Персонализация предложений на основе поведения пользователя работает следующим образом: 2

1. Собираются данные. 3 Информация о клиентах поступает из различных источников: веб-аналитики, CRM-систем, социальных сетей и даже опросов. 3
2. Анализируются и сегментируются данные. 3 Клиентов разделяют на разные группы по поведению, предпочтениям и интересам. 1 Например, молодые мамы могут получать разные предложения по сравнению с людьми, увлечёнными спортом. 3
3. Формируются индивидуальные предложения. 3 На основе полученной информации предлагают товары, услуги или контент, которые соответствуют потребностям и интересам каждого пользователя. 24

Некоторые инструменты персонализации:

• Рекомендательные системы. 1 Алгоритмы анализируют поведение пользователей и предлагают им товары, которые могут быть интересны. 1 Например, маркетплейс Ozon подсказывает товары, основываясь на прошлых покупках и просмотрах. 1
• Чат-боты с искусственным интеллектом. 1 Они предлагают продукт или услугу, исходя из истории взаимодействий клиента с брендом. 1 Например, мобильный оператор МТС анализирует, какими услугами чаще всего пользуется клиент, и предлагает персональные тарифы, исходя из его активности. 1
• Мобильные приложения. 1 Они позволяют собирать данные о поведении пользователей, что можно использовать для персонализации предложений, акций и рекомендаций. 1 Например, в приложении Сбербанка пользователи получают специальные предложения от партнёров банка, скидки на товары или услуги, соответствующие их покупательским привычкам. 1