В маркетинговой аналитике разные пользовательские сценарии часто выглядят одинаково: клик, отказ, покупка. За этими метриками скрываются принципиально разные состояния каждого человека – сомнение, недоверие, отложенное решение или готовность уйти.
Я – Ксения Лукина, старший маркетинговый аналитик в Tabby. В этой статье разбираю, как перейти от описания поведения к работе с вероятными сценариями и использовать ИИ для более точных решений внутри маркетинга и продукта.
Почему классическая аналитика перестает различать пользовательские сценарии
Классическая аналитика отражает реальное поведение пользователя, потому что работает через агрегирование данных. Данная модель анализа не отражает непрерывную траекторию изменений состояния пользователя и плохо фиксирует промежуточные состояния между шагами.
Из-за этого поведение большого количества людей сводится к усредненным показателям: теряются слабые и нетипичные сигналы, а действия рассматриваются вне контекста и последовательности. Паузы, замедления и отсутствие действия либо выпадают из анализа, либо интерпретируются как единый результат.
Эти состояния не различимы в отчетах, поэтому часто к ним применяется одно и то же действие – массовые скидки, одинаковый ретаргетинг или преждевременное исключение пользователей из дальнейшей работы, что формирует неверную стратегию и не приводит к, например, нужным показателям возврата.
Продолжая работать с классической аналитикой, маркетологи теряют понимание болей и поведенческих паттернов своей целевой аудитории. Сохранять контакт с клиентами и улучшать точность интерпретации позволяет ИИ, различающий контекст и состояния пользователя.
Как поведенческие модели позволяют видеть следующий шаг пользователя
Ключевой сдвиг, который приносит ИИ в маркетинг, – это переход от описательной аналитики к прогнозной и предписывающей. Классическая аналитика отвечает на вопросы, что случилось в прошлом. Например, из моей практики маркетингового аналитика можно привести такие ситуации: два клиента закрывают оформление кредита, два игрока перестают возвращаться, ученики на образовательной платформе не могли завершить модуль – по метрикам это выглядит одинаково: отказ.
ИИ же работает над уровнем вопросов: что с наибольшей вероятностью произойдет дальше, если ничего не менять, и как изменится сценарий при вмешательстве. За одинаковым результатом часто стоят разные причины: в одном случае пользователь не возвращается из-за ценового сомнения, в другом – из-за недоверия к сохранности данных; в игре один теряет интерес из-за отсутствия вариативности, другой – из-за медленного прогресса; в обучении один сталкивается с перегрузкой, второй – с потерей мотивации. И если ничего не изменить уже на уровне осознания контекста, то будут расти отказы.
Важно понимать, что такой прогноз – не приговор и не гарантия результата. Это распределение вероятностей, которое показывает, какие сценарии будут повторяться при текущей логике продукта. Поэтому на практике ценность имеют только локальные прогнозы: вероятность завершения следующего шага, риск отказа на ближайшем этапе, вероятность реакции на действие продукта или коммуникацию. Эти оценки всегда привязаны ко времени и контексту – здесь и сейчас.
На практике решения принимаются в ключевых точках пользовательского сценария – на входе и онбординге, в верификации и скоринге, перед целевым действием и сразу после конверсии. Модель оценивает вероятность самостоятельного прохождения без вмешательства и тем самым подсказывает, где стоит действовать при высоком риске срыва или усталости пользователя, а где осознанно подождать или ничего не делать, чтобы не снижать конверсию, маржу и доверие. Ключевая ценность здесь – в выборе момента бездействия, а не в максимизации количества воздействий.
Далее под каждый выявленный сценарий подбираются конкретные изменения, часто полярные от пользователя к пользователю, которые меняют вероятность следующего шага и, как следствие, итоговый результат всей воронки.
Таким образом, когда решения на базе ИИ начинают заметно влиять на продукт, меняется и сама логика работы с пользователем. Вместе с этим перестраиваются и маркетинговые инструменты – им приходится адаптироваться к новым сценариям и способам принятия решений.
Как прогнозы меняют логику маркетинговых решений и автоматизации
Маркетинговые инструменты уже сейчас подвергаются изменениям, даже если это не заметно с первого взгляда. Все чаще вместо ручных настроек используются системы, которые сами выбирают, когда и как вмешиваться, – и вместе с этим меняется сама логика коммуникаций.
Так, перестают работать массовые кампании по сегментам, фиксированные цепочки сообщений и ретаргетинг «по факту события»: такая механика не выдерживает ни контекст, ни масштаб, отодвигая ручное масштабирование сценариев на второй план. Коммуникации начинают выстраиваться иначе – по изменению состояния
пользователя, с адаптивной частотой и персонализацией момента, а не текста, включая сценарии, где отсутствие сообщения становится осознанным решением системы.
Для специалистов это непривычно: логика решений становится менее очевидной, хуже ощущается контроль, результат сложнее объяснить одной метрикой. Однако важно понимать, что ручное управление все хуже справляется с масштабом. Современный маркетинг включает десятки каналов, форматов, сценариев и временных задержек. Учитывать все эти связи и принимать взвешенные решения в реальном времени человеку физически сложно. ИИ же с этим прекрасно справляется.
Я как аналитик лично убедилась в результативности использования ИИ при работе над улучшением банковского приложения. Так, коммуникации в процессе оформления карты были автоматизированы не по каналам, а по состоянию пользователя. Модель, которую я использовала, различала несколько сценариев: пользователь не понял продукт, сомневался в условиях, испытывал недоверие к безопасности данных или откладывал решение.
В зависимости от этого система выбирала тип реакции. В одних случаях отправлялось поясняющее сообщение, в других – уточнение условий, а иногда коммуникация не запускалась вовсе, если вероятность самостоятельного возврата была высокой. Такой подход позволил сократить количество сообщений, повысить конверсию и заметно снизить раздражение пользователей.
Если говорить о тенденциях, изменения в маркетинге уже хорошо заметны и в ближайшие годы будут усиливаться. В первую очередь они проявятся в трех направлениях:
-
дальнейшее снижение роли фиксированной атрибуции;
-
рост моделей, работающих с причинно-следственными эффектами;
-
усиление персонализации не на уровне креатива, а на уровне решений.
При этом роль эксперта не исчезает – она меняется по смыслу: человек все меньше управляет отдельными настройками и все больше задает цели, рамки и логику, в которых работает автоматизация.
Итак, в теории становится ясно, как ИИ меняет логику маркетинговых инструментов и роли специалистов. Дальше важно разобраться, как применять ИИ в реальной работе и с чего начинать, чтобы грамотно работать над улучшением маркетинговой стратегии и не ошибиться.
Роль аналитика в работе с ИИ: где заканчивается модель и начинается экспертность
Главная ошибка, которую я регулярно вижу в компаниях, – воспринимать ИИ как еще один инструмент, который можно просто подключить, не меняя подход к аналитике и принятию решений. В таком формате ожидания быстро расходятся с результатом.
ИИ сам по себе не решает продуктовые или стратегические проблемы. Его ценность в том, что он делает ограничения системы заметными:
показывает, где воронка теряет пользователей, какие сценарии повторяются и в каких местах возникает неопределенность.
На практике это почти всегда приводит к одним и тем же сбоям. От моделей ожидают однозначных ответов, несмотря на их вероятностную природу. Модели строятся без четкого понимания, какое управленческое решение они должны поддерживать, и в результате существуют обособленно от продукта. Автоматизация масштабирует текущую логику вмешательства, включая ее слабые места. В финтехе дополнительную сложность создает различие в стоимости ошибок – между ложным действием и бездействием, – а также ситуация, когда решения продолжают приниматься на основе визуализаций, а не сигналов системы.
Эффективная работа с ИИ требует ясного распределения ролей и границ автоматизации. В зрелой финтех-аналитике модель выполняет вычислительные задачи: оценивает вероятности, обновляет поведенческие состояния, предлагает ранжирование действий, исполняет заданные политики. Аналитик фокусируется на содержательной части работы – формулирует вопросы и гипотезы, определяет точки вмешательства, задает допустимые уровни риска, интерпретирует неопределенность и оценивает последствия принимаемых решений.
Стратегические решения о том, где автоматизировать процессы, где сохранить ручной контроль и где осознанно не предпринимать действий, принимаются человеком. Модель обеспечивает расчеты и сигналы, аналитик отвечает за их применение в контексте продукта.
Вывод
В современном маркетинге все меньше работают универсальные сценарии и усредненные метрики – поведение пользователя все чаще определяется контекстом. Использование ИИ позволяет различать этот контекст на глубоком уровне, видеть вероятные траектории поведения и помогает аналитику выбирать уместные действия еще до того, как пользователь принимает решение уйти. За счет этого бизнес снижает количество лишних вмешательств, повышает точность маркетинговых решений и получает более устойчивый эффект, работая с причинами поведения, а не с их запоздалыми последствиями.
Теги:
