Как работает гиперперсонализация, и чем она полезна бизнесу

Гиперперсонализация — это новый инструмент персонализации на основе big data и ИИ, который стремительно внедряется крупными компаниями. 92% компаний уже используют решения с применением ИИ для стимулирования роста. Они отмечают, что гиперперсонализация помогает увеличивать лояльность и ускоряет возврат инвестиций (ROI) благодаря более точным предложениям и улучшенному взаимодействию с клиентами.

В этой статье мы подробно расскажем:

• почему гиперперсонализация важна для бизнеса и какие преимущества она дает, 
• какие инструменты и каналы использовать для эффективного внедрения гиперперсонализации,
• какие компании уже внедрили этот подход и каких результатов достигли. 

Что такое гиперперсонализация и как она работает

Гиперперсонализация — это инструмент маркетинга для настройки сообщений, индивидуально подобранных для каждого клиента. В отличие от обычной персонализации, она работает на основе искусственного интеллекта и анализа поведения пользователя в реальном времени, чтобы предлагать максимально подходящий контент и товары. 

Возьмем пример из жизни и посмотрим, как выглядит общение с гиперперсонализацией и без нее.

Без гиперперсонализации

Представьте, что пользователь заходит на сайт застройщика «Элит Груп» в поисках однокомнатной квартиры в Москве. Он посещает несколько страниц с похожими квартирами в одном ЖК и уходит на сайт конкурента, чтобы сравнить условия покупки. После этого ему на почту начинают приходить массовые рассылки от «Элит Груп» с предложениями на просмотр квартир в Петербурге и помещений для бизнеса. 

Это плохо для клиента и для компании: 

Пользователь недоумевает, зачем бы ему смотреть жилье в другом городе и отписывается от всех рассылок, чтобы не получать спам. 

Компания не знает, что интересовало этого клиента и как вернуть его к диалогу, чтобы довести до покупки. С гиперперсонализацией компания могла бы отправить персональную подборку квартир под его интерес и даже адаптировать контент сайта с учетом этого с помощью ИИ. 

80% потребителей с большей вероятностью совершают покупку, если бренд предлагает персонализированный опыт. Это подтверждает, что в условиях жесткой конкуренции клиентам важно получать именно те предложения, которые соответствуют их текущим потребностям и ожиданиям. 

С гиперперсонализацией

Вводные те же: пользователь заходит на сайт застройщика, где уже присматривал квартиру в ЖК. Только в этот раз платформа автоматизации маркетинга и коммуникаций учитывает данные предыдущей сессии и показывает пользователю поп-ап с новостью о старте продаж квартир в этом ЖК с предложением оставить заявку. Пользователь заполняет заявку, и менеджер общается с ним с учетом всей собранной информации.  

Что получилось: компания поняла, что пользователь уже интересовался продуктами и сделала персональное касание. Если добавить сюда анализ поведения и искусственный интеллект, такое предложение можно сделать в моменте. Клиент благодарен за то, что ему приходится вручную искать нужные предложения и лучше реагирует на сообщения. 

Пример выше основан на реальном кейсе. Застройщик «Стрижи» настроил персонализированные касания на разных этапах воронки и продал недвижимость на 129 млн рублей за 3 месяца через лид-бота и поп-апы. 

Коротко: чем гиперперсонализация отличается от обычной персонализации

Итак, персонализация — это адаптация контента и сообщений под определенные сегменты аудитории: обращение по имени в Telegram-рассылке, товарные рекомендации на основе предыдущих покупок. Гиперперсонализация — это индивидуальный подход к каждому клиенту. Она учитывает поведение, предпочтения, историю взаимодействий и даже контекст в реальном времени для каждого конкретного клиента, а не для общего сегмента.

Примеры гиперперсонализации в разных отраслях

Обычно гиперперсонализацию внедряют крупные компании, которые стремятся лидировать в своей отрасли. Они разрабатывают собственные ИИ-модели под задачи бизнеса и инвестируют в передовые инструменты. Вот несколько примеров таких компаний:

Ритейл — Amazon

Компания активно использует гиперперсонализацию. Она предлагает товары на основе истории покупок, поиска и просмотренных страниц. Например, если вы искали наушники, сайт покажет подборку аксессуаров и предложит скидку на схожие модели.

Онлайн-образование — Coursera

Coursera адаптирует обучение, предлагая курсы в зависимости от активности студента и завершенных программ. Например, если ученик прошел курс по Python, система может предложить продвинутый курс по анализу данных на этом языке.

Банковская сфера — СберБанк

СберБанк анализирует транзакции клиентов и предлагает персонализированные услуги. Например, если клиент часто пользуется такси, банк рекомендует кредитные карты с повышенным кэшбэком на поездки. 

Еще один пример — чат-бот Алиса, который подстраивает свой тон общения под ваш и решает задачи без привлечения менеджеров. 

Медицина — MyFitnessPal

Приложение анализирует данные пользователя: рацион, физическую активность и цель по весу. На основе этого оно предлагает ежедневные рекомендации и напоминания, адаптируя советы под персональные цели и предпочтения.

Почему гиперперсонализация важна для бизнеса

Увеличивает количество лояльных клиентов

Гиперперсонализация в маркетинге помогает бизнесу создавать уникальный опыт для каждого клиента. Это усиливает чувство значимости и повышает вероятность, что клиенты вернутся. Например, Starbucks предлагает персонализированные скидки через свое приложение, анализируя предпочтения покупателя. Постоянные клиенты получают уведомления о любимых напитках или промоакциях, что усиливает их привязанность к бренду. Лояльность также растет благодаря тому, что бренд демонстрирует внимание к индивидуальным запросам. Клиенты чувствуют себя особенными, что снижает вероятность их ухода к конкурентам. Такой подход помогает выстраивать долгосрочные отношения, где покупатели регулярно возвращаются и рекомендуют бренд другим.

Растит продажи

Гиперперсонализация позволяет увеличить объем продаж за счет предложения релевантных товаров или услуг. Например, Amazon использует алгоритмы, чтобы рекомендовать продукты, которые дополняют уже купленные. Это мотивирует клиентов добавлять дополнительные товары в корзину. Другие компании, такие как Nike, предлагают покупателям кастомизацию товаров, что стимулирует спрос. Персонализированные предложения, основанные на предпочтениях и истории покупок, увеличивают вероятность покупки, так как они показывают нужные товары в подходящий момент. Результат — рост среднего чека и повышение общей конверсии.

Улучшает клиентский опыт

Персонализированный клиентский опыт снижает трения при взаимодействии с брендом. Spotify создает плейлисты на основе предпочтений пользователей, что избавляет их от необходимости искать музыку самостоятельно. В e-commerce компании, как ASOS, предлагают подборку товаров на основе предыдущих покупок и предпочтений, делая процесс покупки быстрее и удобнее. Гиперперсонализация упрощает выбор, экономит время и снижает вероятность разочарования. Чем удобнее и приятнее взаимодействие, тем выше удовлетворенность клиентов. Это напрямую влияет на готовность пользователей оставлять положительные отзывы и продолжать взаимодействие с брендом.

Упрощает маркетинговые операции

Гиперперсонализация в маркетинге снижает сложность управления кампаниями. Инструменты автоматизации позволяют сегментировать аудиторию и отправлять сообщения в нужный момент, без вмешательства менеджера. Например, системы автоматизации маркетинга вроде Carrot quest автоматически подбирают релевантные предложения на основе данных о клиентах. Это уменьшает трудозатраты маркетологов и ускоряет запуск кампаний. Вместо массовых рассылок, маркетологи могут фокусироваться на создании более точных сообщений для каждой группы. В результате повышается точность таргетинга, а количество неэффективных взаимодействий снижается. Это помогает экономить ресурсы и быстрее достигать целей.

Как внедрить гиперперсонализацию: 4 этапа

Сбор и анализ данных о клиентах

Первый шаг к гиперперсонализации — это сбор данных о пользователях. Бизнесу важно понимать поведение клиентов: что они покупают, какие страницы посещают, как взаимодействуют с продуктом. Данные могут поступать из разных источников — CRM, платформ автоматизации маркетинга, CDP, онлайн-форм, историй покупок и соцсетей. Чтобы персонализация работала, нужна качественная аналитика. Сначала нужно научиться разделять клиентов на сегменты и определять ключевые паттерны их поведения. Например, клиенты с регулярными покупками требуют одних предложений, а те, кто долго не взаимодействовал, — других. Постоянный анализ данных помогает точно определять потребности и ожидания на каждом этапе взаимодействия. Позже эти данные станут основой для ИИ и его адаптации контента под конкретного пользователя.

Выбор каналов для гиперперсонализации

Правильный выбор каналов — основа успешной стратегии. Не все клиенты одинаково реагируют на один и тот же формат. Кто-то предпочитает электронную почту, кто-то чаще взаимодействует через соцсети или мобильные приложения. Определение наиболее эффективных каналов позволяет бизнесу лучше воздействовать на клиента. Например, push-уведомления будут эффективны для тех, кто активно пользуется мобильным приложением, а персонализированные email-рассылки — для клиентов, привыкших к коммуникации через почту. Гиперперсонализация работает лучше, если сообщения доходят до клиента именно там, где ему удобнее.

Создание персонализированных сообщений

Сообщения должны быть не только адаптированы к предпочтениям клиента, но и вызывать интерес. Гиперперсонализация — это не просто использование имени в письме. Важно учитывать потребности клиента в данный момент и весь контекст общения. Например, вместо общих предложений и акций, доставка продуктов может отправить напоминание о наличии любимых товаров на складе в то время дня, когда клиент обычно оформляет заказ. Тон и стиль общения тоже важны — для каждого отдельного клиента можно использовать свой подход, чтобы пользователь чувствовал, что его потребности действительно учитываются.

Использование инструментов для гиперперсонализации

Технологии играют ключевую роль в гиперперсонализации. Инструменты, такие как системы автоматизации маркетинга и CRM, помогают собирать данные и применять их в реальном времени. А ИИ и машинное обучение могут анализировать большие объемы информации и предсказывать поведение клиентов. Также используются платформы для персонализированных рекомендаций, email-маркетинга и управления клиентским опытом. Важно выбрать те инструменты, которые интегрируются с существующими системами и процессами компании. 

Преимущества гиперперсонализации

Повышение эффективности маркетинговых кампаний

С гиперперсонализацией вместо массовых рассылок, которые многие игнорируют и считают спамом, пользователи получают персонализированные сообщения. Можно отправлять максимально релевантные сообщения каждому клиенту. Это повышает конверсию и отклик на кампании. 

Например, предложение, основанное на прошлых покупках или интересах, больше мотивирует к действию. Более точные прогнозы поведения клиентов также помогают выбрать подходящее время для отправки сообщений, что повышает их эффективность. В итоге маркетинг работает точнее, а ресурсы тратятся только на нужные диалоги.

Сокращение затрат на маркетинг

Когда компании знают, чего хотят их клиенты, они не тратят бюджет на лишние рекламные активности. Гиперперсонализация позволяет оптимизировать расходы, фокусируясь на клиентах с наибольшим потенциалом. Это снижает затраты на рекламные показы и уменьшает объем ненужных рассылок. Также сокращается время на планирование кампаний — автоматизированные системы и алгоритмы делают многие процессы быстрее. Все это помогает бизнесу разумнее использовать бюджет и повысить отдачу от маркетинговых вложений.

Улучшение репутации бренда

Персонализированный подход показывает заботу о клиентах и положительно сказывается на имидже компании. Когда пользователи видят, что бизнес понимает их потребности и предлагает актуальные решения, они больше доверяют бренду. Такой опыт повышает лояльность и формирует позитивные ассоциации. Чем больше положительных взаимодействий с брендом, тем выше вероятность, что клиенты будут рекомендовать его другим и делиться своим опытом.

Частые вопросы