Попробуйте Тейка AI в работе
Тейка AI помогает работать с клиентской базой без лишних ручных действий: находить нужные сегменты, создавать акции и настраивать рассылки по обычному текстовому запросу прямо в личном кабинете.
Искусственный интеллект уже используется не только для генерации текстов и картинок. В маркетинге AI помогает анализировать данные, находить нужные сегменты клиентов, персонализировать предложения, автоматизировать коммуникации и быстрее запускать маркетинговые механики. Разбираем, где ИИ действительно полезен бизнесу и как внедрять его в ежедневную работу.
13.09.2026
—
14:00
.webp)
AI-маркетинг – это использование технологий искусственного интеллекта для решения маркетинговых задач: анализа данных, сегментации аудитории, создания контента, персонализации предложений, автоматизации коммуникаций и поиска закономерностей в поведении клиентов.
Речь уже не идёт об экспериментальном инструменте. По данным исследования HubSpot 2025 года, 66% опрошенных маркетологов используют AI в своей работе. Среди основных сценариев – создание контента, анализ данных, исследования и автоматизация рабочих процессов.
McKinsey оценивает потенциальный прирост продуктивности маркетинговой функции от генеративного AI в размере 5-15% от маркетинговых расходов. Основная ценность связана не только с генерацией контента, но и с более быстрым анализом информации, персонализацией и работой с клиентскими сегментами.
Наиболее эффективный подход – использовать AI не как отдельный сервис «для идей», а в тех процессах, где маркетолог постоянно работает с данными и выполняет повторяющиеся действия.
Чем больше клиентов и параметров хранится в базе, тем сложнее вручную находить нужные группы.
AI может работать с данными о покупках, среднем чеке, частоте заказов, давности последней покупки, источнике привлечения и других признаках. Вместо ручного перебора фильтров маркетолог формулирует задачу: например, найти постоянных клиентов, которые давно не совершали покупок.
Ценность такого подхода особенно растёт при использовании собственных данных бизнеса. Google отмечает, что first-party data – информация, которую компания получает непосредственно от своих клиентов, – позволяет AI и алгоритмам точнее учитывать реальные отношения аудитории с брендом.
Одинаковое предложение для всей базы редко учитывает реальный контекст клиента.
Новый покупатель, постоянный клиент с высоким средним чеком и человек, который не возвращался полгода, находятся на разных этапах клиентского пути. Значит, коммуникации и предложения для них также должны различаться.
AI помогает быстрее переходить от массового маркетинга к работе с отдельными сегментами: анализировать данные, подбирать аудиторию и готовить более релевантные предложения. McKinsey отдельно выделяет персонализацию и более точное таргетирование клиентских сегментов среди ключевых возможностей генеративного AI в маркетинге.
Генеративный AI хорошо справляется с подготовкой черновиков: Email, Push, Telegram-сообщений, рекламных текстов, описаний товаров, постов и сценариев.
Но скорость генерации – не главный результат.
Сообщение должно учитывать сегмент клиента, конкретное предложение, канал коммуникации и tone of voice бренда. Поэтому эффективнее использовать AI для создания основы и вариантов текста, оставляя финальную проверку маркетологу.
Создание контента остаётся одним из самых распространённых вариантов использования AI среди маркетологов, но одновременно растёт применение технологии для анализа данных и автоматизации процессов.
Следующий уровень – когда AI не просто выдаёт рекомендацию в отдельном чате, а помогает выполнить задачу непосредственно в маркетинговой системе.
Например, маркетолог пишет: «Найди клиентов, которые не покупали 60 дней».
Или: «Создай рассылку для этих клиентов в Telegram и запланируй её на пятницу».
Или: «Запусти акцию для увеличения среднего чека: при покупке капучино предоставь скидку 20% на десерт с 15 по 30 сентября».
В этом случае AI сокращает не только время на размышления, но и количество ручных действий между постановкой задачи и запуском маркетинговой механики.
ChatGPT и другие универсальные AI-сервисы подходят для идей, исследований, текстов и анализа предоставленной информации. Но для многих маркетинговых задач возникает дополнительный этап. Нужно получить результат от AI, затем открыть CRM, систему лояльности или сервис рассылок, найти нужные настройки и перенести всё вручную. Поэтому следующий этап развития AI-маркетинга – встраивание искусственного интеллекта непосредственно в рабочие системы бизнеса. Так AI получает контекст конкретного инструмента, а маркетолог может перейти от запроса сразу к настройке. Именно этот принцип мы используем в Тейка AI.
Тейка AI – ИИ-помощник, встроенный прямо в личный кабинет программы лояльности Тейка. Он доступен в нескольких сценариях работы с клиентской базой.
В Тейка доступно более 100 фильтров: покупки, средний чек, RFM-сегменты, уровни лояльности, UTM-метки, дата последней покупки и другие данные.
Вместо ручной настройки фильтров можно написать: «Найди клиентов, которые зарегистрировались по UTM-метке utm_source=bloger».
Тейка AI подберёт параметры и сформирует выборку. После этого клиентам можно отправить рассылку, присвоить теги или выполнить массовое редактирование.
В разделе «Акции» можно описать механику обычным текстом: «Запусти акцию для увеличения среднего чека: при покупке капучино скидка 20% на десерт с 15 по 30 сентября».
Тейка AI заполнит настройки акции. Пользователь может проверить условия, сроки, ограничения и результат, изменить параметры вручную или попросить помощника внести корректировки.
ИИ-помощник работает и в разделе «Рассылки».
В Тейка доступны Telegram, MAX, Push, Email и SMS, а также каскадные рассылки через несколько каналов.
Например: «Создай рассылку для клиентов в Telegram. Напиши короткое сообщение с предложением вернуться за новой покупкой».
Можно сразу указать канал, содержание, дату и время отправки, а затем проверить созданные настройки.
Так AI работает там же, где находятся клиентская база и маркетинговые инструменты. Не нужно переключаться между ChatGPT и личным кабинетом и вручную переносить результат.
AI не решает проблему плохих данных или отсутствия маркетинговой стратегии. Salesforce отмечает, что наряду с высоким интересом к AI компании сталкиваются с вопросами интеграции данных, их качества, безопасности и доверия. Поэтому внедрение стоит начинать не с задачи «добавить AI», а с конкретного процесса: где команда тратит много времени, какие данные уже есть и какое действие можно упростить.
Рабочая схема выглядит так:
данные → задача → AI → проверка → действие → измерение результата.
Маркетолог по-прежнему отвечает за стратегию, предложение, tone of voice и итоговое решение. AI сокращает рутину и помогает быстрее работать с данными и настройками.
При использовании Тейка AI данные из личного кабинета не передаются третьим лицам.
ИИ-помощник работает на собственных серверах Тейка, поэтому данные остаются внутри инфраструктуры сервиса.
Тейка AI помогает работать с клиентской базой без лишних ручных действий: находить нужные сегменты, создавать акции и настраивать рассылки по обычному текстовому запросу прямо в личном кабинете.
Заполните форму ниже и мы отправим вам гайд по созданию эффективной программы лояльности.
