Adobe объясняет, почему традиционные методы персонализации больше не работают и как оркестрация данных (CXO) помогает брендам оставаться видимыми для алгоритмов ИИ.
3 мин
С развитием генеративного и агентного искусственного интеллекта меняется сам принцип взаимодействия человека с брендом. Потребители все чаще ожидают, что общение с компанией будет не просто автоматизированным, а персонализированным, осмысленным и, главное, происходящим на естественном языке в реальном времени.
Согласно новому отчету Adobe, каждый четвертый клиент теперь использует платформы на базе ИИ как основной источник информации при поиске товаров и принятии решений, предпочитая их традиционным веб-сайтам и онлайн-отзывам. Это ставит перед бизнесом новую задачу: внедрение оркестрации клиентского опыта (Customer Experience Orchestration, CXO) — подхода, позволяющего координировать данные между командами и каналами для эффективной работы в эпоху умных алгоритмов.
Многие крупные бренды сталкиваются с тем, что их текущая IT-архитектура не справляется с новыми требованиями. Данные о клиентах часто заперты в изолированных хранилищах (silos), что делает их недоступными для оперативного использования в маркетинге. В то же время спрос на контент растет взрывными темпами: за последние два года люди стали потреблять на 72% больше отзывов и на 69% больше контента от инфлюенсеров перед покупкой.
Традиционные методы создания контента не позволяют удовлетворить этот спрос без потери качества или раздувания штата. Компании оказываются в ситуации, когда им нужно производить персонализированные материалы в промышленных масштабах, но старые инструменты для этого не приспособлены.
Оркестрация клиентского опыта (CXO) предлагает решение через интеграцию ИИ-агентов в рабочие процессы. Технология фокусируется на трех стратегических направлениях:
Изображение из источника
Реальные кейсы показывают эффективность этого подхода. Coca-Cola использовала CXO для объединения данных в Латинской Америке, создав богатые профили клиентов. Это позволило персонализировать общение в мессенджерах и на сайтах, что привело к конверсии в 89% среди повторно вовлеченных покупателей. В США внедрение персональных рекомендаций увеличило выручку на 36%.
Amazon Fresh столкнулся с необходимостью масштабировать производство рекламных материалов для сезонных кампаний. Используя генеративный ИИ для перепрофилирования существующих визуальных активов, компания сократила время производства на 93%, освободив сотрудников от рутины для решения творческих задач.
Самый важный сигнал в этом отчете — это переход от SEO к GEO. Если раньше бренды боролись за место на первой странице Google, то теперь они должны бороться за то, чтобы стать частью ответа ChatGPT или Claude. Это требует не просто наличия ключевых слов, а создания качественного, структурированного контента, который ИИ может легко прочитать, понять и пересказать пользователю.
Компании, которые игнорируют этот сдвиг, рискуют стать «невидимками» для нового поколения потребителей, использующих чат-ботов как основной интерфейс доступа к информации.
Бренды должны переходить от традиционного SEO к оптимизации для генеративных движков (GEO), так как потребители все чаще используют ИИ-чаты вместо поисковиков.
Главная проблема не в отсутствии ИИ-инструментов, а в устаревшей инфраструктуре данных, которая не позволяет 'кормить' алгоритмы актуальной информацией в реальном времени.
В ближайшем будущем мы увидим, как CXO станет стандартом для крупных предприятий. Способность управлять армией ИИ-агентов, которые самостоятельно анализируют данные, создают контент и общаются с клиентами, станет ключевым конкурентным преимуществом. Вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а в том, как быстро перестроить внутренние процессы, чтобы данные свободно текли между отделами, питая эти алгоритмы.
