Маркетинг в реальном времени: как ИИ меняет взаимодействие с клиентами
Потребности клиентов требуют оперативного реагирования на запросы
Мы ежедневно сталкиваемся с огромным потоком информации из многих каналов, и часть предложений может просто не дойти до целевой аудитории. Это приводит к тому, что для многих компаний отправка релевантных офферов — одна из первостепенных задач. Однако сделать это не так просто, как кажется.
Идеальное предложение для клиента — то, которое пришло в нужный момент и в удобный канал связи. Например, человек оплачивает покупки в магазине кредитной картой, но ему не хватает нескольких тысяч, и оплата не проходит. Обычно через 2-3 дня, когда соответствующие данные будут обработаны, человеку приходит оффер на повышение лимита, но клиенту это уже не нужно. Самый выигрышный вариант и для клиента, и для банка — дать предложение сразу после отказа в транзакции. Быстрое реагирование на ситуацию позволяет удерживать лояльность клиентов и повышать их удовлетворенность сервисами и услугами.
Как ИИ помогает компаниям взаимодействовать с аудиторией и с клиентами
Чтобы сформировать динамичное взаимодействие с аудиторией, компаниям нужно грамотно выстроить всю цепочку работы с клиентской базой. Этот процесс можно разбить на несколько этапов:
- Сбор данных. Здесь важны качество данных и методы их очистки.
- Аналитика. Данные нужно правильно и с минимальными потерями в качестве обработать и объединить, если они из разных источников.
- Планирование и рассылка коммуникаций. Обработанные данные дают понять, как работать с нужными сегментами.
Для такой работы нужен целый штат сотрудников: квалифицированные аналитики, которые могут работать с большими объемами информации, кампейн-менеджеры для запуска коммуникаций. Но для оптимизации таких процессов многие компании внедряют инструменты автоматизации на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые позволяют маркетологам проводить аналитику и настраивать модели и без глубоких знаний программирования.
Например, в 2024 году российский ритейлер «Магнит» перезапустил свою программу лояльности на платформе Manzana, внедрив искусственный интеллект для персонализации предложений.
Роль искусственного интеллекта в прогнозировании поведения клиентов
Одно из направлений, где используется ИИ в области клиентского маркетинга, — это прогнозирование поведения клиентов. Например, можно предсказать, что клиент планирует перестать пользоваться услугами и сервисами компании. Для каждого сегмента может потребоваться своя модель прогнозирования оттока — это зависит от сложности процессов в организации. Еще ИИ может предсказать покупку того или иногда продукта, определить оптимальный канал коммуникации с клиентом и время взаимодействия. В этом случае предложение продукта зависит не от аналитиков и бизнес-правил, а от результата обработки больших данных искусственным интеллектом. Так клиент получит оффер, который предназначается именно для него, в подходящий момент.
Персонализация маркетинговых коммуникаций с помощью ИИ
Еще одно направление использования ИИ — работа с клиентской базой и кампаниями. Для создания персонализированных коммуникаций компании анализируют как внутренние данные (историю покупок, программы лояльности), так и внешние (геолокация, данные от телеком-операторов). Искусственный интеллект может сегментировать базу на основе полученных данных и настроить кампании на основе запроса от кампейн-менеджера. А также сгенерировать текстовый и визуальный контент для самой коммуникации. До сих пор во многих организациях этим занимаются внутренние подразделения маркетинга и дизайна, но уже сейчас эту задачу можно отдавать искусственному интеллекту, чтобы создавать персонализированный контент максимально быстро.
Примеры использования ИИ в этих направлениях уже есть. Например, продавцы на Wildberries уже используют ИИ для создания описания своих товаров, а также для генерации картинок и видео к ним.
Различные модели персонализации разрабатывают и используют все крупные финтех-игроки и телеком-операторы. Эти инструменты помогают продавцам не только в маркетинге, управлении продуктами, взаимодействии с клиентами, но также и для контроля рисков и перевода сообщений на другие языки.
Будущее персонализированного взаимодействия
Если рассматривать взаимодействие компаний с клиентами, на 2025 год можно выделить несколько трендов применения ИИ:
- Персонализация на новом уровне. Клиент ждет, что его потребности будут не просто учтены, а предвосхищены. В идеале — каждое предложение должно быть уникальным, сформированным с учетом истории взаимодействия, предпочтений и поведения конкретного человека. Универсальные рассылки и типовые сценарии уходят в прошлое.
- Интеграция ИИ в клиентские процессы. Искусственный интеллект активно используется для анализа больших массивов данных, сегментации клиентской базы, прогнозирования поведения и автоматизации коммуникаций. Благодаря этому компании могут выстраивать более точечные и эффективные стратегии взаимодействия, обеспечивая высокий уровень лояльности и отклика.
- Комплексный подход к цифровой инфраструктуре. Все больше компаний стремятся сократить число разрозненных ИТ-решений и перейти к использованию единой платформы, которая закрывает большинство потребностей — от аналитики до коммуникаций. Такой подход позволяет снизить издержки на интеграцию, минимизировать технические риски и сосредоточиться на главном — развитии бизнеса, а не настройке и поддержке множества несовместимых между собой инструментов.
В условиях высокой конкуренции на рынке выигрывает тот, кто способен не просто следовать одному из этих трендов, а грамотно сочетать все три. Компании, которые одновременно персонализируют клиентский опыт, эффективно используют возможности искусственного интеллекта и выстраивают свою ИТ-инфраструктуру как единое, интегрированное решение, получают стратегическое преимущество. Они быстрее реагируют на запросы рынка, точнее попадают в ожидания клиентов и освобождают ресурсы для масштабирования и роста. В результате — именно такие игроки становятся лидерами в борьбе за лояльность и внимание аудитории.
