AI и прогнозная аналитика

Персонализация давно вышла за рамки демографических сведений и данных о возрасте клиента. Теперь пользователям нужны более точные предложения, которые бизнес может внедрить с помощью гиперперсонализации. Рассказали, что это такое и как работает.

Что такое гиперперсонализация 

Пользователи давно привыкли получать персональные предложения: рассылки с поздравлениями, подборки товаров по интересам. По данным WP Engine, 45% представителей поколения Z покинут сайт, если не увидят на нем персонализированного контента¹. 

С развитием искусственного интеллекта бизнес получил возможность настраивать гиперперсонализацию — предложения, которые адаптированы под конкретного человека. Этот подход детально сегментирует пользователей. Гиперперсонализация фиксирует, какие книги читает человек, какой кофе покупает, есть ли у него дети и какого они возраста. В итоге получается уникальный профиль конкретного пользователя, который собран из множества характеристик.

Например, с помощью гиперперсонализации интернет-магазин спортивных товаров сможет уточнить рекламное предложение. Вместо «Скидка на сноуборды 20%» пользователь увидит «Сноуборды с кемберным прогибом и аниме-дизайном. Доставим завтра, чтобы вы точно успели собраться к поездке в Шерегеш».

Настраивать гиперперсонализацию помогает AI. Нейросети умеют изучать предыдущие продажи и рынок, суммы сделок, купленные товары или услуги, поведение конкурентов, прогнозировать сценарии развития событий². ИИ также может адаптировать текст, визуал и целый продукт под определенного пользователя.

Чаще всего для внедрения гиперперсонализации используют:

• CRM-системы;
• платформы для автоматизации маркетинга;
• системы управления клиентским опытом;
• сервисы на базе AI.

Один из примеров детальной персонализации — подборка Wildberries. Маркетплейс предлагает товары тех цветов и форм, которые нравятся пользователю

Зачем нужна гиперперсонализация

В отличие от обычной персонализации, гиперперсонализация позволяет предложить клиенту такой рекламный креатив, который с большей вероятностью попадет в цель. Вот какие плюсы дает этот подход.

Снижаются затраты на маркетинг

Компания тратит средства и усилия на клиентов, которые заинтересуются товаром или услугой с большей вероятностью. ИИ сразу отсеивает людей, которые не обратят внимания на рекламу или кликнут по ней, но не купят. Это помогает оптимизировать бюджет

Растет конверсия

Уникальные предложения чаще привлекают внимание пользователей, поскольку учитывают его текущие запросы и предпочтения. В итоге люди чаще кликают по рекламе и совершают целевые действия.

Повышается лояльность

Персонализация создает у клиента ощущение, что компания действительно знает и понимает его. Так повышается доверие пользователей и вероятность повторных покупок.

На чем основана гиперперсонализация

Глубокая персонализация создает индивидуальные предложения для пользователя. Специальные инструменты оценивают поведение и запросы людей в реальном времени и помогают формировать подходящие предложения. 

Сбор и анализ данных

Бренды собирают информацию о пользователях с помощью ИИ. Важно все — от имени и возраста до того, какие товары смотрит человек и сколько времени ему нужно на покупку. 

Нейросеть анализирует данные. Далее начинается процесс машинного обучения: AI учится самостоятельно анализировать информацию и на ее основе искать пути решения задач.

Сегментация в реальном времени

AI не просто находит и составляет запросы клиента, но анализирует их в режиме реального времени. Поэтому предложения можно адаптировать под меняющиеся потребности.

Адаптивный контент

Нейросети сами формируют контент под запросы пользователя. Это может быть информация на сайте, в мобильном приложении, рекламной рассылке, баннере. Индивидуализировать можно все — от структуры сообщения до времени отправки.

Например, Яндекс Музыка предлагает пользователям индивидуальный поток Моя волна. Он зависит от музыкальных вкусов человека и отличается у каждого меломана.

Прогнозирование

Искусственный интеллект может предсказать поведение пользователя в конкретный момент. Бизнес использует предиктивную аналитику, чтобы предложить клиенту продукт в подходящий момент, узнать, кто готов купить прямо сейчас, кому нужен прогрев, а кто собирается уйти. В итоге компания сможет вовремя принять меры.

Где применяют результаты гиперперсонализации

Глубокую персонализацию и предиктивную аналитику используют, когда хотят сделать маркетинговые кампании более эффективными. Вот как это работает на практике.

SMS и email-рассылки

Отправляйте клиентам полезные сообщения в то время, когда они с большей вероятностью обратят на них внимание. Так увеличивается вероятность, что пользователь совершит целевое действие.

Продуктовый магазин напомнит пользователю купить товары, если тот долго не пополнял корзину.

Лента присылает email-напоминания, если клиент долго не заказывал доставку из магазина

Геолокация

Если пользователь дал компании доступ к своему местоположению, можно предложить ему товар или услугу здесь и сейчас. Уведомления могут появляться в картах, на сайте, в мобильном приложении.

Магазин одежды определяет местоположение пользователя и показывает ему только те товары, которые есть в нужном городе.

Персональные рекомендации

AI отслеживает историю запросов и покупок, товары в корзине, а также привычки клиента. На основе этой информации бренд предлагает пользователю купить товар.

Пользователь неделю назад интересовался арендой жилья, но так и не выбрал подходящий вариант. Агрегатор может напомнить понравившиеся предложения и показать человеку рекламный баннер с ними.

Суточно.ру предложит варианты жилья, если пользователь недавно смотрел похожие дома или квартиры

Индивидуальное ценообразование

Компании могут отслеживать активности клиентов и предлагать им уникальные цены на товары или услуги. Это повышает лояльность и стимулирует повторные продажи.

Клиент интернет-магазина часто покупает офисную одежду. Бренд может предложить персональную скидку на эту категорию.

Программа лояльности

Бренды могут предлагать пользователям персональные бонусы. Они будут основаны на предпочтениях каждого клиента.

Банковский сервис анализирует траты пользователя в разных категориях и предлагает на них повышенный кешбэк.

Персональные категории кешбэка пользователям предлагает Т-Банк. На них можно влиять и ставить оценки предложенным категориям

Рекламные кампании

Креативы и тексты автоматически изменяют под каждого клиента. Пользователи увидят только те продукты, которые ему действительно нужны и интересны.

Автосалон показывает объявления с тест-драйвом авто, которым человек уже интересовался ранее.

Дополнительные товары

Когда покупатель перешел в корзину, компания может ему сопутствующие товары. Это позволяет увеличить средний чек.

При покупке планшета интернет-магазин электроники предложит к нему стилус и чехол-клавиатуру.

При покупке ноутбука М-Видео предлагает сопутствующие товары

Как оценить эффективность гиперперсонализации

После того как вы внедрили глубокую персонализацию и предиктивную аналитику, важно измерить результаты. Сделать это можно с помощью стандартных метрик.

• Показы. Количество случаев, когда пользователи увидели объявление.
• Клики. Количество переходов на сайт с объявления.
• Конверсия. Процент пользователей, которые выполнили целевое действие на сайте. Конверсия = Количество целевых действий/Число кликов × 100%.
• CTR или кликабельность. Показывает долю пользователей, которые увидели объявление и перешли по нему. CTR = (Клики/Показы) × 100%.
• CPC или средняя цена клика. Показывает стоимость одного клика. CPC = Расходы на маркетинг/Клики.
• CPO или средняя цена сделки. Показывает, сколько компания платит за один оформленный заказ. CPO = Расходы на маркетинг/Количество заказов.

Проверяйте, как соотносятся метрики до и после внедрения гиперперсонализации. Следите, чтобы показатели улучшались, например, CPC становился меньше, а количество кликов — больше.

Какие риски несет гиперперсонализация

При глубокой персонализации компания знает о пользователе практически все: хобби, любимые музыку, одежду, количество покупок за месяц и приоритетные товары. В итоге может дойти до того, что интернет-магазин предложит покупателю зубную пасту в тот день, когда она действительно закончится. Такое вторжение в личную жизнь может напугать пользователя.

Еще один нюанс гиперперсонализации — это конфиденциальность. Бренды получают доступ к большому объему информации. Важно обезопасить серверы, а у пользователей запрашивать согласие на сбор и обработку данных.

Гиперперсонализация: кратко

• Гиперперсонализация — это предложения, которые адаптируются под конкретного пользователя. Инструменты анализируют большой объем данных: от имени и местоположения до любимого занятия и личных ценностей.
• Глубокая персонализация помогает снизить затраты на маркетинг, увеличить конверсию и повысить лояльность клиентов.
• Настроить глубокую персонализацию можно с помощью AI. Нейросеть собирает и анализирует данные, сегментирует их в реальном времени и готовит адаптивный контент. Подключают и предиктивную аналитику — она помогает предсказать желания и действия пользователя.
• Результаты гиперперсонализации применяют в разных инструментах маркетинга: SMS и push, геолокации, персональных рекомендациях, ценообразовании, программах лояльности и рекламе.
• Чтобы оценить эффективность внедрения глубокой персонализации, используйте стандартные метрики: количество показов, кликов, CTR, CPC, CPO, конверсию.