Пошаговое руководство по стратегиям поведенческого маркетинга

Что такое поведенческий маркетинг

Поведенческий маркетинг — это стратегия, основанная на данных, которая персонализирует контент, рекламу и взаимодействие, опираясь на предыдущие действия, предпочтения и модели вовлеченности пользователей. Вместо того чтобы полагаться только на демографию, она использует поведенческие сигналы — клики, время на сайте, заброшенные корзины и многое другое — для создания гиперперсонализированного маркетинга. Согласно отчету HubSpot «State of Marketing 2025», 77% успешных маркетологов считают поведенческие данные своим главным инструментом персонализации. Этот подход увеличивает релевантность и окупаемость инвестиций (ROI) в email, веб- и рекламных кампаниях, составляя основу экосистем предиктивной персонализации.

Типы данных, используемых в поведенческом маркетинге

Поведенческий маркетинг процветает благодаря данным, которые фиксируют намерения пользователя в реальном времени и долгосрочные модели вовлеченности. Эти данные питают персонализацию, управляемую ИИ, помогая брендам быстрее и точнее реагировать через каналы. Давайте рассмотрим ключевые виды поведенческих данных, используемых для формирования эффективных маркетинговых стратегий:

• Данные о вовлеченности

Сюда входят просмотры страниц, клики, поведение при прокрутке и время просмотра видео. Эти показатели имеют решающее значение для определения уровня интереса и отклика на контент. Модели ИИ дают приоритет пользователям с высокими показателями вовлеченности для ретаргетинга и последовательности контента. Эти данные также помогают запускать динамические взаимодействия на различных платформах.

• Транзакционные данные

Транзакционные данные включают историю покупок, среднюю стоимость заказа (AOV), использование купонов и поведение в корзине покупок. Они играют решающую роль при сегментации пользователей на основе ценности, частоты и лояльности. Согласно эталонному исследованию поведения потребителей McKinsey за 2025 год, компании, использующие рекомендации на основе транзакций с помощью искусственного интеллекта, добились увеличения конверсии дополнительных продаж на 28%. CDP теперь используют эти данные для персонализации цен, пакетов услуг и сценариев повторного вовлечения.

• Контекстуальные данные

Контекстуальные переменные включают тип устройства, браузер, операционную систему и время сеанса. Системы ИИ обрабатывают эти данные для динамической настройки макета, длины контента и тона сообщений. Маркетологи используют его для более точного планирования кампаний и улучшения пользовательского потока между экранами. Это помогает уменьшить трение и увеличить потенциал конверсии.

• Данные поиска и навигации

Данные поиска и навигации отражают прямое намерение пользователя и модели его поведения на сайте. Они включают введенные ключевые слова, историю просмотров, использование фильтров и время, проведенное в каждой категории. Отчет Adobe о цифровом UX на 2025 год утверждает, что оптимизация поведения поиска привела к улучшению обнаружения продукта на 37%. ИИ использует эти данные для предоставления персонализированных рекомендаций категорий в режиме реального времени.

• Данные взаимодействия с электронными письмами и рекламой

Показатели открытий, кликов, просмотров рекламы и данных об отказах предоставляют обратную связь об эффективности исходящей коммуникации. Предиктивные модели, основанные на анализе TTS (Text-to-Signal), теперь оценивают эти действия для уточнения времени и частоты. Платформы, такие как Klaviyo и Iterable, используют эти сигналы для повышения эффективности кампаний и снижения усталости.

Типы поведенческого маркетинга

Поведенческий маркетинг осуществляется через множество стратегий с высоким эффектом, каждая из которых использует данные о пользователях в режиме реального времени и автоматизацию на основе искусственного интеллекта. Эти форматы помогают бизнесу предоставлять релевантный контент на основе наблюдаемых действий, а не предположений. Давайте изучим доминирующие типы поведенческого маркетинга, которые используются в 2025 году:

• Ретаргетинговая реклама

Ретаргетинг использует поведенческие сигналы, такие как просмотры страниц, покинутые корзины и интерес к продуктам, чтобы повторно привлечь пользователей на различных платформах. Программатические рекламные системы идентифицируют этих пользователей и точно доставляют им дисплейные или видеорекламы в нужное время. С помощью предиктивного скоринга ретаргетинговые объявления теперь оптимизируются на основе вероятности конверсии. Это снижает количество бесполезных показов и улучшает показатель ROAS.

• Спровоцированные email-кампании

Электронные письма автоматически отправляются на основе действий пользователя — таких как загрузки, регистрация или бездействие. Они структурированы с помощью логически основанных потоков и данных в реальном времени из CDP. Инструменты, такие как ActiveCampaign и Klaviyo, теперь используют ИИ для прогнозирования оптимального времени отправки и создания динамического контента. Этот подход стабильно обеспечивает повышение уровня открываемости и вовлеченности.

• Персонализированные рекомендации товаров

Искусственные интеллекты анализируют поведенческие модели, такие как прошлые покупки, история просмотров и время нахождения, чтобы предоставлять рекомендации товаров в реальном времени. Эти системы рекомендаций используют совместную фильтрацию или модели ранжирования на основе трансформеров. Согласно отчету McKinsey о персонализации за 2025 год, 71% роста доходов в сфере электронной коммерции теперь связано с алгоритмически управляемым поиском товаров.

• Динамическое содержимое веб-сайта

Веб-страницы динамически адаптируются на основе поведенческих данных, показывая различные баннеры, призывы к действию или товары, адаптированные для конкретных сегментов пользователей. Слои принятия решений на основе ИИ анализируют поведение в процессе сессии, чтобы регулировать макеты в реальном времени. Это улучшает пользовательский опыт и ускоряет пути конверсии. Бренды используют это для сокращения воронки и снижения уровня отказов.

• Уведомления, основанные на поведении

Push-сообщения отправляются на основе поведения пользователя в приложении или на сайте — например, неактивности, действий с вишлистом или отслеживания снижения цен. Модели ИИ определяют приоритетность по срочности, времени и формату контента для каждого пользователя. Данные Wyzowl за 2025 год показывают, что push-уведомления, инициированные поведением, превосходят кампании, основанные на времени, в показателе кликабельности в 2,4 раза.

Как выявить наиболее важные сигналы поведения

Не все действия пользователей имеют одинаковую ценность — некоторые из них указывают на явное намерение, тогда как другие являются лишь шумом. Для оптимизации маркетинговой производительности компании должны отдавать приоритет поведению с высоким уровнем сигнала, используя методы анализа данных и интеллектуальные модели. Вот ключевые поведенческие индикаторы, на которые будут ориентироваться маркетологи в 2025 году:

• Поведения, связанные с конверсией

Действия, непосредственно связанные с конверсиями, такие как добавление товаров в корзину, начало оформления заказа или просмотр страницы с ценами, несут наибольшую значимость сигнала. Эти поведения используются для запуска рабочих процессов ремаркетинга или предложений скидок. Модели ИИ теперь назначают этим событиям оценки вероятности в реальном времени, делая их центральными для прогнозируемого таргетинга:

• Частота и недавность

Повторные визиты и недавние взаимодействия являются сильными показателями продолжающегося интереса или намерения совершить покупку. Моделирование RFM (Recency, Frequency, Monetary) широко применяется для ранжирования пользователей по ценности и срочности. Согласно отчету HubSpot "Customer Insights Brief" за 2025 год, кампании, оптимизированные под недавность, достигли улучшения показателей отклика на 36%. Этот подход помогает уделять приоритетное внимание активным лидам, а не пассивным посетителям.

• Глубина вовлеченности в сессию

Метрики, такие как скорость прокрутки, время на странице и завершение видео, указывают на более глубокий интерес к содержимому или деталям продукта. Системы оценки на основе ИИ теперь учитывают эти действия, чтобы определить контент следующего шага или размещение предложения. Высокий уровень вовлеченности в сессию обычно коррелирует с готовностью к промежуточному этапу воронки продаж.

• Смысл потока навигации

Пути пользователей через веб-сайт, такие как переход от категории к продукту и затем к корзине, часто раскрывают последовательности конверсии. Карта нагрева и инструменты построения маршрута помогают определить наиболее предсказуемые потоки. Маркетологи используют эти данные, чтобы оптимизировать UX и устранить препятствия, приводящие к отказу. Анализ пути также помогает выявить неэффективные маршруты конверсии.

Современный поведенческий маркетинг требует больше, чем просто данные—it требует визуального контента в режиме реального времени, который отражает действия и намерения пользователя. Именно здесь приходит на помощь Pippit. Будучи творческим механизмом на основе ИИ, Pippit преобразует поведенческие сигналы, такие как клики, активность в корзине и пути просмотра, в динамичные, персонализированные визуальные элементы. Автоматизируя создание изображений и видео в широком масштабе, он гарантирует, что каждый пользователь видит контент, который кажется персонально значимым—повышая вовлеченность, конверсии и узнаваемость бренда.

Как поведенческий маркетинг упрощается с помощью Pippit

Pippit—ваш творческий агент на основе ИИ, платформа нового поколения, созданная для маркетологов, малого и среднего бизнеса, независимых создателей и профессионалов, ориентированных на рост, сфокусированных на поведенческом маркетинге. Используя передовое мультимодальное машинное обучение, Pippit трансформирует любой тип контента в увлекательные видео, управляемые ИИ цифровых людей, говорящие фотографии и динамические графические дизайны, которые напрямую соответствуют поведению и предпочтениям пользователей. Его мощные функции адаптации к маркетингу, способность создавать вирусный контент и масштабируемые возможности пользовательского контента (UGC) делают Pippit легким, но универсальным инструментом для создания контента. Это позволяет быстро создавать визуальный контент, адаптированный к поведению, который захватывает вашу аудиторию, улучшает персонализацию и обеспечивает измеримые результаты рекомендаций и конверсий на глобальном рынке.

Часть 1: Используйте Pippit для создания видео, которые способствуют успеху поведенческого маркетинга

Успех в поведенческом маркетинге зависит от того, насколько хорошо ваши видео отражают намерения и действия пользователей. С помощью Pippit вы можете создавать данные, используемые для создания видео, которые привлекают внимание и обеспечивают более глубокое вовлечение. Его инструменты на основе ИИ согласовывают визуальный контент с трендами поведения в реальном времени. Нажмите на ссылку ниже, чтобы начать создавать эффектные видео, которые вдохновляют вашу аудиторию на действия!

ШАГ 1
1. Загрузите ссылки на продукты или медиафайлы

Присоединяйтесь к Pippit и разблокируйте функццию «Генератор видео» на базе ИИ, разработанную для использования поведенческих данных в целях высокоэффективного маркетинга. Начните любым удобным способом — напишите короткую идею, загрузите фото или вставьте страницу вашего продукта. Pippit позаботится обо всем остальном.

ШАГ 2
1. Настройте и отредактируйте

Используйте инструменты на базе ИИ от Pippit, чтобы создавать продуктовые видео, адаптированные к реальному поведению и предпочтениям вашей аудитории. Нажмите на значок карандаша с надписью «Редактировать информацию о видео». Здесь вы можете ввести название бренда, логотип, вступление и категорию. Прокрутите вниз, чтобы добавить больше деталей кампании, таких как основные моменты, стиль продвижения и целевая аудитория. С помощью функции «Выбрать предпочтительные типы и сценарии» выберите стили видео и сообщения, отражающие способы взаимодействия ваших пользователей — для максимальной актуальности и отклика. Персонализируйте аватары, озвучку и тон в разделе «Настройки видео», чтобы они соответствовали намерениям аудитории и их привычкам просмотра. Нажмите «Сгенерировать» и получите поведенчески ориентированное видео, которое вызывает эмоциональную связь и побуждает к действию.

Выбирайте из умных AI-шаблонов видео, созданных для отражения поведенческих особенностей вашей аудитории — от скорости прокрутки до предпочтений контента. Инструмент «Быстрая редакция» позволяет быстро настроить сценарии и визуальные элементы в соответствии с действиями пользователей в реальном времени. Чтобы достичь максимального эффекта, воспользуйтесь «Редактировать больше» и усовершенствуйте каждый элемент — субтитры, озвучку и тон — для видео, которое соответствует мыслям, чувствам и действиям ваших пользователей.

ШАГ 3
1. Экспортируйте свое видео

Перед публикацией убедитесь, что созданное AI видео соответствует поведенческим инсайтам — отражает ли оно то, что ваша аудитория обычно кликает, смотрит или делится? Настройте визуальные элементы, текстовые наложения и тон голоса в соответствии с этими сигналами вовлеченности. После оптимизации нажмите «Экспорт» и разместите видео на платформах или в ваших воронках поведенческого маркетинга. Используйте настройки, специфичные для канала, чтобы поддерживать психологическую согласованность и повышать показатели отклика.

Часть 2: Пошаговое создание постеров с Pippit для успеха в поведенческом маркетинге

Разработка постеров, которые действительно находят отклик, начинается с понимания того, как ваша аудитория думает, действует и конвертируется. С Pippit вы можете создавать постеры, основанные на поведении, которые отражают реальные действия и предпочтения пользователей. Настройте макеты, сообщения и визуальные элементы, чтобы соответствовать шаблонам вовлеченности. Нажмите на ссылку ниже, чтобы начать создавать постеры, которые оказывают глубокое воздействие и вдохновляют на действие!

ШАГ 1
1. Доступ к AI design

Разрабатывайте маркетинговые постеры, которые соответствуют реальному поведению пользователей, с помощью инструмента Pippit «Image Studio». Начните с выбора инструмента «AI design» и ввода подсказок, вдохновленных действиями аудитории — такими как клики, глубина прокрутки, публикации или триггеры покупок. Активируйте функцию «Enhance prompt», чтобы позволить AI интерпретировать поведенческие подсказки и предложить визуальный контент, который будет откликаться у аудитории. Выберите между постером продукта и креативным постером, затем настройте настроение и стиль, чтобы они отражали эмоциональные и поведенческие модели вашей аудитории. Нажмите «Generate», чтобы создать визуальный контент, который влияет на действия благодаря дизайну, основанному на поведении.

ШАГ 2
1. Настройте ваш постер

Начните с шаблона, созданного AI, адаптированного к поведению вашей аудитории — тому, на что они кликают, что предпочитают и с чем наиболее активно взаимодействуют. Используйте инструмент «AI background», чтобы улучшить визуальный контекст на основе моделей внимания пользователей. Тонко настройте типографику и текст для усиления стимулов к рефералу, затем нажмите «Edit more», чтобы добавить элементы дизайна, соответствующие поведению, такие как фильтры, стикеры или эффекты для максимального воздействия.

ШАГ 3
1. Завершите и экспортируйте ваш проект

Перед экспортом просмотрите ваш постер, созданный ИИ, через призму поведения: отражает ли он внимание, предпочтения и эмоциональные мотивы вашей аудитории? Настройте элементы дизайна — такие как вес шрифта, контраст цветов или иерархия макета — для максимального воздействия на поведение. Сохраните ваш дизайн в четком формате JPG или PNG, готовом для использования в кампаниях, ориентированных на поведение. Pippit упрощает процесс перевода поведенческих инсайтов в высокоэффективные визуальные элементы для рефералов.

Откройте больше функций Pippit для усиления визуалов поведенческого маркетинга

От динамической генерации видео до инструментов редактирования с искусственным интеллектом, Pippit помогает создавать контент, который резонирует с действиями и предпочтениями пользователей. Узнайте, как эти умные функции могут усилить ваш маркетинговый эффект и повысить вовлечённость:

• Видео с AI-аватарами

AI-аватары Pippit предлагают смену нарядов в один клик, изменение голоса, пола и отрасли, адаптируясь как к серьёзным промо-кампаниям, так и к игривым кампаниям. Эти виртуальные люди естественно представляют продукты—«удерживая» предметы, чтобы аутентично продемонстрировать их в живых коммерческих условиях, таких как мода и косметика. Воплощая реальные сценарии вместо заучивания текстов, они эмоционально привлекают зрителей, обучая их и проводя через процесс открытия и тестирования продуктов, которые соответствуют их поведенческим ориентирам. Вы также можете персонализировать голос, пол, тип телосложения и профессиональный тон каждого аватара, чтобы отразить вашу целевую аудиторию и повысить уровень идентификации.

• Аналитика и издатель

Получайте глубокие инсайты о том, как ваша аудитория взаимодействует с каждым визуальным элементом — отслеживайте клики, публикации, время просмотра и многое другое. Онлайн-аналитика медиа Pippit позволяет оптимизировать контент в соответствии с паттернами вовлечения пользователей, чтобы ваши стратегии привлечения и конверсии эффективно реагировали на реальное поведение. Публикуйте на нескольких платформах с учетом поведенческого таргетинга для максимального охвата. С помощью этих инсайтов вы можете уточнить не только то, что вы публикуете, но и когда и где, основываясь на тепловых картах поведения и кривых производительности контента.

• Настраиваемые шаблоны

Выберите из обширной библиотеки шаблонов, созданных для достижения конкретных целей поведенческого маркетинга — будь то увеличение кликов, публикаций или конверсий. Легко адаптируйте макеты и сообщения, чтобы они отражали предпочтения вашей аудитории и этап её пути, создавая кампании, которые ощущаются персонализированными и эффективными. Эти шаблоны основаны на принципах психологии дизайна, чтобы соответствовать продолжительности внимания, триггерам принятия решений и привычкам просмотра.

• AI фон

Автоматически улучшайте фоны с помощью AI, который анализирует данные о внимании и эмоциональной реакции зрителей. Сосредотачиваясь на ключевых визуальных элементах и минимизируя отвлекающие факторы, функция AI фона от Pippit обеспечивает удержание внимания там, где это наиболее важно, повышая вовлеченность и эффективность рекомендаций. Вы также можете создавать сцены на основе настроения, которые соответствуют эмоциональному профилю вашей аудитории, усиливая подсознательное воздействие ваших визуалов.

Советы по использованию поведенческого маркетинга

Превращение поведенческих данных в результаты требует больше, чем просто доступ, — это предполагает наличие системы, основанной на автоматизации, релевантности и итерации. С учетом того, что персонализация на основе ИИ становится стандартом, ключом является стратегическая активация сигналов на всех этапах пути пользователя. Вот основные приемы, которые современные маркетологи внедряют для достижения измеримых результатов:

• Используйте CDP, управляемые ИИ, для сегментации

Платформы данных о клиентах (CDP) с встроенными возможностями ИИ объединяют поведенческие сигналы из электронной почты, веб-сайтов и приложений в сегменты, готовые к действию. Эти системы теперь поддерживают конвейеры данных в реальном времени, которые автоматически запускают персонализированные взаимодействия. Например, Salesforce CDP использует профили на основе поведения для предоставления персонализированных предложений в масштабе 1:1.

• Развертывайте автоматизированные рабочие процессы на основе триггеров

Поведенческие триггеры, такие как брошенные корзины, просмотренные товары или повторные визиты, должны запускать рабочие процессы без задержек. Инструменты автоматизации, такие как HubSpot и Klaviyo, интегрируются с API, основанными на событиях, для мгновенного реагирования. Согласно отчёту Klaviyo «Email Benchmark 2025», запущенная в течение 30 минут после активности в корзине email-кампания на 43% чаще открывается.

• Постоянно проводите A/B-тесты вариантов поведения

Тестируйте контент, основанный на группах пользователя по поведению, чтобы повысить эффективность сообщений. Например, отправьте два разных предложения пользователям, которые смотрели видео, и тем, кто только посещал страницу товара. Инструменты тестирования с ИИ теперь автоматически оптимизируют контент в режиме реального времени на основе производительности поведенческих сегментов. Это помогает выявить, что влияет на клики, конверсии или отказы.

• Персонализируйте весь путь пользователя

Используйте поведение пользователей не только для рекламы и эмейлов, но и для персонализированной работы с сайтом, push-уведомлений и ответов чат-бота во время сессии. Посетитель, который часто просматривает категории экологически чистых товаров, может видеть значки устойчивого продукта на протяжении всей своей сессии. Эта непрерывность формирует доверие и сохраняет актуальность сообщений на каждом этапе взаимодействия.

• Согласуйте сигналы с целями конверсии

Соотнесите поведенческие сигналы с конкретными ключевыми показателями эффективности — например, квалификацией лида, допродажами или восстановлением корзины — и оцените их значимость. Не все типы поведения одинаково важны: отскок менее значителен, чем посещение страницы с ценами или время, проведенное на сравнении товаров. Платформа Adobe Experience Platform использует оценку поведения для прогнозирования движения воронки продаж и персонализации рекомендаций.

Примеры маркетинга, основанного на поведении, в реальной жизни

Маркетинг, основанный на поведении, — это не просто теория; он реализуется ведущими брендами для достижения измеримых результатов. От электронной коммерции до индустрии развлечений компании превращают поведение пользователей в действия, основанные на данных, которые повышают эффективность воронки продаж. Ниже описаны выдающиеся примеры применения маркетинга, основанного на поведении:

• Рекомендации продуктов в реальном времени от Amazon

Amazon использует поведенческие сигналы, такие как просмотры продуктов, предыдущие покупки и историю поиска, чтобы предлагать персонализированные товары на каждом этапе взаимодействия. Его двигатель рекомендаций, основанный на искусственном интеллекте, обеспечивает более 35% от общего объема продаж, согласно отчету McKinsey "Retail Personalization Report 2025". Эти гипертаргетированные предложения динамически изменяются в зависимости от поведения пользователя.

• Плейлист Discover Weekly от Spotify

Spotify анализирует историю прослушиваний, пропуски треков и поведение при повторном воспроизведении для создания индивидуальных плейлистов каждую неделю. Система использует совместную фильтрацию и мультимодальный ввод для согласования рекомендаций с личными вкусами и коллективными тенденциями. Эта модель персонализации, основанная на поведении, поддерживает высокий уровень вовлеченности и низкий уровень оттока пользователей.

• Персонализированные обложки и миниатюры Netflix

Netflix изменяет визуальные миниатюры и видеопревью в зависимости от истории просмотров каждого пользователя и его предпочтений в жанрах. Если пользователь часто смотрит романтические драмы, то на обложках он увидит эмоциональные сцены вместо экшена. Это небольшое визуальное изменение значительно увеличивает показатели кликов и времени просмотра.

• Триггерные email-кампании Sephora

Sephora отправляет behavior-триггерные email-сообщения, основанные на активности просмотра, поведении в корзине и уровне лояльности. Например, отказ от покупки тонального крема может побудить отправить персонализированное электронное письмо с советами по подбору оттенков и обучающим видео, созданным с помощью таких инструментов, как Pippit. Эти кампании улучшают показатели повторного взаимодействия и восстановления брошенных корзин, предоставляя сверхрелевантный контент.

• Выпуск продуктов в приложении Nike, основанный на активности пользователей

SNKRS-приложение от Nike анализирует взаимодействие с пользователями, историю покупок и предпочтения в выборе кроссовок, чтобы предоставить эксклюзивные ранние выпуски продуктов. Пользователи с высоким уровнем вовлеченности получают уведомления о лимитированных выпусках на основе баллов активности в приложении. Эта тактика не только усиливает чувство срочности, но и вознаграждает лояльность к бренду, предоставляя персонализированный доступ.

Заключение

В современном маркетинге персонализация больше не является необязательной — она ожидается. Поведенческий маркетинг позволяет брендам выйти за пределы общих сообщений и предоставлять контент, который соответствует тому, как люди думают, чувствуют и действуют в интернете. От кликов и поисковых запросов до просмотров страниц и намерений покупок — каждое взаимодействие рассказывает свою историю. Маркетологи, которые умеют преобразовывать эти сигналы в увлекательный визуальный контент, — те, кто строит доверие, лояльность и масштабируемые рекомендации. Здесь вступает в игру Pippit. Как ваш умный креативный агент, Pippit устраняет разрыв между поведением пользователей и визуальным повествованием. Это креативно ориентированная, дружелюбная для создателей по всему миру платформа, работающая на основе модальной фьюзии, позволяющая превратить любую форму контента — текст, ссылку, изображение или подсказку — в увлекательные активы для поведенческого маркетинга. Независимо от того, дизайнируете ли вы плакаты с рекомендациями, создаете говорящие фото или генерируете продуктовые видео, интерфейс с низким порогом вхождения и интуитивные функции ИИ Pippit делают этот процесс доступным для маркетологов любого уровня. Готовы преобразовать поведенческие инсайты в привлекающий внимание, высокоэффективный контент? Попробуйте Pippit сегодня и начните создавать контент, как профессионал — без чувства перегруза.

Часто задаваемые вопросы

1
1. Как маркетинг, ориентированный на изменение поведения помогает персонализированному созданию контента?

Маркетинг, ориентированный на изменение поведения, концентрируется на влиянии на действия потребителей через целенаправленные сообщения, основанные на данных. Функция видео, созданного искусственным интеллектом в Pippit улучшает этот процесс, создавая визуальные материалы и видео в режиме реального времени на основе взаимодействий пользователей — таких как клики, прокрутка и действия в корзине — помогая маркетологам разрабатывать контент, который отвечает на изменяющееся поведение. Этот подход увеличивает вероятность конверсии, укрепляя долгосрочную вовлеченность.

2
1. Какую роль играют поведенческие характеристики в маркетинговых стратегиях?

Маркетинг поведенческих характеристик включает анализ пользовательских привычек, таких как частота посещений, прошлые покупки и продолжительность взаимодействия. Pippit использует эти данные для создания визуальных материалов, сгенерированных ИИ, которые отражают индивидуальные предпочтения. Например, постоянный посетитель может видеть контент, ориентированный на лояльность, а новый пользователь получает видеоролики с вводом в продукт — максимизируя релевантность на всех точках взаимодействия.

3
1. Как поведенческая экономика в маркетинге применяется через визуализацию на основе ИИ?

Поведенческая экономика в маркетинге сочетает психологию и данные для предсказания моделей принятия решений. Pippit поддерживает это, используя технологию преобразования текста в речь (TTS) и проектирование запросов для создания видеороликов с аватарами, которые привлекают когнитивные предвзятости, такие как срочность или социальное доказательство. В сочетании с поведенческими триггерами эти визуализации направляют пользователей к более быстрым, эмоционально мотивированным покупкам.

4
1. Почему поведенческий аспект в маркетинге важен для таргетирования аудитории?

Понимание поведения в маркетинге позволяет брендам перейти от статических кампаний к отзывчивым, в режиме реального времени, впечатлениям. Pippit использует это, преобразуя поведенческие сигналы в контекстно-ориентированные изображения и короткие видеоролики. Результат — это медиа, которое адаптируется в зависимости от того, где пользователь находится на своем пути, улучшая как точность таргетинга, так и творческую релевантность.

5
1. Как сегментация поведения в маркетинге улучшает ROI кампаний?

Сегментация поведения в маркетинге классифицирует пользователей на основе конкретных действий, таких как повторный просмотр, поведение при оформлении заказа или взаимодействие с рекламой. Pippit подключается к CDP для автоматизации создания видео и изображений, адаптированных для каждого сегмента. Этот уровень детализации повышает производительность, обеспечивая соответствие каждого визуального материала поведению потребителей в маркетинговых трендах и триггерах.