Gen AI, ML та LLMs в цифровому маркетингу 2025
Gen AI, ML та LLMs в маркетингу 2025. Досягніть гіперперсоналізації та афінітету в масштабі. Дізнайтесь, як технології ШІ змінюють правила гри.
Широкі стратегії традиційної реклами поступилися місцем новій парадигмі: неомаркетингу, гіперперсоналізованому, заснованому на даних та інтелектуальному підходу до залучення та утримання клієнтів.
У цій статті ми заглиблюємося в суть неомаркетингу у 2025 році, досліджуючи, як компанії використовують ці передові технології не лише для привернення уваги нових клієнтів, але й для сприяння стійкій лояльності існуючих.
Gen AI, ML, та LLMs для залучення клієнтів в цифровому маркетингу
Що таке гіперперсоналізований контент?
Це створення контенту, адаптованого до індивідуальної поведінки та вподобань кожного клієнта, а не широких сегментів. На відміну від традиційної персоналізації, гіперперсоналізація використовує ШІ для глибокого аналізу даних, що дозволяє створювати динамічні та максимально релевантні взаємодії на кожному етапі шляху клієнта. А концепція «Affinity@Scale» від Ogilvy підкреслює поєднання креативності та технологій для створення справжніх зв'язків між брендами та людьми.
Що потрібно для використання гіперперсоналізованого контенту?
-
1
Технології: ШІ-алгоритми та ВММ для обробки великих обсягів даних, виявлення патернів та генерації контенту в реальному часі.
-
2
Якісні дані: Надійна цифрова маркетингова інфраструктура з якісними даними є критично важливою, оскільки близько 30% маркетологів вважають це головною перешкодою.
-
3
Управління контентом: Моделі для валідації контенту, створеного ШІ, щоб уникнути упередженості та помилок.
-
4
Людський підхід: Розуміння людської поведінки та прозорість у зборі даних для побудови довіри.
Де і як впроваджують гіперперсоналізований контент?
Гіперперсоналізація вже є ключовою стратегією. За даними McKinsey, вона може скоротити витрати на залучення клієнтів до 50% та збільшити доходи на 5-15%. Попри виклики, пов'язані з якістю даних та конфіденційністю, попит зростає: 71% споживачів очікують персоналізації.
Приклади:
- Coca-Cola з кампанією "Real Magic Chinese New Year" залучила 5,7 мільйона переглядів через інтерактивну гру.
- Cadbury в кампанії "Not Just a Cadbury Ad" персоналізувала рекламу для тисяч малих підприємств, збільшивши продажі на 32%.
Що таке оптимізація реклами за допомогою АІ та ШІ?
Це використання алгоритмів ШІ для підвищення ефективності рекламних кампаній. Прикладом є AI Max для пошукових кампаній Google Ads, що оптимізує оголошення в реальному часі. Він розширює ключові слова для охоплення нових релевантних запитів та автоматично адаптує рекламні тексти й URL-адреси для максимальної відповідності намірам користувача.
Що потрібно для використання такого інструменту?
Для роботи AI Max потрібна його активація в Google Ads та наявність даних: ключових слів, креативів та URL-адрес. Система використовує існуючий контент та генеративний ШІ для створення адаптованих оголошень. Рекламодавцям доступні додаткові налаштування для контролю геолокації, брендових асоціацій та цільових сторінок.
Де і як впроваджують ШІ-оптимізовану рекламу ?
AI Max розгортається для рекламодавців з травня 2025 року. Компанії, що його використовують, спостерігають зростання конверсій у середньому на 14% при аналогічній рентабельності.
Приклади АІ-оптимізованої реклками:
- L'Oréal досягла вдвічі вищого коефіцієнта конверсії та на 31% нижчої вартості за неї.
- Австралійська компанія MyConnect збільшила кількість лідів на 16%, знизивши вартість за дію на 13%.
- Агентство Ogilvy за допомогою подібних інструментів збільшило кількість лідів на 40% та заощадило 15% часу.
Розуміння лід скорингу в контексті ШІ та ВММ
Це процес присвоєння кожному ліду балу, що відображає ймовірність його конверсії в клієнта. Прогностичний лід скоринг використовує ШІ для аналізу патернів поведінки та даних, щоб динамічно оцінювати потенційних клієнтів. Системи, як-от HubSpot або Microsoft Dynamics 365, автоматично розраховують пріоритетність контактів, допомагаючи командам продажів зосередитися на найперспективніших лідах.
Що потрібно для використання лід скорингу з AI та LLM?
-
1
Збір даних: Демографічна/фірмографічна інформація, поведінкові дані (взаємодія з сайтом, соцмережами, email), джерела лідів.
-
2
Аналіз намірів: Відстеження активності на сайті (відвідування сторінки з цінами, запити на демо).
-
3
Негативний скоринг: Присвоєння негативних балів для відсіювання спаму.
-
4
Координація команд: Тісна співпраця між маркетингом та продажами для узгодження критеріїв оцінки.
Та де і як впроваджують?
Лід скоринг залишається важливим методом для підвищення рентабельності. Сучасні системи автоматизують процес і постійно коригують бали на основі нових даних. 66% фахівців з продажів відзначають, що ШІ допомагає їм краще розуміти клієнтів. Ефективні практики включають автоматизацію робочих процесів: запуск кампаній з «виховання» лідів, автоматичну маршрутизацію до менеджерів та рекомендації персоналізованого контенту.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Що таке чатботи та агентський ШІ, її значення в гіперперсоналізованому маркетингу 2025 року?
Це інтелектуальні помічники, керовані генеративним ШІ, що надають клієнтам персоналізовані рекомендації, інформацію про товари та допомагають з покупками. Вони працюють на основі великих мовних моделей (ВММ), які аналізують запити клієнтів і підключаються до баз даних (наприклад, каталогу товарів) для надання релевантних відповідей, запам'ятовуючи при цьому історію та вподобання клієнта.
Що потрібно для використання чатботів та агентського ШІ в цілому?
-
1
Технологічна основа: ВММ, підключена до баз даних та моделей персоналізації.
-
2
Дизайн та тестування: Ретельний дизайн продукту та часте тестування для калібрування відповідей чатбота.
-
3
Обґрунтування витрат: Бізнес-кейс має враховувати вартість API, розробку та очікуване зростання середнього чека (на 2-4%).
-
4
Управління ризиками: Впровадження суворих правил безпеки, оскільки чатботи безпосередньо взаємодіють з клієнтами.
Та де і як впроваджують агентський ШІ?
Пілоти закінчуються — агенти заходять в операційку. Ритейл і e-commerce запускають он-сайт “консьєржів”, що розуміють намір, підтягують товар/ціну в реальному часі, формують бандл і проводять оплату прямо в чаті. Паралельно з’являються агенти медіа-операцій: із брифа — в креативи та кампанії, з live-метрик — у швидкі ітерації (з людським апрувом). У CRM агенти ведуть життєвий цикл: сегментація, тригери, утримання частоти, персоналізовані офери. У сервісі — self-service агенти закривають статуси замовлень/повернення, знімають пік навантаження й передають у команду лише нетипові кейси. Додаємо voice-sales для миттєвого колбеку та кваліфікації — і маємо коротший шлях до покупки.
Beinf by Colobridge закриває цей стек “під ключ”: он-сайт агенти з багатомовним NLU, інтеграції з CRM/OMS/Ads і платіжками, human-in-the-loop апруви, повні логи та розгортання на інфраструктурі в Німеччині з дотриманням GDPR. Результат — менше тертя в шляху до покупки, швидші ітерації в медіа та помітний інкремент до конверсії й LTV.
Переосмислення утримання клієнтів: Gen AI, ML, та LLMs в цифровому маркетингу та retention
Що таке проактивне передбачення відтоку клієнтів?
Це здатність виявляти клієнтів, які схильні припинити користуватися послугами компанії, ще до того, як вони приймуть остаточне рішення. Такий підхід дозволяє запобігти прямим фінансовим втратам та витратам на залучення нових клієнтів. В основі лежать моделі машинного навчання (наприклад, логістична регресія, випадковий ліс, XG Boost), які аналізують історичні дані та знаходять закономірності, що передують відтоку.
Що потрібно для використання передбачення відтоку клієнтів на базі ШІ ?
-
1
Дані про використання продукту: Інформація про те, як часто та активно клієнти взаємодіють з продуктом, які функції використовують, а також показники залученості.
-
2
Показники успіху клієнтів: Метрики на кшталт індексу споживчої лояльності (NPS) та задоволеності клієнтів (CSAT), які можуть сигналізувати про ймовірність відтоку.
-
3
Зворотний зв'язок: Контекстні відгуки, зібрані через опитування безпосередньо в додатку, для розуміння рівня задоволеності та виявлення проблемних моментів
Та де і як впроваджують?
Спочатку компанії аналізують загальні тенденції відтоку, щоб знайти ключові причини (наприклад, поганий досвід, висока ціна). Потім за допомогою ручного аналізу або автоматизованих прогностичних моделей ідентифікують клієнтів у групі ризику. Передові системи, як-от Beinf.ai by Colobridge, використовують динамічну мікросегментацію та розрахунок довічної цінності клієнта (LTV), щоб передбачати не лише повний відтік, а й падіння LTV. Це дозволяє маркетологам вживати цілеспрямовані проактивні дії для утримання кожного окремого клієнта.
Програми лояльності на основі ШІ
Це еволюція традиційних програм лояльності від простого накопичення балів до високоперсоналізованих рішень, керованих ШІ. Лояльність — це стійкі, взаємовигідні відносини, що є результатом постійного надання виняткового клієнтського досвіду. Лояльні клієнти забезпечують конверсію в 60-70% порівняно з 5-20% для нових, що робить їх утримання надзвичайно цінним.
Що потрібно для використання програм лояльності з використанням ШІ та ВММ?
-
1
Перехід до емоцій: Зміщення фокусу з транзакційної вигоди («частка гаманця») на емоційний зв'язок («частка серця») через персоналізацію та побудову довіри.
-
2
Збір даних: Використання програм для отримання цінних даних від клієнтів (zero-party та first-party data), що дозволяє краще розуміти їхню поведінку.
-
3
Технології: ШІ та машинне навчання для аналізу великих обсягів даних, виявлення інсайтів та створення унікальних, захопливих досвідів (наприклад, гейміфікація).
Та де і як впроваджують?
Програми лояльності, посилені ШІ, дозволяють ставитися до учасників як до індивідуумів, забезпечуючи глибоку персоналізацію. Це значно покращує утримання та перетворює рідкісних покупців на постійних. Наприклад, кавові мережі використовують гейміфікацію та NFT, а компанії зі сфери краси — багаторівневі членства з ексклюзивними перевагами. ШІ дозволяє розширювати бренд у віртуальні світи та створювати нові формати залучення.
Що таке гіперперсоналізована комунікація з клієнтом?
Це ультраперсоналізація на основі генеративного ШІ (GenAI) для створення глибоких відносин із клієнтами. Завдяки GenAI маркетологи переходять від статичних сегментів до динамічних персон, які змінюються в реальному часі з кожною взаємодією. ШІ аналізує не лише текст, а й візуальні сигнали, щоб адаптувати комунікацію до індивідуальних уподобань (аж до улюблених кольорів). Мета — перетворити цифровий маркетинг на змістовну розмову, де клієнт відчуває, що його бачать, цінують і розуміють.
Що потрібно для використання гіпер-персоналізації?
-
1
Клієнтоцентрична модель: Побудова бізнес-процесів навколо клієнта (Customer-Back Business Model), щоб забезпечити безперешкодний досвід у всіх точках дотику.
-
2
Єдиний погляд на клієнта: Інтеграція даних з усіх каналів для створення цілісного уявлення про кожного споживача.
-
3
Дані з програм лояльності: Використання zero-party та first-party даних для покращення сегментації та адаптації цифрових маркетингових кампаній.
Та де і як впроваджують one-to-one комунікації на базі ШІ та ВММ?
Зібрані дані дозволяють створювати унікально адаптовані та своєчасні повідомлення. Замість загальних розсилок, компанії надсилають листи, що відображають улюблені продукти клієнта, його стиль спілкування та особисті інтереси (наприклад, привітання з днем народження чи річницею). Такий підхід підвищує залученість, задоволеність та, як наслідок, утримання клієнтів.
Що таке аналіз настроїв та feedback loop з допомогою АІ?
Це процес визначення емоційної тональності тексту (позитивна, негативна, нейтральна) за допомогою машинного навчання. Сучасні моделі глибокого навчання (CNNs, RNNs, LSTMs) наближаються до людської точності, розпізнаючи навіть сарказм та ідіоми. Перехід від простого аналізу настроїв до розпізнавання спектра емоцій (гнів, радість, сум) надає значно більше інформації для бізнес-інсайтів.
Що потрібно для використання?
-
1
Моделі глибокого навчання: Архітектури, навчені на великих масивах текстових даних з використанням вбудованих представлень слів (embeddings), таких як BERT або GloVe.
-
2
Дані для аналізу: Якісний зворотний зв'язок від клієнтів, зібраний через опитування (NPS, CSAT), відгуки та аналіз взаємодій. GenAI допомагає виявляти навіть тонкі емоційні сигнали.
-
3
Спеціалізовані набори даних: Для аналізу конкретних емоцій потрібні дані з людськими анотаціями або з використанням емодзі як проксі-міток.
Та де і як впроваджують?
Аналіз настроїв дозволяє створити «петлю зворотного зв'язку». Компанії аналізують відгуки, щоб зрозуміти причини відтоку, виявити його ранні ознаки (зниження NPS, негативні коментарі) та використати ці інсайти для покращення продукту, сервісу й комунікації. Важливо, що компанії мають відповідально обробляти дані, щоб будувати довіру. Коли клієнти впевнені у безпеці своїх даних, вони більш охоче сприймають персоналізований досвід.
Від персоналізації до афінітету: як ШІ будує емоційний зв'язок із клієнтом
У сучасному цифровому маркетингу, керованому штучним інтелектом, існують два ключові підходи до взаємодії з клієнтами: «персоналізація в масштабі» та її більш просунута еволюція — «афінітет у масштабі». Якщо перший підхід фокусується на технологічному охопленні, то другий прагне створити глибокий емоційний зв'язок.
Персоналізація в масштабі: ефективність, що втрачає обличчя
Традиційна персоналізація використовує технології для масової доставки маркетингових повідомлень, групуючи клієнтів за широкими категоріями (демографія, базові інтереси). Її головна мета — конверсія. Проте такий підхід має суттєві недоліки: він надто зосереджений на таргетингу, а не на якості креативного повідомлення. Це може призводити до появи «безликих» брендів та фрагментованих меседжів, а ефективність мікротаргетингу, як показує практика, часто переоцінена.
Афінітет у масштабі: технології з людським серцем
На противагу цьому, «афінітет у масштабі» (Affinity at Scale) ставить за мету створення справжніх людських зв'язків. Ця концепція об'єднує креативність із технологіями, щоб поширювати ідеї, які знаходять емоційний відгук у людей. Вона ґрунтується на глибокому аналізі «цифрових слідів» споживачів — їхніх переконань, поведінки та емоцій. Це дозволяє брендам вийти за межі простої релевантності та створювати емпатичні, значущі повідомлення.
Роль ШІ в еволюції підходів до цифрового маркетингу
Штучний інтелект, особливо генеративний (GenAI), відіграє ключову роль в обох концепціях, але по-різному.
- У персоналізації ШІ виступає як інструмент оптимізації — він автоматизує кампанії та допомагає ідентифікувати потенційних клієнтів.
- Для афінітету GenAI є трансформаційною силою. Він дозволяє не просто «покращувати існуюче», а «створювати абсолютно нове». ШІ аналізує дані в небачених масштабах, створюючи ультраперсоналізований контент, що адаптується в реальному часі до емоцій та вподобань кожної окремої людини.
Приклади афінітету в дії:
- Cadbury “Not Just a Cadbury Ad”: За допомогою ШІ кампанія персоналізувала рекламу, вказуючи назву найближчого малого бізнесу, де можна було придбати товари. Це створило тисячі унікальних реклам, що значно підвищило продажі.
- Wyeth Illuma “Voice Doodler”: Голосова платформа, що за допомогою машинного навчання перетворювала дитячі історії на яскраві ескізи, демонструючи поєднання технологій та емпатії.
- Amazon: Запустив інструмент на основі GenAI, що перетворює фотографії продуктів на реалістичні лайфстайл-зображення. Це покращило показники кліків на 40%.
Від інвестицій до прибутку: як оцінити ефективність штучного інтелекту в цифровому маркетингу
Впровадження штучного інтелекту (ШІ) стало реальністю для більшості компаній, проте багато з них стикаються з так званим «парадоксом генеративного ШІ»: попри широке використання, значний вплив на прибуток залишається непомітним. Для маркетингу, де ШІ трансформує підходи до роботи, правильне вимірювання окупності інвестицій (ОІ) є ключем до того, щоб технології приносили реальні бізнес-результати, а не лише збільшували витрати.
Що необхідно для оцінки ROI від АІ та LLM в цифровому маркетингу?
Ефективна оцінка ефективності інвестицій у ШІ вимагає комплексного підходу, що виходить за межі простих фінансових розрахунків. Основою є чітке розрізнення двох типів окупності:
- «Жорстка ОІ» (Hard ROI): Кількісні фінансові показники — прямий прибуток, скорочення витрат, зростання продажів.
- «М’яка ОІ» (Soft ROI): Нематеріальні, якісні переваги — зростання задоволеності клієнтів та співробітників, підвищення кваліфікації команди, зміцнення репутації бренду.
Щоб підготувати надійну базу для аналізу, необхідно:
-
1
Визначити цілі та KPIs: Чітко сформулювати, яку стратегічну мету має проєкт (наприклад, зменшити відтік клієнтів на 10%), та підібрати відповідні ключові показники ефективності (коефіцієнт конверсії, NPS).
-
2
Встановити базову лінію: Зібрати дані про поточну продуктивність до впровадження ШІ. Це точка відліку, з якою порівнюватимуться майбутні результати.
-
3
Ідентифікувати всі витрати: Врахувати не лише прямі витрати на технології, але й приховані: на кібербезпеку, управління даними, зберігання та перекваліфікацію співробітників.
-
4
Оцінити нематеріальні переваги: Визначити, як ШІ вплине на лояльність, впізнаваність бренду та корпоративну культуру.
Моделі оцінки та як проводити
Систематичний підхід дозволяє отримати повне уявлення про вплив ШІ. Процес вимірювання можна розділити на кілька ключових етапів:
-
1
Підготовка та планування. На цьому етапі визначаються цілі та встановлюється базова лінія продуктивності. Тут же розробляється сценарій «статус-кво» — розраховується ризик неінвестування (РНІ), тобто вартість бездіяльності для бізнесу.
-
2
Фінансовий аналіз. Проводиться розрахунок усіх витрат та потенційних прибутків. Для оцінки довгострокової ефективності рекомендується залучати фінансову команду та використовувати підхід чистої теперішньої вартості (NPV), який враховує вартість грошей у часі.
-
3
Аналіз якісних факторів та ризиків. Оцінюються нематеріальні переваги («м’яка ОІ»). Водночас аналізуються ризики, пов'язані з якістю даних, етичними аспектами (упередженість моделей, конфіденційність) та потребою в людському контролі для мінімізації неточностей.
-
4
Постійний моніторинг та коригування. Продуктивність ШІ-моделей може змінюватися з часом, тому розрахунок ОІ — це не одноразова дія, а безперервний процес. Необхідно регулярно переоцінювати показники та бути готовими до коригування стратегії.