Как новые технологии, могут влиять на развитие экосистемы подписок

Экосистема подписок переживает революцию. В России этот рынок стремительно растет: по данным Frank RG, совокупный средний темп роста за последние три года составил 35%. В 2024 году подписками пользовались 49 млн человек. И если раньше речь в основном шла про медиа и стриминги, то теперь подписки проникают в банкинг, ретейл, телеком и даже ЖКХ. И сегодня ключевые факторы успеха для них уже не контент и цена, а персонализация, автоматизация и прогнозирование поведения пользователей. Искусственный интеллект позволяет компаниям не только удерживать клиентов, но и создавать для них уникальные сервисы. Как именно ИИ трансформирует эту сферу, Sostav рассказала Мария Бартюк, генеральный директор мультибрендовой подписки «Газпром Бонус».

Персонализация: от массовых предложений к индивидуальным

Главное преимущество ИИ — способность анализировать огромные массивы данных и предсказывать предпочтения пользователей. Клиенты ценят, когда платформа «понимает» их вкусы и предлагает соответствующий контент.

Алгоритмы машинного обучения позволяют:

• Формировать индивидуальные рекомендации.
• Динамически менять условия подписки (например, предлагать промокод на отдельные предложения, если клиент редко пользуется сервисом).
• Автоматически корректировать контент-стратегию на основе поведения аудитории.

Автоматизация обслуживания клиентов

Чат-боты и виртуальные ассистенты становятся стандартом для поддержки подписочных сервисов. Современные ИИ-решения, такие как ChatGPT, Dialogflow и другие NLP-платформы, позволяют:

• Обеспечивать круглосуточную и мгновенную поддержку пользователя без участия человека.
• Обрабатывать типовые запросы (смена тарифа, отмена подписки, вопросы по оплате).
• Персонализировать ответы на основе истории взаимодействий.

Прогнозирование и превентивная поддержка.

ИИ анализирует поведение пользователей и предугадывает проблемы до их возникновения.

Он может, например:

• Уведомлять об окончании пробного периода.
• Автоматически предлагать помощь при часто повторяющихся однотипных ошибках.
• Рекомендовать контента или тарифы на основе активности пользователя.

Мультиканальность и интеграция с CRM

Автоматизация с помощью ИИ также может охватывать:

• Email-рассылки с триггерными сценариями (например, напоминание о платеже).
• Сервис голосового ассистента.
• Соцсети и мессенджеры для быстрых ответов.

Интеграции подписок в повседневную жизнь через интернет вещей (IoT)

Интернет вещей — это устройства, которые обмениваются друг с другом данными и командами без участия человека (например, умные дома, умные колонки, автомобили и другие.). В России IoT представлен пока тремя игроками — «Яндекс» (лидер рынка), «Сбер» и VK. Компании, которые могут использовать ИИ для создания бесшовного опыта, где клиент через подписку получает не просто доступ к контенту, а персонализированный сервис, имеют значительное конкурентное преимущество.

Прогнозная аналитика: снижение оттока с помощью ИИ

Одна из главных проблем подписочных сервисов — отток. ИИ помогает предсказывать, кто из пользователей может отказаться от подписки, и вовремя предлагать им специальные условия.

Как это работает в «Газпром Бонусе»

В нашей CRM-системе мы применяем интеллектуальный анализ клиентского поведения (Rec model). Наши алгоритмы изучают взаимодействие пользователей с пуш-уведомлениями и рассылками, фиксируя не только факт открытия сообщений, но и глубину вовлеченности — от количества кликов до времени, проведенного на целевых страницах.

Мы используем

Сбор данных
Модель анализирует поведение пользователей:

• Активность на сайте (частота входа, просмотры карточек предложений).
• Внешние триггеры (например, истечение срока действия подписки).

Прогнозирование оттока
На основе машинного обучения система определяет:

• Вероятность положительного целевого действия (например, подключение оффера).
• Риск негативного сценария (как пример, отказ от подписки).

Персонализированные действия
В зависимости от прогноза модели выбирают стратегию:

• Для «надежных» клиентов — умеренные коммуникации, чтобы не перегружать их пушами.
• Для группы риска — предлагаются дополнительные опции.

Иные методы борьбы с оттоком

• Анализ паттернов поведения (если клиент редко пользуется подпиской, то алгоритм запускает пуш-уведомления с персональным предложением).
• А/В-тестирование триггерных сообщений (какие формулировки лучше удерживают аудиторию).
• Автоматический пересмотр тарифов (например, временное снижение цены для сомневающихся).

Rec Model в «Газпром Бонусе» — это пример точечного подхода. ИИ определяет, кому и когда напоминать о предложениях, помогают вернуть охладевших клиентов, а автоматизация снижает нагрузку на отдел продаж и маркетинг.

Результаты внедрения

• Снижение оттока среди пользователей, получившие персональные предложения.
• Рост конверсии в покупках за счет точечных стимулирующих мер.
• Оптимизация маркетинговых затрат — мы не «распыляем» ресурсы, а фокусируемся на тех, кому действительно нужна мотивация.

Очевидно, что в ближайшие годы искусственный интеллект станет стандартом для всех игроков рынка. Те, кто уже сегодня инвестируют в алгоритмы машинного обучения и автоматизацию, окажутся на шаг впереди, формируя будущее — умную, клиентоцентричную и по-настоящему кастомизированную экосистему.