Углубленное понимание клиентов – поведенческие модели и предпочтения Персонализация рекламы – адаптация предложений под каждого пользователя Автоматизация процессов – сокращение затрат и увеличение эффективности Предиктивная аналитика – прогнозирование будущих потребностей аудитории1. Источники и сбор данных
Какие инструменты помогают собирать данные?
Google Analytics & GA4 – анализ поведения База данных самозанятых пользователей на сайте Meta Pixel (Facebook Pixel) – отслеживание действий после просмотра рекламы CRM-системы (HubSpot, Salesforce, Zoho) – управление клиентскими данными AI-аналитика (Azure AI, ChatGPT, Google AI) – предиктивные модели Email-маркетинг (Mailchimp, Klaviyo) – персонализация рассылок SEO-инструменты (SEMRush, Ahrefs, Moz) – анализ ключевых запросов и поведения аудитории
Пример: Amazon использует AI-анализ данных, чтобы персонализировать предложения пользователям в реальном времени.2. Сегментация аудитории и анализ поведения
Как разделить клиентов на категории?
Демографическая сегментация – возраст, пол, местоположение Поведенческая сегментация – история покупок, вовлеченность Психографическая сегментация – интересы, ценности, образ жизни AI-модели предиктивной аналитики – предсказание будущих покупок Пример: Nike анализирует предпочтения пользователей, чтобы адаптировать рекламу для спортсменов, любителей фитнеса и поклонников streetwear.