Персонализация в реальном времени: как меняется работа с клиентами

Еще недавно товар разлетался как горячие пирожки, а сегодня не продается почти ничего. Что поделать — кризис. Или клиенты ждут более современных подходов к продажам и клиентскому сервису. 

По данным недавнего отчета Amperity Team, 53% потребителей ждут персональное предложение в реальном времени, а не в течение суток и более. При этом 69% покупателей с большей вероятностью совершают покупку, если предложение подстраивается под них прямо во время сессии. 

Маркетинг с ИИ-помощником

Компании вкладывают немало средств в автоматизацию маркетинга. В огромной степени этому способствовало внедрение CDP (Customer Data Platform — платформа клиентских данных). Эта система умеет собирать данные о клиентах, выделять сегменты, в ней можно создавать шаблоны коммуникаций, отлаживать и запускать триггерные сценарии для рассылок. Однако, оказывается, сегодня этого уже не достаточно. 

С середины 2026 года крупные западные вендоры начали называть свои продукты Agentic (агентный) CDP. Независимый институт платформ клиентских данных CDP Institute дает такое определение этому термину: это платформа клиентских данных, часть работы которой выполняют ИИ-агенты — автономные, частично автономные и зависимые, действующие поверх управляемых клиентских данных и контекста.

Источник делает важную оговорку: это не новая категория, а эволюция класса продукта. Набор функций CDP не меняется — сбор данных, единый профиль, идентификация, активация. Меняется способ управления платформой: вместо ручных правил и дашбордов (интерактивная аналитическая панель) появляются агенты, а маркетолог задает стратегические цели и проверяет результат. Это дает возможность изменить принцип работы — от разовых кампаний к непрерывной коммуникации с клиентом в реальном времени. 

Такие решения уже существуют и на российском рынке. Уже есть опыт работы с проактивной CDP — назовем ее так, чтобы не использовать западный термин. Это действительно новый подход к маркетинговым коммуникациям. 

Как работает проактивная CDP

Для успешного ее внедрения на первом этапе необходимо провести полноценный онбординг (процесс знакомства с ИИ-агентом, работающим в продукте). Чем больше полезной информации о себе, о своей компании, ее бизнес-целях и KPI (Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности) отдела маркетинга система получит, тем адекватнее и быстрее она сможет встроиться в работу и выполнить поставленные задачи. 

Когда знаний достаточно (если нет — CDP продолжит задавать вопросы), система с встроенным ИИ-агентом начинает вести себя несколько иначе, чем платформа без помощника. Она не ждет непосредственной постановки задачи («выделить сегменты», «создать шаблон коммуникации»), а сразу начинает действовать в проактивном режиме. 

Например, CDP постоянно мониторит рынок и активность конкурентов, анализирует, создает гипотезы, а затем отправляет пользователю сообщения такого типа: «Привет! Пока ты отдыхал, я проанализировала рынок и последние маркетинговые кампании конкурентов и пришла к выводу, что нам необходимо запустить свою кампанию перед 1 сентября. Я выделила сегмент “Активные”, всего в сегменте 12,4 тыс. клиентов. Я готова запустить рекламную кампанию с помощью триггерного сценария “Дополнительная скидка 10% активным клиентам”. Посмотри, если все в порядке, запустим сегодня». 

Получается, проактивная CDP выполнила за маркетолога всю рутинную работу — проанализировала активность конкурентов, создала сегменты клиентов, сгенерировала контент, сверстала коммуникацию, подобрала изображение, проверила все ссылки и корректность интеграции, настроила сценарии отправки… и остановилась. Потому что последнее слово остается за живым человеком. И это очень важная особенность CDP с ИИ-помощником. Если вы обратили внимание, последней фразой в письме от системы был запрос: «Посмотри, если все в порядке, запустим сегодня». Это значит, что соблюдается принцип HITL (Human-in-the-loop — человек в цикле главный): без команды живого маркетолога никакая коммуникация невозможна. 

Если специалиста что-то не устраивает в предложенной рассылке, то система очень быстро собирает другую, а потом еще одну. Зато если акция оказалась успешной, то ее можно повторить на другом сегменте или вообще выполнять на регулярной основе. Например, каждый день собирать новый пул клиентов, у которых через месяц заканчивается действие абонемента в фитнес-клубе, и предлагать им приобрести продление со скидкой. Идея не нова, но, чтобы воплотить ее в жизнь без CDP, придется постоянно вручную пересобирать очередной сегмент или обращаться к разработчикам, чтобы они дописали что-то в системе. 

CDP на страже персональных данных

Разве нельзя просто использовать ИИ-помощника для таких рутинных задач, как сбор информации или создание шаблонов рассылок? Пусть искусственный интеллект напишет каждому клиенту из миллиона в базе персональное письмо — вот и получится реальная персонализация. И никакая CDP — обычная или проактивная — вообще не нужна? 

Некоторые так и делают — «скармливают» ИИ клиентские базы и ждут взрыва продаж и обращений клиентов. Однако на выходе получают непомерно возросший бюджет на ИТ-инфраструктуру (токены — не бесплатное удовольствие) и бесконтрольную утечку персональных данных в сеть. 

Кроме того, в последнее время законодательство в области защиты персональных данных сильно ужесточили, и за такую работу можно понести ответственность вплоть до уголовной. Большинство исследований, например Ping Identity 2025, о доверии пользователей в цифровую эпоху показывают: 25% респондентов обеспокоены непрозрачностью хранения данных и ростом киберрисков. 

Проактивные CDP снимает эту проблему, поскольку в таких системах информация может храниться совершенно безопасно. Это обусловлено тем, что их архитектура имеет внешний и внутренний контур. На практике это выглядит так: если вы запрашиваете у системы определенные данные, то она выдает их из внутреннего контура обезличенно. Например: «Женщина, 35–40 лет, имеет двоих детей школьного возраста, недавно начала покупать принадлежности для школы». Во внешнем контуре эти данные анализируются, и на их основе создается шаблон коммуникации, который возвращается во внутренний контур, где CDP самостоятельно заполнит в шаблоне ФИО клиента и другие конкретные условия. То есть персональные данные никогда не покидают внутренний контур системы. Следовательно, за сохранность клиентской базы и соблюдение законодательства в этой области можно не опасаться. 

Можно ли посчитать рентабельность

В заключение стоило бы привести какие-то конкретные цифры, но они будут сильно разниться от компании к компании и в зависимости от отрасли. Однако если сопоставить среднее количество выдвигаемых гипотез, качество анализа конкурентов, скорость подготовки шаблона коммуникации и его исправления при необходимости, учесть способность системы с ИИ-помощником самостоятельно ставить себе задачи в рамках заданных целей и возможность работать круглосуточно, получается значительное ускорение проведения маркетинговых кампаний. Вместо привычных 2–3 недель CDP сможет подготовить и запустить коммуникацию за 1 день. Это заметная экономия ресурсов, а главное — впечатляющая скорость реагирования на изменения рынка, которая во многом определяет успех маркетинговой деятельности в целом.