Пользователи сегодня перемещаются между каналами привлечения, оставляют цифровые сигналы и персонализированное взаимодействие на всех этапах. Чтобы снова научиться понимать аудиторию, нужно освоить AI-инструменты, которые помогут прогнозировать поведение пользователей.
Вероятностные модели для прогнозирования поведения
Современные системы на основе искусственного интеллекта опираются на вероятностные модели. Это модели, которые описывают процессы и явления, основываясь на их случайном и непредсказуемом характере.
В машинном обучении вероятностный подход, с помощью которого можно:
- Прогнозировать;
- Управлять рисками;
- Оптимизировать.
LLM-модели могут интерпретировать сложный контекст. Например, они умеют анализировать текстовые запросы, поведенческие паттерны, реакцию на контент. LLM учится понимать мотивацию и намерения пользователя, а на основании этих данных модель дает рекомендации для следующего шага в реальном времени.
Трансформация классической воронки продаж
С использованием ML и LLM статичная традиционная воронка превращается в динамическую, формируемую на основе данных.
ML-модели обнаруживают поведенческие паттерны, а LLM помогает адаптировать сценарий под конкретного пользователя.
ИИ-модель анализирует поведение именно вашей аудитории и подсказывает лучший шаг для работы с ней:
- Например, модель наблюдает рост вероятности покупки, а затем система генерирует персональный оффер и подбирает оптимальный канал для отправки пользователю (push-уведомление, персонализированная рассылка или сообщение в чате).
- При снижении вероятности совершения покупки, модель будет не подталкивать пользователя к покупке, а предлагать сценарии для удержания клиента.
Таким образом, система определяет «состояние» пользователя в реальном времени, а не так, как мы оцениваем его по воронке, фиксируя только касания по этапам без учета digital-сигналов.
Персонализация CJM с помощью AI-инструментов
Кроме того, что искусственный интеллект помогает предсказывать действия пользователей, его можно использовать и для персонализации пользовательского пути:
- LLM-модель адаптирует сообщения и создает релевантный для пользователя контент, подбирает идеальное расписание отправки сообщений.
- ML помогает прогнозировать следующий шаг для того, чтобы предложить, какое следующее касание должно побудить совершить конверсию.
С помощью этих инструментов появляется возможность отслеживать реакцию пользователя в реальном времени и корректировать шаги в зависимости от реакции сегмента аудитории.
Интеграция с CRM-системой и сквозной аналитикой
Предсказательная модель и динамическая воронка продаж не должны существовать изолированно, поскольку для корректной работы им требуется постоянное пополнение данными.
CRM-система обеспечивает предиктивную модель историей взаимодействия аудитории с компанией, а также предоставляет доступ к профилям клиентов.
Бизнес-аналитика фиксирует и передает поведение пользователей — клики, посещения сайта, совершение конкретных действий.
Предсказательная модель анализирует информацию из этих источников и составляет прогнозы для бизнеса.
Инструменты для внедрения предсказательной модели
Построение собственной ML-инфраструктуры — непростая задача, требующая финансовых и временных ресурсов.
Однако на рынке есть платформы, которые помогают внедрять персонализированные CJM без разработки собственного решения.
Salesforce Einstein
помогает строить персонализированные воронки взаимодействия с аудиторией:
- Генерация персонализированного контента на основе пользовательских данных;
- Построение и кастомизация ИИ-ассистентов для CRM-системы;
- Развертывание ИИ-инструментов в собственной среде.
Снимок экрана 2025-11-14 в 21.57.46.pngAmplitude
для AI-аналитики и оптимизации бизнеса с учетом пользовательского опыта:
- Дашборды для глубокого анализа данных;
- Протокол для взаимодействия с языковыми моделями;
- ИИ-анализ отзывов и обратной связи пользователей;
- Транслирование бренда с помощью LLM.
Снимок экрана 2025-11-14 в 22.04.24.pngPega AI
ИИ- для принятия решений на основании энтерпрайз-гибкости:
- Сбор всех данных и оптимизация на их основании;
- Принятие решений в реальном времени;
- Подбор оптимальных каналов и способов коммуникации.
pega-platform-tour-screenshot.pngЗаключение
AI-driven Customer Journey — это шаг к полностью адаптивной модели взаимодействия, где каждый пользователь получает индивидуальный путь на базе вероятностных прогнозов. Внедрение такой системы позволит компании перевести конверсии на новый уровень, а также оперативно работать с оттоком и удержанием. Пока динамичные воронки не стали обыденностью, не упускайте способ выделиться среди конкурентов.
