Перейти к содержимому
Partnerfy Partnerfy
Türkçe English Deutsch Español Italiano Русский العربية
ИИ-автоматизация маркетинга

Одна кампания.
100 000 версий.
Своя для каждого клиента.

Прежняя автоматизация маркетинга сводилась к спискам «кто открыл, кто нет». Новая — это своя тема письма, своё изображение, своё время отправки и свой CTA для каждого клиента, плюс модель, которая прогнозирует, что произойдёт через 30 дней. Команда Partnerfy добавляет в вашу CRM слой GPT-5 / Claude / Gemini и совершает этот скачок за 6 недель.

Мы не продаём «ИИ-маркетинг» — мы добавляем интеллект в вашу существующую инфраструктуру. Klaviyo, HubSpot, Iterable, Salesforce: решение работает поверх той системы, которой вы пользуетесь.

Аудит готовности к ИИ План на 6 недель
Профиль клиента
EK

Элиф К.

İstanbul · с нами 24 мес.

Последние 5 действий

Просмотр страницы14:02
В корзину14:04
Сравнение14:07
Чтение отзывов14:09
Брошенная корзина14:11

Намерение купить

0.84

Активный сегмент

Сравнивает Высокое намерение Чувствительность к цене Кандидат в VIP
AI
3 варианта от ИИ

Поток токенов

товар_ждёт_в_вашей_корзине…
Покупка 0.84
Риск оттока 0.12
Лучший канал E-mail
+34% CTR

Статичная сегментация мертва

Сегмент «женщины 25–34 с высокими тратами» устаревает за 3 месяца.

Главное заблуждение классической автоматизации — считать клиента неизменным. На деле клиент меняется каждый час. Тот, кто утром сравнивал товары, днём покупает по купону, а вечером открывает чужую рекомендацию и на 30 дней уходит к конкуренту. Статичный список отстаёт от поведения на 4 недели. ИИ пересчитывает всё при каждом взаимодействии.

01

Каждый клиент уникален

Если у вас 1000 клиентов, значит, у вас 1000 разных поведенческих кривых. Втиснуть их в «5 сегментов» — значит выбросить 95% информации.

02

Поведение меняется каждый час

Утром, днём и вечером клиент — разные люди. Меняются контекст, намерение и подходящее сообщение. ИИ улавливает это в реальном времени.

03

Ручные сегменты устаревают

Сегменты, созданные отделом маркетинга вручную, теряют актуальность за 90 дней; появляются новые, но этого никто не замечает. ИИ обновляет их постоянно.

04

Тема письма — игра в угадайку

«Будут ли кликать на эту тему?» — человек гадает, а ИИ заранее тестирует 50 вариантов и даёт ответ. Разница в открываемости составляет 20–40%.

05

Лучшее время неизвестно

Отправлять всему списку во вторник в 10:00 — статистическое удобство; в реальности у каждого клиента свой «час открытия».

06

Отток замечают слишком поздно

Прежде чем уйти, клиент подаёт сигналы в течение 30–60 дней. Статичные отчёты их не видят, а ИИ предупреждает за 6 недель.

Визуализация ядра ИИ

Прогноз + генерация + обучение. Три слоя ИИ-маркетинга.

Вот реальный сценарий: клиентка «Элиф» заходит на сайт, система фиксирует её поведение, прогнозная модель выдаёт 4 метрики, контент-движок пишет три версии — а затем система узнаёт, какую из них открыли, и для следующего клиента делает лучше. И всё это за 200 мс.

Панель прогнозов

4 критически важные метрики по каждому клиенту.

Вероятность покупки 0.84
Риск оттока (30 дней) 0.12
Прогноз CLV ₺3.840
Следующий лучший канал E-mail

200ms

Время прогноза

38

Активные признаки

97%

AUC модели

До и после ИИ

Та же кампания, тот же клиент — два разных мира.

До

«Уважаемый клиент, не пропустите нашу скидку!»

Отправлено всему списку во вторник в 10:00. Открываемость 3,2%. Персонального контекста: 0.

Шаблонно · Статично · Без результата
После

«Элиф, сводка отзывов о товаре X из вашей корзины готова»

Лично для Элиф в 14:23 — синтез 38 сигналов. Открываемость 22%. Покупки 6,4%.

Персонально · В реальном времени · С результатом

6.9×

Открываемость

11×

Конверсия

−47%

Жалобы

Для кого?

Всем, у кого есть клиентская база + богатые данные + объём коммуникаций.

01

E-commerce · от 100 тыс. SKU

Бренды с большим каталогом, которым нужны сезонные, межкатегорийные и поведенческие рекомендательные системы.

02

SaaS · высокий отток

Компании с ежемесячным оттоком от 3%, которым нужен здоровый MRR благодаря прогнозу расширения + оттока.

03

Маркетплейсы

Двусторонняя динамика: отдельные модели для предложения + спроса, ранжирование + рекомендации вместе.

04

Финансовые услуги

Кредитоспособность + предложения по сегментам + оценка риска — персональные рекомендации в рамках регуляторных требований.

05

Издатели и медиа

Сотни вариантов контента на одного читателя; рекомендательная система на базе ИИ увеличивает DAU на 20–40%.

06

B2B с длинным циклом продаж

Цикл сделки 6–18 месяцев: оценка намерения + ранжированный список клиентов + рекомендации по срокам.

07

Агентства

Агентства, которые хотят продавать клиентам услуги на базе ИИ, но не имеют в команде ML-инженеров: мы работаем по модели white-label.

08

Здравоохранение и клиники

Записи на приём, напоминания о лекарствах, последующая коммуникация — свой канал, язык и время для каждого пациента.

10 возможностей, единая панель

Прогнозирование, генерация, оптимизация — всё в едином операционном контуре.

Когда каждая возможность находится у отдельного поставщика, возникает сильная фрагментация. С Partnerfy все 10 возможностей работают на одной базовой инфраструктуре, питаются одними данными и подключены к одному дашборду.

01

Предиктивный скоринг лидов

Модель учится на выигранных и потерянных клиентах и выдаёт для каждого нового лида оценку 0–100 + 3 причины.

02

Система next-best-action

Рекомендация следующего лучшего действия для каждого пользователя: что сделать сейчас — email? push? скидка? звонок? ничего?

03

Тексты писем от ИИ

Модель, обученная тону вашего бренда: 3 варианта по брифу + процесс согласования + постоянный контроль отклонения тона.

04

Динамические темы писем

Одна рассылка — разные темы для разных получателей; ИИ выбирает тему на основе истории открытий каждого из них.

05

Оптимальное время отправки

Лучшее время для каждого пользователя: персональное окно вместо ежедневной пакетной рассылки.

06

Прогнозирование оттока

Список клиентов, которые уйдут в течение 30/60/90 дней, + рекомендации по вмешательству; оповещения в реальном времени.

07

Рекомендательные системы

Товар, контент, тариф — гибрид коллаборативной и контентной фильтрации; контентный резервный вариант для холодного старта.

08

ИИ-поиск сегментов

Вместо ручного определения «кто VIP» алгоритмы кластеризации сами выявляют группы клиентов.

09

Сценарии на основе тональности

Тональность определяется по сообщениям в поддержку; рассерженные клиенты автоматически передаются на старший уровень + живому специалисту.

10

ИИ-мультивариантное тестирование

Bandit + байесовский подход вместо классического A/B: 5–30 вариантов тестируются параллельно, победитель распределяется динамически.

Процесс

От аудита данных к непрерывному обучению: путь из 6 шагов.

  1. 01

    1 · Аудит данных

    CRM, ESP, веб, мобильные приложения, продукт, поддержка — мы составляем карту всех источников данных. Становятся видны недостающие поля + стратегия объединения. Готовится список пригодных признаков.

  2. 02

    2 · Выбор модели

    Для каждой задачи — своя модель: GPT-5 для текстов, gradient boosted trees для скоринга, embedding-модели для поиска. Мы не впадаем в заблуждение «одна большая модель для всего».

  3. 03

    3 · Подготовка обучающих данных

    Данные за последние 12–24 месяца очищаются, размечаются и делятся на обучающую и тестовую выборки. Качество данных — это 70% модели.

  4. 04

    4 · Интеграция

    API-слой поверх вашей ESP — платформы email-рассылок (Klaviyo, HubSpot, Iterable, Customer.io, Salesforce), двусторонний обмен данными. Без нарушения существующих процессов.

  5. 05

    5 · Развёртывание + A/B-тест

    ИИ-версия работает параллельно с контрольной группой 30–60 дней. Открытия, CTR, продажи, отток — статистический прирост подтверждается.

  6. 06

    6 · Цикл непрерывного обучения

    Модель переобучается каждую неделю; результаты попадают в дашборд; настраиваются оповещения о дрейфе; человек + ИИ проверяют результаты вместе.

Инструменты, которые мы используем

Базовые модели + ИИ-платформы промышленного уровня.

OpenAI API Anthropic Claude Google Gemini Mutiny Persado Phrasee HubSpot AI Klaviyo AI Salesforce Einstein Iterable AI Segment Twilio BigQuery ML LangChain n8n

Истории клиентов

Бренды, перешедшие от статичных кампаний к ИИ-персонализации.

E-commerce +34% CTR

Lifestyle-бренд

Темы писем от ИИ + оптимальное время отправки: CTR писем +34%; общая выручка канала ×2,1.

B2B SaaS −19% оттока

Вертикальный SaaS

Модель прогнозирования оттока + сценарий проактивного вмешательства: 30-дневный отток −19%, здоровье MRR восстановлено.

Маркетплейс +48% ATC

Маркетплейс услуг

Гибридная рекомендательная система: добавления в корзину +48%, средний заказ ×1,8.

Медиа +27% DAU

Издательская платформа

ИИ-рекомендации контента: DAU +27%, переходы на премиум +14%.

Финансы +54% кросс-продаж

Онлайн-брокер

Система next-best-action: среднее число продуктов на клиента выросло с 2,4 до 3,7; кросс-продажи +52%.

Образование +24 п. п. NPS

Онлайн-академия

Персональная траектория обучения + тайминг: завершение курсов с 38% до 62%; NPS +18.

Часто задаваемые вопросы

8 самых частых вопросов о переходе на ИИ-маркетинг

При правильной настройке разницу можно измерить. У наших клиентов открываемость в среднем растёт на 15–35%, конверсия — на 20–60%, а отток при проактивном вмешательстве снижается на 15–25%. Но всё зависит от «правильной настройки»: если данных недостаточно, разметка плохая, модель выбрана неверно или не интегрирована, пользы не будет. ИИ — не магия, а инженерная дисциплина. Задача компании Partnerfy — обеспечить правильную настройку и доказать реальность прироста A/B-тестами.
Данные клиентов не покидают ваши системы. Для базовых моделей (GPT-5, Claude, Gemini) мы используем договоры «no-training»: отправленные данные не используются для обучения модели. Чувствительные поля (имя, электронная почта, телефон, платёжные данные) хешируются или токенизируются. Мы готовим соглашение об обработке данных (DPA) в рамках KVKK (турецкий закон № 6698 о защите персональных данных), GDPR и ISO 27001. Для клиентов, которым нужна резидентность данных в ЕС, мы используем API в регионах ЕС или локальные self-hosted-модели. Конфиденциальность закладывается на этапе проектирования, а не добавляется потом.
Для каждой задачи своя модель. Claude силён в создании длинных текстов в тоне бренда, Gemini хорошо справляется с многоязычным контентом, а GPT-4o-mini экономичен для очень быстрой генерации отдельных фраз. Для числовых задач, таких как скоринг и ранжирование, мы не используем современные LLM: gradient boosted trees или XGBoost быстрее, дешевле и объяснимее. Вместо заблуждения «одна модель решит всё» мы подбираем правильный инструмент под каждую задачу, и это преимущество и по стоимости, и по качеству.
Расход токенов измеряется прозрачно, и для него устанавливается ежемесячный лимит. Типичное распределение: лёгкие задачи (темы писем, сегментация) на небольших моделях — около 0,50–2 $ за 1000 вызовов; средние задачи (тексты писем) — около 3–8 $ за 1000 вызовов; тяжёлые исследовательские задачи — около 15–40 $ за 1000 вызовов. Типичные расходы на токены — 300–3000 $ в месяц. К этому добавляются платные подписки на платформы (Klaviyo AI, Salesforce Einstein и др.). Бюджетные оповещения и блокировка превышения лимита включены всегда.
Для прогнозных моделей удовлетворительный сигнал дают от 5000 активных клиентов + история за 12 месяцев. При 10 000+ модель становится значимой, при 50 000+ — сильной. С меньшими списками ИИ тоже работает, но на стороне генерации (тексты, изображения, помощь в сегментации), а не прогнозирования. Для очень маленьких списков мы сначала правильно настраиваем классическую автоматизацию, а по мере накопления данных добавляем слой ИИ. Без данных ИИ — разочарование; пустых обещаний мы не даём.
Защита двухуровневая. Первый уровень — модель, обученная тону бренда, + фильтры запрещённых слов, заявлений и цен. Второй — процесс согласования: кампании высокой ценности перед отправкой проходят проверку человеком. Кампании с низким риском (транзакционные письма, простые напоминания) идут напрямую; промоакции и корпоративные заявления проходят через очереди согласования. Кроме того, каждый месяц мы готовим отчёт об отклонении тона: отдалился ли ИИ за последние 30 дней от настоящего тона бренда? Если отклонение есть, дообучение модели обновляется. Полный контроль остаётся за вами.
Да. Большинство современных ESP — Klaviyo, HubSpot, Iterable, Customer.io, Salesforce Marketing Cloud, Braze, Mailchimp — предоставляют открытый API. Мы ставим слой ИИ перед ESP: ESP спрашивает у ИИ, что и какому списку отправить, ИИ возвращает прогноз, ESP выполняет отправку. Ваши процессы и отчётность при этом не нарушаются. Для ESP со встроенными ИИ-функциями (Klaviyo AI, Salesforce Einstein) мы максимально используем их возможности, а недостающее дополняем собственными моделями.
Первый реальный результат (темы писем + оптимальное время отправки) появляется через 4–8 недель в отчётах Search Console и ESP: рост открываемости на 10–25%. Прогнозные модели (отток, скоринг лидов) созревают за 60–120 дней. Типичный клиент окупает проект за 90 дней, через 180 дней получает ROI ×2–4, а через 12 месяцев — ×5–10. В сегментах с малым объёмом данных это происходит медленнее, с большим — быстрее. В первые 30 дней мы настраиваем инфраструктуру измерений, а затем каждый месяц даём чёткий расчёт.

Добавьте к одной кампании сто тысяч версий.

За 30 минут бесплатной консультации мы изучим ваш текущий маркетинговый стек и расскажем о 3 самых эффективных возможностях ИИ, которые можно проверить в первые 60 дней.

Назначить встречу Связаться с нами
результ.