AI-персоналізація: путівник на 2026 рік та добірка 9 найкращих інструментів

Netflix якось просто знає, що ви будете дивитися далі.

Spotify створює плейлист, про який ви навіть не підозрювали, що він вам потрібен.

Amazon передбачає, що потрапить у ваш кошик, ще до того, як ви це зрозуміли.

Магія? Інтуїція? Персоналізація за допомогою штучного інтелекту (ШІ або AI, англ.).

І це не майбутнє. Це те, що відбувається прямо зараз. Якщо ви не в темі, ви вже відстаєте.

Хочете бути лідером у цій гонці? Ми підготували для вас гайд, який не тільки пояснює, але й показує, як працює персоналізація на основі штучного інтелекту і чому вона потрібна онлайн-бізнесам. А ще огляд 9 AI інструментів, що допомагають брендам створювати справді персоналізований досвід у масштабі.

Що таке AI-персоналізація?

Кожен клік, прокрутка або пауза розповідають історію про наміри, цікавість або сумніви. Персоналізація за допомогою штучного інтелекту перетворює ці дані на прогнози, пропозиції, текст на сайті, повідомлення тощо.

По суті, персоналізація на основі штучного інтелекту (AI personalization) — це використання моделей машинного навчання, які постійно навчаються та розвиваються, для динамічної адаптації досвіду, пропозицій та контенту. 

На відміну від традиційного таргетингу на основі правил («якщо користувач натискає X, показувати Y»), персоналізація на основі штучного інтелекту створює адаптивні системи, які вдосконалюються в режимі реального часу, перетворюючи статичні інтерфейси на гнучкі, які реагують на дії користувача та базуються на даних.

Саме тут на сцену виходить гіперперсоналізація. Вона йде ще далі, поєднуючи дані в режимі реального часу, предикативну аналітику та контекст (такий як пристрій, час та наміри) для створення справді індивідуального досвіду. 

Це вже не просто маркетинг, а скоріше адаптивний дизайн досвіду: інтерфейси та подорожі, які еволюціонують з кожною взаємодією, даючи користувачам відчуття, що їх розуміють, а не просто таргетують.

Персоналізація на основі ШІ: приклади з життя

За даними McKinsey, компанії, що швидко розвиваються, отримують на 40% більше доходу завдяки персоналізації, тоді як 76% клієнтів відчувають розчарування, коли досвід взаємодії не враховує їхні індивідуальні потреби.

А якщо казати про ШІ персоналізацію, то тут можливості безкрайні. Так, у сфері стримінгу система AI-фільтрації Netflix не лише утримує користувачів перед екранами, а й щороку економить компанії понад $1 мільярд, знижуючи рівень відтоку клієнтів.

В електронній комерції система предикативних рекомендацій Amazon забезпечує близько 35% загального обсягу продажів, перетворюючи просто перегляди на намір покупки.

Spotify використовує машинне навчання, щоб персоналізувати плейлисти, як-от Discover Weekly, який є найбільшою часткою прослуховувань користувачів, а YouTube використовує алгоритм нейронної мережі для оптимізації списку відеороликів «Next Up», щоб збільшити тривалість перегляду.

У сфері FinTech компанія Revolut використовує предиктивні моделі для надання рекомендацій щодо витрат та фінансових продуктів ще до того, як користувачі про це запитають, підвищуючи рівень задоволеності та утримання клієнтів.

У сфері охорони здоров'я Philips HealthSuite AI адаптує плани лікування та профілактичні рекомендації в режимі реального часу, допомагаючи медичним працівникам надавати швидшу та точнішу допомогу.

А в Web3 браузер Brave персоналізує досвід перегляду за допомогою навчання безпосередньо на пристрої користувача, доводячи, що релевантний та адаптивний контент може співіснувати з конфіденційністю даних.

Усі ці приклади демонструють: AI-персоналізація — це не просто рекомендації. Вона зменшує відтік користувачів, підвищує конверсію, поглиблює залученість та завойовує лояльність.

Інструменти для AI-персоналізації: топ-9 рішень для вашого бізнесу

Вибір інструменту AI-персоналізації полягає не в пошуку найновіших технологій, а в пошуку системи, яка дійсно відповідає вашим бізнес-цілям. 

Ось дев'ять платформ, які допомагають брендам переосмислити, як насправді працює персоналізація на різних каналах, етапах подорожі користувача і контекстах.

1. Adobe Target

Adobe Target — це корпоративна платформа для персоналізації та експериментів, що входить до складу Adobe Experience Cloud і працює на базі Adobe Sensei. Вона допомагає бізнесам автоматизувати, тестувати та масштабувати персоналізований досвід на сайтах, у мобільних застосунках та електронних листах.

Завдяки функціям Auto-Target і Automated Personalization, Adobe Target використовує історичні дані та дані про поведінку в режимі реального часу, щоб динамічно підбирати контент для кожного користувача. 

Так само як і в кейсі Dell, що застосовує глобальну оптимізацію з використанням Adobe Target, платформа допомагає будувати адаптивні користувацькі сценарії, що еволюціонують разом із поведінкою відвідувачів.

Це ідеальне рішення для великих компаній, яким потрібні точні A/B-тести, предикативна персоналізація та глибока інтеграція з аналітикою.

2. Braze

Платформа Braze поєднує персоналізацію та автоматизацію для створення цілісного користувацького досвіду. Вона допомагає брендам доставляти персоналізовані повідомлення через email, push, SMS, in-app та web-канали, об’єднуючи дані, контекст і взаємодії в єдину систему.

Пакет BrazeAI прогнозує поведінку користувачів, генерує персоналізовані тексти та визначає найкращий час для комунікації, допомагаючи брендам на кшталт Burger King та HBO Max створювати емоційно точну та своєчасну взаємодію з клієнтами, зберігаючи при цьому tone-of-voice бренду.

3. Dynamic Yield

Dynamic Yield із системою Adaptive Experience OS використовує штучний інтелект для об’єднання даних про поведінку, уподобання та прогнозне моделювання, забезпечуючи персоналізацію в режимі реального часу на всіх точках взаємодії. Її AI-движок миттєво адаптує рекомендації та дизайн, як це реалізовано в кейсі IKEA, де синхронізовано онлайн- і офлайн-досвід користувачів.

Функція Shopping Muse, побудована на базі розмовного AI, розпізнає намір користувача в природній мові, допомагаючи командам у роздрібній торгівлі та eCommerce поєднувати людське розуміння контексту з алгоритмічною точністю для створення по-справжньому релевантних досвідів.

{{block}}

4. CleverTap

Платформа Clever.AI від CleverTap використовує Scribe для персоналізації текстів, візуальних елементів та пропозицій у режимі реального часу, поєднуючи поведінкову аналітику з генеративними інструментами. Вона дозволяє маркетологам тестувати повідомлення, прогнозувати відтік клієнтів та автоматизувати омніканальне охоплення.

Domino’s та SonyLIV використовують CleverTap для поведінкового таргетингу, щоб підвищити залученість, з фокусом на утримання клієнтів і довгострокову лояльність.

5. Insider

Insider's Sirius AI — це AI-платформа для омніканальної персоналізації та побудови клієнтських шляхів. Вона автоматизує створення та оптимізацію кампаній за допомогою текстових підказок, а модуль Architect візуально відображає користувацькі шляхи між вебом, застосунками та месенджерами.

Функції, як-от Send-Time Optimization і Next-Best Channel, допомагають забезпечити вчасну й релевантну комунікацію. Компанія Samsung використовує Insider для масштабованого крос-канального досвіду, мінімізуючи бар’єри в персоналізації та підвищуючи ефективність взаємодії з користувачами.

6. Monetate

Платформа Orchid AI від Monetate — це платформа персоналізації для eCommerce, яка використовує прогностичне моделювання та обробку природної мови (NLP) для створення персональних рекомендацій товарів, контенту та результатів пошуку.

Вона покращує точність знаходження продуктів на основі наміру користувача та динамічним елементам соціального доказу. Популярна серед брендів у роздрібній торгівлі та туристичних брендів, Monetate перетворює складні дані на дієві рекомендації, забезпечуючи масштабовану 1:1 персоналізацію.

7. Personyze

Personyze — це платформа AI персоналізації для малого та середнього бізнесу, яка об’єднує поведінкові паттерни, CRM-дані та геолокацію, щоб у режимі реального часу створювати індивідуальний контент (банери, рекомендації, email-кампанії тощо).

Завдяки візуальному редактору WYSIWYG персоналізацію можна налаштовувати без глибоких технічних знань, що дозволяє командам швидко створювати адаптивний контент і запускати 1:1 персоналізацію на сайті чи в додатку.

8. Webflow Optimize

Webflow Optimize (раніше Intellimize) — це рішення для AI-персоналізації та тестування вебсайтів, інтегроване безпосередньо у Webflow. Платформа використовує machine learning, щоб динамічно змінювати заголовки, CTA та структуру сторінки для кожного відвідувача, забезпечуючи унікальний користувацький досвід у реальному часі.

Інструмент AI Content Studio генерує адаптивні тексти, що дає змогу швидше тестувати креативи й підвищувати ефективність контенту. Ідеальне рішення для дизайн-орієнтованих команд, яке спрощує персоналізацію в межах творчого процесу без залучення розробників.

9. Algolia Recommend

Algolia Recommend — це векторна система рекомендацій у реальному часі, яка персоналізує пошук і підбір товарів, аналізуючи контекст користувача за мілісекунди.

Її використовують бренди на кшталт Decathlon, щоб персоналізувати каталоги та динамічно ранжувати продукти залежно від поведінки користувачів, забезпечуючи швидкість, точність і релевантність у масштабах великого бізнесу.

Гайд з AI-персоналізації: що потрібно зробити перед впровадженням

Навіть найрозумніший інструмент AI-персоналізації буде ефективним лише настільки, наскільки ефективним є досвід, який він персоналізує. 

Без чітко налаштованої аналітики, продуманого UX/UI та стратегії оптимізації конверсії навіть найсучасніші ШІ інструменти не принесуть очікуваних результатів.

Тож перш ніж інтегрувати AI-рішення, варто пройти кілька ключових етапів, щоб закласти основу для ефективної персоналізації й максимально розкрити потенціал AI технологій.

1. Проведіть аудит даних та вебсайту

Перш ніж впроваджувати AI, переконайтеся, що ваші дані точні, а платформа готова їх інтерпретувати.

Правильне налаштування аналітики та проведення UX-аудиту — це перші кроки до створення системи, де CRM, CDP і поведінкові дані працюють як єдине джерело інформації. Це фундамент будь-якої стратегії оптимізації конверсій.

У кейсі glo™ покращення точності аналітики та усунення проблем з юзабіліті призвели до зростання конверсії на 22%.

Команда Турум-бурум провела перехід на Google Analytics 4, створила мапу користувацьких сценаріїв і визначила події для відстеження поведінки користувачів. Це дозволило виявити етапи, де користувачі найчастіше покидали сайт, і спростити ключові сторінки.

Результат — чітке розуміння користувацьких сценаріїв, менше бар’єрів і більш залучений досвід, який створює основу для ефективної AI-персоналізації. 

І це навіть до того, як будь-який штучний інтелект для персоналізації впроваджено.

2. Карта подорожей клієнтів (CJM, Customer Journey Map)

AI працює найкраще тоді, коли розуміє контекст.

Мапування користувацьких шляхів (Customer Journey Mapping) дозволяє побачити не лише що користувач робить, а й чому, допомагаючи визначити точки, де персоналізація може мати найбільший вплив.

У проєкті Samsung Experience Store ми створили детальну карту шляху клієнта та його емоцій. Це допомогло зрозуміти, як емоційні тригери та поведінкові паттерни перетинаються, формуючи досвід, який здається інтуїтивним і «людяним». Також аналіз виявив критичні відмінності між офлайн- та онлайн-взаємодією, де персоналізація може істотно підвищити ефективність комунікації.

3. Виберіть та протестуйте інструменти ШІ

Після того як ви налагодили аналітику та склали карту подорожі, саме час обрати інструменти. Але не варто одразу занурюватися у повну автоматизацію.

Почніть із малого — A/B- або мультиваріативного тестування, щоб перевірити гіпотези та зрозуміти, як користувачі реагують на різні зміни й персоналізований досвід.

A/B-тестування в UX-дизайні показує, що саме дійсно впливає на залучення ще до масштабування.

Так, під час A/B тестів для Crystal Clear Memories після лише 16 днів ми визначили найефективніший дизайн, який задовольнив усіх: перегляди сторінки продукту (PDP) +14%, тривалість сеансу +11% і показник відмов -7%.

4. Вимірюйте ROI

Вплив персоналізації не варто оцінювати лише за кліками чи часом перебування на сайті.

Набагато важливіше дивитися на бізнес-показники такі, як життєвий цикл клієнта (CLV), середня вартість замовлення (AOV), коефіцієнт конверсії та підвищення залученості.

Після запуску персоналізації варто відстежувати, як змінюються ці глибинні метрики, щоб безпосередньо пов’язати інвестиції в дизайн і AI з реальним зростанням бізнесу.

Цей підхід допомагає не просто «довести ефективність», а й вибудувати цикл, де дані, UX і AI постійно підсилюють одне одного.

5. Постійний контроль та вдосконалення

Персоналізація за допомогою штучного інтелекту — це не процес, який можна «налаштувати й забути». Він передбачає постійне навчання. 

Те саме стосується і вашого UX. Регулярна оптимізація конверсій (CRO) тримає у фокусі аналітику, дизайн і персоналізацію, які мають еволюціонувати разом із поведінкою користувачів.

Постійне тестування, аналіз й ітерації дозволяють бізнесам розвивати свої платформи безперервно й відповідно до потреб і побажань клієнтів. 

Так AI отримує дедалі чистіші й точніші дані, а користувачі — досвід, який відчувається розумним, гнучким і дійсно персоналізованим.

{{block}}

Персоналізація на основі штучного інтелекту: тенденції, майбутнє та наступні кроки

Персоналізація на основі AI уже не просто реагує на поведінку — вона передбачає її.

Наступний етап поєднує генеративний та агентний ШІ, створюючи системи, які самостійно генерують, приймають рішення та адаптуються, оптимізуючи тон, візуальні елементи та пропозиції. І це все унікальне для кожного користувача, і все в режимі реального часу.

Майбутнє за брендами, які здатні об’єднати дані, дизайн і прийняття рішень у цілісну розумну екосистему.

Адже питання вже не в тому, чи потрібно персоналізувати, а в тому, як швидко ви модернізуєтеся.

Однак штучний інтелект не замінює людське розуміння. Він його підсилює.

І лише в поєднанні з чіткою аналітичною базою та розумним користувацьким досвідом він стає справжньою перевагою, перетворюючи адаптацію на вашу стратегію зростання.