AI-персонализация рассылок

Задача клиента и исходная проблема

В этом кейсе команда решала задачу: адаптировать предложение и текст под сегмент без ручной сборки десятков версий.

На старте проекта сохранялось ограничение: рассылка содержала один общий текст, а сегментация ограничивалась несколькими группами.

Что именно реализовали

Реализованная логика: иИ формирует версии на основе сегмента, истории и допустимых офферов, затем проходит проверку.

• Сегменты.
• Правила.
• Офферы.
• Генерация.
• Контроль фактов.
• A/B-тест и отчет.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   В этом кейсе команда решала задачу: адаптировать предложение и текст под сегмент без ручной сборки десятков версий.

2. 02

   Подготовка контекста

   Реализованная логика: иИ формирует версии на основе сегмента, истории и допустимых офферов, затем проходит проверку.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены сегменты, правила, офферы, генерация, контроль фактов, A/B-тест и отчет.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны CDP, email-платформа, CRM.

5. 05

   Рабочий эффект

   Для команды из сферы «Ритейл» решение даёт следующий эффект: клиент получает более уместное сообщение, а маркетинг масштабирует персонализацию без сотен ручных текстов.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены сегменты, правила, офферы, генерация, контроль фактов, A/B-тест и отчет. Подтверждённые системы и элементы: CDP, email-платформа, CRM.