Сучасний маркетинг все більше покладається на штучний інтелект як інструмент для розуміння поведінки та емоцій споживачів. Алгоритми можуть аналізувати величезні масиви даних у реальному часі, виявляючи приховані закономірності у вподобаннях і реакціях аудиторії. Постає питання: чи здатен ШІ «відчути» і зрозуміти споживача краще, ніж жива людина-маркетолог з її емпатією та інтуїцією? У цьому дослідження команда MIM:AGENCY проаналізує можливості ШІ в аналізі поведінки, порівняємо здібності алгоритмів і людей у розпізнаванні емоцій та мотивацій, а також проаналізуємо загальне застосування ШІ.

ШІ на службі маркетолога: аналіз поведінки споживачів

Однією з ключових функцій штучного інтелекту в маркетингу є аналіз споживчої поведінки на основі даних. AI-алгоритми здатні швидко опрацьовувати великі обсяги інформації про клієнтів – від демографії та історії покупок до активності в інтернеті – щоб виявити тренди, патерни та вподобання аудиторії. Машинне навчання та прогнозні моделі дають змогу побудувати 360°-профіль клієнта і зрозуміти його шлях: що шукає, на що реагує, чому обирає той чи інший продукт.

На практиці це реалізується через інструменти веб-аналітики: сервіси на кшталт Hotjar чи Smartlook будують теплові карти кліків і прокрутки, а ШІ автоматично виділяє зони підвищеної уваги та навіть точки “rage clicks” – місця, де користувач багаторазово клікає від розчарування.

Інша важлива роль ШІ – це гіперперсоналізація маркетингу. Алгоритми вміють сегментувати аудиторію набагато точніше за традиційні методи. Замість великих узагальнених груп вони будують мікросегменти або навіть орієнтуються на «аудиторію одного». За рахунок аналізу цифрових слідів кожного клієнта – пошукових запитів, реакцій у соцмережах, історії покупок – ШІ здатний автоматизувати “розуміння” індивідуальних потреб. Як зазначає Kyivstar Business Hub, використання AI дозволило нарешті реалізувати підхід, де алгоритм аналізує історію покупок і переглядів конкретної людини та пропонує саме те, що потрібно їй в цей момент.

Персоналізований контент тепер став стандартом: 71% споживачів очікують, що бренд буде взаємодіяти з ними з урахуванням їхніх особистих потреб, і аж 76% розчаровуються, якщо цього не відбувається. 

ШІ також прогнозує поведінку. Завдяки предиктивній аналітиці маркетологи можуть передбачати, що робитиме клієнт далі, і відповідно планувати стратегію. Алгоритми, навчені на історичних даних, прогнозують ймовірність відтоку клієнта (churn), оптимальний час для повторного контакту чи найбільш перспективні товари для апселлу. Експерти McKinsey відзначають, що прогнозна аналітика з допомогою AI із розряду трендів перейшла в ранг необхідних інструментів для конкурентоспроможності бізнесу.

Отже, ключові можливості ШІ в аналізі споживчої поведінки можна підсумувати так:

  • Обробка Big Data та інсайти – AI швидко аналізує великі дані про клієнтів, виявляє закономірності та формує глибокі інсайти, недоступні при ручному аналізі.
  • Гіперперсоналізація – алгоритми автоматизують індивідуальний підхід: від рекомендацій продуктів до динамічного контенту сайту під кожного відвідувача.
  • Прогнозування – ШІ моделює майбутні дії споживачів (покупки, відтік, реакцію на кампанію) і підказує маркетологам оптимальні рішення на основі ймовірностей.
  • Розуміння емоційної складової – за допомогою аналізу тональності, мови і поведінкових сигналів AI оцінює емоційний стан і потреби аудиторії, що особливо цінно для емоційного брендингу

Людина vs ШІ: хто краще «зчитає» емоції та мотивації?

Люди традиційно вважалися незамінними у розумінні емоцій – адже емпатія, інтуїція та емоційний інтелект притаманні саме нам. Здавалось би, комп’ютери не можуть відчути переживання іншої людини настільки ж глибоко. Втім, останні дослідження ставлять під сумнів цю впевненість. Науковці з Університетів Женеви та Берна  у 2025 році випробували популярні мовні моделі (GPT-4, Claude тощо) на стандартизованих тестах емоційного інтелекту – і отримали несподіваний результат.

ШІ-моделі впоралися із завданням краще за середньостатистичну людину: вони правильно обрали “емоційно інтелігентну” реакцію в 81% випадків, тоді як люди – лише в 56%. Іншими словами, принаймні у форматі тесту, алгоритм зміг частіше запропонувати адекватну емоційну відповідь на ситуацію, ніж це робили добровольці-люди.

На перший погляд, це сенсація: ШІ «розуміє» емоції краще за нас, що підтверджують бали тестів. Але експерти закликають не сприймати ці результати буквально. По-перше, тести EI були у формі мультивибору (опитувальники з запропонованими варіантами реакцій), і AI міг просто знайти статистично правильну відповідь, не відчуваючи її. Люди самі часто не сходяться в інтерпретації чужих емоцій, тож “переграти” людину в тесті – не означає мати глибше емпатичне розуміння. 

Отже, хто ж кращий у розумінні споживача – людина чи машина? Відповідь, схоже, полягає в грамотному поєднанні їх сильних сторін. Наведемо коротке порівняння:

  • Інтуїція та контекст vs. дані та масштаб. Люди володіють контекстним розумінням, здатні зчитувати соціальні сигнали, іронію та гумор. Натомість AI працює з великими масивами даних, демонструючи стабільність і відсутність емоційних коливань.
  • Творчість vs. алгоритмізація. Людина креативна та здатна адаптуватися до унікальних ситуацій. AI обмежений навчальними даними й діє за ймовірнісними моделями, хоча може відкривати нетривіальні кореляції.
  • Емпатія жива vs. симульована. Людина здатна на щире співпереживання, тоді як AI лише імітує емоційність, що інколи робить комунікацію механістичною. У делікатних випадках ефективнішим залишається живе спілкування.
  • Упередження і помилки. Люди схильні до суб’єктивізму, а AI — до статистичних похибок, пов’язаних із якістю даних. Тому необхідний людський нагляд і корекція моделей.

Оптимальна стратегія – це синергія людини та AI: алгоритми збирають факти і швидко генерують рекомендації, а людина перевіряє, наскільки це відповідає реальним, глибинним потребам та емоціям аудиторії.

Емоційний брендинг і персоналізація за допомогою ШІ

Емоційний брендинг спрямований на те, щоб встановити зі споживачем глибокий зв’язок через почуття – викликати довіру, лояльність, відчуття причетності до історії бренду. Штучний інтелект активно входить у цю сферу, допомагаючи брендам тонше налаштовувати свою комунікацію під емоції аудиторії. Основна ідея: AI дозволяє бренду краще розуміти своїх споживачів і адаптувати пропозицію під їх потреби, що зрештою формує міцніший емоційний зв’язок і довгострокову лояльність. За даними опитувань, понад 80% компаній у світі планують впроваджувати штучний інтелект у брендингові стратегії, усвідомлюючи його значення для підтримки конкурентоспроможності.

Як саме AI може посилити емоційний вплив бренду? Передусім через персоналізацію контенту та досвіду. Класичний приклад – стрімінговий сервіс Netflix, який завдяки алгоритмам рекомендацій утримує користувача, пропонуючи саме ті фільми та серіали, що йому сподобаються. 

AI допомагає маркетологам і бренд-менеджерам краще зрозуміти, які емоційні тригери працюють на їхню ЦА. Наприклад, аналізуючи великі обсяги рекламних роликів, можна виявити, що гумор у відео чи ностальгічна музика значно підвищують залученість глядачів. Дослідження компанії Realeyes показало: автомобільна реклама, яка апелює до почуттів через історію і жарти (як ролик Volkswagen “The Force”), зібрала набагато вищий емоційний відгук і позитивні коментарі, ніж суто інформаційний ролик Ford Fiesta.

Ще один напрям – інтерактивні кампанії з Emotion AI. Бренди експериментують із залученням споживача до гри, де його власні емоції стають частиною досвіду. Наприклад, Coca-Cola нещодавно запускала промокампанію «Transform your feelings into art», де користувач проходив інтерактив через вебкамеру: AI розпізнавав вираз обличчя і генерував унікальний цифровий арт саме з цих емоцій. 

Таким чином споживач буквально бачив “свій настрій” у творчому відображенні бренду – це створювало вау-ефект і емоційну прив’язаність (адже результат асоціювався з персональними переживаннями людини). У Португалії McDonald’s використовував схожу ідею: інтерактивні білборди з вбудованою камерою “Mood de Mac” підлаштовували рекламу під настрій людей, котрі проходили повз – AI-категоризація облич визначала, чи людина виглядає щасливою, здивованою чи нейтральною, і відповідно змінювався контент оголошення.

Завдяки ШІ бренди можуть також контролювати емоційний тон своєї комунікації на всіх точках контакту. Наприклад, AI здатен проаналізувати тисячі вихідних повідомлень бренду (пости, e-mail, відповіді підтримки) і сказати, чи відповідає їх тон бажаному образу (дружній, натхненний, експертний). Якщо десь тональність зсувається, алгоритм помітить і сповістить команду. Вже існують інтеграції, де в CRM для підтримки клієнтів додано кнопку “зробити відповідь дружнішою”: при натисканні текст листа проганяється через мовну модель ChatGPT, яка переписує його в більш теплих тонах.

На стратегічному рівні AI стає частиною бренд-планування. Рішення, які раніше приймалися на основі інтуїції маркетолога, тепер підкріплюються даними і моделюванням. Наприклад, обираючи, з якими цінностями пов’язати бренд у новій кампанії, можна проаналізувати соціальні мережі: що хвилює цільову аудиторію, які емоційні тригери (екологічна відповідальність, ностальгія за минулим, дух змагання) відгукуються найсильніше. Нейромаркетинг, доповнений AI, теж розвивається – вимірювання несвідомих реакцій (пульс, активність мозку) на брендований контент із подальшим аналізом ШІ допомагає обирати оптимальні кольори, музичні тембри, слова, що резонують з підсвідомістю споживачів. 

Озброївшись такими даними, маркетологи можуть переконати топ-менеджмент інвестувати саме в емоційну складову брендингу, доводячи її ROI.

ШІ в UX-дизайні: відстеження емоцій та покращення досвіду

ШІ тут стає корисним союзником, допомагаючи зробити цифровий досвід більш чуйним до стану і потреб людини.

AI-алгоритми можуть моніторити поведінкові метрики користувача і вловлювати ознаки розчарування чи захоплення. Ми вже згадували про “rage clicks” – багаторазові кліки, які свідчать про фрустрацію (наприклад, коли користувач тисне на неактивний елемент, сподіваючись, що той запрацює). Раніше UX-дослідники вручну шукали такі патерни у відеозаписах сесій. Тепер же деякі аналітичні сервіси з AI самі виділяють зони, де багато “злісних” кліків, і навіть малюють на карті сайту умовні області за рівнем залучення користувача. 

Динамічна персоналізація інтерфейсу покращує UX за допомогою AI. Сайти та додатки можуть у реальному часі підлаштовувати контент під інтереси користувача. Якщо система “бачить”, що відвідувач шукав на сайті куртки, то наступного разу на головній сторінці йому одразу покажуть банер з новою колекцією курток зі знижкою, замінивши стандартний універсальний банер.

Звичайно, такі системи треба впроваджувати обережно і етично, з дозволу користувачів, щоб не порушувати приватність. Але напрям цікавий: AI + UX = проактивний інтерфейс, що сам підлаштовується під настрій і потреби людини, замість того щоб вимагати від людини адаптуватися до програми.

Підсумовуючи, AI у UX-дизайні – це про дані, персоналізацію і чуйність. Алгоритми аналізують, як ми користуємося продуктом, де виникають перешкоди чи негативні емоції, і допомагають дизайнерам швидко покращувати цей досвід. А в перспективі самі інтерфейси стануть «розумнішими» – вони матимуть елементи емпатії, хоч і штучної.

Персоналізована реклама та AI-кампанії

Реклама, підсилена штучним інтелектом, дозволяє маркетологам досягти нового рівня точності та ефективності у взаємодії з аудиторією. Йдеться як про медіа-баїнг (закупівлю рекламних показів), так і про креативну частину – створення повідомлень.

З боку планування і таргетингу реклами AI вже став незамінним у індустрії через програматик-технології. Програматик-реклама – це коли за покупку кожного банера чи відеоролика в онлайні в реальному часі торгуються алгоритми, визначаючи оптимальну ціну і аудиторію. ШІ аналізує купу параметрів – контекст сторінки, демографію користувача, його поведінку – і приймає рішення, чи показувати саме цю рекламу саме цій людині, і скільки за це заплатити. В результаті реклама стає значно більш адресною і менш марнотратною: бюджет витрачається тільки на тих людей, які з високою ймовірністю зацікавлені у продукті.

AI також оптимізує час показу: наприклад, виявивши, що конкретний користувач найбільше взаємодіє з додатком ввечері, алгоритм призначить йому показ push-повідомлення саме в вечірні години, щоб шанс кліку був максимальним.

З боку створення рекламного контенту AI відкрив можливість масштабної персоналізації реклами. Раніше найбільше, на що вистачало ресурсів, – це зробити 3-5 варіантів оголошення для декількох великих сегментів (наприклад, окремо креатив для чоловіків і жінок). Тепер же алгоритми здатні генерувати сотні варіацій креативу на льоту: підставляти різні зображення товару, змінювати текст під інтереси конкретного користувача, навіть коригувати кольори чи елементи дизайну відповідно до вподобань сегменту. Такі динамічні креативи суттєво підвищують релевантність реклами.

Приклад:

У повсякденному маркетингу більш практичні речі теж приносять плоди. Візьмімо персоналізовані розсилки. Кожен отримував колись e-mail з зверненням на ім’я – це простий рівень персоналізації. Та сьогодні цього мало. Бренди йдуть далі: генерують індивідуальний контент листа залежно від профілю клієнта. Наприклад, британський косметичний бренд Benefit у кампанії Blush Launch розділив аудиторію на сегменти (постійні покупці, VIP та ті, що підписалися на список очікування новинки) і надсилав різні серії листів, згенерованих ШІ, для кожного сегмента. Під час запуску AI відстежував дії клієнтів (хто з сегмента VIP вже щось купив, хто ні) і надсилав їм відповідно адаптовані листи з наступними кроками. Результат – +50% до CTR (кліків) порівняно зі звичайною розсилкою.

Ще один напрямок – чат-боти у маркетингу та продажах. Якщо раніше чат-бот був просто інструментом служби підтримки, то тепер це повноцінний маркетинговий канал. AI-бот може виступати консультантом, продавцем і навіть елементом розваги для користувача. У сфері e-commerce чат-боти радять товари не гірше за продавців: збирають інформацію про смаки клієнта через кілька запитань і пропонують асортимент, який йому підходить.

Додатково про асистентів ми розповідали у статті: “Що стане з маркетингом в епоху ШІ-агентів?”

Український досвід: кейси AI у маркетингу

Український бізнес не стоїть осторонь глобальних трендів впровадження AI. Незважаючи на виклики останніх років, компанії в Україні активно експериментують з ШІ у маркетингу – від автоматизації рутинних задач до створення креативних персоналізованих рішень. За даними опитувань 2023 року, українські компанії найбільше використовують такі AI-сервіси, як ChatGPT (для генерації текстів) та Midjourney (для створення зображень) у своїй роботі.

Український ринок підтверджує глобальну тенденцію: штучний інтелект у маркетингу переходить зі стадії експериментів до щоденної практики. Багато рішень, що вже стали звичними на заході, адаптуються українськими компаніями – інколи навіть швидше, бо конкуренція змушує шукати інноваційні шляхи залучення та утримання клієнтів. При цьому український бізнес проявляє винахідливість: окрім «типових» застосувань (чат-боти, рекомендації, генерація контенту) з’являються і нетривіальні – як-то модифікація тону листів чи AI-сортування пошукової видачі. Це свідчить, що розуміння можливостей AI зростає, і маркетологи творчо підходять до вирішення локальних задач за допомогою глобальних технологій.

Висновки: переваги та обмеження AI у «розумінні» споживача

Штучний інтелект привносить у маркетинг безпрецедентні можливості для аналізу і взаємодії з аудиторією. Він може обробляти величезні масиви даних та виявляти інсайти, які залишаються невидимими для людини. Алгоритми навчаються на поведінці мільйонів споживачів, завдяки чому здатні прогнозувати тренди і потреби з високою точністю. Вони забезпечують персоналізацію в масштабі, коли кожен клієнт отримує увагу, ніби він єдиний – з урахуванням його історії, контексту, навіть настрою.

AI діє швидко, 24/7 і без втоми: він не припускається людських помилок через брак уваги чи емоційну втому.

У рутинних завданнях (відповіді на часті запитання, сегментація, розсилка) він набагато ефективніший, вивільняючи час людей для творчих стратегічних задач. Врешті, AI відкриває маркетологам двері до «емоційної аналітики» – вимірювання і розуміння почуттів споживачів на основі даних, що дозволяє будувати глибші зв’язки між брендом і аудиторією. Усе це – суттєві переваги, які вже сьогодні підвищують ROI маркетингу та якість клієнтського досвіду.

Джерела:

  1. Deloitte. AI in Marketing: The Future of Customer Insights. Deloitte Insights, 2023.
  2. Harvard Business Review. How AI Is Changing Marketing. HBR, 2022.
  3. McKinsey & Company. The State of AI in 2023: Generative AI’s Breakout Year. McKinsey Report, 2023.
  4. PwC. Consumer Intelligence Series: Artificial Intelligence in Marketing. PwC, 2022.
  5. Statista. AI in Marketing Market Size Worldwide 2018–2030. Statista Research Department, 2023.
  6. Accenture. When AI Meets Human Creativity in Marketing. Accenture Interactive, 2022.
  7. Forbes. AI and Emotional Branding: Can Machines Create Loyalty? Forbes Technology Council, 2023.
  8. ResearchGate. Artificial Intelligence and Consumer Behavior: A Systematic Review. 2021.
  9. Київстар. Зоряна – AI-допомога клієнтам. Офіційний сайт Київстар, 2023.
  10. DOU.ua. Як українські компанії використовують чат-боти та AI у взаємодії з клієнтами. DOU, 2023.