Гиперперсонализация — это подход в маркетинге, при котором бизнес с помощью технологий анализирует поведение пользователя и формирует уникальные предложения под текущий контекст. Как им правильно пользоваться расскажем в статье.
Разобраться в теме помогли:
- Андрей Муратов, управляющий партнёр аналитической компании Coffee Analytics.
- Олег Овчинников, серийный предприниматель, основатель проекта по продвижению и автоматизации бизнеса Lenaro.
МультиТрекинг
считает звонки, заявки и письма с рекламы
показывает, с каких объявлений приходят клиенты
помогает оптимизировать рекламу
Как алгоритмы угадывают наши желания
Представьте: вы сидите на работе и хотите заказать доставку обеда в офис. Приложение предлагает взять ещё и зонт: вечером ожидается дождь, а у вас куплены билеты в кино. Так работает гиперперсонализация.
Понятие относительно новое, и строгого книжного определения у него пока нет. Но чаще всего его связывают с предиктивным маркетингом — когда бизнес предугадывает желание и поведение клиента. Это уже не просто обращение по имени в письме, а подсказки такого рода, как в примере выше с зонтом. Приложение учло обстоятельства: погоду и планы пойти в кино, предложив решение, о котором пользователь бы сам не догадался.
С одной стороны это может немного пугать, с другой — многим нравится, когда бренды понимают их потребности и предпочтения. Теперь это новая реальность маркетинга: индивидуальные предложения пробивают баннерную слепоту и помогают выделиться среди рекламного шума.
Вот что гиперперсонализация даёт бизнесу:
- Повышается вовлечённость.
- Растёт конверсия.
- Увеличивается средний чек.
- Повышается лояльность.
- Оптимизируются маркетинговые расходы.
На инструменты гиперперсонализации, безусловно, придётся потратиться, но это того стоит — в будущем они окупятся с лихвой.
Чем гиперперсонализация отличается от обычной персонализации: важный нюанс
По сути, они решают одну задачу — адаптировать сервис или контент под пользователя, но делают это на разном уровне глубины анализа данных и сложности. Классическая персонализация группирует аудиторию по общим признакам: демография, пол, гео. Гиперперсонализация учитывает поведение, интересы и контекст каждого пользователя и создаёт уникальный опыт.
Иными словами, при гиперперсонализации каждый человек становится отдельным сегментом.
Как используют гиперперсонализацию в маркетинге: разбираем на примерах
Email-маркетинг: письма под конкретного пользователя. Алгоритмы формируют индивидуальные сообщения, исходя из истории просмотров, покупок и т. д. Внутри платформ с данными настраивают шаблоны с переменными блоками: при генерации письма подставляются товары и тексты под конкретного клиента. Так больше шансов, что его откроют, изучат и не примут за спам.
Сайты и приложения: динамический контент и рекомендации. Тексты, иллюстрации и предложения меняются в зависимости от поведения пользователя, его геолокации и даже того, сколько времени он проводит на странице. За счёт этого коммуникация становится точнее, а вероятность отклика — выше.
В ecommerce гиперперсонализация часто используется для товарных рекомендаций. Например, у Ozon и Wildberries главная страница у каждого пользователя выглядит по-разному — с учётом множества сигналов о его интересах. А в приложении «Читай-город» лента подстраивается под любимых авторов и жанры.
Дополнительно такой подход усиливают ИИ-консультанты и чат-боты: они помогают быстрее подобрать релевантные товары и предложения под конкретный запрос человека.
Реклама: гипертаргетинг и персонализированные креативы. Система в реальном времени анализирует поведение пользователя и контекст, в котором он находится, а затем показывает наиболее подходящее объявление. Самый простой пример: баннер с напоминанием о товарах, которые человек оставил в корзине.
По этому принципу Coffee Analytics смогли увеличить возвращаемость клиентов для парка развлечений «Остров Мечты» на 36%. Основой стратегии стало сочетание микросегментации базы по необычным признакам — дню, времени визита, составу чека с определением у выделенных групп доминирующих покупательских драйверов.
В таргете инструменты предиктивной аналитики помогают оценить вероятность покупки и понять, на какие сегменты тратить больше, а какие лучше отключить. В результате рекламу видят только заинтересованные люди, стоимость привлечения снижается. Например, ML-ретаргетинг в фешн-ритейлере Befree за полтора месяца помог сократить расходы на ретаргетинг в Яндекс Директе и повысить конверсию в заказ. Прирост ROMI — 727,54%.
CRM-чат
Пишите клиентам в мессенджеры прямо из CRM
Не теряйте диалоги из WhatsApp, Telegram, Авито, ВКонтакте, Авто.ру и других каналов
Сделки создаются и обновляются автоматически
Как внедрить гиперперсонализацию в бизнес: инструменты и пошаговый план
Шаг 1: собрать и структурировать данные. Собираем информацию о клиентах из всех возможных каналов: CRM, сайт, соцсети, история покупок, платформы автоматизации маркетинга, мессенджеры. Чем её больше, тем точнее гиперперсонализация.
Главный критерий готовности бизнеса к внедрению гиперперсонализации — наличие хотя бы одного оцифрованного канала взаимодействия с клиентом: сайт с аналитикой, CRM или email-рассылки. Если бизнес не фиксирует поведение клиента в принципе, гиперперсонализация невозможна — её просто не из чего строить.
Для старта достаточно четырёх типов данных: контактные данные (email, телефон), история взаимодействий (клики, просмотры, покупки), временны́е метки (когда и как часто клиент появляется) и хотя бы минимальный контекст — откуда пришёл, что смотрел, что купил. Это уже позволяет строить первые персонализированные сценарии.
Оптимально собрать все разрозненные данные в CDP (Customer Data Platform) — платформу управления клиентскими данными. Она формирует единый профиль клиента: демография, гео, поведение, история взаимодействий, реакции на письма, погода, локальные события. Дальше ИИ или ML-алгоритмы непрерывно анализируют эту информацию в реальном времени и выявляют закономерности: когда человек готов к покупке, что его интересует и на какие предложения он откликается лучше. На этой базе система формирует точные рекомендации — с учётом не только текущих, но и вероятных будущих потребностей.
Пример: человек купил билеты в Стамбул → система предлагает подборку прогулочных маршрутов и топовых заведений города.
С внедрением CDP помогают такие платформы автоматизации маркетинга как Mindbox, CleverData, Altcraft Platform, SendPulse, «Андата» и другие.
Модель внедрения персонализации схожа с лестницей зрелости аналитической культуры, описанной в одноимённой книге Карла Андерсона. Ей нужны три типа факторов: исторические данные вширь и вглубь, команда разработки (своя или аутсорс), время на разработку, внедрение и тесты. При готовности компании инвестировать хотя бы 10% от маркетингового бюджета в martech стек, второй и третий вопросы снимаются. Остаётся разобраться с данными.
Для старта потребуется история покупок уникального клиента (по ID: например, почте или номеру телефона), они доступны из любой ERP и CRM-системы. Далее к транзакционным добавятся коммуникационные, поведенческие и иные кастомные данные, полученные из внешнего обогащения.
Чем больше база активных клиентов, тем точнее идти от простых сегментаций к уникальным решениям в реальном времени.
Шаг 2: выбрать цель и инструмент. Сначала нужно понять, что именно вы хотите персонализировать: email-рассылки, контент на сайте, рекламу или сценарии поддержки. Это разные задачи, и для каждой нужны свои инструменты. Во многих случаях подойдут готовые платформы, о которых говорили выше.
Ещё один вариант — low-code-сервисы для автоматизации, например n8n или Zapier, а также ИИ-агенты, которые могут самостоятельно выполнять часть задач. Такие инструменты помогают маркетологам не зависеть от ИТ-команды.
Шаг 3: тестировать и оптимизировать стратегии. Гиперперсонализация — процесс, который требует постоянной корректировки. Важно проводить A/B/n-тесты, чтобы понимать, что работает лучше всего. Например, можно сравнить, какие предложения чаще приводят к покупке в зависимости от времени суток или дня недели.
Нужно изначально думать про итерационную игру в долгую. Создавать HADI-циклы* по всем типам экспериментов для вовлечения команды, собирать результаты, делиться внутри и организовывать брейнштормы для следующих раундов гипотез.
Частые вопросы о гиперперсонализации
Сколько стоит внедрить гиперперсонализацию? Диапазон цен здесь большой: от 30 000 ₽ за первый рабочий сценарий до нескольких миллионов за полноценную систему.
На стоимость в первую очередь влияют три вещи:
- Количество источников данных — чем больше нужно связать систем, тем дороже.
- Сложность сценариев — одно письмо после брошенной корзины стоит дешевле, чем многошаговая цепочка с реакцией на поведение пользователя.
- Выбор инструмента — готовая платформа или решение с собственной настройкой.
Для малого бизнеса, по словам Олега Овчинникова, реалистичный старт — 50–150 тыс. ₽ за внедрение двух-трёх сценариев. Если точка приложения выбрана правильно, такой запуск может окупиться за 2–3 месяца.
Андрей Муратов объяснил, из чего складывается стоимость услуг при обращении к готовым решениям — от желаемой скорости движения и размера команды.
На типовом проекте можно ожидать задейстованными 3–4 специалистов: дата инженера, СRM-маркетолога, ИИ-аналитика, DS-разработчика, менеджера проектов. Каждый из них нужен на определённое количество времени в месяц. Проекты персонализации оцениваем в 50–120 часов работы такой команды в месяц. Рейты у агентств отличаются. На бюджет от 200 тыс. ₽ в месяц на такой проект с ML-моделями и планом реализации в 2–4 месяца вполне можно рассчитывать.
Доступна ли гиперперсонализация для малого бизнеса? Раньше сбор и анализ больших данных были доступны в основном крупным компаниям с большими бюджетами и отдельными дата-командами. Но по мере развития технологий гиперперсонализация становится доступнее и для бизнесов любого масштаба. Например, малый бизнес может подключить ИИ к системам сквозной аналитики через API, автоматизировать обработку данных и на этой базе делать более точные предложения.
У готовых инструментов — Mindbox, SendPulse и др. — обычно есть тарифы для среднего и крупного бизнеса.
Для малого бизнеса отлично работает связка: low-code платформа автоматизации + LLM через API (LLM — большая языковая модель вроде ChatGPT; API — способ обращаться к ней из своих программ) + существующая CRM или даже Google Sheets. К примеру, платформу n8n можно развернуть на собственном сервере за $5–10 в месяц, и это уже даст возможность строить сложные сценарии: собирать данные, анализировать поведение через ИИ, генерировать персональные сообщения и отправлять их в нужный канал.
Какие препятствия могут возникнуть при внедрении гиперперсонализации? Главная сложность на старте — качество данных. Например, в базе под одним номером телефона могут числиться десятки записей: члены семьи, старые контакты или вообще посторонние люди. Бывает и так, что CRM ведут нерегулярно: данные заполнены не полностью и не чистились годами. На приведение такой базы в порядок может уйти много времени, и только потом можно переходить к технической части.
Ещё одна проблема — перфекционизм. Иногда компания хочет сразу выстроить идеальную систему: персонализацию по всем каналам, со всеми сценариями и настройками. В итоге внедрение растягивается на месяцы, а результата для бизнеса всё нет. Поэтому разумнее начать с одного сценария, посмотреть на цифры и масштабировать.
Кроме того, гиперперсонализация требует готовности к экспериментам. Придётся тестировать гипотезы, изучать рынок и конкурентов, а иногда — признавать, что часть идей не сработала. Без этого подход не даст заметного эффекта.
У Callibri есть телеграм-канал — присоединяйтесь, чтобы не пропустить свежие кейсы, материалы блога и обновления сервисов.
Нажимая «подписаться», вы соглашаетесь с правилами получения рекламных рассылок
Опубликуйте статью в блоге Callibri
Подойдут материалы про маркетинг, продажи и клиентский сервис