Персонализиран маркетинг с изкуствен интелект: какви AI технологии използват лидерите в eCommerce

Днес електронният бизнес функционира в условията на ограничени бюджети, висока конкуренция, променящо се търсене и високи очаквания от аудиторията. Екипите постоянно търсят инструменти, които им позволяват ефективно да разработват маркетингови стратегии, да привличат и задържат повече клиенти, да намалят оперативните разходи и да оптимизират представянето на служителите.

Днес едно такова решение е AI. Това не е просто допълнителен инструмент, а истински двигател за ръст, който помага да се оптимизира маркетинга, качествено да се персонализира и трансформира клиентският опит, да се увеличи лоялността на клиентите и в крайна сметка да се укрепи позицията на компанията на пазара. Според McKinsey, 78% от бизнеса вече активно използва AI в поне една бизнес функция. Според прогнозите на компанията все повече и повече ще интегрират AI в различни структури и процеси. По отношение на придобиването и задържането на клиенти — понастоящем 56% от маркетолозите активно използват AI в работата си и тази цифра активно расте.

В тази статия споделяме практически прозрения за прилагането на AI в маркетинга: от генеративни инструменти, които създават персонализирано съдържание до предиктивни модели, които прогнозират поведението и предпочитанията на клиентите. Инструментите, споменати в статията, са внедрени и поддържани от платформата Yespo, използвана от източно европейски търговци като adidas, PUMA, Liki24, Foxtrot, Dnipro.m, Prom, Shafa, Stylus и 4,000 други марки с общо 23 милиона клиенти.

Влиянието на използването на AI върху маркетинга в електронната търговия

Влиянието на изкуствения интелект върху бизнеса в голяма степен зависи от спецификите на индустрията, избраните инструменти и дълбочината на тяхната интеграция. Компании, които активно инвестират в AI, не само разпределят ресурси и са готови да експериментират, но и обикновено постигат най-висок ефект. Според изследване на McKinsey, организациите, които прилагат AI, могат да увеличат приходите си с 3-15% и да подобрят рентабилността на продажбите с 10-20%. AI предоставя възможности за:

• Ефективно използване на ресурсите на екипа. AI изпълнява рутинни задачи, освобождавайки време на маркетолозите за стратегическо планиране и тестване на нови идеи.
• Оптимизация на бюджета. AI осигурява релевантно взаимодействие с заинтересованите групи клиенти, намалява нерелевантните комуникации и ускорява възвръщаемостта на инвестициите.
• Намаляване на риска от грешки. В сравнение с ръчните процеси, алгоритмите имат по-висока точност, минимизирайки грешките чрез ясни шаблони и машинно обучение.
• Повишена конкурентоспособност. Дълбокото разбиране на клиентите позволява персонализиране на комуникациите на всички етапи от фунията на продажбите, допринасяйки за увеличаване на лоялността на клиентите.
• Подобрена точност на прогнозите. AI идентифицира тенденции и модели в поведението на клиентите, позволявайки по-точна прогноза на следващите им действия, търсенето на продукти и ефективността на кампаниите.
• Намаляване на процента на изоставяне на колички.Алгоритмите идентифицират бариери, които спират клиентите, което позволява на маркетолозите да регулират взаимодействието и конфигурират последващи кампании.

Генеративен AI: Създаване и Автоматизация на Съдържание

Генеративният AI се използва за създаване на съдържание—текстове, изображения, аудио, видео—базирано на входни данни и условия. Той формира оригинални материали, които не са съществували преди. Такова съдържание помага за увеличаване на интереса на аудиторията, подобрява възприятието за марката и автоматизира процеси, които заемат 60-70% от времето на служителите.

Генеративни AI инструменти, които намаляват рутинната работа и осигуряват висококачествено изходно съдържание:

1. Оптимизация на Текстове за Имейли

Със AI можете бързо да обработвате текстове и да формулирате точни съобщения. Например, интегрираният AI в имейл редактора на Yespo позволява създаване на текстове, съкращаване или разширяване, превод на 10+ езика, проверка на граматиката, промяна на тона на гласа и подобряване на редовете за заглавие с предварителни заглавия.

Компаниите могат да създават текстове по-бързо и да ги адаптират към необходимия сегмент, докато глобалните марки могат допълнително да направят мигновени преводи на кампании без загуба на значение.

2. Автоматично Запълване на Блокове в Имейли

Запълването на блокове в имейли—генеративният AI автоматично обработва съдържание от източници, запълвайки модули. Просто плъзнете модул от библиотеката и поставете линк към продуктова страница—AI самостоятелно запълва блока: добавя описание на продукт, изображения и линкове, ускорявайки създаването на имейли до 50%.

Генериране на Мобилни Push Известия

AI бързо създава заглавия и текстове за push известия, базирани на данни от мобилното приложение, които се извличат автоматично от магазина и по определената тема на съобщението, адаптирайки ги към сегментите за максимално ангажиране.

Генериране и Запълване на Процес на Мобилни Кампании

AI създава цели кампании за сегменти (нови, активни, регистрирани потребители) въз основа на целта, определена от маркетолога (конверсия, ангажиране, задържане). В резултат, AI генерира: описание и продължителност на кампанията, поетапни процеси с текстове на съобщения, обяснения и еталони за анализ на ефективността.

Непрекъснато A/B Тестване

Класическото A/B тестване с фиксирани групи работи за чисти експерименти, но е бавно: кампанията трябва да продължи от няколко дни до седмици, за да може маркетологът да оцени резултатите. През това време част от аудиторията получава по-лошия вариант.

Непрекъснатото тестване, реализирано чрез блока "Един от много" в Yespo, може незабавно да оптимизира кампании. Системата изпраща различни варианти на имейли на няколко сегмента (равни по размер на аудиторията) → автоматично определя най-добрия вариант → изпраща го нататък.

Маркетолозите могат да добавят нови варианти на съобщения по всяко време, а блокът автоматично ги интегрира в тестването. Освен това, изкуственият интелект, вграден в редактора, може самостоятелно да създава съобщения, което позволява тестване на креативността на маркетолога спрямо изкуствения интелект.

Това спестява време за подготовка на кампании, тъй като маркетолозите не трябва ръчно да създават отделни клонове на работния процес или да спират процеса, за да анализират резултатите.

Например, Prom.ua използва този инструмент, за да намали броя на потребителите, които разглеждат продукти чрез приложението, но не правят покупки. Благодарение на това, кликванията върху известията се увеличиха с 26%, а конверсията на мобилни push продажби се увеличи с 5%.

Подобна задача имаше аптечната мрежа ANC: да се увеличи конверсията сред потребителите, които добавят продукти в количката, но не правят покупки. Използваше се блокът "Един от много", за да се тестват текстове на съобщения и автоматично да се определи най-ефективният вариант. В резултат на това постигнаха +23% до средната стойност на поръчката и удвоиха мобилния push трафик.

Предсказващ AI: прогноза за бъдещи действия и покупки на клиентите

Предсказващият AI анализира исторически данни, за да предвиди бъдещи събития, да идентифицира зависимости в поведението на клиентите и да взема информирани решения. Това позволява предоставянето на качествен персонализиран опит на всеки потребител, което в крайна сметка води до увеличаване на продажбите, средната стойност на поръчката и задържането на клиентите. Според статистиката, компаниите, използващи персонализация, основаваща се на AI, докладват 25% ръст на продажбите в сравнение с компаниите, които не го използват.

Нека разгледаме ефективни инструменти за персонализация, работещи на база предсказващ AI:

1. Персонални продуктови препоръки: AI знае какво ще купят вашите клиенти

Днес, когато потребителите са претоварени от избор, 74% просто затварят уебсайта, а неуспешните покупки водят до връщания, логистични разходи и загуба на лоялност. Най-лошото е, когато недоволните клиенти избират конкурент, който може да удовлетвори техните нужди. В крайна сметка, 91%

на хората са по-склонни да купуват от компании, които персонализират техния опит. Един ефективен инструмент за това са препоръките за продукти.

Целта на препоръките за продукти е да предложат точно тези продукти, които най-вероятно ще заинтересуват клиента, водейки до покупка.

Как AI алгоритми, вградени в CDP, успяват да изберат продукти, които клиентите искат да купят с 69% точност:

1. Събиране на данни за действията на клиентите от уебсайта, приложението, директните канали и офлайн.
2. Унификация на информацията и обогатяване на единен контакт профил с нея.
3. Обработка и анализ на данни с помощта на дълбоко машинно обучение на AI. Тази технология увеличава точността и ефективността на препоръките, като идентифицира скритите връзки между потребителите и продуктите.
4. Генериране на препоръки с оглед на данни за:
   • Поведение—как потребителите взаимодействат с продуктите (прегледи, кликове, покупки);
   • Клиент—демографски данни, геолокация, предпочитания (например, размер на облекло, желани артикули);
   • Продукти—цена, категория, марка.
5. Омниканално приложение на готовите препоръки: на уебсайта, в приложението, в директни канали (имейл, push, App Inbox, Viber).

Колкото повече данни за клиентите са налични за алгоритмите и колкото по-бързо те се обновяват, толкова по-точни ще бъдат препоръките. Омниканалният подход осигурява непрекъснато клиентско изживяване без значение от канала на взаимодействие с марката.

Новото ниво на персонализация: Трансформери и Големи Езикови Модели (LLM)

Yespo CDP създава препоръки за продукти повече от 12 години. През това време ние разработихме и тествахме над 200 алгоритми за формиране на препоръки и ги направихме достъпни на платформата. Обикновено този инструмент увеличава конверсиите на уебсайта с 20-30%, като рекордният резултат за един от нашите клиенти е +60%.

Ние постоянно работим върху подобряването на функционалността, с типични годишни подобрения на представянето от +5-10%. Изглеждаше, че значителното подобрение на ефективността на алгоритмите вече не е възможно. Въпреки това, преди две години се случи истински пробив.

Yespo CDP е една от първите платформи в Украйна, която комбинира архитектурата на трансформерни невронни мрежи (по-известна на всеки като Chat GPT), Големи Езикови Модели и модели за препоръки.

Използването на трансформери позволява по-задълбочен анализ на поведението и предпочитанията на потребителите, докато големите езикови модели добавят възможността за анализ на характеристиките на продуктите: категории, марки, цени, описания.

Преди това алгоритмите бяха ограничени до връзки между продуктите—например, калъф за смартфон или спортна тениска към панталони от същия производител. Сега AI анализира цялото клиентско пътуване: всеки клик, разглеждана страница, желан елемент, завършена покупка—разглеждани в контекста на действията на потребителя. Системата разбира същността на продуктите, а не само техния SKU (Складова номер): алгоритми могат да работят с ограничени данни, например, с нови продукти или продукти, които никой още не е закупил. Така системата предлага по-добро разбиране както за клиентите, така и за продуктите, така че може да формира максимално релевантни препоръки за продукти.

Първият, който тества обновените алгоритми, беше най-големият омниканален търговец на дребно в Украйна “Foxtrot” и постигна:

• +33%—ръст на CTR на блока за препоръки;
• ×2.08 увеличение на трафика—за блока “Персонално за вас”.

Обновените алгоритми показаха впечатляващи резултати само за няколко месеца операция.

Но уебсайтът не е единствената точка на взаимодействие с клиентите, където бизнесът използва продуктови препоръки. Те са налични: в приложения, директни канали (Имейл, Ап Inbox, Уеб Push, Мобилен Push, уиджети, Viber, Telegram бот, SMS).

Някои клиенти отидоха още по-далеч, като внедриха персонални продуктови препоръки в масови имейли. Тъй като такива имейли имат голям обхват на аудитория, включването на персонализирани предложения може да умножи конверсиите.

За маркетплейса за търсене на лекарства Liki24, внедряването на персонални блокове за препоръки в масовите кампании доведе до +70.8% ръст на конверсия, докато за украинската марка за витамини и хранителни добавки Perla Helsa, този показател се увеличи с 106%, а приходите от имейл канал нараснаха с 34%.

AI като Категориен Мениджър за Продуктови Препоръки

Въпреки отличните резултати от алгоритмите за препоръки, Yespo продължава да търси начини за увеличаване на продажбите на клиентите. Докато работи по внедряването на трансформерни модели, екипът на Yespo забеляза потенциал за подобряване на инструмента за “Foxtrot.” AI не избираше продукти от същата категория в препоръките, за да избегне дублиране. Това ограничаваше кръстосаните продажби, когато в една категория има продукти, които се допълват логично един друг.

За да решим това, внедрихме LLM модел, който автоматично уточнява подкатегории и формира правилни препоръки. Той анализира дървото на продуктовите категории, идентифицира функционалните връзки и предлага съвместими или допълващи се продукти, работейки почти като опитен категориен мениджър.

Например, в категорията "Четки за зъби" има четки, глави, кутии и аксесоари за грижа. Благодарение на рекатегоризацията, сега можете да предложите логични допълнения към покупката на клиентите: глава или кутия. Системата ще формира съответствуващи двойки продукти дори от същата обща категория, подобрявайки качеството на персонализация и кръстосаните продажби.

Резултати от блока "Често Купувани Заедно" (период на тестиране март-май 2025 г.):

• +39% до CTR;
• 1.5x растеж в продажбите на аксесоари.

2. Предсказваща сегментация: ИИ знае кой скоро ще направи покупка

Предсказващата сегментация автоматично идентифицира клиентски групи по вероятност за покупка или риск от напускане. За разлика от ръчната сегментация, която е ограничена до определен брой условия (обикновено до 10), предсказващата сегментация, вместо на фиксирани правила, анализира хиляди шаблони в поведението на аудиторията и предсказва как потребителите ще действат по-нататък.

Целта на предсказващата сегментация е да идентифицира потребителите, които са най-готови за покупка, така че маркетолозите да се фокусират ефективно върху обещаващи аудитории и да избегнат разходи за нерелевантни комуникации.

Как работи предсказващата сегментация, използвайки пример с CDP:

1. Събиране и структуриране на данни: Както при продуктови препоръки — всичко започва с данни — системата натрупва и комбинира данни за поведението на клиентите, история на покупките и демография в единен профил.
2. Анализ на шаблони: ИИ идентифицира модели на поведение на клиенти, които вече са направили покупки, и свързва тази информация с поведенчески данни на други потребители, като по този начин предсказва тяхната готовност за покупка.
3. Прогнозиране на вероятност: На базата на идентифицираните модели, системата класифицира потребителите според нивото на готовност за покупка. В Yespo, ние разделихме клиентите на четири сегмента: потенциални купувачи, гарантирани купувачи, малко вероятни купувачи и предсадени.
4. Постоянни актуализации: Моделът непрекъснато се учи от нови данни, което позволява навременна адаптация на кампаниите и предлагане на релевантни продукти и промоции на тези, които са най-готови да действат.

Предсказващата сегментация помага по-прецизно да се насочват маркетингови кампании и да се увеличи тяхната ефективност с по-ниски разходи. Изпращане на Viber или SMS съобщения до незаинтересовани потребители ще доведе до загуба на бюджет, докато тези канали дават добри резултати, когато се изпращат съобщения на гарантирани и потенциални купувачи.

Например, украинската модна марка O.TAJE използва предсказваща сегментация и постигна +310% ROMI за Viber кампании и +300% конверсионен чар.

Агентен ИИ и как той ще се отрази на маркетинга

Развитието на ИИ в маркетинга се случи постепенно: от обикновена автоматизация, базирана на правила, до предсказваща аналитика и генериращ изкуствен интелект. Сега очакваме следващото глобално ниво на ИИ: агентен ИИ. Тази технология, знаейки крайната цел на кампанията, може самостоятелно да оценява ситуации, да формулира стратегии и да ги изпълнява без постоянен надзор.

За по-добро разбиране на въздействието на агентния ИИ, нека разгледаме нива на операциите в маркетинга:

1. Стратегическо—изпълнителните директори (CEO, CMO) определят позиционирането на марката, целите за растеж и бюджета за маркетинг. Това изисква дълбоко разбиране на бизнеса, пазара и съгласуваност с глобалните цели на компанията.
2. Тактическо—маркетинг мениджърите преобразуват стратегията в планове: разработват кампании, избират канали и подходи към аудиторията, разпределят ресурси и бюджети. На този етап са необходими стратегическо мислене и тактически умения. Предсказателният AI ще бъде полезен тук: продуктови препоръки и предсказателна сегментация. Тези инструменти помагат да се идентифицират най-обещаващите клиентски сегменти, да се предскаже тяхното поведение, включително продуктите, които желаят да закупят. Това позволява ефективно разпределение на бюджета за максимална възвръщаемост на инвестициите (ROI).
3. Оперативно—екипите внедряват плановете: създават съдържание, визуални материали и стартират кампании. Генеративният AI помага за увеличаване на продуктивността на това ниво.

Генеративният AI ускорява създаването на съдържание. Предсказателният AI влияе на вземането на решения. Агентичният AI не само анализира и предсказва. Той повишава управлението на маркетинга на друго ниво, като предлага действия, настройва стратегии, оптимизира процеси, независимо стартира кампании и генерира съдържание. AI освобождава времето на маркетолога за по-голяма креативност и стратегическо мислене, където истински се формира стойността на марката.

Заключения

AI вече днес увеличава конверсията, средната стойност на поръчките (AOV) и възвращаемостта на маркетинговите инвестиции (ROMI), като намалява разходите за неефективни действия и кампании.

Ключови технологии, активно използвани в украинската електронна търговия за увеличаване на продажбите:

1. Генеративен AI: автоматизация на създаването и подобряването на съдържание—от оптимизация на текстове в имейли и попълване на блокове в имейлите до генериране на мобилни пуш уведомления, разработване на потоци на мобилни кампании и непрекъснато тестване A/B.
2. Предсказателен AI: персонализирани продуктови препоръки, базирани на трансформатори и големи езикови модели (LLM), които анализират поведението на клиентите, техните предпочитания и характеристики на продуктите, както и предсказателна сегментация за идентифициране на клиенти с висока вероятност за покупка или риск от отпадане.

Скоро бизнесите ще тестват възможностите на агентичния AI—технология, която може самостоятелно да формира стратегии, да оценява ситуации и да изпълнява маркетингови задачи без постоянно контрол.

Наистина съществуват много технологии, и това може да създаде несигурност: какво точно да внедрим и откъде да започнем? Ние в Yespo CDP работим с AI повече от 12 години и виждаме как правилно подбраните инструменти носят максимална възвращаемост на бизнеса.

Искаме да споделим нашия опит с бизнеса, затова в момента предлагаме безплатни консултации. Нашите водещи експерти ще помогнат да се разбере кои AI решения ще донесат най-голяма полза за вашата конкретна компания и ще направят първата стъпка към устойчив растеж.

Специална заявка вградена