Исследования McKinsey установили, что компании, преуспевающие в персонализации, получают на 40% больше дохода от этой деятельности, чем среднестатистические игроки. Анализ больших данных (Big Data) в связке с искусственным интеллектом (ИИ) позволяет сегментировать аудиторию и создавать по-настоящему персонализированные предложения, которые трансформируют разовых покупателей в преданных клиентов. Как это работает на практике, и какие результаты можно ожидать, рассказывает руководитель компании WakeApp Эдуард Лебедев.
Что такое Big Data в маркетинге и зачем они нужны?
По данным на июнь 2025 года, на рынке интернет-рекламы растет использование Big Data. Некоторые участники отрасли отмечают рост в пять раз по сравнению с прошлым годом. Число рекламных кампаний с применением больших данных составило 32% от общей доли рынка. Это на 7% больше, чем за аналогичный период 2024 года (25%).
Big Data – это огромные объемы информации, которую каждый день генерируют современные потребители: история покупок, просмотры товаров, клики на сайте, время, проведенное в приложении, данные из соцсетей и многое другое. Эти данные, собранные из различных источников, позволяют понять, кто клиент, а также выявить скрытые закономерности в его поведении, которые раньше были недоступны для анализа.
Традиционная сегментация, которая основана на демографии или географии, уже не дает полной картины. Поведенческая сегментация, которая учитывает реальные действия пользователя, стала шагом вперед, но настоящий прорыв обеспечивает искусственный интеллект.
Роль искусственного интеллекта в работе с данными и сегментацией
Доля компаний в мире, которые используют ИИ, с 2017 по 2024 год выросла более чем в два раза: с 20% до 55%. При этом в 2024 году 63% предприятий, которые внедрили ИИ в свой бизнес, отметили, что это увеличило их выручку.
ИИ способен обрабатывать большие массивы информации быстрее и точнее человека, выявляя неочевидные связи и закономерности. Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети позволяют автоматизировать процессы сегментации и персонализации.
Мы научились предугадывать, что клиент хочет купить еще до того, как он сам это понял. Это достигается за счет анализа миллионов неявных сигналов, которые мы получаем каждый день.
Практическое применение: кейсы от Эдуарда Лебедева
Приведу несколько примеров из практики. Компания в сфере e-commerce столкнулась с проблемой высокого процента брошенных корзин и низкой конверсии при общих рассылках. Мы внедрили ML-алгоритмы, которые анализируют историю просмотров и покупок, что позволило создавать динамические рекомендации товаров на сайте и в email-рассылках. По итогам мы добились повышения конверсии на 10% и среднего чека на 8%, а процент брошенных корзин снизился.
Еще один пример. Для предприятия в сфере SaaS-сервисов мы использовали поведенческую сегментацию с помощью ИИ для удержания клиентов. Анализ позволил выявить группы клиентов с разным уровнем вовлеченности и риска оттока.
Мы разработали персонализированные стратегии: обучающие вебинары для новичков, специальные предложения для лояльных клиентов и реактивационные кампании для тех, кто перестал пользоваться услугой. Это помогло снизить отток клиентов на 12%.
ИИ позволил нам разделить клиентов на группы и понять их «боль», их истинные потребности. Теперь мы говорим с каждым на его языке, предлагая то, что ему действительно нужно.
В одном из проектов в сфере ритейла мы применили предиктивную аналитику для проактивного маркетинга. ИИ прогнозирует вероятность покупки конкретным клиентом в определенный момент. Это позволило запускать таргетированные предложения в самый подходящий момент.
Мы перешли от реактивного маркетинга к проактивному, опережая желания клиентов благодаря глубокому анализу данных. Это повысило ROI маркетинговых кампаний на 16%.
Этика и будущее Big Data & ИИ в маркетинге
Вопреки всем преимуществам, использование Big Data и ИИ поднимает вопросы этики и безопасности. Необходимо обеспечить защиту персональных данных клиентов и избегать предвзятости алгоритмов. Но будущее за этими технологиями: генеративный ИИ для создания контента, гиперперсонализация и предсказательный маркетинг уже работают. Грамотное использование этих инструментов, как показывает мой опыт, позволяет лучше понимать клиентов и строить с ними доверительные отношения, которые основаны на персонализированном подходе.