Возможности ИИ в Iterable реализованы в рамках Nova Intelligence — нашего собственного интеллектуального ИИ-слоя. Будучи изначально встроенным в платформу Iterable, Nova Intelligence действует как партнер по принятию решений, внедряя ИИ во все процессы: от реализации и аналитики до принятия решений, и превращая клиентские сигналы в реальном времени в мгновенные персональные действия по любому каналу и для каждого взаимодействия.
ИИ и предиктивные возможности Iterable в 2026 году
Каждая функция считывает определенные данные и выдает прогноз или решение, на основе которого можно действовать. Первые шесть входят в состав Nova Intelligence; Catalog является частью Campaigns (и доступен в Journeys посредством интеграции с каталогом).
Возможность (текущее название)
Считываемые данные
Что прогнозируется или решается
Где используется (сегменты, сценарии, отправки)
Что меняется для маркетолога
Предиктивные аудитории
Исторические поля профиля пользователя плюс события покупки, системные и кастомизированные события, оцениваемые по заданному вами целевому показателю
Вероятность конверсии каждого пользователя по этому целевому показателю в течение следующих 30 дней, сохраненная как оценка в его профиле
Сегменты и сценарии
Вы концентрируетесь на людях, наиболее склонных к достижению вашей цели, без необходимости создавать модель.
Привязанность к бренду
Глубина, давность и регулярность взаимодействия
Метка тональности для связи каждого пользователя с вашим брендом
Сегменты и сценарии
Вы отделяете потерявших интерес пользователей от лояльных, которым требуется лишь своевременное напоминание.
Ре-активация в кампаниях
Взаимодействие с вашими кампаниями
Какие пользователи потеряли интерес, а также рекомендованные дальнейшие действия
Кампании
Вы превращаете малоэффективные кампании в возможности для повторного вовлечения.
Определение времени отправки
Когда каждый пользователь реально открывает сообщения
Время отправки для каждого конкретного человека
Отправки по электронной почте и мобильные пуш-уведомления
Например, компания GreenFi зафиксировала увеличение показателей открываемости на 27% по сравнению с контрольной группой в сценарии повторного вовлечения.
Определение частоты отправки
Взаимодействие и указанные предпочтения
Количество сообщений, получаемых каждым человеком
Кампании и сценарии
Вы предотвращаете избыток рассылок, сохраняя при этом те отправки, которые приносят результат.
Определение канала
Поведение пользователя и предпочтения по каналам
Канал, с которым у каждого человека наибольшая вероятность взаимодействия, с резервными вариантами
Сценарии
Каждый шаг сценария охватывает людей через тот канал, которым они действительно пользуются.
Каталог
Данные о товарах или контенте, такие как запасы, цены и доступность, а также история просмотров и покупок
Какие товары попадают в каждое сообщение
Сегменты, кампании и сценарии через каталог
Рекомендации отражают то, что есть на складе и что каждый покупатель просматривал или покупал.
Как устроен «прозрачный» ИИ: каждый результат Nova Intelligence является объяснимым, регулируемым брендом и проверяемым, поэтому вы можете продемонстрировать заинтересованным сторонам, почему оценка или решение были приняты, прежде чем действовать на их основе.
Что такое предиктивный маркетинг (и почему это важно сейчас)?
Предиктивный маркетинг меняет подход. Вместо анализа того, что уже произошло, он отвечает на вопрос о том, что произойдет.
Что такое предиктивный маркетинг? Предиктивный маркетинг подразумевает использование исторических, контекстуальных и поведенческих данных в сочетании с машинным обучением для прогнозирования действий клиентов и автоматизации релевантных рассылок до того, как эти действия произойдут.
Что такое предиктивный маркетинг? Предиктивный маркетинг подразумевает использование исторических, контекстуальных и поведенческих данных в сочетании с машинным обучением для прогнозирования действий клиентов и автоматизации релевантных рассылок до того, как эти действия произойдут.
Клиенты ожидают релевантных взаимодействий, которые не отстают от их действий. Этот спрос на оперативность и персонализацию только усилился по мере того, как цифровое поведение развивается быстрее, чем большинство устаревших систем успевает его отслеживать.
Имея доступ к огромным массивам поведенческих, контекстуальных и исторических данных, маркетологи получили возможность перейти от интуитивных стратегий к прогнозированию на основе данных. В исследовании McKinsey «Состояние ИИ в 2026 году» респонденты чаще всего связывают прирост доходов от ИИ именно с маркетингом и продажами.
Будучи очевидным мультипликатором эффективности, прогнозирование приносит пользу сразу в нескольких областях:
- Сокращайте отток за счет выявления признаков потери интереса до того, как клиенты уйдут.
Сокращайте отток за счет выявления признаков потери интереса до того, как клиенты уйдут.
- Повышайте конверсию, привлекая людей, наиболее склонных к действиям, и реагируя в тот момент, когда они их совершают.
Повышайте конверсию, привлекая людей, наиболее склонных к действиям, и реагируя в тот момент, когда они их совершают.
- Повышайте эффективность, уделяя первоочередное внимание лидам с высоким потенциалом и автоматизируя рутинные задачи с меньшей ценностью, что позволяет маркетологам сосредоточиться на стратегическом росте.
Повышайте эффективность, уделяя первоочередное внимание лидам с высоким потенциалом и автоматизируя рутинные задачи с меньшей ценностью, что позволяет маркетологам сосредоточиться на стратегическом росте.
Возможности ИИ от Iterable на практике: превращение данных в решения
Мы создали Nova Intelligence, чтобы превращать сложные данные в четкие дальнейшие шаги. Это помогает перейти от реактивных кампаний к проактивному персонализированному взаимодействию, позволяя вам формировать результаты, а не просто прогнозировать их.
1. Прогнозы на базе ИИ
Вам не нужна команда специалистов по обработке данных, чтобы заставить прогнозы работать. Предиктивные аудитории создают модель за вас на основе заданной вами цели. Мы переводим сложные алгоритмы в четкие, действенные инсайты, которые может использовать любой маркетолог.
С помощью функции «Предиктивные аудитории» (ранее «Предиктивные цели»), работающей на базе Nova Intelligence, маркетинговые команды могут создавать динамические аудитории на основе вероятности конверсии, оттока или конкретных действий. Затем эти сегменты автоматически обновляются по мере изменения поведения. Например, бренд может использовать функцию «Предиктивные аудитории», чтобы выявить клиентов с вероятностью покупки +70% в течение следующей недели и предложить им ограниченные по времени предложения для ускорения конверсии.
Функция «Привязанность к бренду» на базе Nova Intelligence количественно оценивает эмоциональную связь путем анализа глубины, давности и регулярности взаимодействия, предоставляя маркетологам измеримое понимание отношения к бренду с течением времени.
Предиктивный сценарий использования: медиа и индустрия развлечений
Представьте себе глобальный стриминговый сервис, пытающийся сдержать рост оттока подписчиков. Он может использовать:
- Функцию «Предиктивные аудитории» для выявления пользователей, чьи паттерны взаимодействия указывают на высокую вероятность отмены подписки (например, тех, кто не смотрел контент в течение последних двух недель или недавно пропускал рекламные письма).
Функцию «Предиктивные аудитории» для выявления пользователей, чьи паттерны взаимодействия указывают на высокую вероятность отмены подписки (например, тех, кто не смотрел контент в течение последних двух недель или недавно пропускал рекламные письма).
- Оценку «Привязанности к бренду» для разделения потерявших вовлеченность пользователей и тех, кто все еще чувствует лояльность, но нуждается в своевременном напоминании, с последующей адаптацией коммуникации для каждой группы. Например, пользователи с низкой привязанностью могут получать краткие сообщения о новых релизах на основе их прошлых привычек просмотра, в то время как пользователям с высокой привязанностью можно предложить персонализированную скидку или ранний доступ к премиальному контенту.
Оценку «Привязанности к бренду» для разделения потерявших вовлеченность пользователей и тех, кто все еще чувствует лояльность, но нуждается в своевременном напоминании, с последующей адаптацией коммуникации для каждой группы. Например, пользователи с низкой привязанностью могут получать краткие сообщения о новых релизах на основе их прошлых привычек просмотра, в то время как пользователям с высокой привязанностью можно предложить персонализированную скидку или ранний доступ к премиальному контенту.
2. Инсайты о поведении и вовлеченности
Предиктивная сила начинается с данных, и не просто данных, а высококачественных и актуальных. Именно здесь на помощь приходит Smart Ingest — наше гибкое средство интеграции данных, которое подключается к используемым вами системам (CRM, CDP, аналитическим инструментам, платформам электронной коммерции, мобильным приложениям и другим) и передает эти данные в Iterable в чистом, структурированном и готовом для маркетологов формате.
Как только ваши данные поступают в Iterable, сегментация позволяет мгновенно фильтровать их и использовать в работе, применяя десятки критериев, таких как неактивность, низкая предрасположенность или оценки вероятности оттока. Поскольку сегментация выполняется в режиме реального времени, состав аудитории обновляется по мере изменения поведения пользователей, без пакетной обработки или задержек в таргетинге. Такая гибкость полезна для сценариев, чувствительных ко времени, например, для реактивации или кросс-продаж, где важно запускать точки входа или выхода пользователей на основе поведенческих данных.
Предиктивный пример использования: Приложения по подписке
Рассмотрим бренд доставки готовых наборов еды по подписке, стремящийся повысить удержание клиентов:
- Используя Smart Ingest, он подключает свою систему управления заказами, веб-сайт и приложение к Iterable, загружая частоту заказов клиентов, предпочтения по доставке и данные об активности по электронной почте и в мобильных устройствах.
Используя Smart Ingest, он подключает свою систему управления заказами, веб-сайт и приложение к Iterable, загружая частоту заказов клиентов, предпочтения по доставке и данные об активности по электронной почте и в мобильных устройствах.
- Имея эту базу данных, бренд создает динамический сегмент пользователей, которые не делали заказов в течение последних трех недель, а их показатель близости к бренду (Brand Affinity) снижается. Он дополнительно обогащает сегмент с помощью оценок вероятности оттока, выявляя пользователей с вероятностью отмены подписки в течение следующего месяца на уровне 60% и выше.
Имея эту базу данных, бренд создает динамический сегмент пользователей, которые не делали заказов в течение последних трех недель, а их показатель близости к бренду (Brand Affinity) снижается. Он дополнительно обогащает сегмент с помощью оценок вероятности оттока, выявляя пользователей с вероятностью отмены подписки в течение следующего месяца на уровне 60% и выше.
- Затем бренд запускает многоканальную кампанию по реактивации. Пользователи из группы высокого риска получают персонализированные SMS-сообщения с предложениями ограниченного срока действия, а пользователям из группы среднего риска отправляются push-уведомления с демонстрацией новых вариантов меню.
Затем бренд запускает многоканальную кампанию по реактивации. Пользователи из группы высокого риска получают персонализированные SMS-сообщения с предложениями ограниченного срока действия, а пользователям из группы среднего риска отправляются push-уведомления с демонстрацией новых вариантов меню.
_Если вы хотите получить практические идеи для запуска вашей следующей кампании, ознакомьтесь с нашей памяткой _Behavioral Triggers Cheat Sheet_, чтобы найти больше примеров актуальных рассылок на основе аналитики в реальном времени._
_Если вы хотите получить практические идеи для запуска вашей следующей кампании, ознакомьтесь с нашей памяткой _Behavioral Triggers Cheat Sheet_, чтобы найти больше примеров актуальных рассылок на основе аналитики в реальном времени._
3. Персонализация в масшабе
Какая польза от предсказания, если вы не действуете в соответствии с ним? Мы делаем автоматическое превращение предиктивной аналитики в высокоперсонализированный опыт простым и удобным.
- Данные о продуктах и контенте: Catalog, являющийся частью Campaigns (и доступный в Journeys через интеграцию с каталогом), представляет собой хранилище данных о контенте и продуктах, которое персонализирует электронные письма, сообщения и контент внутри приложений. Он адаптирует рекомендации продуктов, ценовые категории, статус лояльности или региональную доступность под контекст каждого пользователя.
Данные о продуктах и контенте: Catalog, являющийся частью Campaigns (и доступный в Journeys через интеграцию с каталогом), представляет собой хранилище данных о контенте и продуктах, которое персонализирует электронные письма, сообщения и контент внутри приложений. Он адаптирует рекомендации продуктов, ценовые категории, статус лояльности или региональную доступность под контекст каждого пользователя.
- Модульный контент: Шаблоны и фрагменты (Templates and Snippets) — это модульные блоки контента, которые адаптируются на основе поведения пользователей, их предпочтений и предиктивных оценок. Например, в рекламном письме покупателю с высокой предрасположенностью могут показываться другие предложения, чем пользователю, проявляющему признаки оттока.
Модульный контент: Шаблоны и фрагменты (Templates and Snippets) — это модульные блоки контента, которые адаптируются на основе поведения пользователей, их предпочтений и предиктивных оценок. Например, в рекламном письме покупателю с высокой предрасположенностью могут показываться другие предложения, чем пользователю, проявляющему признаки оттока.
- Кроссканальная доставка: Кроссканальная оркестрация обеспечивает последовательную и релевантную коммуникацию по электронной почте, через RCS, SMS, мобильные push-уведомления, сообщения в приложении и многое другое. В результате получается сценарий взаимодействия, который кажется интуитивным, а не навязчивым.
Кроссканальная доставка: Кроссканальная оркестрация обеспечивает последовательную и релевантную коммуникацию по электронной почте, через RCS, SMS, мобильные push-уведомления, сообщения в приложении и многое другое. В результате получается сценарий взаимодействия, который кажется интуитивным, а не навязчивым.
Предиктивный пример использования: Электронная коммерция
Представьте бренд электронной коммерции, стремящийся улучшить показатели конверсии во время своей сезонной кампании.
- Используя предиктивные аудитории (Predictive Audiences), бренд определяет пользователей с высокой вероятностью совершения покупки в течение следующих 7 дней.
Используя предиктивные аудитории (Predictive Audiences), бренд определяет пользователей с высокой вероятностью совершения покупки в течение следующих 7 дней.
- С помощью Catalog бренд динамически наполняет электронное письмо каждого пользователя лучшими рекомендуемыми товарами на основе истории просмотров и прошлых покупок.
С помощью Catalog бренд динамически наполняет электронное письмо каждого пользователя лучшими рекомендуемыми товарами на основе истории просмотров и прошлых покупок.
- Шаблоны и фрагменты персонализируют контент еще сильнее, адаптируя изображения и сообщения под местоположение пользователя, предпочитаемую категорию и уровень вовлеченности.
Шаблоны и фрагменты персонализируют контент еще сильнее, адаптируя изображения и сообщения под местоположение пользователя, предпочитаемую категорию и уровень вовлеченности.
- Эти сообщения отправляются по электронной почте и через push-уведомления, а интеллектуальная оркестрация (подробнее об этом ниже) гарантирует, что ни один пользователь не получит дублирующийся или несогласованный контент.
Эти сообщения отправляются по электронной почте и через push-уведомления, а интеллектуальная оркестрация (подробнее об этом ниже) гарантирует, что ни один пользователь не получит дублирующийся или несогласованный контент.
_Узнайте, как создавать динамические сценарии в Шаге 3 нашего руководства по контекстному маркетингу: _Scaling Contextual Personalization with Modular Content._
_Узнайте, как создавать динамические сценарии в Шаге 3 нашего руководства по контекстному маркетингу: _Scaling Contextual Personalization with Modular Content._
4. Автоматизация и оптимизация
Эффективный маркетинг идеально рассчитан по времени, темпу и доставляется через правильные каналы. Система принятия решений Nova Decisioning на базе Nova Intelligence выбирает время, частоту и канал, на которые каждый конкретный человек с наибольшей вероятностью отреагирует, и выполняет действия при срабатывании триггера.
- Функция выбора времени отправки (Send Time Decisioning) определяет время отправки для каждого человека на основе его реальных шаблонов активности, а затем автоматически планирует доставку на этот момент.
Функция выбора времени отправки (Send Time Decisioning) определяет время отправки для каждого человека на основе его реальных шаблонов активности, а затем автоматически планирует доставку на этот момент.
- Функция выбора частоты отправки (Frequency Decisioning) помогает избежать усталости от рассылок, динамически регулируя объем сообщений на основе вовлеченности и предпочтений.
Frequency Decisioning помогает избежать снижения вовлеченности за счет динамической корректировки объема сообщений на основе активности и предпочтений.
- Channel Decisioning определяет, на какой канал (электронная почта, SMS, push-уведомления или сообщения в приложении) каждый пользователь с наибольшей вероятностью отреагирует, а затем соответствующим образом направляет сообщения. Функция работает в Journeys, а не в Campaigns.
Channel Decisioning определяет, на какой канал (электронная почта, SMS, push-уведомления или сообщения в приложении) каждый пользователь с наибольшей вероятностью отреагирует, а затем соответствующим образом направляет сообщения. Функция работает в Journeys, а не в Campaigns.
- Journey Agent создает, тестирует и обновляет цепочки взаимодействия (journeys) без использования SQL.
Journey Agent создает, тестирует и обновляет цепочки взаимодействия (journeys) без использования SQL.
Вместе эти инструменты превращают предиктивные намерения в значимое взаимодействие.
Предиктивный сценарий использования: Travel Marketplace
Например, представьте себе туристический бренд, который хочет улучшить удержание среди недавно активных пользователей.
Возможность
Что это дает туристическому бренду
Send Time Decisioning
Планирует отправку писем для вдохновения на путешествия в те моменты, когда пользователи наиболее склонны к взаимодействию.
Channel Decisioning
Гарантирует, что ценный контент появляется в предпочитаемом каждым пользователем канале: push-уведомления для пользователей мобильных устройств и электронная почта для путешественников с ПК.
Frequency Decisioning
Защищает частых путешественников от переизбытка сообщений, ограничивая отправку на основе прошлых показателей отклика.
Journey Agent
Помогает команде быстро корректировать рабочие процессы в ходе кампании в соответствии с новыми предиктивными инсайтами о намерениях пользователей.
_Готовы применить эти возможности на практике? Начните с _Your Checklist for Unlocking the Power of AI.
_Готовы применить эти возможности на практике? Начните с _Your Checklist for Unlocking the Power of AI.
Как маркетологам извлечь выгоду из предиктивных возможностей Iterable
Предиктивный маркетинг эффективен только тогда, когда он приносит реальные результаты. Вот как мы помогаем маркетологам превращать прогнозы в рост.
Более умная сегментация
Предиктивный скоринг и сегментация в реальном времени позволяют маркетологам определять высококонверсионную аудиторию до того, как она совершит целевое действие. Вместо статических списков вы можете динамически группировать пользователей на основе намерений, уровня вовлеченности и вероятности конверсии, а затем соответствующим образом настраивать кампании.
Например, компания Redfin добилась роста конверсии неактивных продавцов в активное состояние на 72% (и на 15% для покупателей) после таргетинга на пользователей с высоким уровнем намерений с помощью Predictive Audiences.
“Predictive Audiences стали настоящим прорывом для нашей команды, максимизировав нашу эффективность и ускорив окупаемость.” ~Лиза Таллох, менеджер канала почтового маркетинга в Redfin
“Predictive Audiences стали настоящим прорывом для нашей команды, максимизировав нашу эффективность и ускорив окупаемость.”
~Лиза Таллох, менеджер канала почтового маркетинга в Redfin
Улучшенное удержание клиентов
Отток не обязательно должен быть неожиданностью. Predictive Audiences сигнализирует о том, кто с наибольшей вероятностью уйдет, исходя из определенной вами цели, поэтому вы можете принять меры до того, как пользователи потеряют интерес. Затем маркетологи могут запустить персонализированные цепочки повторного вовлечения, чтобы вернуть их, пока не стало слишком поздно.
Возьмем BIG4 Holiday Parks: компания увеличила коэффициент конверсии на 156–500%, используя Predictive Audiences для поиска гостей с высокими намерениями, с которыми они раньше не связывались.
Более высокий ROI
Зачем тратить одинаково на все лиды, если некоторые из них гораздо более склонны к конверсии? Наши предиктивные инсайты позволяют вам расставить приоритеты для пользователей с высокими намерениями и исключить сегменты с низкой вовлеченностью, помогая использовать маркетинговый бюджет более эффективно. Результатом является рост доходов и сокращение лишних расходов.
Подумайте о том, как Wolt подошла к новой розничной категории: всего за один месяц компания получила на 97% больше впервые совершивших покупку пользователей супермаркетов и увеличение дохода на 60% на ключевых рынках по сравнению с контрольной группой после того, как сфокусировалась на клиентах, которых Predictive Audiences отметила как наиболее склонных к конверсии в этой категории.
“Раньше нам требовались специалисты по работе с данными для создания аудиторий на основе умной модели данных. С помощью предиктивных аудиторий Iterable мы открыли масштабируемый метод создания интеллектуальных сегментов аудитории. Это позволило нам более эффективно таргетировать пользователей, концентрируясь исключительно на тех, кто способен достичь конкретных целей, ключевых для нашего бизнеса.” ~Селен Кучукарслан, старший менеджер по CRM и автоматизации маркетинга в Wolt
“Раньше нам требовались специалисты по работе с данными для создания аудиторий на основе умной модели данных. С помощью предиктивных аудиторий Iterable мы открыли масштабируемый метод создания интеллектуальных сегментов аудитории. Это позволило нам более эффективно таргетировать пользователей, концентрируясь исключительно на тех, кто способен достичь конкретных целей, ключевых для нашего бизнеса.”
~Селен Кучукарслан, старший менеджер по CRM и автоматизации маркетинга в Wolt
Операционная эффективность
Наши функции искусственного интеллекта и автоматизации, включая Journey Agent, Frequency Decisioning и Send Time Decisioning, оптимизируют весь жизненный цикл кампании. Объем ручных задач сокращается. И команды могут перераспределить свое время с производства на планирование, стратегию и творческие эксперименты.
Например, Morning Brew привлекла почти 20% регистраций на мероприятия для своей рассылки Marketing Brew, связавшись всего с 10% этой аудитории благодаря использованию ИИ для поиска читателей с высокими намерениями. Кроме того, перекрестное продвижение профессиональных рассылок с использованием данных о подписке и вовлеченности принесло 15 000 новых подписок за шесть месяцев, сэкономив более 100 000 долларов на затратах на привлечение.
Как Iterable делает предиктивный маркетинг доступным
Предиктивный маркетинг некогда требовал привлечения специалистов по работе с данными, сложных технологических стеков и месяцев инженерной поддержки. Больше нет.
Nova Intelligence переносит прогнозы непосредственно в руки маркетологов без написания кода и необходимости гадать. Оптимизируя цепочки взаимодействия и агентские рабочие процессы на основе ваших заранее определенных бизнес-целей, Nova Intelligence делает ИИ доступным и максимально применимым.
Что выделяет Nova Intelligence:
- Предиктивные инструменты без кода, которые вписываются в любой рабочий процесс
Предиктивные инструменты без кода, которые вписываются в любой рабочий процесс
- Готовые интеграции для более быстрого внедрения
Готовые интеграции для более быстрого внедрения
- Активация данных из вашего единого источника достоверных данных (хранилище данных, CDP или приложения) по каждому каналу
Активация данных из вашего единого источника достоверных данных (хранилище данных, CDP или приложения) по каждому каналу
- Glassbox AI, благодаря которому любой результат работы Nova Intelligence поддается объяснению, и вы можете видеть, почему был сделан тот или иной прогноз или решение
Glassbox AI, благодаря которому любой результат работы Nova Intelligence поддается объяснению, и вы можете видеть, почему был сделан тот или иной прогноз или решение
В отличие от устаревших инструментов, которые рассматривают ИИ как надстройку, Nova Intelligence изначально создана на базе ИИ. Это означает более быстрое время получения результатов, более низкие технические барьеры и больше возможностей для маркетологов сосредоточиться на том, что действительно стимулирует рост.
Как сравнивать предиктивный ИИ на разных платформах
Когда вы оцениваете предиктивный ИИ, спросите, как платформа создает, объясняет и применяет свои прогнозы. Эти четыре критерия подходят для любого вендора.
- Встроенные модели против команды специалистов по работе с данными: проверьте, создает ли платформа модели на основе заданных вами целей или ожидает, что ваша команда будет создавать и поддерживать их самостоятельно. Опрос лидеров в области мартех от Gartner показал, что половина из них ссылается на нехватку технических талантов для развертывания агентов ИИ.
Встроенные модели против команды специалистов по данным: проверьте, создает ли платформа модели на основе заданных вами целей или предполагает, что ваша команда будет разрабатывать и обслуживать их. Исследование Gartner среди руководителей в сфере маркетинговых технологий показало, что половина из них называют нехватку технических специалистов препятствием для развертывания ИИ-агентов.
- Объяснимость каждого прогноза: уточните, можете ли вы оценивать прозрачные решения ИИ и видеть, почему каждый человек получил определенный балл. Согласно исследованию McKinsey об доверии к ИИ, 40% of respondents identified explainability as a key risk in adopting gen AI, при этом лишь 17% работали над ее смягчением.
Объяснимость каждого прогноза: уточните, можете ли вы оценивать прозрачные решения ИИ и видеть, почему каждый человек получил определенный балл. Согласно исследованию McKinsey об доверии к ИИ, , при этом лишь 17% работали над ее смягчением.
- Где могут использоваться прогнозы: убедитесь, что баллы и решения напрямую передаются в сегменты, условия входа и разветвления цепочек, а также в индивидуальные рассылки.
Где могут использоваться прогнозы: убедитесь, что баллы и решения напрямую передаются в сегменты, условия входа и разветвления цепочек, а также в индивидуальные рассылки.
- Актуальность базовых данных: спросите, как часто модели считывают новое поведение и как быстро обновленные баллы поступают к вашей аудитории.
Актуальность базовых данных: спросите, как часто модели считывают новое поведение и как быстро обновленные баллы поступают к вашей аудитории.
Если вы оцениваете конкретные платформы, посмотрите, как мы выглядим на фоне Bloomreach, Braze и Klaviyo.
Лучшие практики для начала работы с прогнозным маркетингом
Готовы запустить прогнозный маркетинг в работу? Начните отсюда:
- Интегрируйте свои источники данных в Iterable с помощью Smart Ingest.
Интегрируйте свои источники данных в Iterable с помощью Smart Ingest.
- Начните с малого — с целевых цепочек взаимодействия, таких как реактивация или кросс-продажи.
Начните с малого — с целевых цепочек взаимодействия, таких как реактивация или кросс-продажи.
- Используйте прогнозные баллы для уточнения сегментов на основе желаемых действий.
Используйте прогнозные баллы для уточнения сегментов на основе желаемых действий.
- Тестируйте, измеряйте и повторяйте, используя аналитику сообщений и автоматизированное экспериментирование.
Тестируйте, измеряйте и повторяйте, используя аналитику сообщений и автоматизированное экспериментирование.
- Воспользуйтесь стратегической экспертизой благодаря нашим профессиональным услугам, консультантам партнерских агентств и нашему сообществу.
Воспользуйтесь стратегической экспертизой благодаря нашим профессиональным услугам, консультантам партнерских агентств и нашему сообществу.
Прогнозные возможности не просто предсказывают поведение. Они позволяют маркетологам влиять на него и формировать его. Мы предоставляем вам инструменты для более интеллектуального таргетинга, удержания клиентов, повышения окупаемости инвестиций и персонализации, чтобы вы могли взаимодействовать с клиентами с проактивной точностью.
Часто задаваемые вопросы
1. Какими возможностями ИИ и прогнозирования обладает Iterable?
Возможности ИИ в Iterable реализованы в Nova Intelligence — нашем встроенном уровне искусственного интеллекта, который охватывает Nova Agents, Nova Decisioning и Nova Predictive Insights. Predictive Audiences прогнозирует, кто с наибольшей вероятностью совершит конверсию или уйдет (churn) на основе установленной вами цели, а Brand Affinity определяет отношение каждого пользователя к вашему бренду. Send Time Decisioning, Frequency Decisioning и Channel Decisioning (в Journeys) определяют, когда, как часто и где связаться с каждым человеком. Всё это работает на базе объяснимого ИИ «стеклянный ящик».
