Персонализация в маркетинге: что это такое и как помогает бизнесу

84% компаний уверены, что уже дают «хороший» или «отличный» персонализированный опыт, по данным Twilio Customer Engagement Trends 2025. Однако на практике у половины это заканчивается на подстановке имени в письме или простыми рекомендациям «вам может понравиться». Настоящая персонализация — это системная работа с данными о клиентах, технологиями и бизнес-процессами. Компании, которые умеют это делать, управляют не только коммуникацией, но и спросом, маржинальностью и лояльностью. «Лидеры персонализации» примерно в 1,5–2 раза чаще превышают целевые показатели по выручке, чем отстающие.

Разберёмся по порядку: что такое персонализация, как работает персонализированный маркетинг, какие механики и технологии стоят за этим и где бизнес чаще всего ошибается.

Персонализация — это адаптация контента, предложений, интерфейсов и коммуникаций под конкретного покупателя на основе данных о нём.

По сути, это способ сократить путь клиента к целевому действию. Чем меньше лишних шагов и нерелевантной информации, тем выше конверсия и удовлетворенность. Сегодня персонализация стала неотъемлемой частью современного клиентского опыта.

1. Потребители ожидают персонального подхода: по данным McKinsey, более 70% потребителей заявляют, что они скорее купят у бренда, который предлагает персонализированные взаимодействия.
2. Универсальные коммуникации работают всё хуже: 72% потребителей взаимодействуют только с персонализированными сообщениями, SmarterHQ.
3. За релевантность готовы платить больше: получая персонализированное предложение, клиенты тратят на 40% больше, чем планировали изначально (BCG).
4. Уйдут и не заметят: 33% пользователей покидают сайт без персонализированных предложений (исследование Accenture).
5. Вознаграждаются более понимающие: компании с сильной персонализацией видят рост выручки на 5–15% ежегодно (State of Marketing Report).
6. ИИ уже как стандарт: 92% компаний уже используют ИИ‑персонализацию в том или ином виде (CDP Institute).
7. Открытость, в обмен на персонализированный опыт: 63% миллениалов и 58% представителей поколения X готовы делиться данными с компаниями в обмен на персонализированные предложения и скидки, в отличие от 46% бэби-бумеров.

Суть персонализации в работе с индивидуальным профилем клиента: поведение, история взаимодействий, география, интересы, частота покупок, устройства, реакции на маркетинговые кампании. Этот профиль формируется из всех точек контакта с компанией — сайта, мобильного приложения, офлайн-покупок, CRM и рекламных каналов — и постоянно обновляется. На его основе бизнес прогнозирует следующий шаг: что предложить, когда предложить и через какой канал.

Важно понимать: это не только маркетинг, но и часть клиентского опыта. Нативная персонализация основывается на постоянном анализе данных и адаптации коммуникаций под конкретного человека. Разовой настройки для этого недостаточно.

• Увеличивает конверсию. Когда покупателю показывают именно то, что он ищет, вероятность покупки растёт. По данным Salesforce компании, использующие персонализированные предложения, повышают продажи до 30%. А адаптированные под покупателя CTA увеличивают конверсию на ~200% по сравнению с универсальными.
• Повышает средний чек. Персонализация в маркетинге усиливает кросс-селл и апселл. Когда дополнительные предложения делаются на основе истории покупок и поведенческих данных, вероятность допродажи намного выше. Согласно анализу BigCommerce, персонализированные коммуникации повышают средний чек на 10–20%.
• Снижает отток и увеличивает LTV. Когда клиент получает релевантный опыт, он чаще возвращается и платит больше за долгосрочное взаимодействие. По опросу McKinsey 44% клиентов заинтересованы в повторной покупке после персонализации.
• Повышает эффективность маркетинговых затрат и ROI. Персонализация позволяет сегментировать аудиторию глубже и запускать точечные кампании, что даёт в среднем от 4× до 20× ROI на маркетинговые инвестиции.
• Ускоряет принятие решений о покупке. Чем больше ассортимент, тем сложнее выбор. Персонализация снижает когнитивную нагрузку и отбирает наиболее вероятные варианты. Сокращение времени выбора напрямую влияет на конверсию и удовлетворенность. Клиент быстрее достигает цели, а бизнес — быстрее получает оплату.
• Снижает стоимость привлечения клиента (CAC). Таргетированные коммуникации работают эффективнее: они повышают CTR и уменьшают расходы на рекламу. Благодаря персонализированным кампаниям бизнес может сократить стоимость привлечения клиента до 50% (McKinsey).
• Дает конкурентное преимущество. На насыщенных рынках продуктовые различия часто минимальны и персонализированный опыт становится важным отличием. Если два сервиса предлагают схожие условия, клиент останется там, где интерфейс, предложения и коммуникация более удобны и релевантны. По данным PwC, 32% потребителей готовы отказаться от любимого бренда после одного негативного опыта.

Ключевой показатель успешной персонализации — её незаметность. Покупатель просто получает релевантный опыт. Рассмотрим основные примеры механик персонализации.

Система предлагает товары или услуги на основе того, что человек уже смотрел или покупал.

Например, после покупки наушников клиент видит подборку аксессуаров, а не случайные категории из каталога.

Wildberries анализирует данные о предпочтениях пользователя и истории покупок, чтобы предлагать ему товары, которые могут быть интересны.

Сайт меняется в зависимости от пользователя: показываются разные баннеры, подборки или даже порядок блоков. Постоянный клиент видит персональные предложения, а новый — общую витрину.

Lamoda с помощью ИИ персонализированно предсказывает, какие товары будут интересны пользователю, и чаще показывать эти продукты вверху выдачи. ИИ оценивает товары из каталога и строит индивидуальную выдачу для каждого пользователя.

Компания предлагает индивидуальные скидки или бонусы в зависимости от истории покупок и активности клиента.

Например, клиенту, который давно не покупал, приходит персональный промокод.

Ozon предлагает покупателям индивидуальные рекомендации, скидки и бонусы за покупку в специальном чате “Только для вас” в личном кабинете пользователя.

Сообщения отправляются автоматически после определенного действия пользователя. Добавил товар в корзину и ушёл — получил напоминание через несколько часов.

«Читай-город» напоминает в e-mail рассылке своим клиентам про товары, добавленные в корзину и предлагает персональную скидку, чтобы мотивировать на покупку.

Реклама подстраивается под интересы пользователя. Если человек искал конкретный товар, он увидит рекламу именно этого товара, а не общий баннер бренда.

Amazon показывает персонализированные баннеры вроде «Treat Yourself» (Побалуйте себя) с товарами из поиска, адаптируя креативы под историю просмотров.

Персонализированный маркетинг — это модель управления коммуникациями, когда маркетинг работает через автоматизированные сценарии взаимодействия с разными группами и отдельными клиентами. Его цель — повысить эффективность каждого контакта и убрать нерелевантные касания.

Если классический маркетинг строится вокруг креатива и медиаплана, то персонализированный — вокруг данных, логики сценариев и метрик. Здесь важно не просто запустить рассылку или рекламу, а выстроить систему, в которой каждое действие клиента запускает следующий шаг: сообщение, предложение, напоминание или изменение оффера.Фактически речь идёт о переходе от кампанийного маркетинга к управлению жизненным циклом клиента — от первого контакта до повторных продаж и удержания.

С точки зрения бизнеса, персонализированный маркетинг влияет на три ключевых показателя:

• Конверсия в покупку — доля пользователей, которые совершают целевое действие: покупку, заявку, подписку.
• Средний чек — средняя сумма покупки.
• LTV (Пожизненная ценность клиента) — суммарная прибыль от клиента за всё время взаимодействия с компанией.

Персонализация в маркетинге B2C достигает максимальной глубины из-за большого объёма данных и короткого цикла сделки.

Сценарии взаимодействия строятся на основе реального поведения пользователя. Например, если клиент просматривает определённую категорию товаров, система может:

• изменить баннер на главной странице;
• отправить триггерное письмо;
• показать персонализированную рекламу в соцсетях;
• предложить скидку в мобильном приложении.

Особую роль играет омниканальность. Клиент может начать путь на сайте, продолжить в приложении и завершить покупку офлайн. Персонализация в маркетинге должна работать сквозным образом, иначе пользовательский опыт разрушается.

В зрелых B2C-компаниях персонализация встроена в маркетинг, продажи, логистику и управление запасами. Она становится частью архитектуры бизнеса, которая управляет взаимодействием с клиентом на каждом шаге.

Персонализированный маркетинг невозможен без автоматизации. Когда база клиентов измеряется десятками или сотнями тысяч, ручное управление коммуникациями теряет смысл. Здесь в работу вступают различные платформы управления данными и маркетинговой автоматизации.

CRM — это фундамент персонализации маркетинга. Она фиксирует все взаимодействия клиента с компанией: сделки, обращения, реакции на коммуникации, историю покупок и этапы воронки. За счёт этого маркетинг, продажи и поддержка работают не вслепую, а с реальным контекстом поведения человека или компании. Это база для понимания, на каком этапе находится клиент и какие коммуникации ему релевантны. На основе данных CRM можно запускать персональные предложения, реактивацию клиентов, допродажи и точечные коммуникации.

Customer Data Platform (Платформа клиентских данных) объединяет данные о клиентах из разных источников — сайта, приложения, офлайн-каналов, рекламных систем. Это особенно критично для омниканального маркетинга, когда пользователь взаимодействует с компанией через несколько точек контакта.

К примеру, комплексная платформа Авандок.CDP реализует классическую архитектуру Клиент 360, агрегируя все данные в Золотой профиль клиента. В результате команда маркетинга может самостоятельно управлять персонализированными коммуникациями, настраивать сегменты и запускать сценарии без сложных технических доработок. Это ускоряет тестирование гипотез и запуск новых кампаний.

Управляют персональными коммуникациями в реальном времени. Они отслеживают поведение пользователя и запускают нужный сценарий без участия маркетолога — от триггерных писем до сложных цепочек реактивации. Их ценность — в масштабировании. Один настроенный сценарий работает для сотен тысяч пользователей и стабильно приносит конверсии.

Аналитика превращает персонализацию в управляемый процесс. Системы бизнес-аналитики (BI) объединяют данные из CDP, CRM, сайта, приложения и рекламных каналов и показывают вклад персональных сценариев в деньги: выручку, LTV, отток, частоту покупок. Они показывают, как конкретная цепочка влияет на повторные продажи, какой сегмент приносит больше маржи и какие механики нужно отключить.

Современные рекламные системы позволяют подстраивать объявления под сегменты и поведение аудитории: предлагают конкретные товары, цены, скидки и изображения на основе истории просмотров и событий на сайте. Пользователь, который смотрел конкретную модель смартфона, увидит объявление именно с этой моделью, а не общий баннер. Это повышает CTR и снижает стоимость привлечения.

Персонализация в маркетинге невозможна без качественных данных. Чем полнее и точнее профиль клиента, тем выше эффективность алгоритмов. Ниже — ключевые категории.

1. Демографические данные — возраст, пол, регион, язык. Базовые характеристики пользователя.

Зачем используются: первичная сегментация, корректировка ассортимента, гео-таргетинг, региональные акции.

Практическая ценность: исключить нерелевантные предложения и адаптировать коммуникацию под региональные особенности спроса.

2. Поведенческие данные — клики, просмотры страниц, глубина сессии, поисковые запросы внутри сайта. Фиксируют фактические действия пользователя.

Зачем используются: выявить краткосрочный интерес (intent-based personalization), определить стадии воронки (исследование / сравнение / готовность к покупке), обучить рекомендательные модели.

Практическая ценность: реагировать на актуальный интерес пользователя в режиме реального времени, а не опираться только на исторические покупки.

3. Транзакционные данные — покупки, возвраты, частота заказов, средний чек. Отражают подтвержденную покупательскую активность.

Зачем используются: RFM-сегментация (Recency (давность), Frequency (частота) и Monetary (денежная ценность)), прогноз LTV (Пожизненная ценность клиента), Upsell и cross-sell модели, динамическое ценообразование.

Практическая ценность: прогнозировать будущий доход от клиента и управлять маржинальностью персональных предложений.

4. Контекстные данные — устройство, время суток, канал входа. Фиксируют условия взаимодействия в конкретный момент.

Зачем используются: триггерные коммуникации, временные акции, персонализация push-уведомлений, микро-сегментация с высокой точностью.

Практическая ценность: контекст повышает вероятность конверсии, так как предложение совпадает с текущей ситуацией пользователя.

5. История коммуникаций — открытия писем, реакции на кампании, переходы по ссылкам.

Зачем используются: оптимизировать частоту коммуникаций, выбрать каналы взаимодействия, персонализировать время отправки.

Практическая ценность: снижают выгорание аудитории и повышают эффективность CRM-каналов.

6. Психографические данные — интересы, стиль жизни, импульсивность, предпочтения, реакции на дефицит/срочность. Отражают ценности и поведенческие паттерны. 

Формируются через поведенческие кластеры, модели машинного обучения и look-alike сегментацию (подбора аудитории, похожей на реальных или потенциальных клиентов компании).

Практическая ценность: строить не только товарные рекомендации, но и персонализировать тон коммуникации и механики мотивации.

7. Для B2B-сегмента добавляются данные о компании — отрасль, оборот, структура, должность лица, принимающего решения, цикл сделки.

Ключевая задача бизнеса — объединить данные в единый профиль клиента. Без консолидации данных персонализация в маркетинге остается фрагментарной. Например, сайт знает о поведении пользователя, а email-платформа — нет. В результате клиент получает нерелевантные предложения.

Качество данных критично. Дубли, не корректная идентификация, устаревшие профили снижают точность алгоритмов и могут привести к ошибочным решениям.

Персонализация напрямую связана с обработкой персональных данных, поэтому ее нельзя рассматривать отдельно от требований законодательства и практики информационной безопасности.

В России регулирование этой сферы достаточно жесткое, а ответственность — существенная как с точки зрения штрафов, так и репутационных рисков. Ниже — основные нормативные акты, которые регламентируют работу с клиентскими данными.

• Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных» — регулирует порядок сбора, обработки, хранения и передачи персональных данных, требования к согласию, права субъектов и обязанности операторов.
• Федеральный закон № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» — устанавливает общие требования к защите информации и ответственности владельцев информационных систем.
• Федеральный закон № 38-ФЗ «О рекламе» — регулирует порядок распространения рекламных сообщений, включая необходимость согласия на email-, SMS- и иные маркетинговые рассылки.
• Требование о локализации данных (ст. 18.1 152-ФЗ) — обязывает осуществлять первичную запись и хранение персональных данных граждан РФ на территории России.

Отдельный аспект — этика использования данных. Даже если механика легальна, она может вызывать у пользователя ощущение избыточного контроля. Гиперперсонализация, основанная на чувствительных категориях данных или слишком точных поведенческих предположениях, способна снизить доверие. Баланс между релевантностью и приватностью становится стратегическим фактором долгосрочной лояльности.

Корректная работа с данными строится на нескольких принципах:

• правильно собирать и хранить данные о клиентах;
• собирать только необходимые данные;
• использовать их строго в рамках заявленной цели;
• чётко описывать политику обработки;
• делать понятные формулировки согласия на обработку данных;
• регулярно пересматривать политику хранения и доступа.

В долгосрочной перспективе доверие клиентов становится таким же активом, как и сами данные. Компании, которые выстраивают персонализацию на прозрачной и законной основе, получают устойчивое конкурентное преимущество.

Несмотря на технологическую доступность инструментов, многие компании не получают ожидаемого эффекта от персонализации. Причина чаще всего не в данных или платформах, а в управленческих ошибках и неверной логике внедрения.

• Фрагментированная ИТ-архитектура. Разрозненные системы не позволяют собрать единый профиль клиента. Интеграции требуют времени и ресурсов.
• Низкое качество данных. Если данные устарели или содержат ошибки, алгоритмы будут принимать неверные решения. Это снижает доверие к системе внутри компании.
• Нарушение баланса приватности. Пользователь может негативно реагировать на слишком «точные» предложения. Здесь важно соблюдать требования законодательства и прозрачность обработки данных.
• Отсутствие стратегии. Часто бизнес внедряет инструменты, не понимая, какие метрики хочет улучшить. В результате персонализация превращается в набор экспериментов без системного эффекта.
• Проблема масштабирования. Простые правила работают на небольших объёмах данных. При росте аудитории требуется переход к более сложным моделям и автоматизации.
• Отсутствие A/B-тестирования. Без регулярных экспериментов невозможно понять, действительно ли персонализация улучшает результат. Корректный подход — тестировать гипотезы на контрольных группах и измерять инкрементальный эффект.
• Игнорирование частоты контакта. Даже релевантные предложения теряют эффективность, когда их слишком много. Если компания не управляет частотой и не координирует каналы между собой, пользователь воспримет это как навязчивость.

1. Это постоянная работа с клиентским опытом. Важен не просто показ «релевантных товаров», а системный подход к принятию решений: цель → данные → решение → коммуникация → измерение → корректировка.
2. Важное преимущество при грамотной работе. Эффективная персонализация может поднять выручку на 5–15% и снизить затраты на маркетинг на 10–20%.
3. Основа — качественные и объединенные данные. Чем полнее и точнее профиль клиента, тем выше эффективность алгоритмов. Инвестируйте в базы данных и аналитику о клиентах.
4. Важна стратегия, а не набор механик. Персонализация должна опираться на конкретные бизнес-цели: рост LTV, снижение оттока, повышение конверсии.
5. Доверие клиента — ключевой актив. Работа с персональными данными требует соблюдения законодательства, прозрачности и этического баланса. Избыточная или непрозрачная персонализация может подорвать доверие быстрее, чем повысить конверсию.

1. Чем персонализация отличается от сегментации? Сегментация работает с группами пользователей, персонализация — с индивидуальным профилем конкретного клиента.

2. С каких шагов начать внедрение персонализации? С аудита данных и формирования единого профиля клиента, интеграции систем и определения бизнес-метрик, которые вы хотите улучшить.

3. Какие отрасли больше всего выигрывают от персонализации? E-commerce, финтех, телеком, подписочные сервисы и B2B с длинным циклом сделки.

4. Может ли персонализация снизить маркетинговые расходы? Да. Точечные и релевантные коммуникации повышают ROI (возврат от инвестиций) и уменьшают потери бюджета на нерелевантные показы.