Neo-маркетинг: як машинне навчання (ML) та штучний інтелект (GenAI) змінюють правила роботи з клієнтами

Що таке Neo-маркетинг і як машинне навчання (ML) змінило маркетинг, зробивши традиційні підходи менш ефективними?

Останні десятиліття маркетинг рухався від масового охоплення до звуження сегментації аудиторії. Якщо раніше компанії просто запускали рекламу на максимальну кількість людей і очікували хоча б мінімального результату, то сьогодні цього недостатньо. Клієнти стали вибагливішими, інформації стало забагато, а бюджети на залучення клієнтів постійно зростають.

Так виникла необхідність у принципово новому підході — Neo-маркетингу, що базується на технологіях штучного інтелекту: машинного навчання (Machine Learning) та генеративних моделей (GenAI). Суть Neo-маркетингу у тому, щоб не просто сегментувати клієнтів за звичними ознаками (наприклад, вік чи геолокація), а в режимі реального часу прогнозувати, що потрібно кожному з них в конкретний момент, і максимально персоналізовано взаємодіяти з ним.

Згідно з дослідженням Harvard Business Review, залучити нового клієнта в середньому втричі дорожче, ніж утримати наявного. Щоб знизити витрати й максимально підвищити прибутковість, бізнес активно впроваджує predictive-аналітику й персоналізовану комунікацію на базі на ML і GenAI.

Чому традиційні підходи вже не працюють

Є декілька причин, ось основні з них:

Як саме ML і Generative AI змінюють ситуацію

Машинне навчання дозволяє автоматично аналізувати величезні масиви даних і в режимі реального часу прогнозувати поведінку клієнтів:

Водночас генеративний штучний інтелект дозволяє автоматично створювати персоналізовані повідомлення, email-розсилки, таргетовані рекламні оголошення та навіть текстовий чи відеоконтент, що максимально відповідає інтересам конкретного клієнта.

Таким чином, Neo-маркетинг — це не просто «ще один тренд», а принципово новий підхід, який дозволяє:

Далі ми детально розглянемо, як використовувати ML та Generative AI для сегментації аудиторії за потенціалом (propensity-моделі), прогнозувати поведінку клієнтів та персоналізувати таргетовані повідомлення. А в кінці на вас чекають реальні приклади успішного впровадження цих технологій у бізнес.

Propensity-сегментація клієнтів: машинне навчання та ШІ в цифровому маркетингу

Великою проблемою в сучасному маркетингу є рівномірний розподіл бюджету на всіх потенційних клієнтів — навіть тих, що вже готові зробити покупку. В результаті компанія несе величезні витрати, але має низький рівень конверсії. Щоб вирішити цю проблему, компанії все частіше вдаються до propensity-сегментації, побудованій на алгоритмах машинного навчання.

Що таке propensity-сегментація

Propensity-моделі — це алгоритми машинного навчання для маркетингу, які дозволяють прогнозувати ймовірність конверсії потенційних клієнтів.

На основі аналізу поведінки відвідувачів (які сторінки переглядали, як часто повертались, на які  рекламні оголошення реагували), автоматично формується рейтинг потенціалу кожного користувача. Далі маркетингова команда або автоматичні системи комунікацій використовують цю інформацію для точного та ефективного таргетингу. 

Як це працює?

Коли користувач заходить на сайт, система в режимі реального часу аналізує десятки параметрів його поведінки, зокрема:

На основі цих даних система автоматично визначить, наскільки перспективним є цей відвідувач, і створює персональний рейтинг «схильності до покупки».

Все це допоможе вам:

Реальні кейси успішного використання propensity-моделей

Сучасні компанії активно використовують predictive propensity-моделі, щоб пріоритезувати ліди, які з найбільшою ймовірністю перетворяться на клієнтів. Наприклад, B2B-сервіс порівняння цін впровадив ML-модель для скорингу потенційних клієнтів і завдяки цьому підвищив конверсію на 20%. Подібний підхід застосувала страхова компанія, модель якої прогнозувала потенціал лідів з точністю понад 90%, а ліди з високими балами конвертувалися у клієнтів у 3,5 рази частіше за середній показник. Ці моделі аналізують попередні дані про взаємодію клієнтів (поведінку на сайті, попередні заявки, демографію та інші) і автоматично призначають кожному ліду бал потенціалу (propensity-to-buy). Таким чином, команди продажів і маркетингу фокусуються лише на перспективних лідах, ефективніше витрачають бюджети й отримують вищу конверсію (Lead scoring propensity model drives 20% increase in conversion for business comparison service).

Переваги propensity-сегментації:

Підписуйтеся на наші соцмережі

Таким чином, propensity-сегментація на основі ML дозволяє компаніям витрачати маркетингові бюджети максимально точно та ефективно. Але це лише перший крок — далі ми розглянемо, як генеративний штучний інтелект може допомогти персоналізувати комунікації з клієнтами й зробити ваші пропозиції максимально привабливими та ефективними.

Персоналізація таргетованих повідомлень завдяки машинному навчанню та ШІ в рекламі

Вручну створювати персоналізовані повідомлення для тисяч користувачів неможливо. І тут на допомогу приходить Generative AI — новий рівень автоматизації персоналізованих комунікацій. Персоналізація повідомлень на основі predictive-аналітики та Generative AI значно збільшує конверсію. Дослідження Bain & Company (2023) показує, що персоналізовані CTA (заклики до дії), створені за допомогою генеративного ШІ, у середньому мають на 202% вищу конверсію, ніж стандартні. А компанії, які активно використовують персоналізацію у digital-кампаніях, отримують приріст конверсії від 10% до 25% (For Marketers, Generative AI Moves from Novelty to Necessity | Bain & Company). 

Що таке Generative AI і як він працює у маркетингу

Generative AI (генеративний штучний інтелект) — це алгоритми, які автоматично генерують текстовий, графічний, аудіо- чи відеоконтент, максимально релевантний конкретним користувачам. На основі аналізу даних про поведінку користувача Generative AI самостійно створює повідомлення, що мають найбільшу ймовірність зацікавити клієнта.

Ось що можна створювати за допомогою генеративного ШІ: 

Як Generative AI змінює правила персоналізації

Традиційний підхід до персоналізації маркетингових повідомлень передбачав створення кількох варіантів текстів або банерів вручну. Generative AI в поєднанні з машинним навчанням у маркетинговій аналітиці дозволяє автоматично створювати тисячі персоналізовані повідомлення, враховуючи не просто ім'я чи минулі покупки клієнта, а його поточну поведінку, контекст взаємодії та навіть настрій. 

Компанії, що використовують штучний інтелект і машинне навчання у маркетинговій персоналізації, в середньому отримують зростання ROI на 10–30%. Згідно з даними Bain & Company, використання AI у створенні контенту та програматичній рекламі збільшує окупність рекламних витрат (ROAS) на 12%. Додатково, за даними McKinsey, автоматизовані персоналізовані комунікації сприяють зростанню загальних продажів компанії на 10–15%, що підвищує ефективність рекламних бюджетів.

Реальні приклади успішного використання Generative AI у персоналізації

Компанії активно використовують ML-моделі, щоб прогнозувати клієнтів, які мають високу ймовірність піти, та заздалегідь утримувати їх, підвищуючи Lifetime Value (LTV). Наприклад, predictive-аналітика дозволила британському ритейлеру Travis Perkins ідентифікувати клієнтів, схильних до відтоку. Завдяки персоналізованим кампаніям компанія знизила churn rate на 54% і збільшила lifetime value на 34% всього за один рік. Подібні моделі застосовують і сервіси потокового контенту (Spotify, Netflix): вони аналізують поведінку користувачів та запускають персоналізовані пропозиції для запобігання відтоку. 

Переваги Generative AI для бізнесу

Таким чином, Generative AI — це не просто технологічна новинка, а дієвий інструмент для автоматизації та суттєвого підвищення ефективності маркетингових комунікацій.

Далі розглянемо, як predictive-аналітика та ML можуть допомогти бізнесу прогнозувати ефективність нових редакцій сайту ще до їх запуску, дозволяючи уникнути зайвих витрат і максимально підвищити результативність змін.

Як використовувати Predictive Analytics для прогнозування ефективності змін на сайті

Часто компанії, що прагнуть покращити конверсію сайту, вдаються до експериментів, A/B-тестування та змінюють дизайн, тексти чи структуру сторінок. Але це завжди пов'язано з ризиками та витратами часу: поки ви тестуєте, ви можете втрачати потенційних клієнтів. Саме тут predictive analytics дає можливість «зазирнути в майбутнє» та прогнозувати ефективність будь-яких змін ще до їхнього впровадження.

Як це працює?

Предиктивна аналітика дозволяє аналізувати історичні дані про поведінку користувачів і знаходити приховані закономірності. На основі цього алгоритми створюють прогнози щодо того, як користувачі реагуватимуть на зміни дизайну, структури сайту або комунікації:

Замість того, щоб витрачати бюджет на десятки A/B-тестів і чекати результатів, ви можете отримати чіткі прогнози та одразу впроваджувати найбільш ефективні рішення.

Реальні приклади застосування predictive-аналітики на сайті

Аналітика на базі штучного інтелекту дозволяє створювати «розумні» сайти, що адаптуються до поведінки користувачів у реальному часі. Amazon та Netflix першими масштабно застосували такі технології: predictive-моделі рекомендацій сьогодні відповідають за 35% продажів на Amazon та 80% часу перегляду на Netflix. Такі бренди як Signet Jewelers також активно використовують predictive-моделі та A/B-тести для персоналізації дизайну та контенту — це вже дозволило їм підвищити онлайн-конверсії та доходи на понад 50%. ML-алгоритми аналізують поведінку користувачів (кліки, тривалість переглядів, відмови) і виявляють слабкі місця у воронці продажів. За даними McKinsey, персоналізовані зміни на сайтах, створені за допомогою predictive-аналітики, можуть підвищити продажі на 10–15%. 

Покроковий план впровадження predictive analytics для сайту

Переваги predictive analytics для сайту

Отже, за допомогою predictive analytics компанії припиняють діяти наосліп і витрачати бюджет на «експерименти». Вони чітко знають, які зміни спрацюють, а які — ні, що значно прискорює зростання та підвищує прибутковість.

Далі поговоримо про те, як predictive-аналітика дозволяє прогнозувати відтік клієнтів (churn prediction) і формувати для них найефективніші пропозиції (next-best-offer).

Churn prediction та next-best-offer: як машинне навчання та ШІ в цифровому маркетингу покращують утримання клієнтів

Ми вже говорили про те, що втрата клієнтів (churn) коштує компаніям величезних грошей, а залучити нового клієнта коштує втричі дорожче, ніж утримати наявного. Саме тому бізнес застосовує predictive-аналітику: щоб заздалегідь прогнозувати відтік клієнтів і вчасно пропонувати їм релевантні пропозиції.

Що таке churn prediction

Churn prediction (прогнозування відтоку клієнтів) — це підхід, який дозволяє компаніям завчасно визначати, які клієнти ризикують піти до конкурентів. На основі історії поведінки, аналізу взаємодій клієнта з компанією та його реакцій на попередні пропозиції алгоритм прогнозує ймовірність того, що він піде найближчим часом. Знаючи про це, бізнес може діяти проактивно та заздалегідь зробити персоналізовану пропозицію або запропонувати спеціальні умови, щоб утримати наявного клієнта.

Що таке next-best-offer

Next-best-offer — це модель, яка прогнозує, яка саме пропозиція буде найбільш актуальною та цікавою для кожного конкретного клієнта на певному етапі його взаємодії з компанією. Тобто система автоматично вирішує, що саме зараз варто запропонувати клієнту:

Це дозволяє максимально підвищити ймовірність того, що клієнт залишиться з вами, та збільшити його lifetime value (LTV).

Приклади успішного застосування churn prediction і next-best-offer

Нижче наведені приклади того, як компанії успішно використовують прогнозування відтоку клієнтів (churn prediction) та пропозиції наступної найкращої дії (next-best-offer) для оптимізації своїх маркетингових стратегій.

Кейс Iron Free Ltd: прогнозування churn rate і персоналізовані рекомендації

Iron Free (мережа хімчисток в Лондоні) використовує predictive analytics, щоб виявити, які клієнти от-от перестануть користуватися послугами компанії зі звичною для них частотою. Таким клієнтам автоматично пропонуються спеціальні персоналізовані акції та активності задля підвищення залученості. Завдяки цьому Iron Free зменшує churn rate та збільшує кількість повторних підписок.

Кейс мережі кав'ярень: next-best-offer для максимально ефективної персоналізації

Мережа кав'ярень активно використовує predictive-моделі next-best-offer у своєму мобільному застосунку. Аналізуючи минулі покупки клієнтів, їхні вподобання, час і навіть місце покупок, система автоматично формує персональні рекомендації напоїв або спеціальні пропозиції, які найімовірніше зацікавлять клієнта. 

Переваги churn prediction і next-best-offer для бізнесу

Отже, predictive-аналітика дозволяє компаніям переходити від «реактивного» маркетингу до проактивного, заздалегідь визначаючи ризики та можливості для кожного клієнта.

Ключові висновки: Neo-маркетинг із використанням ML та Generative AI

Персоналізація та аналітика:

Churn prediction, утримання та підвищення LTV

Propensity-моделі для ефективної лідогенерації

Оптимізація вебсайтів та рекламних кампаній за допомогою AI

Загальний вплив штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) на маркетинг:

Ці висновки підтверджують, що Neo-маркетинг — це необхідний елемент сучасного маркетингу, що дозволяє компаніям отримувати суттєві переваги у конкурентному середовищі.