Основные выводы
На саммите Activate Summit 2026 лидеры компаний Travelex и Contentsquare поделились опытом формирования стратегий лояльности с учетом ИИ, клиентских данных и меняющегося поведения потребителей. Их опыт указывает на пять приоритетов для маркетологов:
- ИИ упрощает клиентам сравнение продуктов, что повышает важность дифференциации и лояльности клиентов.
- Чистые, взаимосвязанные данные о клиентах — это фундамент для персонализации, маркетинга жизненного цикла и ИИ.
- Программы лояльности приносят лучшие результаты, если они запускаются с четким ценностным предложением и развиваются на основе обратной связи от клиентов.
- Индивидуальная персонализация остается стремлением для большинства организаций из-за сложности данных и операционных процессов.
- Долгосрочную лояльность следует измерять через пожизненную ценность клиента (CLV), а не только через метрики кампаний.
ИИ делает продукты легче копируемыми, а внимание клиентов — труднее завоевываемым. В то же время он дает потребителям лучшие инструменты для сравнения цен, оценки альтернатив и смены бренда с минимальными усилиями. В результате лояльность стала одним из немногих устойчивых конкурентных преимуществ, которые компании все еще могут создать.
Это стало центральной темой дискуссии с участием Криса Фроста, руководителя отдела продуктов Travelex, Даниэля Агудело, старшего менеджера по маркетинговым операциям Contentsquare, и Клэр Дэнси из Iterable. Хотя Travelex работает с потребителями, а Contentsquare — с корпоративными клиентами, обе организации пришли к одному и тому же выводу: ИИ повышает планку качества обслуживания клиентов, но только тогда, когда базовые данные, продукты и операционная модель уже сильны.
Дискуссия вышла за рамки программ лояльности и функций ИИ. Вместо этого она сосредоточилась на работе, которую организации часто упускают из виду: создании фундамента данных о клиентах, установлении реалистичных ожиданий в отношении персонализации и разработке опыта, который дает клиентам повод вернуться.
Примечание редактора: Посмотрите полную сессию саммита Activate Summit 2026 «Переосмысление лояльности в эпоху ИИ» по запросу.
ИИ делает лояльность более важной, а не менее
ИИ дает маркетологам больше способов персонализировать опыт, автоматизировать взаимодействие и выявлять возможности для работы с клиентами. Он дает клиентам те же преимущества при оценке брендов.
Крис Фрост прямо описал этот сдвиг: «Клиенты сейчас очень близки к идеальному знанию, потому что у них есть инструменты, позволяющие по-настоящему просканировать рынок за считанные секунды».
Он продолжил: «Товарные продукты пострадают от такого сравнения. Там, где у вас есть дифференциация в том, насколько хорошо вы удовлетворяете потребности клиентов, ИИ поможет вам достичь этих клиентов».
Даниэль Агудело подчеркнул еще одну проблему: «Внедряя ИИ-агентов, мы отчасти теряем часть этих данных… задача состоит в том, чтобы начать понимать, как мы можем использовать данные, генерируемые агентами, для продолжения создания опыта, который может их порадовать».
В совокупности эти изменения создают новую операционную реальность:
- ИИ помогает клиентам оценивать больше вариантов с меньшими усилиями.
- ИИ сокращает объем поведенческих данных, которые маркетологи использовали исторически.
- Дифференциация становится более ценной по мере того, как сравнение становится проще.
- Отношения с клиентами все больше зависят от релевантности и опыта.
Возможности значительны, но и проблемы тоже. ИИ может усилить отличный клиентский опыт, но он также позволяет клиентам легче выявлять слабые продукты и отсутствие дифференциации.
Вывод: ИИ повышает ожидания с обеих сторон отношений. Поскольку клиенты получают доступ к лучшей информации, лояльность все больше зависит от предоставления опыта, к которому действительно хочется вернуться.
Фундамент данных важнее ИИ
Организации часто начинают обсуждение ИИ с технологий, которые они хотят внедрить.
Крис Фрост рекомендует начать с чего-то гораздо менее захватывающего: данных о клиентах.
Когда Фрост пришел в Travelex три года назад, у компании практически не было связанных данных о клиентах. Бизнес десятилетиями работал как транзакционный ритейлер, обслуживающий путешественников в аэропортах и розничных точках, что затрудняло построение долгосрочных отношений с клиентами.
Первоочередной задачей было создание единого представления о клиенте путем объединения данных об идентификации, использовании карт и транзакциях, которые ранее хранились в отдельных системах. Как только этот фундамент был заложен, Travelex смогла активировать данные через маркетинг жизненного цикла и начать предоставлять более релевантный клиентский опыт.
Фрост четко обрисовал последовательность:
- Идентификация клиента.
- Создание единого профиля клиента.
- Объединение данных между системами.
- Активация этих данных через маркетинг жизненного цикла.
- Измерение долгосрочных результатов клиентов.
Эта последовательность важна, потому что искусственный интеллект увеличивает качество базовых данных. Фрост привел распространенный пример организаций, спешащих к ИИ-проектам просто потому, что технология доступна, например, создание чат-бота до определения проблемы клиента, которую он должен решить, или бизнес-результата, который он должен улучшить.
Измерения также должны были измениться. По мере того как Travelex инвестировала в маркетинг жизненного цикла, традиционные метрики кампаний перестали отражать влияние более прочных отношений с клиентами. Команда сместила фокус на пожизненную ценность клиента, что позволило измерять, как персонализация влияет на долгосрочные показатели бизнеса, а не на отдельные кампании.
Как резюмировал Фрост:
«Если вы попытаетесь построить ИИ на плохих данных, вы получите плохие результаты».
Вывод: ИИ не может компенсировать слабые данные о клиентах. Организации, которые сначала инвестируют в идентификацию, унификацию данных и измерение показателей клиентов, создают более прочный фундамент для персонализации, маркетинга жизненного цикла и долгосрочной лояльности.
Индивидуальная персонализация ближе, чем когда-либо, но все еще недосягаема
Индивидуальная персонализация стала одной из самых амбициозных целей маркетинга. Она также стала одной из самых непонятых.
Даниэль Агудело утверждает, что по-настоящему индивидуальный опыт остается скорее исключением, чем правилом. Создание, поддержание и активация данных, необходимых для индивидуальной персонализации, требуют значительных инвестиций, что делает это практичным только для нескольких высокоценных клиентских путей.
Большинство организаций концентрируют эти усилия там, где они приносят наибольшую отдачу:
- Онбординг клиентов.
- Пробный опыт.
- Ключевые моменты жизненного цикла.
- Внедрение и расширение использования продукта.
Проблема выходит за рамки технологий.
Один и тот же клиент может выглядеть по-разному для отделов маркетинга, продаж, работы с клиентами и поддержки. Каждая команда интерпретирует одни и те же данные через призму своих приоритетов, что делает персонализацию в такой же степени проблемой организационного согласования, как и технической.
ИИ начинает уменьшать часть этой сложности.
Агудело поделился примером из Contentsquare, где внутренний ИИ-агент может делать запросы к Snowflake от имени маркетологов. Вместо того чтобы ждать, пока аналитические команды создадут отчеты или определят события, маркетологи могут получить нужную информацию практически мгновенно. Запрос, который ранее требовал нескольких обсуждений и технических ресурсов, теперь может быть выполнен за считанные минуты.
Это не обеспечивает персонализацию «один к одному» в одночасье. Это сокращает дистанцию между данными, которые нужны маркетологам, и опытом, который они хотят создать.
Вывод: ИИ делает персонализацию более доступной, снижая операционные трения. Более серьезная задача заключается в согласовании данных о клиентах, команд и бизнес-целей вокруг общего понимания клиента.
Создавайте программы лояльности как продукты
Многие программы лояльности терпят неудачу, потому что запускаются со всеми функциями, которые хочет бизнес, а не с теми преимуществами, которые действительно ценят клиенты.
Travelex намеренно выбрала противоположный подход.
Команда начала с широкого списка идей, включавшего уровни, баллы, партнерские предложения и дополнительные вознаграждения. Прежде чем создавать что-либо из этого, они вернулись к исследованию клиентов и попросили людей оценить, что для них важнее всего.
Результаты упростили дорожную карту.
- Клиенты подавляющим большинством голосов отдали приоритет преимуществам, связанным с ценой.
- Идеи с низким приоритетом были исключены из первоначального запуска.
- Программа была запущена как сфокусированный MVP.
- Новые функции можно было добавить позже на основе отзывов клиентов и показателей эффективности.
Эта дисциплина окупилась.
Программа лояльности Travelex увеличила пожизненную ценность клиента за шесть месяцев на 12%, участники программы лояльности стали перезагружать свои тревел-карты в два раза чаще, а компания достигла уровня согласия на участие до 45%, предложив клиентам значимый обмен ценностями.
Команда также обнаружила, что лояльность нельзя просто скопировать с одного рынка на другой. Правила и ожидания клиентов варьировались в зависимости от страны, что требовало различных стратегий привлечения и вовлечения. Австралия, например, продемонстрировала совершенно иную динамику согласия на участие, чем Великобритания.
Как отметил Фрост:
«Если бы мы пошли по пути максимального функционала со всем подряд, мы бы до сих пор обсуждали это, и программа не была бы запущена».
Вывод: Самые сильные программы лояльности начинаются с проблемы клиента, а не со списка функций. Запуск сфокусированной программы позволяет быстрее учиться и создает более прочный фундамент для будущего роста.
Взаимодействие с клиентами выглядит по-разному в B2C и B2B
Лояльность следует разным моделям в зависимости от того, как клиенты используют продукт.
Для Travelex покупки происходят нечасто. Большинство клиентов путешествуют один или два раза в год, поэтому задача состоит не столько в генерации частых транзакций, сколько в поддержании актуальности между поездками.
По мере улучшения данных о клиентах компания начинает создавать более богатые профили путешественников, которые выявляют значимые поведенческие паттерны. Человеку, который совершает несколько поездок на выходные каждый год, может подойти другая стратегия жизненного цикла, чем тому, кто планирует один ежегодный отпуск. Машинное обучение помогает выявлять такие возможности, не увеличивая количество коммуникаций для каждого клиента.
Contentsquare сталкивается с другой проблемой.
Ее самые ценные клиенты уже платят за продукт, поэтому внедрение и расширение так же важны, как и привлечение. Компания применяет те же продуктовые сигналы, что и во время бесплатных пробных версий, к существующим клиентам, помогая командам выявлять возможности для внедрения, поощрять изучение продукта и поддерживать будущие разговоры о допродажах.
Программа Champions Program компании подкрепляет эту стратегию, отмечая наиболее вовлеченных пользователей каждый квартал.
Что мотивирует участие, удивило команду:
- Признание внутри сообщества.
- Дружеское соревнование через таблицы лидеров.
- Возможности для общения с коллегами.
- Большая заметность внутри клиентского сообщества.
Вознаграждения важны, но Агудело обнаружил, что признание сообщества неизменно вызывает больше энтузиазма, чем одни только рекламные стимулы.
Вывод: Взаимодействие с клиентами должно отражать то, как клиенты извлекают ценность из продукта. Организации B2C могут сосредоточиться на поддержании актуальности между покупками, в то время как организации B2B часто укрепляют лояльность, поощряя внедрение продукта, участие в сообществе и долгосрочный успех.
Организационное согласование определяет, масштабируется ли лояльность
Технологии часто получают наибольшее внимание во время проектов трансформации. Даниэль Агудело утверждает, что согласованность — это фактор, который определяет, добьются ли эти проекты успеха.
Рост Contentsquare за счет поглощений создал сложную задачу по интеграции. Различные продукты, инженерные команды, хранилища данных и клиентский опыт — все это должно было стать частью единой платформы, не нарушая работу существующих клиентов.
Команда извлекла три урока, которые применимы далеко за пределами слияний и поглощений:
- Согласованность руководства должна предшествовать внедрению, чтобы у команд были ресурсы и долгосрочная поддержка для достижения успеха.
- Сотрудники приобретенных компаний должны помогать проектировать будущее состояние, потому что они понимают, как на самом деле работают их продукты.
- Создание нового фундамента часто дает лучший долгосрочный результат, чем попытки заставить несовместимые системы работать вместе.
Последний пункт оказался особенно важным.
Contentsquare изначально изучала возможность повторного использования существующих систем для экономии времени, но базовые модели данных и хранилища были фундаментально несовместимы. Начинать с нуля требовало больше работы на начальном этапе, но это создало более сильную платформу для будущего клиентского опыта и персонализации.
Тот же принцип определил подход компании к клиентам. Вместо попыток идеальной миграции команда вводила изменения постепенно, открыто сообщала о том, что клиенты приобретут и потеряют, и расширялась только после того, как каждый этап успешно работал.
Вывод: Лояльность клиентов зависит от организационного согласования так же сильно, как и от технологий. Общие приоритеты, межфункциональное сотрудничество и реалистичные планы внедрения со временем создают лучший клиентский опыт.
Лояльность накапливается на прочных фундаментах
ИИ расширил возможности маркетологов. Он может автоматизировать анализ, ускорить персонализацию и помочь брендам реагировать на поведение клиентов быстрее, чем когда-либо прежде.
Дискуссия между Travelex и Contentsquare проясняет еще один момент. ИИ усиливает уже существующие системы. Организации с подключенными данными о клиентах, реалистичными стратегиями персонализации и дисциплинированным измерением могут создавать более ценный клиентский опыт. Организации без этих основ просто автоматизируют существующие проблемы.
Уроки обеих компаний указывают в одном направлении:
- Создайте единый фундамент данных о клиентах перед расширением ИИ.
- Персонализируйте пути там, где это создает значимую ценность для клиента.
- Запускайте программы лояльности с минимальным набором функций, которые действительно нужны клиентам.
- Измеряйте пожизненную ценность клиента, а не только эффективность кампании.
- Согласуйте команды вокруг общего видения клиента перед внедрением новых технологий.
Эти приоритеты могут быть не самой заметной частью стратегии ИИ, но они создают условия, которые позволяют ИИ улучшать отношения с клиентами, а не просто ускорять маркетинг.
Примечание редактора: Посмотрите полную сессию Activate Summit 2026 «Переосмысление лояльности в эпоху ИИ» по запросу. Ссылка будет позже.
Часто задаваемые вопросы (ЧАВО)
Как ИИ меняет лояльность клиентов?
ИИ предоставляет клиентам более быстрый доступ к сравнению продуктов, ценам и альтернативам, помогая брендам автоматизировать персонализацию и маркетинговый цикл взаимодействия с клиентами. Такое сочетание делает дифференцированный клиентский опыт более важным, поскольку переключение между брендами требует меньше усилий.
Почему данные о клиентах важны для ИИ?
ИИ зависит от точных и взаимосвязанных данных о клиентах для обеспечения релевантного опыта. Компания Travelex создала единое представление о клиенте перед расширением персонализации, что позволило ей активировать маркетинговый цикл взаимодействия и оценивать долгосрочную ценность клиента.
Реалистична ли персонализация «один на один»?
По словам Дэниела Агудело, настоящая персонализация «один на один» остается дорогостоящей и операционно сложной для большинства организаций. Многие компании сосредотачивают свои самые высокие уровни персонализации на наиболее значимых этапах пути клиента, таких как онбординг и освоение продукта, используя ИИ для снижения операционных усилий, необходимых для приближения к этой цели.
Что делает программу лояльности успешной?
Travelex начала с исследования клиентов, а не с длинного списка функций. Запустив MVP, ориентированный на преимущества, которые клиенты ценили больше всего, компания увеличила шестимесячную пожизненную ценность клиента на 12%, удвоила показатели пополнения карт среди участников программы лояльности и создала основу для будущих улучшений.
Что маркетологам следует измерять вместо открытий и кликов?
Крис Фрост рекомендует использовать пожизненную ценность клиента в качестве основного показателя лояльности. Метрики кампаний остаются полезными, но долгосрочные результаты взаимодействия с клиентами дают более точное представление о том, укрепляют ли маркетинговый цикл и персонализация отношения с клиентами.
