Прочитайте краткую версию с помощью
Маркетинговая автоматизация традиционно была сосредоточена на выполнении заранее определенных решений в масштабе. Маркетологи решают, какие кампании запускать, на какие аудитории ориентироваться, какие сообщения отправлять и как должны развиваться пути клиентов. Технологии берут на себя исполнение.
Но что происходит, когда эти решения должны меняться для каждого клиента при каждом взаимодействии?
Один клиент может подходить под критерии нескольких кампаний, по-разному реагировать на разные сообщения и проходить через свой жизненный цикл такими путями, которые невозможно полностью предусмотреть заранее. Умножьте эти возможности на миллионы клиентов, каналов и взаимодействий, и сложность быстро превысит то, с чем маркетологи могут разумно справиться с помощью ручных правил и рабочих процессов.
Однако масштаб — это лишь часть проблемы. Большинство решений по взаимодействию сегодня настраиваются заранее, основываясь на исторических данных о поведении и предположениях о том, как клиенты будут реагировать. К моменту взаимодействия эти предположения могут уже не отражать текущие намерения клиента.
Следовательно, задача состоит не просто в автоматизации и выполнении большего количества кампаний. Задача заключается в принятии решений в режиме реального времени, основываясь на том, что наиболее актуально для клиента в данный момент.
Именно здесь на помощь приходят агенты принятия решений CleverAI™. Они привносят автономное, ориентированное на цели принятие решений во взаимодействие с клиентами, принимая решения на индивидуальном уровне и постоянно обучаясь на основе взаимодействий и результатов клиентов — и все это в рамках целей и ограничений, определенных маркетологом.
Результатом является переход от управления кампаниями и путями к управлению результатами, где интеллект направляет решения, которые приближают каждого клиента к желаемой цели.
Проблема принятия решений: почему традиционной оптимизации больше недостаточно
Рассмотрим типичный бренд электронной коммерции, готовящийся к крупной распродаже.
Маркетинговая команда планирует все: кампании для раннего доступа, новинки, бесплатную доставку, ограниченные по времени предложения и восстановление корзины. Каждая кампания имеет несколько креативных вариантов, и разработаны различные пути, чтобы перевести покупателей от просмотра к покупке.
Но покупатели не следуют плану. Один покупатель может отреагировать на ранний доступ, другой — на бесплатную доставку, а третий может быть готов к покупке без каких-либо дополнительных стимулов. Тот, кому вчера нужно было ознакомление с продуктом, сегодня может быть готов к конверсии.
Традиционное управление кампаниями и оптимизация могут решить часть этой сложности, но три ограничения становятся все более очевидными, когда бренды пытаются обеспечить персонализацию 1:1 в режиме реального времени:
1. Приоритеты кампаний в значительной степени предопределены. Когда клиенты соответствуют критериям нескольких кампаний, фиксированные графики и правила приоритетности часто определяют, какие кампании получат место для сообщений, а не то, что наиболее актуально для каждого отдельного человека.
2. Выигрышный вариант сообщения отправляется всем. A/B-тестирование может определить наиболее эффективный креатив для аудитории или сегмента, но этот победитель может не быть самым эффективным вариантом для каждого отдельного человека.
3. Ожидается, что клиенты будут следовать заранее определенным путям взаимодействия. Пути жизненного цикла предписывают последовательность сообщений и действий, даже если намерения, поведение и готовность клиента к конверсии продолжают меняться.
Представляем агентов принятия решений CleverAI™: интеллект за каждым взаимодействием
Агенты принятия решений CleverAI™ внедряют принципиально иной подход: вместо автоматизации заранее определенных решений они определяют наиболее актуальное действие для каждого клиента в данный момент для достижения определенной бизнес-цели.
Используя ИИ и обучение с подкреплением, эти агенты оценивают доступные варианты взаимодействия, принимают решения 1:1 и постоянно обучаются на основе взаимодействий и результатов клиентов. Маркетологи определяют бизнес-цели, стратегию и ограничения, а агенты определяют, какие действия с наибольшей вероятностью приблизят каждого клиента к желаемому результату.
Мы представляем три типа агентов принятия решений, каждый из которых решает отдельную задачу на протяжении жизненного цикла взаимодействия с клиентом.
1. Агенты принятия решений по кампаниям: определяют наиболее актуальную кампанию для каждого клиента
Клиенты редко подходят под критерии только одной кампании.
Клиент банка может одновременно иметь право на обновление кредитной карты, предварительно одобренный персональный кредит, инвестиционный продукт и страховое предложение. Покупатель электронной коммерции может иметь право на ранний доступ к распродаже, бесплатную доставку, рекомендацию продукта и ограниченную по времени акцию.
Но внимание клиентов ограничено, а у брендов есть лимиты частоты, которые ограничивают количество доставляемых сообщений. Поскольку традиционная приоритизация кампаний опирается на фиксированные графики или определенные бизнесом приоритеты, кампании, запланированные к отправке первыми, получают место для сообщений независимо от того, являются ли они наиболее актуальными для отдельного клиента, способными стимулировать действие.
Агенты принятия решений по кампаниям CleverAI™ меняют этот подход. Они оценивают и ранжируют подходящие кампании, связанные с конкретной целью, используя исторический контекст каждого клиента и его текущие намерения, чтобы определить, какая кампания должна иметь приоритет — и все это с соблюдением лимитов частоты и приоритетов, определенных маркетологом.
Таким образом, во время мегараспродажи в электронной коммерции лояльный, ценный покупатель может получить кампанию VIP-раннего доступа, впервые совершающий покупки клиент, который все еще изучает ассортимент, может получить кампанию с бесплатной доставкой, а другому покупателю может быть лучше предложена акция на конкретный продукт.
Все три покупателя могут подходить под критерии одних и тех же кампаний, но агент может расставить приоритеты для разных кампаний для разных пользователей, основываясь на том, что с наибольшей вероятностью приведет к определенной цели покупки.
2. Агенты принятия решений по вариантам: определяют лучший вариант в рамках кампании для каждого клиента
Даже когда маркетологи определяют правильную кампанию, остается еще одно решение: что именно должна говорить эта кампания?
Рассмотрим кампанию по восстановлению брошенной корзины. Один покупатель может отреагировать на напоминание о товарах, оставленных в корзине, другой — на ограниченное по времени предложение, в то время как третьего могут мотивировать преимущества продукта или социальное доказательство.
Традиционное A/B-тестирование может определить, какой вариант работает лучше всего в рамках сегмента. Но выигрышный вариант для большинства может не быть самым эффективным для каждого отдельного человека. Другими словами, сообщение может выиграть A/B-тест и все равно остаться неправильным сообщением для конкретного клиента.
Агенты принятия решений по вариантам CleverAI™ оптимизируют принятие решений от уровня победителей сегмента до индивидуального уровня. В рамках кампании агент оценивает доступные варианты сообщений и выбирает тот, который с наибольшей вероятностью приведет к желаемому результату для каждого пользователя.
3. Агенты принятия решений по жизненному циклу: определяют следующее лучшее действие для каждого клиента
Взаимодействие с клиентом не заканчивается выбором правильной кампании или сообщения. Следующая задача — решить, как взаимодействия должны развиваться с течением времени.
Рассмотрим стриминговую платформу, пытающуюся превратить бесплатных зрителей в платных подписчиков. Обычный путь обновления может отправлять каждому бесплатному пользователю одну и ту же последовательность: рекомендацию премиум-контента, сообщение о преимуществах подписки и ограниченное по времени предложение об обновлении.
Но разные зрители могут проявлять намерение оформить подписку по-разному. Один зритель может изучать премиальный контент, но все еще нуждаться в дополнительной информации о преимуществах подписки. Другой может смотреть часто и уже демонстрировать сильное намерение обновиться.
Агенты принятия решений CleverAI™ Lifecycle Decisioning Agents разработаны для того, чтобы справляться с этой сложностью. Используя исторический контекст клиента и актуальные намерения, они определяют наилучшее следующее действие по вовлечению для каждого человека, включая сообщение, канал, время и последовательность, для достижения определенной цели жизненного цикла.
Для первого зрителя это может быть приоритезация поиска контента и информирования о подписке, в то время как для второго это может означать переход непосредственно к подходящему предложению подписки, минуя ненужные этапы подогрева. По мере того как каждый зритель взаимодействует с платформой, агент переоценивает следующее действие.
Таким образом, путь больше не определяется исключительно фиксированной последовательностью, а развивается на основе меняющихся намерений каждого клиента.
Что лежит в основе агентов принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents?
Агенты принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents являются частью ИИ-нативной архитектуры CleverTap, где данные клиентов, аналитика, принятие решений и реализация вовлечения работают вместе как единая взаимосвязанная система. Это позволяет агентам использовать исторический контекст клиента и актуальные поведенческие сигналы для принятия решений на индивидуальном уровне.
Затем платформа переводит эти решения в релевантный клиентский опыт, пока момент по-прежнему важен, обеспечивая живую персонализацию 1:1 в масштабе.
Автономное принятие решений 1:1 в реальном времени
Вместо того чтобы полагаться исключительно на предопределенные приоритеты кампаний, персонализацию для сегмента или фиксированные маршруты пути, агенты принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents оценивают доступные варианты вовлечения для каждого клиента.
Решение зависит от сферы ответственности агента — будь то выбор кампании, выбор варианта сообщения или определение наилучшего следующего действия по вовлечению. Неизменным остается одно: принятие наиболее релевантного решения для каждого отдельного человека в соответствии с бизнес-целью.
Обучение с подкреплением
Традиционная оптимизация кампаний часто следует циклу: запуск, тестирование, анализ и применение полученных знаний к последующим кампаниям. Хотя этот процесс эффективен, он требует регулярного ручного вмешательства, а инсайты могут устаревать по мере изменения поведения клиентов.
Агенты принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents используют обучение с подкреплением, чтобы сделать оптимизацию непрерывной.
Маркетологи определяют бизнес-цель и сигналы, которые указывают на приближение к ней или удаление от нее. Например, в случае конверсии в электронной коммерции покупка может представлять собой положительный результат, в то время как отписка или удаление приложения могут представлять собой отрицательный сигнал.
Агенты учатся на основе наблюдаемых взаимодействий и результатов, используя эту обратную связь для улучшения последующих решений. Таким образом, вместо того чтобы рассматривать оптимизацию как отдельное действие после проведения кампании, обучение становится неотъемлемой частью процесса принятия решений.
Защитные механизмы, определяемые маркетологом
В условиях автономного принятия решений возникает важный вопрос: как маркетологи сохраняют контроль?
С агентами принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents маркетологи сохраняют стратегический контроль, определяя бизнес-результаты и границы, в рамках которых работает ИИ. В зависимости от агента эти элементы управления включают в себя бизнес-цели, подходящие кампании и варианты сообщений, лимиты частоты, настройки режима «не беспокоить», параметры исследования и контрольные группы.
Это позволяет маркетологам делегировать сложность принятия решений, не теряя контроля над бизнес-целями и границами вовлечения. Это освобождает маркетологов от настройки операционных сложностей и позволяет сосредоточиться на определении результатов, разработке привлекательных вариантов сообщений, установлении надлежащих защитных механизмов и оценке эффективности.
Следующая эволюция вовлечения клиентов основана на принятии решений
Вовлечение клиентов прошло путь от ручных кампаний до автоматизированных путей и оптимизации с помощью ИИ. Следующая эволюция — это автономное принятие решений, где искусственный интеллект не просто помогает маркетологам быстрее принимать решения, а определяет наиболее релевантное действие для каждого человека.
Агенты принятия решений CleverAI™ Decisioning Agents воплощают этот сдвиг в жизнь, делая процесс принятия решений непрерывным, индивидуальным (1:1) и связанным с бизнес-результатами.
Для маркетологов это представляет собой фундаментальное изменение в том, как управляется вовлечение. Вместо того чтобы заранее определять каждый приоритет кампании, выбор сообщения и шаг пути, они могут сосредоточиться на результатах, которых хотят достичь, в то время как ИИ определяет, как лучше всего подвести каждого клиента к этим целям.
Будущее вовлечения клиентов заключается не в управлении большим количеством кампаний. Оно заключается в том, чтобы каждое решение имело значение.
Обеспечьте живую персонализацию 1:1, которая повышает ценность клиента на протяжении всего жизненного цикла (LTV)
Лояльность клиентов формируется тогда, когда вовлечение идет в ногу с меняющимися потребностями и поведением. С помощью ИИ-нативной платформы управления удержанием клиентов CleverTap, работающей на базе CleverAI™, вы задаете цели и защитные механизмы, в то время как прошлый контекст, актуальные намерения и принятие решений ИИ обеспечивают живую персонализацию 1:1. Каждый результат определяет следующее решение, помогая сдерживать отток и максимизировать ценность клиента на протяжении всего жизненного цикла.
Опубликовано 11 ноября 2026 г.
