AI-driven Customer Journey: как ИИ предсказывает путь пользователя до покупки
В маркетинге мы постоянно говорим о воронке, анализируем слабые места и ищем способ провести по ней пользователя. Также мы анализируем результаты стратегии по ключевым показателям воронки, но забываем, что классическая воронка давно перестала отражать реальное поведение пользователей.
Пользователи сегодня перемещаются между каналами привлечения, оставляют цифровые сигналы и предпочитают персонализированное взаимодействие на всех этапах. Чтобы снова научиться понимать аудиторию, нужно освоить AI-инструменты, которые помогут прогнозировать поведение пользователей.
Вероятностные модели для прогнозирования поведения
Современные системы на основе искусственного интеллекта опираются на вероятностные модели. Это модели, которые описывают процессы и явления, основываясь на их случайном и непредсказуемом характере. В машинном обучении используется вероятностный подход, с помощью которого можно:
Прогнозировать;
Управлять рисками;
Оптимизировать.
LLM-модели могут интерпретировать сложный контекст. Например, они умеют анализировать текстовые запросы, поведенческие паттерны, реакцию на контент. LLM учится понимать мотивацию и намерения пользователя, а на основании этих данных модель дает рекомендации для следующего шага в реальном времени.
Трансформация классической воронки продаж
С использованием ML и LLM статичная традиционная воронка превращается в динамическую, формируемую на основе данных.
ML-модели обнаруживают поведенческие паттерны, а LLM помогает адаптировать сценарий под конкретного пользователя.
ИИ-модель анализирует поведение именно вашей аудитории и подсказывает лучший шаг для работы с ней:
Например, модель наблюдает рост вероятности покупки, а затем система генерирует персональный оффер и подбирает оптимальный канал для отправки пользователю (push-уведомление, персонализированная рассылка или сообщение в чате).
При снижении вероятности совершения покупки, модель будет не подталкивать пользователя к покупке, а предлагать сценарии для удержания клиента.
Таким образом, система определяет «состояние» пользователя в реальном времени, а не так, как мы оцениваем его по воронке, фиксируя только касания по этапам без учета digital-сигналов.
Персонализация CJM с помощью AI-инструментов
Кроме того, что искусственный интеллект помогает предсказывать действия пользователей, его можно использовать и для персонализации пользовательского пути:
LLM-модель адаптирует сообщения и создает релевантный для пользователя контент, подбирает идеальное расписание отправки сообщений.
ML помогает прогнозировать следующий шаг для того, чтобы предложить, какое следующее касание должно побудить совершить конверсию.
С помощью этих инструментов появляется возможность отслеживать реакцию пользователя в реальном времени и корректировать шаги в зависимости от реакции сегмента аудитории.
Интеграция с CRM-системой и сквозной аналитикой
Предсказательная модель и динамическая воронка продаж не должны существовать изолированно, поскольку для корректной работы им требуется постоянное пополнение данными.
CRM-система обеспечивает предиктивную модель историей взаимодействия аудитории с компанией, а также предоставляет доступ к профилям клиентов.
Бизнес-аналитика фиксирует и передает поведение пользователей — клики, посещения сайта, совершение конкретных действий.
Предсказательная модель анализирует информацию из этих источников и составляет прогнозы для бизнеса.
Инструменты для внедрения предсказательной модели
Построение собственной ML-инфраструктуры — непростая задача, требующая финансовых и временных ресурсов.
Однако на рынке есть платформы, которые помогают внедрять персонализированные CJM без разработки собственного решения.
Salesforce Einstein
Платформа помогает строить персонализированные воронки взаимодействия с аудиторией:
Генерация персонализированного контента на основе пользовательских данных;
Построение и кастомизация ИИ-ассистентов для CRM-системы;
Развертывание ИИ-инструментов в собственной среде.
Amplitude
Платформа для AI-аналитики и оптимизации бизнеса с учетом пользовательского опыта:
Дашборды для глубокого анализа данных;
Протокол для взаимодействия с языковыми моделями;
ИИ-анализ отзывов и обратной связи пользователей; Транслирование бренда с помощью LLM.
Pega AI
ИИ-платформа для принятия решений на основании энтерпрайз-гибкости:
Сбор всех данных и оптимизация на их основании;
Принятие решений в реальном времени;
Подбор оптимальных каналов и способов коммуникации.
Заключение
AI-driven Customer Journey — это шаг к полностью адаптивной модели взаимодействия, где каждый пользователь получает индивидуальный путь на базе вероятностных прогнозов. Внедрение такой системы позволит компании перевести конверсии на новый уровень, а также оперативно работать с оттоком и удержанием. Пока динамичные воронки не стали обыденностью, не упускайте способ выделиться среди конкурентов.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании