Amazon генерирует 35% продаж благодаря персонализации. Теперь эти технологии доступны любому бизнесу. Создайте систему персональных предложений без программистов и больших бюджетов.
Персонализация – один из ключевых трендов в современном маркетинге. Даже небольшой бизнес может внедрить персонализацию при помощи доступных инструментов ИИ и увеличить конверсию рассылок на 50–100%.
35% продаж генерируется системой рекомендаций
72% клиентов ожидают персонального подхода
80% покупателей чаще покупают у персонализированных брендов
+29% открываемость и +41% кликабельность
Первый шаг к персонализированному предложению – разбить вашу аудиторию на сегменты. Группируйте клиентов по схожим признакам: частоте покупок, среднему чеку, интересам.
ChatGPT способен быстро проанализировать данные или помочь с идеями сегментов. Опишите ему вашу ситуацию, и он предложит варианты группировки клиентов.
Пример: "Кто может заинтересоваться новым кормом для питомцев?" → "эко-сознательные владельцы животных", "покупатели премиум-сегмента"
Используйте готовые скрипты Python для автоматической сегментации. Загрузите данные о клиентах – модель разобьет их на кластеры.
Типичные сегменты: VIP-клиенты, редкие покупатели, любители скидок, постоянные клиенты
💡 Совет: Не стремитесь к идеальной сегментации с первого раза. Даже деление на 2–3 группы лучше, чем отсутствие персонализации.
Выделив ключевые сегменты, придумайте персональное торговое предложение для каждой группы. Поставьте себя на место клиентов: что им нужно, какие у них мотивации?
Как Amazon показывает "Вам может понравиться", предлагайте каждому сегменту свой набор товаров или услуг на основе истории покупок.
Используйте данные о поведении: неактивным клиентам – персональные скидки, VIP-клиентам – эксклюзивные бонусы за лояльность.
Персонализируйте не только контент, но и канал доставки: одному сегменту – email, другому – мессенджеры, в зависимости от активности.
🚀 Генерация контента: Используйте ChatGPT для создания текстов писем под разные сегменты. Запрос: "Придумай письмо для молодых мам с акцентом на экономию времени"
Внедрив персонализированные предложения, проверьте их эффективность. Разделите аудиторию и отправьте разные варианты: стандартный и персонализированный.
Основная метрика – конверсия (покупки, регистрации). Дополнительно: открываемость писем и CTR.
Результат HubSpot: AI-рассылка дала +30% к открываемости и +50% к кликам
Разбейте список контактов случайно на две части (50/50). Группы должны быть достаточно крупными для статистической значимости.
Группе A – стандартное письмо, группе B – персонализированное. Меняйте только подход к персонализации, остальное держите одинаковым.
📊 Статистика: 92% компаний, персонализирующих email-кампании, отмечают рост конверсии. Если разницы нет – корректируйте сегментацию и тестируйте снова.
За $20/месяц получите "карманного маркетолога" для создания сегментов, текстов писем и идей акций
Mailchimp, SendPulse внедряют ИИ для выбора времени отправки и персонализации контента
Обезличивайте данные при работе с публичными ИИ. Используйте ID вместо имен для сегментации
Даже простое обращение по имени или рекомендация дополняющего товара лучше полного отсутствия персонализации
Персонализация ощутимо повышает результаты. ИИ делает её доступной для малого бизнеса. Начните понимать своих клиентов в лицо и создавайте индивидуальные предложения.
Эксперт рассказывает о том, как персонализированный подход становится «суперсилой» бизнеса в эпоху искусственного интеллекта, и приводит реальные примеры трансформации клиентского опыта.
Разделите клиентов на 3-5 сегментов с помощью ChatGPT или готовых инструментов
⏱️ Время: 30-45 минут
Разработайте уникальные предложения для каждого сегмента клиентов
⏱️ Время: 45-60 минут
Сравните персонализированные и стандартные email-рассылки
⏱️ Время: 60-90 минут на настройку
Увеличение конверсии email-рассылок на 50-100%
Вы получите систему персонализированных предложений, которая автоматически подстраивается под каждый сегмент клиентов, повышая открываемость писем, кликабельность и продажи.
Импортируйте CSV → выделите признаки → запустите сегментацию → создайте офферы → распределите A/B → экспортируйте файлы.
Загрузите CSV с колонками: id, email (опц.) и числовыми признаками (recency_days, frequency, monetary и т.п.). Данные обрабатываются локально в браузере. Рекомендуем обезличить данные.
Выберите 2–5 числовых признаков (не выбирайте ID/email), укажите число сегментов и нажмите «Сегментировать». z‑средние: 0 — среднее, >0 — выше среднего, <0 — ниже.
recency_days — меньше лучше (давность),frequency — больше лучше (частота),monetary — больше лучше (ценность). Не выбирайте ID/email.