Как ИИ упрощает взаимодействие компании с клиентами?

Сегодня невозможно не слышать об искусственном интеллекте: и потребительские, и деловые СМИ полны новостей о достижениях, новых применениях и крупных бизнес-сделках в этой области. Подспудный и явный посыл таков: компании, которые не включатся в гонку за ИИ, рискуют отстать от более активных конкурентов.

Согласно недавнему исследованию, ИИ стал ключевым приоритетом для руководства 94% компаний. Большинство респондентов относятся к ИИ положительно: 59% — с энтузиазмом, 37% — нейтрально, и только 4% — с недоверием. Опросы среди маркетологов дают ещё более позитивные результаты: 66% считают ИИ критически важным или очень важным для современного маркетинга, а 76% ожидают положительного влияния генеративного ИИ на индустрию маркетинга и рекламы. При этом 88% опрошенных уверены, что ИИ кардинально изменит цифровую рекламу в ближайшие 3–5 лет.

Однако интерес и энтузиазм далеко не всегда переходят в реальные действия. Внедрению ИИ мешают множество факторов: дефицит квалифицированных специалистов, слабая межфункциональная интеграция, недостаток данных, разрозненные ИТ-системы, опасения по поводу безопасности и конфиденциальности, сложности в построении и управлении ИИ-моделями. Среди всех этих барьеров ключевым отличием лидеров в области ИИ является эффективный доступ к данным.

ИИ работает только тогда, когда у него есть доступ к большому количеству качественных и релевантных данных. Один из самых эффективных способов их сбора и организации — использование платформы клиентских данных (Customer Data Platform, CDP). CDP агрегирует и структурирует данные о клиентах — один из самых сложных, но критически важных типов информации, которых часто нет в хранилищах данных (data lakes) или классических системах хранения.

Рассмотрим, как CDP и многоканальные маркетинговые платформы поддерживают типовые сценарии использования ИИ:

• Создание контента

Это одно из самых популярных маркетинговых применений ИИ. Хотя немногие готовы публиковать сгенерированный контент без проверки, ИИ уже активно используют для поиска идей, проведения исследований и написания черновиков. Эти процессы требуют данных о реакции клиентов на контент — их собирает CDP.

• Чат-боты

Генеративный ИИ может использовать готовый контент (описания товаров, статьи, FAQ) для ответов на запросы клиентов. Такие чат-боты применимы не только в маркетинге, но и в продажах и поддержке. Их обучение требует доступа к истории общения с клиентами — и здесь важна роль CDP, который объединяет разрозненные данные и связывает их с конкретным клиентом.

• Социальные сети

ИИ может взаимодействовать с пользователями в соцсетях, однако контроль человека здесь по-прежнему необходим. Чаще всего ИИ отслеживает упоминания бренда и перенаправляет сообщения нужным специалистам. CDP помогает определить, кто этот клиент, и персонализировать ответ на основе его истории.

• Генерация инсайтов и сегментация

ИИ анализирует данные, выделяя поведенческие паттерны и новые маркетинговые возможности. CDP служит центральным источником клиентских профилей и зачастую включает встроенные аналитические инструменты.

• Предиктивная аналитика и рекомендации

ИИ создает модели, предсказывающие поведение клиентов и формирует персонализированные предложения. CDP может объединять как структурированные, так и неструктурированные данные (например, отзывы, описания товаров), создавая полные клиентские профили.

• Закупка медиа

ИИ может автоматизировать процесс медиапланирования: от подбора аудитории до анализа эффективности. CDP играет ключевую роль, предоставляя данные об аудитории и интеграцию с платформами вроде Google и Meta.

• Оценка и оптимизация кампаний

ИИ анализирует влияние рекламных сообщений и бюджета на продажи и трафик. При наличии нужных данных можно проследить результат до конкретного клиента. CDP предоставляет эти данные и часто включает инструменты аналитики.

• Персонализация

ИИ подставляет персонализированные тексты и изображения в шаблоны, чтобы создавать уникальные сообщения в масштабе. Это требует высокой скорости, качества данных, интеграции и автоматизации — всё это обеспечивает CDP.

• Проектирование кампаний

ИИ способен объединить сегментацию, медиапланирование, контент, рекомендации и чат-ботов в единую кампанию. Некоторые CDP уже предлагают подобные возможности, пусть пока и ограниченные отдельными каналами.

ИИ используется не только в маркетинговых инструментах, но и внутри самих платформ CDP для:

• подключения новых источников данных,
• оптимизации моделей,
• снижения затрат,
• повышения качества данных,
• идентификации клиентов,
• соблюдения норм конфиденциальности,
• создания интеграций с другими системами.

Многие CDP уже предлагают AI-ассистентов в интерфейсе — это не всегда связано с внешними задачами, но говорит о зрелости и технологическом уровне платформы.

Поддержка ИИ требует от CDP некоторых особенно важных функций:

• Подключение источников данных — всегда было узким местом. Сейчас особенно важно, чтобы это происходило быстро и удобно — с помощью решений без кода, визуальных интерфейсов и автоматизации.

• Работа с неструктурированными данными — например, с отзывами, чат-логами и описаниями. CDP должен быстро индексировать такие данные, извлекать сущности и связывать их с клиентами.

• Анонимные пользователи — важно уметь строить профили и отслеживать поведение до момента идентификации клиента.

• Интеграция данных вне клиента — CDP должен уметь связывать клиентские данные с продуктовой информацией и другими внешними источниками.

• Обновление в реальном времени — важна не только доступность профилей, но и возможность оперативно обновлять данные, например, при расчёте новой рекомендации.

• Разработка коннекторов — CDP должен обеспечивать простую интеграцию с внешними системами, желательно — без навыков программирования.

• Безопасность и конфиденциальность — особенно критична при работе с ИИ. CDP должен обеспечивать защиту данных, шифрование, анонимизацию и возможность работы через data clean rooms.

Качественные данные — основа успешного применения ИИ.
CDP помогает устранить барьеры к их использованию: делает данные доступными, структурированными и готовыми к активации. Когда это достигается, ИИ способен выявлять глубокие инсайты и масштабировать персонализацию.
В условиях быстро меняющегося цифрового ландшафта инвестиции в ИИ и стратегии работы с данными становятся не просто трендом, а необходимостью — и залогом устойчивого конкурентного преимущества.

В CDP CleverData Join есть два интеллектуальных помощника, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта, которые разработал департамент корпоративных систем ЛАНИТ.

При создании аудитории можно воспользоваться ИИ-помощником, который предложит оптимальное описание целевой группы. Он подскажет, какие параметры, включая характеристики аудитории и ее поведение, стоит учесть для формирования точного профиля. Например, если маркетологу нужно найти клиентов, которые могут заинтересоваться новым продуктом, ИИ-помощник предложит учитывать социально-демографические характеристики (возраст, доход, место проживания), покупательские предпочтения (интерес к категориям товаров, средний чек), цифровую активность (подписки на блоги, поисковые запросы) и стиль жизни.

Второй ИИ-помощник генерирует тексты для коммуникаций, адаптированные под целевую аудиторию и выбранную тональность. Для составления сообщения достаточно указать тему (например, акцию), целевую аудиторию, тональность (вдохновляющий, дружелюбный, срочный, эксклюзивный и др.) и канал (имейл, пуш, смс). При выборе канала коммуникации система предоставляет адаптированный текст — например, для смс он будет короче и с использованием эмодзи, для имейл-рассылки будет содержать html-теги и большее количество знаков.

Источник: CDP Institute