разных источников, атрибутировать, выявлять паттерны, прогнозировать намерения — чтобы показать именно то сообщение, которое соответствует потребности в данный момент (ни слишком рано, ни слишком поздно). Обычная сегментация уже не даёт необходимой точности. Без ИИ мы не добились бы динамической персонализации той глубины и точности, которые доступны сегодня».
Как происходит внедрение ИИ‑персонализации в маркетинге
Путь внедрения может отличаться у разных компаний, но обычно он следует определённым этапам. Первым шагом становится консолидация имеющихся клиентских данных.
Сбор и анализ данных о поведении клиента
Инструменты маркетинга аккумулируют данные из всех доступных точек взаимодействия — CRM, мобильных приложений, лога действий на сайте и истории покупок, активности в соцсетях и т.д. Вместе с демографией это даёт возможность находить закономерности и прогнозировать дальнейшие шаги клиентов, чтобы подстраивать маркетинговые сообщения под их поведение.
В то же время исследование Funnel выявило одну проблему: хотя маркетологи научились эффективно собирать данные, многие команды всё ещё испытывают дефицит компетенций в работе с ними, что мешает полностью раскрыть их потенциал.
Сегментация клиентов
Ранее сегментация опиралась в основном на демографию, географию и ограниченный набор исторических показателей.
С появлением ИИ стала доступна микро‑сегментация: в неё включаются поведенческие характеристики — история покупок, взаимодействия с брендом на разных каналах, предпочтения и прочие факторы. Это позволяет делить базу на узкие группы с учётом множества атрибутов и находить связи, которые неочевидны при традиционном анализе.
Обладая такими микро‑сегментами, маркетологи могут фокусироваться на наиболее перспективных клиентах, приносящих наибольшую ценность, или раньше выявлять тех, кто склонен уйти, и вовремя предпринимать меры. По данным Harvard Business Review, удержание дополнительных 5% постоянных клиентов способно увеличить доходы компании минимум на 25%.
Персонализация контента
К концу 2024 года сформировался тренд гиперперсонализации: генеративные ИИ‑системы (в числе известных — ChatGPT) создают уникальные предложения для каждого микро‑сегмента. Это даёт возможность предоставлять максимально релевантный опыт, который стимулирует целевые действия — покупку, регистрацию на мероприятие, подписку и другие конверсии.
Для реализации таких кампаний используют разные технологии: обработку естественного языка (NLP), позволяющую системам «понимать» запросы людей и формировать ответы, близкие к человеческим; анализ тональности, помогающий оценить эмоциональную реакцию аудитории на те или иные предложения компании.
Кому особенно полезна персонализация маркетинга на базе ИИ?
Не все организации одинаково выигрывают от внедрения ИИ в персонализацию.
Есть ряд критериев, которые помогают понять, оправданы ли инвестиции в такие решения:
- большая клиентская база — типично для ритейла, e‑commerce, телекомов и финансовых компаний; даже небольшое повышение конверсии здесь существенно влияет на выручку;
- наличие обширных данных о клиентах — это идеальная основа для работы ИИ, который опирается на объем и качество данных;
- сложный многоканальный путь клиента — бренды, взаимодействующие с аудиторией через онлайн, офлайн, мобильные приложения и контакт‑центры, могут создавать консистентный и персонализированный опыт с помощью ИИ;
- высокая конкуренция — когда клиенты оценивают бренды по опыту взаимодействия, персонализация становится важным конкурентным преимуществом, как в туризме или стриминге;
- готовность к инновациям — компании, уже использующие цифровые инструменты и умеющие внедрять новые технологии, быстрее интегрируют ИИ в свои маркетинговые процессы.
Основные сложности внедрения ИИ для персонализации
На бумаге ИИ выглядит как универсальное средство, способное вывести маркетинг на новый уровень, но на практике многим компаниям мешают технические и организационные барьеры. Для внедрения нужны соответствующая инфраструктура и вычислительные мощности, интеграция выводов моделей машинного обучения в существующие цифровые сервисы, а также команда специалистов, которые будут сопровождать все этапы работы.
Андрей Волнянский, Head Of Marketing, Colobridge GmbH, отметил:
«Персонализация с помощью ИИ становится доступнее для всё большей доли бизнеса. Эту историю пишут уже не только Google, Amazon, Netflix или Spotify: при наличии желания, понимания и умеренных инвестиций модерный средний бизнес может получить необходимые технологии и навыки. В нашем случае клиент получает от одного поставщика и вычислительные ресурсы на платформе Colobridge, и экспертизу в работе с данными, аналитикой и искусственным интеллектом. То есть всё, что нужно для развёртывания моделей машинного обучения, корректной интерпретации результатов и получения первых бизнес‑эффектов».
Некоторые организации пока не готовы к переходу на персонализированные коммуникации на базе ИИ: им не хватает объёма актуальных данных, а имеющиеся данные устарели, что делает невозможным получение качественных и надёжных результатов.
Ужесточение требований к защите персональных данных — будь то европейский GDPR, американский CCPA или иные регуляторные документы — вызывает беспокойство у многих, однако в подавляющем большинстве ситуаций для организации персонализированного 1:1 общения с клиентом нет необходимости раскрывать его конфиденциальную информацию.
