Цифровий двійник покупця: як бренди моделюють поведінку клієнтів

Фото: пресслужба Ігоря Івіцького

Рік тому я записував інтерв'ю для свого YouTube-каналу. Співрозмовник, віцепрезидент з інженерії Interpublic Group, однієї з найбільших рекламних груп США, розповідав про їхню систему Interact. Це повноцінна нейромодель, навчена реагувати на рекламу так, як реагує жива людина. Сенс простий: не зливати бюджет на тестах і не чекати, поки реальні клієнти покажуть, чи зайшло, а знати реакцію заздалегідь. Після запуску системи акції компанії на біржі підскочили.

Я слухав і думав одне: хочу так само. Тільки Interact коштував їм сотні мільйонів доларів. У мене не було сотні мільйонів. І мільйона не було.

Зате був мій улюблений принцип: як отримати більшу частину результату за малу частину зусиль. У випадку з Interact я загорівся ідеєю отримати десь 80% користі за приблизно 0,1% складності. Точність буде не такою ж високою, але достатньою, щоб приймати рішення. Так у мене зʼявився цифровий двійник покупця. Це інструмент, який може зібрати майже будь-який бізнес для себе, і яка показує реакцію покупця на вашу сторінку, рекламу чи ціну ще до запуску. Розповідаю, як вона влаштована і коли реально працює.

Фото: пресслужба Ігоря Івіцького

Що таке цифровий двійник покупця

Я прихильник максимальної простоти. Якщо щось можна спростити, я спрощую. Цифровий двійник, це якраз той випадок.

Грубо кажучи, це проект у чаті зі штучним інтелектом, до якого прикріплено кілька файлів. Кожен файл, це детальне досьє на один типаж вашого покупця. Не демографія, не «жінка 25-35 років із Києва». Усередині написано, як ця людина мислить, яка в неї історія, які болі, які сумніви, які фрази вона вживає, який у неї позитивний і негативний досвід, через які життєві фільтри вона пропускає рішення.

А інструкція проекту, це операційна система, прошивка. Вона задає правила, як штучний інтелект має обробляти ці досьє, щоб у відповідь видавати саме особистий досвід конкретного типажу, а не загальні фрази.

Працює це так. Ви ставите запитання в чаті проекту. Запитання пропускається крізь прошивку, а потім крізь призму історій, болей, парадигм мислення тих покупців, які описані у файлах. І ви отримуєте відповідь їхніми очима.

Чим це відрізняється від рекомендацій і look-alike

Майже всі системи, якими ритейл користується сьогодні, це алгоритмічні системи. Вони працюють за принципом «якщо, то». Якщо людина поклала в кошик ці товари, покажемо їй ще ось ці. Якщо в людини такі самі поведінкові характеристики, як у списку, додамо її в look-alike аудиторію.

Цифровий двійник працює інакше. Він не описує, хто покупець. Він моделює, як покупець думає. Що в нього в голові, який досвід за плечима, які фрази він використовує, як саме він приходить до рішення купити чи не купити.

І коли ви надсилаєте такому двійнику оголошення, товарну сторінку чи ідею, він пропускає це крізь призму свого описаного мисленнєвого процесу. Не «схожі люди клікали», а «я подивлюся на це і ось що подумаю».

Як я до цього прийшов

Під час того інтерв'ю я почув про Interact, захопився геніальністю цієї системи і захотів собі щось подібне. Сотні мільйонів доларів на розробку я не мав, тож почав робити по-своєму.

Я зрозумів, що в основі Interact лежить не магія, а принцип мислення плюс прошивка, яка задає, як його застосовувати. І спробував змоделювати це на найпростіших інструментах.

Чесно скажу, спочатку я хотів усе ускладнити. Думав про кастомну модель, яку треба навчати на великому обсязі даних про клієнтів, а потім зашивати в якогось бота. А потім вирішив зробити навпаки, максимально просто. Так просто, щоб щось подібне для себе міг повторити будь-хто. Виявилося, що простий шлях тут не гірший за складний. Про це ще скажу окремо.

Як це працює в щоденній роботі

Найкорисніше двійник показує себе на структурних рішеннях, тих, які зазвичай приймають інтуїтивно або просто копіюють у конкурентів.

Я можу запитати двійника, яку поставити вартість гарантії, щоб вона здавалася покупцеві адекватною на тлі ціни товару. Чи якою має бути допродажа на етапі кошика, щоб людина її взяла, а не закрила вкладку. Чи як вибудувати стратегію збільшення середнього чека. Чи чи спрацює така розсилка про оновлення асортименту, чи її варто переробити. Чи змусить підняття ціни покупця піти шукати іншого постачальника. Це рішення, які коштують грошей, і двійник дає по них конкретну відповідь ще до того, як ви їх впровадили.

Далі, сторінки. Коли в мене готовий попередній дизайн лендінгу або продуктової сторінки, я скидаю його в нейромодель. Кажу: ти покупець, який прийшов за певним оголошенням, що ти думаєш про цю сторінку. У моїй нейромоделі зазвичай кілька аватарів, і всі вони мають імена. Скажімо, Олександр, Ілона й Анатолій. Кожен дає зворотний зв'язок: що подобається, що ні, що він хотів би виправити. Я віддаю це копірайтеру й дизайнеру, вони роблять другу ітерацію, і я знову повертаюся в нейромодель спитати, чи стало краще.

Те саме з рекламою. Якщо це відео, я даю скрипт і питаю, що зачепить, а що людина пропустить. Якщо це банер, надсилаю саме зображення. Якщо це пошукова реклама, надсилаю тексти заголовків і оголошень. І по кожному отримую відповідь: клікну чи не клікну, а якщо клікну, то з якою думкою переходитиму на сторінку.

Фото: пресслужба Ігоря Івіцького

Як збирається двійник

Тут я свідомо не даю покрокового рецепта, бо це окрема довга методологія. Але архітектурний принцип покажу, щоб ви розуміли, що це не магія і не складна інженерія.

Усе починається з дослідження. Не з пари відгуків, а з колосального масиву даних про те, що люди взагалі говорять про цей товар чи послугу. Відгуки, позитивні й негативні. Історії людей. Запитання, які вони ставлять. Форуми, де вони це обговорюють. Пости, які публікують. Сленг і специфічні фрази, якими користуються. Дуже цінне джерело, це приховані мотиви: що передувало рішенню купити, що люди насправді купують за цим товаром. По суті, ви будуєте карту болей, сумнівів і заперечень. Що привело людину до покупки, що викликало захват, а що різкий негатив.

З товарами, які продаються на міжнародних ринках, працювати найпростіше. Тоді штучний інтелект може збирати ці дані одразу багатьма мовами, українською, англійською, іспанською, італійською, німецькою, французькою.

Далі цей масив кластеризується. З хмари фраз, думок і фактів проступають закономірності, і виокремлюється від двох до п'яти типових покупців. Під кожен формується конкретика: хто він, як мислить, як виражає думку, який у нього досвід, що він пробував до цього. І окремо пишеться прошивка, інструкція, як штучний інтелект має працювати з кожним досьє. Усе разом і дає робочий двійник.

Що це міняє в роботі ритейлера: до і після

Рішення про ціну, гарантію, апсел. Було: вирішуємо інтуїтивно або копіюємо конкурентів, а реакцію бачимо вже за фактом продажів. Стало: питаємо двійника, чи це адекватно, і коригуємо до запуску.

Запуск лендінгу. Було: зробили дизайн, залили трафік, чекаємо два-три тижні даних, бачимо провал, переробляємо наосліп. Стало: перевірили на двійнику за годину, виправили за конкретним зворотним зв'язком, запустили вже відшліфовану сторінку.

Тест креативів. Було: п'ять-десять варіантів, бюджет на всі, більшість зливається. Стало: прогнали крізь двійника, відсіяли явно слабкі, бюджет пішов на два-три життєздатні.

Хто вирішує, зайде чи не зайде. Було: маркетолог або власник на свій смак, суперечка думок. Стало: конкретний зворотний зв'язок кількох аватарів, суперечка переходить у площину, яку можна перевірити.

З'являється і нова невелика роль у команді: хтось має підтримувати двійника й оновлювати його. Це не окремий відділ, а частина чиїхось задач.

Де двійник працює найкраще, а де гірше

Найкраще він показує себе на чотирьох типах ніш. Перший, це товари з високим чеком і довгим циклом рішення, меблі, техніка, обладнання, ювелірні вироби. Люди довго досліджують і сумніваються, тож в інтернеті лишається багата карта болей і заперечень. Другий, це товари, пов'язані з ідентичністю та способом життя, мода, косметика, спорт, хобі, здоров'я. Тут багато емоцій і живих особистих історій. Третій, це послуги з високою тривогою чи ризиком, медицина, освіта, складні B2B-послуги, де приховані мотиви критичні й добре задокументовані. Четвертий, це нішеві товари для спільнот, де є форуми, сленг і впізнавані патерни мислення.

Гірше двійник працює там, де рішення майже не обдумується. Це імпульсні дешеві товари щоденного попиту: люди просто не пишуть, чому купили воду чи сіль, і портрет збирати немає з чого. Так само слабко він спрацює на чистому ціновому шопінгу без диференціації, бо змоделює очевидне «куплю там, де дешевше». І на надто нових категоріях, де в людей ще немає досвіду, який можна зібрати.

Для всіх інших ніш двійник працює середньо. Тобто користь є майже завжди, питання лише в тому, наскільки вона виражена.

Чого від нього очікувати, а чого не варто

Найважливіше, що варто зрозуміти одразу. Двійник не підвищує вам конверсію на якусь конкретну цифру. Він робить інше. Він дозволяє відсіяти заздалегідь слабкі рішення ще до запуску, підказати, куди розставити акценти, і зекономити бюджет, який ви інакше злили б на свідомо неефективні варіанти.

Тобто це інструмент про швидкість і про економію. Цикл «гіпотеза, перевірка» стискається з тижнів до години. Ви просто не несете в рекламу те, що двійник уже відбракував.

І ще одна чесна обмовка. Двійник не замінює реального тестування на живих покупцях. Фінальну правду все одно дає ринок. Двійник скорочує кількість сліпих тестів, але не скасовує їх.

Два уроки: найбільший провал і найбільший успіх

Найяскравіший провал був повʼязаний з культурними особливостями. Початкова ідея здавалася логічною: для всіх мов цілі покупки однакові. Один учень зібрав двійника одразу багатьма мовами, англійською, французькою, італійською, німецькою, українською. Це була ніша генераторів. І виявилося, що для його конкретного товару в українців зовсім інша мотивація, інші приховані мотиви й інший процес ухвалення рішення, ніж у будь-кого в Європі чи Америці. Після перших корекцій результат не покращився, а погіршився. Він не міг зрозуміти, що не так. Потім зрозумів, пересобрав двійника окремо під ринок, і все спрацювало.

А найвражаючий успіх був, коли ми поєднали цифрового двійника з індексом Хофстеде. Хофстеде, це дослідник, який оцифрував особливості різних країн світу, у нього шість показників культури. Коли ми наклали нейромодель на цей індекс, то змогли адаптувати продукт не лише на рівні смислів і цінностей, а й на рівні культурного сприйняття. Результат був приголомшливий.

Обидві історії про одне. Двійник настільки точний, наскільки точно ви розділили ринки з різною мотивацією.

Фото: пресслужба Ігоря Івіцького

Що зазвичай розуміють неправильно

Найпоширеніше непорозуміння таке: люди думають, що цифровий двійник, це якась кастомна модель, навчена на їхніх клієнтах, складна система, яка живе десь на серверах. А насправді все навпаки. Кастомна модель майже завжди буде слабшою за найновішу передову модель від великих гравців із правильно написаними інструкціями. Двійник, це максимально проста штука, і в цьому його сила, а не слабкість.

Друге непорозуміння: що двійник замінює тестування на реальних покупцях. Не замінює. Він лише скорочує кількість сліпих тестів.

Третє: що чим обʼємніший і детальніший портрет, тим краще. Насправді вирішує якість дослідження й кластеризації, а не кількість сторінок. Пʼять точних типажів краще за двадцять розмитих.

Четверте: що двійника збирають один раз і користуються вічно. Ринок і покупець змінюються, тож двійника треба час від часу оновлювати й дописувати.

Коли двійника впроваджувати не варто

Якщо у вас ще немає потоку трафіку й продажів. Двійнику немає що ітерувати, а вам немає на чому перевіряти його висновки. Спочатку запуск, потім двійник.

Якщо ви продаєте чистий товар широкого вжитку, де все вирішує ціна. Двійник змоделює очевидне, і користь буде близька до нуля.

Якщо категорія надто нова й рідкісна, і ринкового сліду просто немає, портрет збирати немає з чого.

Якщо бізнес не готовий міняти процеси. Коли зворотний зв'язок двійника нікому перетворювати на перероблені сторінки, він стане звітом, який ніхто не читає.

І якщо у вас надто мало рішень. Коли ви запускаєте один лендінг раз на пів року, двійник не окупиться. Він окупається на потоці ітерацій.

Замість підсумку

Система за сотні мільйонів доларів навчила мене одного: цінність не в технології, а в принципі. Знати реакцію покупця заздалегідь, це не привілей корпорацій з велетенськими бюджетами. Більшу частину цієї користі може отримати майже будь-який інтернет-магазин, якщо підійти до завдання просто.

Але цифровий двійник, це не кнопка "згенерувати й готово". Це дисципліна: глибоко дослідити, чесно розділити типажі покупців, вбудувати перевірку в робочий процес і ітерувати. Технологія тут проста. Складна, як завжди, дисципліна.

Автор: Івіцький Ігор, український вчений і рекламний експерт, входить в Топ-6 найвпливовіших PPC-експертів світу.