Читать краткую версию
Традиционно персонализация была сосредоточена на понимании клиента: кто он, что он делал, каковы его предпочтения и что он, вероятно, сделает дальше. Но понимать клиента и знать, как лучше всего с ним взаимодействовать — это две разные вещи.
У клиента может быть высокая склонность к покупке, но это не обязательно означает, что ему нужна скидка. Другой может проявлять признаки потери интереса, но отправка дополнительных сообщений может только усугубить ситуацию.
Задача заключается не просто в прогнозировании поведения. Необходимо решить, какое именно действие среди всех доступных возможностей с наибольшей вероятностью приведет человека к желаемому результату. Фиксация актуального намерения, которое отражает текущие потребности и приоритеты клиента, так же важна, как и его прошлые действия, чтобы принятое решение максимально соответствовало его текущему контексту.
Для маркетологов эти решения умножаются на миллионы клиентов, сотни кампаний, множество каналов и бесчисленные моменты меняющихся намерений. Традиционная сегментация, предопределенные правила и графики кампаний имеют свои пределы. Даже прогнозные модели, определяющие, кто с большей вероятностью совершит конверсия, не обязательно подсказывают маркетологам, какое именно действие сыграет решающую роль для конкретного человека прямо сейчас.
Именно эту проблему призван решить Tesseract Decisioning Engine™. Он непрерывно оценивает исторический контекст клиента наряду с актуальными намерениями, доступными действиями и бизнес-целями, чтобы определить наиболее релевантное следующее действие для каждого человека. По мере того как клиенты реагируют, система обучается, адаптируется и принимает следующее решение на основе обновленной аналитики.
Давайте заглянем внутрь системы, чтобы понять, как она работает и какие возможности открывает.
Tesseract Decisioning Engine™, являющийся встроенным уровнем принятия решений платформы CleverAI™, привносит интеллектуальные возможности в каждое взаимодействие с клиентом. Система оценивает исторический контекст и актуальные намерения каждого клиента наряду с доступными сообщениями, предложениями, каналами, таймингом и опытом. Затем она выбирает лучшее допустимое действие на основе бизнес-целей маркетолога и заданных ограничений.
Этим действием может быть персонализированная рекомендация, релевантное предложение, кампания, отправленная через предпочитаемый канал, или даже решение воздержаться от взаимодействия.
Коренное отличие от традиционной оптимизации кампаний заключается в том, что система не ищет одно выигрышное действие для всей аудитории. Она учится понимать, какие действия сработают для конкретных людей в данный момент.
Результатом является интерактивное принятие решений 1:1, которое обеспечивает интерактивную персонализацию 1:1, позволяя брендам выйти за рамки простого предоставления персонализированного контента и принимать интеллектуальные, постоянно совершенствующиеся решения для каждого клиента.
Как работает Tesseract Decisioning Engine™
В основе Tesseract Decisioning Engine™ лежит простой принцип: лучшее решение зависит от того, кем является клиент, что происходит сейчас, какие действия доступны и чего хочет достичь бизнес.
Принятие такого решения в масштабе требует слаженной работы нескольких уровней аналитики.
1. Понимание клиента через долгосрочную память и актуальные намерения
Представьте клиента, который регулярно покупает премиальную косметику для ухода за кожей. Его прошлое поведение раскрывает предпочитаемые бренды, модели расходов, частоту покупок и предыдущие реакции на акции.
Теперь представьте, что этот же клиент начинает изучать совершенно другую категорию продуктов. Система, полагающаяся исключительно на исторические предпочтения, может продолжить рекомендовать средства по уходу за кожей. Но последние действия клиента говорят о том, что его текущие интересы изменились.
Tesseract Decisioning Engine™ использует обе перспективы благодаря TesseractDB™ — родному уровню данных CleverAI™, который объединяет историю на уровне событий за срок до 10 лет и актуальные поведенческие сигналы.
Эта аналитика поддерживается двумя взаимодополняющими системами обучения:
- Offline Learner формирует глубокое понимание долгосрочного поведения, предпочтений и паттернов клиента.
- Online Learner адаптируется к текущим намерениям клиента и учится на основе новых взаимодействий и результатов по мере их поступления.
Offline Learner создает фундамент. Online Learner помогает определить, что работает в моменте. Вместе они позволяют системе принимать решения, основанные как на многолетней истории клиента, так и на новейших поведенческих сигналах.
Более подробное объяснение этой архитектуры читайте в статье «Два мозга интерактивного решения 1:1».
2. Оценка доступных действий, а не только склонности клиента
Понимание клиента — это лишь половина дела. Системе также необходимо понимать доступные варианты и определять лучший из них, способный подтолкнуть его к конверсии.
Должен ли клиент получить рекомендацию продукта или скидку? Будет ли пуш-уведомление эффективнее email-сообщения? Подходящий ли сейчас момент для взаимодействия или лучше подождать?
В рамках CleverAI™ создатели и эксперты вносят свой вклад в этот процесс принятия решений. Создатели помогают генерировать контент и варианты взаимодействия, в то время как эксперты предоставляют специализированную аналитику по рекомендациям, прогнозам, предпочтениям каналов, таймингу и последовательности.
Все это становится входными данными для Tesseract Decisioning Engine™, который оценивает подходящие действия для конкретного клиента в моменте. Из доступных вариантов система определяет лучший, включая его контент, предложение, канал и время отправки.
3. Принятие лучшего допустимого решения в рамках бизнес-ограничений
Действие, с наибольшей вероятностью вызывающее отклик, не всегда является тем действием, которое должен предпринять бренд.
Скидка может увеличить вероятность конверсии, но без необходимости снизить маржинальность. Дополнительное сообщение может вызвать клик, но привести к усталости клиента. Промокампания может быть релевантной, но выходить за рамки критериев соответствия клиента.
Tesseract Decisioning Engine™ учитывает эти факторы с помощью заданных маркетологом целей, стратегий и ограничений. Маркетолог устанавливает бизнес-цель и границы, в которых работает система. Система оценивает доступные варианты в рамках этих границ, чтобы определить лучшее допустимое действие. Эти ограничения могут включать правила соответствия кампании, правила аудитории, ограничения частоты и лимиты коммуникации.
Что особенно важно, ограничения являются частью самого процесса принятия решений, а не вторичным фактором, применяемым после выбора действия. Это означает, что система спроектирована так, чтобы оптимизировать выбор среди действий, которые находятся в пределах заданных маркетологом ограничений для конкретного человека в любой заданный момент.
4. Обучение на результатах для улучшения следующего решения
В CleverAI аналитика не заканчивается с отправкой сообщения — результаты каждого взаимодействия или кампании возвращаются в систему для улучшения будущих решений.
Взаимодействовал ли клиент? Совершил ли он покупку? Проигнорировал ли он рекомендацию, бросил ли сеанс или совершил действие, отдалившее его от бизнес-цели?
Реакция клиента на предложение, канал, время или сообщение становится входными данными для встроенного механизма принятия решений и обратной связи платформы. Такой подход поддерживает непрерывное обучение на индивидуальном уровне, что помогает принимать следующие решения с учетом меняющихся намерений клиента.
В результате получается система, которая не просто реализует стратегии персонализации, но постоянно учится делать их более эффективными.
Чтобы узнать больше об используемой методологии, ознакомьтесь с нашим техническим обзором, посвященным контекстным многоруким бандитам и Tesseract Decisioning Engine™.
Принятие решений в режиме реального времени 1:1 в действии: от вариантов сообщений до жизненных циклов клиентов
Tesseract Decisioning Engine™ поддерживает три уровня принятия решений на индивидуальном уровне, каждый из которых решает определенную маркетинговую задачу: выбор правильного сообщения, приоритизация нужных кампаний и определение следующего наилучшего действия на протяжении всего жизненного цикла клиента.
Давайте посмотрим, как это выглядит на практике.
Агент принятия решений по вариантам: правильное сообщение для каждого клиента
Вместо того чтобы определять одно выигрышное сообщение для всей аудитории, агент принятия решений по вариантам определяет, какой вариант креатива, контента или предложения наиболее актуален для каждого конкретного клиента. Он выходит за рамки традиционного A/B-тестирования в сторону персонализированного адаптивного экспериментального подхода для непрерывной оптимизации выбора сообщений.
Агент принятия решений по кампаниям: правильная кампания в нужный момент
Когда клиенты подходят под условия нескольких кампаний, агент принятия решений по кампаниям интеллектуально определяет приоритет того, какую кампанию запустить, основываясь на прошлом индивидуальном контексте и актуальных намерениях, прогнозируемом эффекте и заданных маркетологом ограничениях. Балансируя между релевантностью, конкурирующими приоритетами кампаний и утомляемостью от рассылок, он помогает обеспечить получение клиентами наиболее значимого взаимодействия, а не просто большего числа сообщений.
Агент принятия решений по жизненному циклу: следующее наилучшее действие на пути клиента
Агент принятия решений по жизненному циклу выходит за рамки оптимизации отдельных сообщений или кампаний, определяя следующее наилучшее действие для достижения более масштабной цели жизненного цикла клиента. Постоянно оценивая поведение клиента, его намерения и доступные действия, он позволяет реализовывать стратегии взаимодействия, которые адаптируются по мере прохождения клиентами различных этапов их пути, помогая брендам стимулировать конверсию, удержание и долгосрочную ценность клиента.
Что отличает Tesseract Decisioning Engine™?
Рекомендации на базе ИИ, прогнозные модели и инструменты оптимизации кампаний — не новость. Что выделяет Tesseract Decisioning Engine™ среди других решений, так это то, как аналитика данных о клиентах, принятие решений, исполнение и непрерывное обучение взаимодействуют в рамках нативной архитектуры CleverAI™, делая каждое взаимодействие более релевантным и ориентированным на результат.
Нативная архитектура исключает необходимость передачи данных между разрозненными системами, что может привести к задержкам и/или потере информации. Таким образом, движок может реагировать на изменяющиеся намерения клиента в тот самый момент, когда это еще имеет значение.
Кроме того, Tesseract Decisioning Engine™ действует в рамках заданных маркетологом бизнес-целей и ограничений, определяя следующее наилучшее действие для каждого клиента. Доверие и безопасность заложены в основу всей платформы: объяснимость результатов, контроль частоты и управление данными интегрированы непосредственно в процесс принятия решений, а не рассматриваются как второстепенная задача.
Узнайте, почему нативная интеграция имеет значение, из нашего блога: Нативные решения против надстроек: почему ИИ, данные о клиентах, принятие решений и взаимодействие должны быть единым целым.
На пути к интеллектуальному нативному принятию решений
Каждое взаимодействие с клиентом требует принятия интеллектуальных решений: какое сообщение отправить? Какая кампания заслуживает приоритета? Какое действие приблизит этого клиента к желаемому результату? И когда лучше вообще не вступать в контакт?
В масштабах предприятия эти решения слишком многочисленны, слишком взаимосвязаны и слишком сильно зависят от меняющегося поведения клиентов, чтобы ими можно было управлять с помощью одних лишь статических правил.
Tesseract Decisioning Engine™ привносит интеллект в эту сложность. Объединяя долгосрочную память о клиентах, данные о текущем поведении, обучение с подкреплением и заданные маркетологом бизнес-цели, система позволяет принимать решения в формате 1:1, которые постоянно совершенствуются и связаны с измеримыми результатами.
Именно так CleverAI™ превращает персонализацию 1:1 в режиме реального времени в подход непрерывного обучения для максимизации пожизненной ценности клиента.
Обеспечьте персонализацию 1:1 в режиме реального времени, которая повышает пожизненную ценность клиента
Лояльность клиентов формируется тогда, когда взаимодействие идет в ногу с их меняющимися потребностями и поведением. С созданной на базе ИИ платформой управления удержанием клиентов от CleverTap, работающей на базе CleverAI™, вы задаете цели и ограничения, в то время как прошлый контекст, актуальные намерения и принятие решений с помощью ИИ обеспечивают персонализацию 1:1 в реальном времени. Каждый результат определяет следующее решение, помогая сдерживать отток и максимизировать пожизненную ценность клиента.
Опубликовано 6 ноября 2026 г.
