Не трать бюджет на догадки. Настрой модели на поведение пользователей: какие страницы посещают, что добавляют в корзину, на каком шаге уходят. На основе этих данных система сама подбирает формат, канал и момент показа. Это сокращает стоимость лида на 23–30% уже в первый месяц.
Перестань делать рассылки вручную. Пусть алгоритмы сегментируют аудиторию, выбирают время отправки и формулируют заголовки, которые кликают. В среднем открываемость писем растет на 45%, CTR – на 32%. Всё тестируется автоматически – без участия маркетолога.
Не держи отдел аналитики в перегрузе. Настрой автоматическую воронку: система отслеживает каждый этап – от первого касания до повторной покупки, считает CPL, CAC и CLTV. Отчет по кампаниям собирается за секунды, ошибки исключены, решения принимаются быстрее.
И не забудь про ретаргетинг. Обучающиеся алгоритмы подбирают рекламу, учитывая прошлые действия пользователя и вероятность покупки. Это экономит до 40% бюджета на возврат клиентов, особенно в e-commerce и B2C-сервисах.
Как с помощью ИИ автоматизировать сегментацию аудитории для персонализированных рассылок
Сразу подключай модели машинного обучения, чтобы обрабатывать поведенческие данные пользователей: частоту покупок, время визитов, интерес к конкретным категориям. Не разбивай сегменты вручную – алгоритмы кластеризации (например, k-means или DBSCAN) с этим справятся быстрее и точнее.
Собирай данные из CRM, сайта, e-mail платформ и соцсетей в одну систему. Затем обучай модель, чтобы она находила скрытые закономерности: кто склонен реагировать на скидки, кто предпочитает премиум, а кто реагирует только на срочные предложения.
Что использовать
AutoML-платформы (например, DataRobot, Google Vertex AI) автоматически подбирают алгоритмы под твои данные – без участия аналитика. Это удобно, если нет своей дата-команды.
Look-alike сегментация помогает находить аудиторию, похожую на тех, кто уже хорошо конвертируется. Алгоритмы оценивают сотни признаков, включая устройства, источники трафика, длину сессий и поведение в письмах.
Что давать в рассылках
Не отправляй всем одно и то же. Тем, кто часто покупает – предложения по подписке или рекомендации на основе истории заказов. Тем, кто только изучает – подборки статей, гайды и сравнительные таблицы. Тем, кто редко заходит – акционные предложения с ограниченным сроком. Все это настраивается через триггерные сценарии, привязанные к сегменту.
При правильно настроенной системе open rate вырастает на 20–40%, а CTR – до 3 раз по сравнению с обычными рассылками. Главное – не пытайся угадывать, кто есть кто. Пусть за тебя решает модель.
Какие инструменты на базе ИИ помогают оптимизировать рекламные бюджеты в реальном времени
Начни с подключения Google Ads Smart Bidding – эта система анализирует сотни сигналов за доли секунды и выставляет ставки так, чтобы привести целевого пользователя с минимальными затратами. Особенно полезно при большом объёме трафика и наличии исторических данных по конверсиям.
Используй платформы, вроде Adzooma и Revealbot. Они подключаются к рекламным аккаунтам и автоматически перераспределяют бюджет между объявлениями и кампаниями, которые показывают лучшие результаты. Это позволяет не сливать деньги на то, что не работает.
Meta Advantage+ выбирает креативы, аудитории и размещения без участия человека. Система сама отключает неэффективные варианты и усиливает лучшие, обновляя ставки по мере изменения ситуации.
Также обрати внимание на алгоритмы в Criteo. Они в реальном времени определяют, какой товар и по какой цене стоит показать конкретному пользователю, чтобы он купил. Это особенно ценно для e-commerce с широкой витриной.
Если работаешь с большим количеством данных, стоит настроить автоматизированные правила в Google Sheets через Supermetrics и скрипты на Apps Script. Это даст контроль над тем, где и когда перераспределяется бюджет, с учётом KPI и прогноза трафика.
Не полагайся на одно решение. Комбинируй разные подходы и обязательно проверяй, как ведут себя алгоритмы – иногда ручная корректировка всё ещё нужна, особенно при резких изменениях спроса или аукционов.