Как ИИ помогает анализировать аудиторию. И почему он иногда лучше маркетолога

8 мин

Вы готовите запуск: промо-рассылка, сторис, баннеры. Всё выверено. Но после старта — 0,7% кликов и глухая пауза. Знакомо? Вопрос в том, кто виноват и что в этой ситуации делать?

Виноват не дизайн и не оффер. Просто вы не знаете, кто ваша аудитория на самом деле. И пока гадаете — ИИ уже строит сегменты, ловит триггеры и прогнозирует поведение. Он не интуитивно чувствует целевую аудиторию, а считывает цифры: кто смотрел, кто кликал, кто покупал. Результат — точные кампании без угадайки и пустых трат.

Это не магия. Это когда нейросети и машинное обучение помогают понять, кто ваш клиент, как он себя ведёт, чего хочет — и что сделать, чтобы он выбрал вас. Алгоритмы смотрят на поведение, покупку, клики, соцсети и даже эмоции, которые человек испытывает при взаимодействии с брендом. И дают вам чистую выжимку: кому показывать, когда, через какой канал и с каким сообщением.

ИИ-системы умеют больше, чем просто «сегментировать по полу и возрасту». Вот что можно получить:

• Поведенческое профилирование. Кто покупает ночью, а кто только по выходным. Кто смотрит, но не кликает. Кто откладывает товар в корзину, но не возвращается.

• Анализ каналов. Где вас действительно читают? Email, Telegram, Вконтакте? А где просто числятся в подписке.

• Предсказание оттока. Кто собирается уйти? Кто уже «остыл» и требует перезапуска интереса?

• Рекомендательные модели. Какой продукт показать именно этому пользователю, чтобы он купил?

• Эмоциональный анализ. На какие темы и слова аудитория реагирует лучше?

ИИ работает только на данных. Чем их больше и данные разнообразнее — тем точнее результат. Основной источник — ваша CRM: в ней хранятся история заказов, частота покупок и время взаимодействия с клиентом. Email‑рассылки подскажут, кто открывал письма, кто кликал, а кто давно отписался. Данные с сайта — это глубина просмотра, точки выхода и узкие места в воронке. Социальные сети покажут вовлечённость: какие посты комментируют, кто реагирует на сторис, с какого контента начинают диалог.

Даже переписки в онлайн-чатах и звонки можно использовать — по ним видно, какие боли чаще всего озвучивают клиенты и в каком тоне.

Подключите всё — и дайте ИИ работать на полную. Многие платформы, например Mindbox, RetailRocket или Yandex DataLens, собирают такие данные и сами строят модели без ручной обработки.

Одна из главных ошибок — ждать от ИИ магии

ИИ не создаст стратегию за вас, не придумает смысл кампании и не заменит маркетолога. Его задача — показать, кому и когда сказать нужное, но если сам оффер слабый или цель неясна, никакой высший интеллект не спасёт.

Работать на голом энтузиазме, без данных

Это вторая ошибка. Если у вас только начальная база — например, 300 контактов — даже самый мощный алгоритм не найдет закономерностей. Причина — не в количестве, а в содержании. Если вся база однотипная (например, все клиенты из одной акции или региона), ИИ просто нечего анализировать.

Разрозненные каналы коммуникации

Третья ошибка. Когда email, сайт, соцсети и мессенджеры не связаны, вы видите поведение по кусочкам. Человек может кликать в письме, жаловаться в чате и покупать через Instagram* (социальная сеть запрещена в РФ), но без сквозной аналитики это выглядит как три разных клиента. ИИ в такой ситуации работает вслепую.

Одноразовый подход

Проанализировали, сделали сегменты, запустили — и забыли. Но поведение аудитории постоянно меняется. Новые продукты, сезоны, экономическая ситуация, конкуренты — всё влияет на эффективность ИИ. Если не подкармливать систему свежими данными, её прогнозы быстро устаревают и теряют ценность.

Когда вы видите, как аудитория реагирует на контент, вовлекается или теряет интерес, вы получаете сигнал не только о маркетинге, но и о самом продукте.

Например, если пользователи стабильно бросают корзину на одном и том же шаге — возможно, проблема в доставке или комплектации, а не в кнопке «Купить».

Если самые лояльные клиенты внезапно перестают открывать письма — стоит проверить, не изменилась ли цена, упаковка или позиционирование.

1. Соберите все доступные данные. Email, сайт, CRM, соцсети — всё, где был контакт с клиентом.

2. Выберите инструмент. Если база большая — используйте Mindbox, RetailRocket, Segments.AI. Для e-commerce — Emarsys. Для сложных данных — BigQuery или Python + AI-модель.

3. Сформулируйте гипотезу. Не просто «посмотреть», а узнать: кто отписывается, кто перестал покупать?

4. Проведите сегментацию. Разделите аудиторию на кластеры — по поведению, товарам, конверсии.

5. Запустите эксперимент. Новые письма, предложения, лендинги — под каждый кластер.

6. Измерьте результат. Сравните с контрольной группой и закрепите находки.

Самое удивительное в работе с ИИ — это инсайты, которых не ждёшь. Он замечает поведенческие паттерны, которые маркетолог просто не видит.

Например, что наибольший отклик дают письма, открытые в 8 утра — когда люди едут на работу и просматривают почту по привычке. Или что посты с закулисьем, где бренд показывает свою «кухню», вызывают втрое больше реакции, чем акции и скидки.

Даже поведение в корзине может удивить: клики по кнопке «отложить» чаще ведут к покупке, чем к отказу — потому что человек просто ждет удобного момента, а не теряет интерес. Именно такие наблюдения делают ИИ не модным словом, а инструментом, который открывает глаза на аудиторию.