Российский рынок входит в эпоху, когда классические инструменты маркетинга перестают давать предсказуемый результат. Потребительское поведение становится фрагментированным, решения принимаются быстрее, а конкуренция растёт даже в нишах, которые считались стабильными. На этом фоне искусственный интеллект перестаёт быть экспериментом и становится центральным элементом работы с клиентом. Главное отличие сегодняшнего момента в том, что алгоритмы перестали просто помогать маркетологам, они сами начинают задавать ритм.
Исследования McKinsey & Company показывают, что 71% покупателей ожидают персонализированного опыта, а 76% испытывают раздражение, если не получают его. Это данные, полученные на глобальных рынках, но российское потребительское поведение развивается в том же направлении. Люди хотят видеть предложения, адаптированные под их привычки, контекст и интересы. В свою очередь, McKinsey отмечает, что компании, умеющие правильно применять персонализацию, могут получать чёткое и измеримое увеличение выручки в диапазоне примерно 5–15%, именно это считается наиболее реалистичным эффектом по итогам внедрений.
Параллельно растёт сам рынок ИИ в маркетинге. Согласно данным LogicDigital, объём рынка ИИ в маркетинге в 2024 году оценивается примерно в 53 млрд долларов, а прогноз на 2028 год около 107 млрд долларов. Эти оценки учитывают глобальные тренды и показывают, что в ближайшие годы ИИ-персонализация станет ключевым направлением инвестиций.
Для российского бизнеса это особенно важно, потому что растёт конкуренция в e-commerce, банкинге, доставках, телеком-услугах и сервисных приложениях. В этих сегментах компании собирают огромное количество данных, например, просмотры, клики, корзины, платежи, взаимодействия в мобильных приложениях. Всё это формирует массивы, с которыми человек уже физически не может работать вручную. Алгоритмы же способны анализировать такие данные в реальном времени, выявляя закономерности, которые раньше были недоступны даже крупным аналитическим командам.
Одним из ключевых эффектов ИИ становится то, что он не только улучшает персонализацию, но и начинает формировать новый спрос. Алгоритм может показать пользователю товар или сервис до того, как тот сам осознаёт потребность. Поведенческие модели, построенные на реальных данных, предсказывают вероятность покупки, оптимальное время отправки сообщения, подходящий канал коммуникации и формат предложения. Это резко сокращает путь от интереса к действию.
Рост эффективности персонализации также подтверждается конкретными цифрами. Исследования показывают, что персонализированные призывы к действию могут быть значительно эффективнее универсальных, хотя точные значения зависят от индустрии. Большая часть маркетологов отмечает практическую пользу персонализации в виде более высокой вовлечённости аудитории. А отчёт Salesforce за сезон праздничных продаж показал, что ИИ стал одним из факторов роста онлайн-продаж, при этом в США объем интернет-покупок в период конца 2024 года превысил 282 млрд долларов, что было связано, в том числе, с использованием рекомендационных систем и чат-алгоритмов.
Но важно учитывать, что не все компании получают ожидаемую выгоду. Согласно отчёту Boston Consulting Group, многие организации пока сталкиваются с проблемой отсутствия реальной отдачи от внедрения ИИ. Причины в том, что данные часто фрагментированы, процессы несогласованные, а инфраструктура устаревшая. Это характерно и для российского бизнеса, CRM-системы могут быть разделены между отделами, данные собираются в разных форматах, а их качество бывает недостаточным для качественного машинного обучения.
Российская специфика также заключается в том, что компании должны соблюдать законодательство о персональных данных, заботясь о безопасности граждан. Мировые исследования показывают, что уровень доверия к компаниям, работающим с персональными данными, остаётся умеренным. Поэтому бренды, которые внедряют ИИ-персонализацию, вынуждены открыто объяснять, какие данные собираются и для чего. Для рынка это становится новым конкурентным преимуществом, так как доверяют тем, кто работает прозрачно.
В ближайшие годы персонализация будет становиться всё более динамичной и “живой”. Алгоритмы смогут учитывать контекст в реальном времени, где находится пользователь, что он делал раньше, какое у него устройство, как долго он взаимодействует с контентом. Глобальные аналитические компании прогнозируют дальнейший рост ИИ-рынка, а значит, рост глубины персонализированных моделей.
Для российского бизнеса это означает, что компании, которые успеют построить правильную архитектуру данных и интегрировать ИИ в клиентские процессы, смогут получить серьёзное преимущество. Персонализация перестанет быть просто маркетинговым инструментом, она станет финансовой стратегией, влияющей на удержание клиентов, средний чек и жизненный цикл покупателя.
По мнению Анны Овсянниковой, доцента Кафедры математики и анализа данных Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ, сегодня алгоритмы действительно начинают формировать спрос быстрее маркетологов. Но роль человека не исчезает, она меняется. Теперь от маркетолога требуется не запуск кампаний, а управление стратегией, этикой, качеством данных и смыслом коммуникации. Компании, которые сумеют объединить технологию и человеческое понимание мотивации, станут лидерами новой потребительской экономики.