AI-персонализация: путеводитель на 2026 год и подборка 9 лучших инструментов

Netflix как будто просто знает, что вы будете смотреть дальше.

Spotify создаёт плейлист, о котором вы даже не подозревали, что он вам нужен.

Amazon предугадывает, что попадёт в вашу корзину ещё до того, как вы это осознаете.

Магия? Интуиция? Персонализация с использованием искусственного интеллекта (ИИ или AI, англ.).

И это не будущее. Это происходит прямо сейчас. Если вы не в курсе, вы уже отстаете.

Хотите быть лидером в этой гонке? Мы подготовили для вас руководство, которое не только объясняет, но и демонстрирует, как работает персонализация на основе искусственного интеллекта и почему она необходима онлайн-бизнесу. А также обзор 9 AI-инструментов, которые помогают брендам создавать действительно персонализированный опыт в большом масштабе.

Что такое AI-персонализация?

Каждый клик, прокрутка или пауза рассказывают историю о намерениях, интересе или сомнениях. Персонализация с помощью искусственного интеллекта преобразует эти данные в прогнозы, предложения, тексты на сайте, сообщения и прочее.

По сути, AI-персонализация — это использование моделей машинного обучения, которые постоянно обучаются и развиваются, для динамической адаптации пользовательского опыта, предложений и контента. 

В отличие от традиционного таргетинга на основе правил («если пользователь нажимает X, показывать Y»), персонализация на основе искусственного интеллекта создает адаптивные системы, которые совершенствуются в режиме реального времени, превращая статичные интерфейсы в гибкие, реагирующие на действия пользователя и основанные на данных.

Именно здесь на сцену выходит гиперперсонализация. Она идет еще дальше, объединяя данные в режиме реального времени, предиктивную аналитику и контекст (такие как устройство, время и намерения) для создания по-настоящему индивидуального опыта. 

Это уже не просто маркетинг, а скорее адаптивный дизайн опыта: интерфейсы и пользовательские сценарии, которые эволюционируют с каждым взаимодействием, создавая у пользователей ощущение, что их понимают, а не просто таргетируют.

Персонализация на основе ИИ: примеры из жизни

По данным McKinsey, компании с быстрым ростом получают на 40% больше дохода благодаря персонализации, тогда как 76% клиентов испытывают разочарование, когда опыт взаимодействия не учитывает их индивидуальные потребности.

Если говорить об ИИ-персонализации, то возможности здесь безграничны. Да, в сфере стриминга система AI-фильтрации Netflix не только удерживает пользователей у экранов, но и ежегодно экономит компании более $1 миллиарда, снижая уровень оттока клиентов.

В электронной коммерции система предикативных рекомендаций Amazon обеспечивает около 35% от общего объёма продаж, превращая простые просмотры в намерение покупки.

Spotify использует машинное обучение для персонализации плейлистов, таких как Discover Weekly, который занимает наибольшую долю прослушиваний пользователей, а YouTube применяет алгоритм нейронной сети для оптимизации списка видео «Next Up», чтобы увеличить продолжительность просмотра.

В сфере FinTech компания Revolut применяет предиктивные модели для предоставления рекомендаций по расходам и финансовым продуктам еще до того, как пользователи об этом запросят, повышая уровень удовлетворённости и удержания клиентов.

В сфере здравоохранения Philips HealthSuite AI адаптирует планы лечения и профилактические рекомендации в режиме реального времени, помогая медицинским специалистам предоставлять более быструю и точную помощь.

А в Web3 браузер Brave персонализирует опыт просмотра за счёт обучения непосредственно на устройстве пользователя, доказывая, что релевантный и адаптивный контент может сосуществовать с конфиденциальностью данных.

Все эти примеры показывают: AI-персонализация — это не просто рекомендации. Она уменьшает отток пользователей, повышает конверсию, усиливает вовлечённость и завоёвывает лояльность.

Инструменты AI-персонализации: топ-9 решений для вашего бизнеса

Выбор инструмента AI-персонализации — это не поиск самых новых технологий, а подбор системы, которая действительно соответствует вашим бизнес-целям. 

Вот девять платформ, которые помогают брендам переосмыслить, как именно работает персонализация на различных каналах, этапах пользовательского пути и в разных контекстах.

1. Adobe Target

Adobe Target — корпоративная платформа для персонализации и проведения экспериментов, входящая в состав Adobe Experience Cloud и основанная на технологии Adobe Sensei. Она помогает бизнесу автоматизировать, тестировать и масштабировать персонализированный опыт на сайтах, в мобильных приложениях и электронных письмах.

Благодаря функциям Auto-Target и Automated Personalization, Adobe Target использует исторические данные и данные о поведении в режиме реального времени, чтобы динамически подбирать контент для каждого пользователя. 

Точно так же, как и в кейсе Dell, применяющем глобальную оптимизацию с использованием Adobe Target, платформа помогает создавать адаптивные пользовательские сценарии, которые развиваются вместе с поведением посетителей.

Это идеальное решение для крупных компаний, которым необходимы точные A/B-тесты, предиктивная персонализация и глубокая интеграция с аналитикой.

2. Braze

Платформа Braze объединяет персонализацию и автоматизацию для создания цельного пользовательского опыта. Она помогает брендам доставлять персонализированные сообщения через email, push, SMS, in-app и web-каналы, объединяя данные, контекст и взаимодействия в единую систему.

Пакет BrazeAI прогнозирует поведение пользователей, генерирует персонализированные тексты и определяет оптимальное время для коммуникации, помогая таким брендам, как Burger King и HBO Max, создавать эмоционально точное и своевременное взаимодействие с клиентами, при этом сохраняя tone-of-voice бренда.

3. Dynamic Yield

Dynamic Yield с системой Adaptive Experience OS использует искусственный интеллект для объединения данных о поведении, предпочтениях и прогнозном моделировании, обеспечивая персонализацию в режиме реального времени на всех точках взаимодействия. Её AI-движок мгновенно адаптирует рекомендации и дизайн, как показано в кейсе IKEA, где синхронизирован онлайн- и офлайн-опыт пользователей.

Функция Shopping Muse, построенная на базе разговорного AI, распознаёт намерения пользователя на естественном языке, помогая командам в розничной торговле и eCommerce сочетать человеческое понимание контекста с алгоритмической точностью для создания действительно релевантного опыта.

{{block}}

4. CleverTap

Платформа Clever.AI от CleverTap использует Scribe для персонализации текстов, визуальных элементов и предложений в реальном времени, сочетая поведенческую аналитику с генеративными инструментами. Она позволяет маркетологам тестировать сообщения, прогнозировать отток клиентов и автоматизировать омниканальное охват.

Domino’s и SonyLIV используют CleverTap для поведенческого таргетинга с целью повысить вовлечённость, делая акцент на удержание клиентов и долгосрочную лояльность.

5. Insider

Insider's Sirius AI — это AI-платформа для омниканальной персонализации и построения клиентских путей. Она автоматизирует создание и оптимизацию кампаний с помощью текстовых подсказок, а модуль Architect визуально отображает пользовательские пути между веб-сайтами, приложениями и мессенджерами.

Функции, такие как Send-Time Optimization и Next-Best Channel, помогают обеспечить своевременную и релевантную коммуникацию. Компания Samsung использует Insider для масштабируемого кросс-канального взаимодействия, минимизируя барьеры в персонализации и повышая эффективность коммуникации с пользователями.

6. Monetate

Платформа Orchid AI от Monetate — это платформа персонализации для eCommerce, использующая прогнозное моделирование и обработку естественного языка (NLP) для создания персонализированных рекомендаций товаров, контента и результатов поиска.

Она повышает точность подбора продуктов на основе намерений пользователя и динамических элементов социального доказательства. Популярная среди брендов в розничной торговле и туристической отрасли, Monetate преобразует сложные данные в действенные рекомендации, обеспечивая масштабируемую персонализацию 1:1.

7. Personyze

Personyze — платформа AI-персонализации для малого и среднего бизнеса, объединяющая поведенческие паттерны, данные CRM и геолокацию для создания индивидуального контента (баннеры, рекомендации, email-кампании и др.) в режиме реального времени.

Благодаря визуальному редактору WYSIWYG персонализацию можно настраивать без глубоких технических знаний, что позволяет командам быстро создавать адаптивный контент и запускать 1:1 персонализацию на сайте или в приложении.

8. Webflow Optimize

Webflow Optimize (ранее Intellimize) — решение для AI-персонализации и тестирования вебсайтов, интегрированное непосредственно в Webflow. Платформа использует machine learning для динамического изменения заголовков, CTA и структуры страницы для каждого посетителя, обеспечивая уникальный пользовательский опыт в реальном времени.

Инструмент AI Content Studio генерирует адаптивные тексты, что позволяет быстрее тестировать креативы и повышать эффективность контента. Идеальное решение для команд, ориентированных на дизайн, которое упрощает персонализацию в рамках творческого процесса без привлечения разработчиков.

9. Algolia Recommend

Algolia Recommend— это векторная система рекомендаций в реальном времени, которая персонализирует поиск и подбор товаров, анализируя контекст пользователя за миллисекунды.

Её используют такие бренды, как Decathlon, чтобы персонализировать каталоги и динамично ранжировать продукты в зависимости от поведения пользователей, обеспечивая скорость, точность и релевантность в масштабах крупного бизнеса.

Руководство по AI-персонализации: что нужно сделать перед внедрением

Даже самый продвинутый инструмент AI-персонализации будет эффективен только настолько, насколько эффективен опыт, который он персонализирует. 

Без чётко настроенной аналитики, продуманного UX/UI и стратегии оптимизации конверсии даже самые современные ИИ-инструменты не дадут ожидаемых результатов.

Поэтому перед интеграцией AI-решений стоит пройти несколько ключевых этапов, чтобы заложить фундамент для эффективной персонализации и максимально раскрыть потенциал AI-технологий.

1. Проведите аудит данных и веб-сайта

Прежде чем внедрять ИИ, убедитесь, что ваши данные точны, а платформа готова их интерпретировать.

Правильная настройка аналитики и проведение UX-аудита — первые шаги к созданию системы, в которой CRM, CDP и поведенческие данные работают как единый источник информации. Это фундамент любой стратегии оптимизации конверсии.

В кейсе glo™ улучшение точности аналитики и устранение проблем с юзабилити привели к росту конверсии на 22%.

Команда Турум-бурум усовершенствовала переход на Google Analytics 4, разработала карту пользовательских сценариев и определила события для отслеживания поведения пользователей. Это позволило выявить этапы, на которых пользователи чаще всего покидали сайт, и оптимизировать ключевые страницы.

В результате получено чёткое понимание пользовательских сценариев, снижено количество барьеров и улучшен уровень вовлечённости, что создаёт прочную основу для эффективной AI-персонализации. 

И это даже до того, как был внедрён какой-либо искусственный интеллект для персонализации.

2. Карта путешествий клиентов (CJM, Customer Journey Map)

AI работает лучше всего, когда понимает контекст.

Картирование пользовательских путей (Customer Journey Mapping)позволяет увидеть не только что делает пользователь, но и почему, что помогает определить точки, где персонализация может оказать наибольшее влияние.

В проекте Samsung Experience Store мы создали подробную карту пути клиента и его эмоций. Это помогло понять, как эмоциональные триггеры и поведенческие паттерны пересекаются, формируя опыт, который кажется интуитивным и «человечным». Также анализ выявил критические различия между офлайн- и онлайн-взаимодействием, где персонализация может существенно повысить эффективность коммуникации.

3. Выберите и протестируйте инструменты ИИ

После настройки аналитики и составления карты пути самое время выбрать инструменты. Но не стоит сразу же погружаться в полную автоматизацию.

Начните с малого — с A/B- или мультивариативного тестирования, чтобы проверить гипотезы и понять, как пользователи реагируют на различные изменения и персонализированный опыт.

A/B-тестирование в UX-дизайне демонстрирует, что действительно влияет на вовлечение ещё до масштабирования.

Да, во время A/B тестов для Crystal Clear Memories всего за 16 дней мы определили самый эффективный дизайн, который удовлетворил всех: просмотры страницы продукта (PDP) выросли на 14%, длительность сеанса — на 11%, а показатель отказов снизился на 7%.

4. Измеряйте ROI

Влияние персонализации не стоит оценивать только по кликам или времени пребывания на сайте.

Гораздо важнее обращать внимание на бизнес-показатели, такие как жизненный цикл клиента (CLV), средняя стоимость заказа (AOV), коэффициент конверсии и повышение вовлечённости.

После запуска персонализации следует отслеживать изменения этих ключевых метрик, чтобы напрямую связать инвестиции в дизайн и ИИ с реальным ростом бизнеса.

Этот подход помогает не просто «подтвердить эффективность», а выстроить цикл, в котором данные, UX и искусственный интеллект постоянно усиливают друг друга.

5. Постоянный контроль и совершенствование

Персонализация с помощью искусственного интеллекта — это не процесс, который можно «настроить и забыть». Она предполагает непрерывное обучение. 

То же касается и вашего UX. Регулярная оптимизация конверсий (CRO) позволяет сосредоточиться на аналитике, дизайне и персонализации, которые должны развиваться вместе с поведением пользователей.

Постоянное тестирование, анализ и итерации позволяют компаниям непрерывно развивать свои платформы в соответствии с потребностями и запросами клиентов. 

Таким образом ИИ получает все более чистые и точные данные, а пользователи — опыт, который воспринимается как умный, гибкий и действительно персонализированный.

{{block}}

Персонализация на основе искусственного интеллекта: тенденции, будущее и следующие шаги

Персонализация на основе ИИ уже не просто реагирует на поведение — она предсказывает его.

Следующий этап объединяет генеративный и агентный ИИ, создавая системы, которые самостоятельно генерируют, принимают решения и адаптируются, оптимизируя тон, визуальные элементы и предложения. И всё это уникально для каждого пользователя и происходит в режиме реального времени.

Будущее за брендами, способными объединить данные, дизайн и принятие решений в единую интеллектуальную экосистему.

Вопрос уже не в том, нужно ли персонализировать, а в том, насколько быстро вы модернизируетесь.

Однако искусственный интеллект не заменяет человеческое понимание — он его усиливает.

И только в сочетании с чёткой аналитической базой и продуманным пользовательским опытом он становится настоящим преимуществом, превращая адаптацию в вашу стратегию роста.