№ 1
FINNEXT 2025 в кейсе с ОТП Банком
AI‑персонализация цифрового канала продаж банка принесла первое место на главной финтех‑премии страны. Тот же движок, тот же контур данных, тот же стек моделей — доступны и вашему банку.
Платформа для банков Корпоративный AI‑стек
Корпоративный AI‑стек
для розничного и корпоративного банкинга
Sales Ninja — платформа предиктивного AI‑маркетинга, проверенная в банках первого эшелона. Закрывает два ключевых среза — рекламную оптимизацию и персонализацию цифровых каналов — сразу по всем продуктам: от дебетовой карты до ипотеки, инвестиций и РКО для МСБ.
- 1 место FINNEXT 2025 — вместе с ОТП Банком Кейс глубокой AI‑персонализации в цифровом канале продаж банка
- Победитель конкурса «ИИ в Финтехе» Газпромбанка Корпоративное жюри одного из ведущих банков страны
- Контур РФ — без выноса персональных данных и банковской тайны 152‑ФЗ, типовое DPA, продукт в реестре российского ПО, готовая ИБ‑документация под банковский комплаенс
WIN
«ИИ в Финтехе» Газпромбанка
Победитель внутреннего конкурса одного из крупнейших банков России. Платформу проверяло строгое корпоративное жюри — от службы ИБ и комплаенса до дирекции по данным и ML‑функции.
2024
E‑PLUS 2024 — победа в ритейле
Тот же стек платформы — у крупнейших ритейл‑клиентов. Банк, конкурирующий с маркетплейсами и ритейлерами на аукционе Директа, играет ровно той же технологией, что и они.
Что внутри платформы
Два среза работы банковского маркетинга — стек для рекламы и стек для цифровых каналов
Стеки подключаются отдельно или вместе. Внутри — полный набор продуктов с общим движком и общими данными. Без ограничений на объём и без доплат за каждую функцию: один контракт — и все продукты внутри стека работают в нужных вам объёмах. Корпоративный уровень соглашения вместо зоопарка из десятка вендоров.
A
Рекламный стек
Оптимизация перфоманса, брендформанса, медиа и LTV; аудиторные сегменты; антибот для дорогой банковской семантики — и всё это сразу по всем продуктам банка.
- Безлимит виртуальных моделей под кредиты, карты, вклады и РКО
- Безлимит подключённых аккаунтов Директа и VK
- Все продукты банка в одной лицензии
- Один контракт — единый контур данных
Сайтовый стек
Глубокая AI‑персонализация (та самая, что взяла FINNEXT 2025), A/B‑тесты, действия по правилам, AI профили, опросы, аналитика, отдельный API‑режим для мобильного банка и личного кабинета.
- Безлимит A/B‑тестов и гипотез одновременно
- Безлимит персонализаций и правил
- Сайт, личный кабинет, мобильное приложение и витрины — в одном движке
- Опросы, аналитика, AI профили — уже включены
Единая платформа на все продукты банка.Кредиты, ипотека, автокредиты, карты, вклады, накопительные счета, инвестиции, страхование, РКО, эквайринг, факторинг, зарплатные проекты, премиальный банкинг — один движок, один контур данных, одна ML‑функция. Без отдельной оплаты за каждый продукт.
A Рекламный стек
Надстройка над Директом, VK Рекламой и медийкой — для банка, у которого автостратегии давно настроены
В банковском перфомансе цена клика по запросам уровня «оформить ипотеку», «потребительский кредит», «открыть РКО» — одна из самых высоких на аукционе. При этом между заявкой и выдачей — скоринг, который не успевает в окно обучения автостратегии, а значительная часть «лидов» отсеивается уже на одобрении. В итоге стандартная автостратегия работает вслепую. Этот стек возвращает ей зрение.
Ядро рекламного стека банка
Предиктивная перфоманс‑оптимизация
ML‑модель на стороне сайта банка оценивает в момент визита вероятность того, что заявка дойдёт до одобрения и выдачи, а не просто до кнопки «отправить». В рекламный кабинет уходят виртуальные конверсии — плотный, равномерный сигнал, очищенный от скоринговых отказов. Автостратегия выходит из своих естественных ограничений и начинает оптимизировать туда, где у банка реальная выручка.
Работает с
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- myTarget
- Google Ads
Что мы решаем для банка
- 01
Обучаем Директ на одобрении и выдаче, а не на заявке
В кредитах, ипотеке и РКО между «отправил заявку» и «получил деньги» проходит от часов до недель. Автостратегия не успевает в окно обучения и по умолчанию учится прямо на форме сайта — вместе с массой заявок, которые скоринг потом отрежет. Модель в момент визита предсказывает вероятность дойти до выдачи и отдаёт уже её — до того, как настоящий результат станет известен.
−25…35 % к стоимости одобренной заявки на том же бюджете - 02
Минус‑цели против заявок, отказанных скорингом
Заявки, которые скоринг отклоняет, уводят автостратегию в нерелевантную аудиторию: заёмщиков без кредитной истории, регионы с высокой долей дефолтов, клиентов на грани долговой нагрузки. Минус‑цель от скоринга работает как отрицательный полюс автостратегии: похожие визиты получают пониженную виртуальную конверсию.
−40 % доли заявок, отсечённых скорингом - 03
Оживить узкие банковские продукты
Премиальные карты, ипотека на вторичку по сниженной ставке, РКО для микробизнеса в отдельных регионах — везде, где реальных конверсий слишком мало для обучения автостратегии. Виртуальные сигналы поднимают плотность данных в 5–15 раз, и кампания перестаёт «висеть в обучении».
×7 плотность сигнала на узких сегментах - 04
Стабильность аукциона на дорогой банковской семантике
Цена клика по запросам уровня «потребительский кредит», «ипотека», «открыть карту», «РКО для ИП» — одна из самых высоких в Директе. На таких ставках каждая ошибка обучения стоит дорого. Виртуальные конверсии стабилизируют автостратегию и удерживают её в коридоре, где экономика сходится.
−18 % CPL на ВЧ‑запросах без потери одобрения - 05
Оптимизация по концу банковской воронки
Между «нажал оформить ипотеку» и «вышел на сделку» у банка — цепочка из документов, оценки залога, кредитного комитета и подписания. Эта цепочка никогда не умещается в окно обучения автостратегии. Модель предсказывает вероятность конечного события — «выдача состоялась» — и отдаёт её в момент визита.
×3 качество атрибуции для длинной банковской воронки - 06
Защита экономики при росте бюджета и выходе в регионы
Когда банк наращивает бюджет, классическая автостратегия начинает сваливаться в нерелевантный трафик: заёмщиков без кредитной истории, регионы с высоким уровнем дефолтов, арбитражные накрутки. Виртуальные конверсии удерживают фокус на качестве, а не на количестве — и масштабирование идёт без проседания одобрения.
×2 бюджет без проседания уровня одобрения - 07
Все продукты банка в одной модели и одной лицензии
Одна модель учится распознавать релевантного клиента сразу по нескольким продуктам — кредит, РКО, вклад — с поправкой на специфику каждого. Безлимит на количество кампаний, продуктов, регионов и аккаунтов внутри одного контракта: модуль под каждый продукт отдельно покупать не нужно.
1 контракт на все продукты, без квот
Предиктивный ретаргетинг для банка
Аудиторные сегменты
AI делит посетителей сайта банка на 5 уровней теплоты в реальном времени и отдаёт сегменты в Директ и VK. Получается предиктивный ретаргетинг и точная балансировка ставок внутри одной кампании: ставка повышается на тех, кто с высокой вероятностью пройдёт скоринг и оформит продукт, и понижается на холодной и нерелевантной аудитории.
Работает с
- Яндекс Директ
- Яндекс Метрика
- VK Реклама
- myTarget
- Google Tag Manager
- JS
Что мы решаем для банка
- 01
Корректировки ставок внутри одной кампании
Не нужно дробить кампании на десятки веток по аудитории. Внутри одной кампании — пять полос ставок по вероятности выдачи. Холодный контакт дешевеет, горячий выигрывается на нужной ставке.
- 02
Ретаргетинг только по тем, кто пройдёт скоринг
Перестаём догонять рекламой тех, у кого вероятность одобрения низкая. Бюджет уходит на тех, кто действительно дойдёт до выдачи и принесёт банку процентный или комиссионный доход.
- 03
Качество трафика по каналам и регионам
Сразу видно, какие источники приводят будущих заёмщиков и вкладчиков, а какие дают красивые цифры визитов без коммерческого смысла. Бюджет перераспределяется в пользу первых — с разбивкой по регионам.
- 04
Похожие аудитории для редких банковских продуктов
Не «похожи на тех, кто уже оформил ипотеку» (таких слишком мало), а «похожи на горячих ещё до заявки» (их кратно больше). Look‑a‑like в Директе и VK обучается быстрее и точнее.
- 05
Кросс‑продуктная сегментация
Зарплатник банка, зашедший в раздел ипотеки, — совсем не то же, что внешний холодный визит. Сегменты учитывают наличие действующих отношений с банком и поднимают ставку на «своих».
Защита банковской семантики
Адаптивный антибот
Многослойная защита от нецелевого трафика на одной из самых дорогих семантик в Рунете: эвристика, общая обученная модель и персональная модель, которая знает именно ваш сайт. Боты, скликивание конкурентами и арбитражные накрутки отсекаются до того, как успевают съесть бюджет и испортить обучающую выборку автостратегии.
Работает с
- Яндекс Директ
- Рекламная сеть Яндекса
- VK Реклама
- myTarget
Что мы решаем для банка
- 01
Защита от скликивания конкурентами
«Кредит наличными», «ипотека», «карта без процентов», «РКО» — одни из самых дорогих ниш Директа. Скликивание здесь — распространённая практика. Антибот распознаёт характерные паттерны и отсекает их от рекламного бюджета банка.
- 02
Подавление мусорных площадок РСЯ
Площадки, которые приводят ботов и нерелевантные визиты на банковскую семантику, выявляются автоматически и уходят в минусовку. Команде не нужно каждый день вычищать отчёты вручную.
- 03
Минус‑цели против ботных и арбитражных заявок
Если визит похож на ботный или на арбитражную накрутку, а конверсия всё‑таки случилась — в рекламный кабинет уходит минус‑цель. Автостратегия не учится на этом мусоре и не уводит банк в нерелевантную аудиторию.
- 04
Персональная модель под ваш банк
Поверх общей защиты обучается модель на ваших данных: характерные паттерны живых посетителей и ботов у каждого банка свои. Все данные остаются в контуре банка.
Брендформанс‑оптимизация
Когда нижняя воронка уже отработана до потолка, перфоманс‑логика поднимается выше. Имиджевые форматы и продуктовые запуски банка оптимизируются по вероятности будущей сделки, а не по охвату ради охвата.
Платформы
Подробнее - Яндекс Директ
- VK Реклама
Медийная оптимизация
Имиджевая закупка с прицелом на поведение после показа. Каждый показ оценивается по вероятности привести заёмщика, вкладчика или корпоративного клиента — а не по тому, до какой секунды досмотрели ролик.
Платформы
Подробнее - Яндекс Директ
- VK Реклама
LTV‑оптимизация
Закупка трафика с учётом пожизненной ценности клиента. Зарплатник, который продлевает вклад и потом берёт ипотеку, — совсем другая экономика, чем «разовый кредит и ушёл». Учим Директ на LTV, а не на первой выдаче.
Платформы
Подробнее - Яндекс Директ
- VK Реклама
- myTarget
Перфоманс мобильного банка
Та же предиктивная логика, но на данных Яндекс AppMetrica. Оптимизация кампаний под установки и первое целевое действие внутри приложения — открыл вклад, перевёл зарплату, оформил карту — через виртуальные конверсии.
Источник данных
Готовится к запуску - Яндекс AppMetrica
B Сайтовый стек
Тонкая работа с конверсией в цифровых каналах — тот же стек, что взял FINNEXT 2025
Подключается отдельно от рекламного. Внутри — безлимит A/B‑тестов и гипотез одновременно, безлимит правил и персонализаций, без ограничений на трафик и контрольные группы. Опросы, аналитика, AI профили — уже включены. Работает на сайте, в интернет‑банке, в мобильном приложении и в личном кабинете — через единый движок и API.
Глубокая AI персонализация
Не «покажем баннер по UTM», а настоящее ранжирование вариантов на основной группе посетителей с контрольной группой и замером эффекта в деньгах: по объёму выдач, кредитному портфелю, комиссионному доходу или любой бизнес‑метрике, которую считает банк. Модель обучается на ваших данных и со временем становится точнее. Этот же продукт принёс 1 место на FINNEXT 2025 в кейсе с ОТП Банком.
Что мы решаем для банка
- 01
Персонализация витрины продуктов
Клиент пришёл по запросу «потребительский кредит» — первым видит подходящий именно ему продукт со ставкой, сроком и суммой под его профиль. ИП по запросу «РКО» — свою конфигурацию тарифа. Эффект считается в деньгах, а не в кликах.
- 02
Персонализация кредитной заявки и онбординга
Длина формы, порядок шагов, акценты, объяснение скорингового решения, предзаполнение по ОГРН и ИНН — всё подстраивается под профиль клиента и вероятность одобрения. Клиент проходит заявку быстрее, конверсия в выдачу растёт.
- 03
Персонализация ставки, лимита и промо
Скидка к ставке, повышенный кэшбек, льготный период — не всем подряд, а только тем, на чьё решение это действительно влияет. Клиенты, которые оформят продукт и на стандартных условиях, видят стандартное предложение. Маржа сохраняется.
- 04
Кросс‑продажи в личном кабинете и мобильном банке
Зарплатнику с растущим оборотом по карте — накопительный счёт. Клиенту с закрывающимся вкладом — продление по повышенной ставке. Заёмщику с чистой кредитной историей — предодобренное предложение. Всё через один движок персонализации.
- 05
Сценарии под канал привлечения
Посетителю из брендовой кампании — одно сообщение, из ретаргетинга по ипотеке — другое, из партнёрки по РКО — третье. Все варианты собираются в одном инструменте: без правок вёрстки и десяти отдельных лендингов под каждый канал.
- 06
Замер эффекта в деньгах, а не в CTR
Контрольная группа держится постоянно. Команда показывает бизнесу не «+12% к CTR», а «+24% к объёму выдач при том же входящем трафике» — и разговор с правлением сразу ведётся о выручке, а не о кликах.
Эксперименты в каналах банка
A/B‑тесты с многоруким бандитом
Четыре статистических метода (классический, байесовский, последовательный, бандитный), четыре режима сравнения вариантов с поправкой на множественные сравнения, авто‑остановка, аудит каждой проверки и ручная настройка уровня доверия. Безлимит тестов и гипотез одновременно — продуктовые команды банка перестают конкурировать за квоты в инструменте.
Что мы решаем для банка
- 01
Сотни гипотез одновременно по разным продуктам
В банке десятки продуктовых команд: розница, малый бизнес, ипотека, инвестиции, премиум, эквайринг. У каждой свой поток гипотез. Без квот и «купите ещё слот»: команды запускают столько тестов, сколько нужно, и не конкурируют за место в инструменте.
- 02
Многорукий бандит на высокотрафичных страницах
На витрине кредитов или карты — миллионы визитов в месяц. Бандит сам перераспределяет показы в пользу выигрывающего варианта. Упущенной выручки за время теста становится заметно меньше.
- 03
Сравнение четырёх вариантов оффера сразу
С поправкой на множественные сравнения, чтобы не поймать ложноположительный результат и не вывести в прод предложение, которое на деле проигрывает. В банковской аналитике это критически важно.
- 04
Аудит каждой проверки
Журнал решений: какой метод применили, какой уровень доверия выставили, как считали значимость. Команда защищает результаты перед правлением и внутренним аудитом не словами «нам кажется», а документированным протоколом проверки с дельтами.
- 05
Тесты на ставке, тарифе и скоринговом оффере
Можно безопасно проверять, как меняются объём выдач и уровень дефолтов при изменении формулировок ставки, выделения льготных периодов или структуры тарифа РКО. Контрольная группа держится всегда, эффект измеряется в деньгах банка.
Профили посетителей нового поколения
AI профили посетителей
Системные профили по соцдему, доходу, интересам и поведению — плюс ваши собственные банковские профили под бизнес‑задачи: «вероятность пройти скоринг», «вероятность взять ипотеку в ближайшие 60 дней», «вероятность открыть РКО», «вероятность стать VIP‑клиентом». Передача в Яндекс Метрику, VK, Google Tag Manager и JS — в реальном времени, без выноса персональных данных.
Передача в
- Яндекс Метрика
- Яндекс Директ
- VK Реклама
- myTarget
- Google Tag Manager
- JS
Что мы решаем для банка
- 01
Системные профили из коробки
Соцдем, уровень дохода, интересы — работают сразу после подключения. Не нужно месяцами копить данные и настраивать модели. Требования ИБ соблюдены — наружу уходят только классы и вероятности.
- 02
Свои банковские профили под бизнес‑задачи
«Вероятность пройти скоринг», «вероятность оформить ипотеку», «вероятность открыть РКО», «вероятность перейти в Премиум» — каждая такая задача формулируется как модель и обучается на ваших данных внутри контура банка.
- 03
Передача профилей в рекламу — ABM нового поколения
Профили уходят в Метрику, Директ, VK и myTarget в реальном времени. Корректировки ставок и look‑a‑like строятся прямо по банковским профилям — ABM на собственной ML‑функции банка, без ручных выгрузок CSV в рекламный кабинет.
- 04
Без выноса персональных данных и банковской тайны
За контур банка уходят только классы и вероятности — ни идентификаторов, ни ПДн. Готовый пакет правовой и ИБ‑документации совместим с 152‑ФЗ и режимом банковской тайны.
Голос клиента банка
AI опросы на сайте и в ЛК
Ненавязчивые опросы прямо во время визита, точечно нацеленные на конкретные сегменты: «бросил кредитную заявку на шаге дохода», «не завершил открытие карты», «впервые открыл раздел ипотеки», «ушёл из РКО на шаге документов». AI кластеризует ответы, находит барьеры конверсии и превращает их в готовые гипотезы для A/B‑тестов и правил.
Что мы решаем для банка
- 01
Барьеры конверсии вместо догадок
Аналитика показывает, на каком шаге воронки клиент уходит. Опрос отвечает почему. Получается ясная задача для продуктовой команды — вместо очередного спора о «цвете кнопки».
- 02
Готовые гипотезы под A/B
AI кластеризует ответы и предлагает гипотезы — «калькулятор ставки до шага дохода», «прогресс‑бар по скорингу», «упрощённая верификация для зарплатников». Они уходят сразу в тестирование, без отдельного UX‑ресёрча.
- 03
Опрос точного сегмента
Спрашиваем не всех подряд, а именно «бросил кредитную заявку», «вернулся после получения зарплаты», «открывал ипотечный калькулятор». Ответы получаются прицельными и сразу применимыми.
- 04
Постоянный контур обратной связи
Опросы работают постоянно, ответы накапливаются. Команда видит, как меняется голос клиента после релиза мобильного банка, пересмотра тарифов или запуска нового продукта — и может объяснить динамику CSI на уровне правления.
Аналитика и воронки
Аналитика и продуктовые воронки
Не замена Яндекс Метрики, а слой поверх неё, заточенный под банковскую специфику. Считает воронку по каждому продукту (заявка → скоринг → одобрение → подписание → выдача) и показывает её в деньгах, а не в кликах. Работает без проседания на десятках миллионов визитов в месяц.
- Своя воронка по каждому банковскому продукту
- Шесть моделей атрибуции, включая u‑shaped и с затуханием для длинного цикла сделки
- AI‑инсайты по аномалиям и падениям выдачи
- Прогнозы выручки и поведения сегментов
Действия по правилам
Сложные условия по поведению, AI‑профилям и контексту визита запускают цепочку действий на сайте, в личном кабинете, в CRM, в чатах и аналитике. «Зарплатник + 30 дней без операций по карте → push с кэшбеком» — типовой пример.
ПодробнееПерсонализация и A/B‑тесты по API
Движок решений для мобильного банка, бэкенда, личного кабинета и колл‑центра. Один запрос — одно решение, обезличенный ID, без выноса данных за контур банка. Готов к интеграции с ДБО и омниканальной коммуникацией.
ПодробнееБезлимит на всё внутри стека.Сколько A/B‑тестов идёт одновременно по каждому продукту, сколько правил, сколько персонализаций, какой трафик — решает только ваша команда. Никаких квот и доплат за дополнительные модули.
Идут с любым стеком
Аналитика и AI опросы — в любом наборе
Не важно, какой стек берёте — рекламный или сайтовый. Аналитика и AI опросы включены в любую конфигурацию: вам всегда видно, что происходит на сайте, в ЛК и мобильном банке, и всегда можно спросить аудиторию напрямую.
Покрытие всех продуктов банка
Один контракт — все продукты банка под предиктивным AI
Под каждый продукт — своя модель, свои виртуальные конверсии, свой набор персонализаций и A/B‑тестов. Один договор, один контур данных, общая ML‑функция. Без квот на количество продуктов внутри контракта.
Розничные карты и счета
Дебетовые, кредитные и виртуальные карты, мультивалютные и дополнительные карты, кэшбек‑программы.
- Виртуальные конверсии — «активированная карта», «первая операция», «выход на целевой оборот»
- Персонализация витрины и онбординга по профилю клиента
- A/B‑тесты тарифов, лимитов и промо
Потребительские кредиты
Наличные, кредиты на покупки, рефинансирование, целевые кредиты, кредитные лимиты на карте, POS‑кредитование.
- Учим Директ на «одобрено и выдано», а не на «нажал отправить»
- Минус‑цели по скоринговым отказам
- Персонализация ставки и лимита под профиль
Ипотека
Первичка, вторичка, рефинансирование, семейная и льготная ипотека, ИТ‑ипотека, ипотека для зарплатников.
- Воронка «калькулятор → одобрение → сделка» в деньгах
- AI‑профиль «вероятность ипотеки в 60 дней»
- Персонализация по программе и региону
Автокредиты и автолизинг
Кредит на новый и подержанный авто, лизинг для физлиц и юрлиц, программы с дилерами и трейд‑ин.
- Оптимизация по «одобрено + сделка с дилером»
- Сегментация по марке/сегменту авто
- Антибот для дорогой авто‑кредитной семантики
Вклады и сбережения
Срочные вклады, накопительные счета, валютные вклады, премиальные программы сбережений, продление действующих вкладов.
- Виртуальная конверсия — «вклад открыт и пополнен»
- Персонализация ставки в зависимости от суммы и срока
- AI‑опросы при закрытии вклада — чтобы понять, почему клиент уходит
Инвестиции
Брокерский счёт, ИИС, ПИФы, готовые инвестпортфели, доверительное управление, валютные инструменты.
- Оптимизация по «счёт пополнен и есть сделки»
- AI‑профиль «активный инвестор»
- Персонализация портфельных рекомендаций по риск‑профилю
Страхование и НПФ
Ипотечное страхование, КАСКО, ОСАГО, страхование жизни и здоровья, накопительное и инвестиционное страхование, добровольные пенсионные продукты.
- Кросс‑продажа на конец банковской воронки
- Персонализация суммы и покрытия
- Без выноса ПДн — только классы и вероятности
Премиум и Private banking
Премиальные пакеты, выделенный менеджер, консьерж‑сервис, инвестиционные продукты для состоятельных клиентов, льготные ставки и доступ к закрытым программам.
- AI‑профиль «вероятность перехода в Premium»
- LTV‑оптимизация рекламы
- Персонализация привилегий и коммуникаций под клиента
РКО и банкинг для МСБ
Расчётный счёт, корпоративные карты, факторинг, банковские гарантии, кредитование под тендеры, валютный контроль и ВЭД.
- Виртуальная конверсия — «счёт открыт + обороты прошли»
- Сегментация по ОКВЭД и размеру выручки
- AI‑профиль «вероятность остаться клиентом через 6 месяцев»
Корпоративный банкинг
Кредитование среднего и крупного бизнеса, проектное финансирование, торговое финансирование, гарантии и аккредитивы.
- Длинная B2B‑воронка с оптимизацией по ценности сделки
- AI‑профили по отрасли, размеру компании и роли визитёра
- ABM нового поколения — на основе ML, а не статичного списка
Зарплатные проекты
Подключение зарплатных проектов, перевод сотрудников между банками, привлечение работодателей, зарплатные карты с кэшбеком.
- B2B‑воронка по HR‑директорам и собственникам бизнеса
- LTV‑оптимизация: зарплатник — это и вкладчик, и ипотечник
- Персонализация для зашедших с корпоративной почты
Эквайринг и платёжные сервисы
Торговый и интернет‑эквайринг, СБП для бизнеса, мобильные кассы, платёжные ссылки, виджеты и e‑com‑интеграции.
- Сегментация по обороту и типу торговой точки
- Оптимизация по «подключение + первый оборот»
- Персонализация тарифа под средний чек
Вашего продукта нет в списке — это не проблема. Архитектура платформы поддерживает любой банковский продукт, для которого можно сформулировать «целевое событие в деньгах» — от факторинга, ВЭД и банковских гарантий до продуктов ДБО, кросс‑продаж страхования и операций с ЦФА.
Зачем это банку
Очевидное вы уже сделали — мы про следующий уровень
У банка профессиональная маркетинговая команда, зрелые процессы, сильная in‑house‑экспертиза и квалифицированные подрядчики. Очевидных дыр в кампаниях нет, скоринг учится на своих данных, аналитика выстроена. Всё, что решалось стандартным стеком, — уже решено. Дальше двигаться можно, но только инструментом другого класса.
Стеклянный потолок зрелых банковских кампаний
Кампании уже обучены, ставки на своих оптимумах, креативы тестируются непрерывно. Дальнейший рост — это не «ещё одна гипотеза», а другой класс обучающего сигнала: учить автостратегию не на заявке, а на выдаче и LTV‑потоке.
Аукцион перегрет, конкуренты — на том же стеке
Крупнейшие банки используют те же автостратегии, и потолок у всех получается примерно одинаковый. Преимущество получает тот, у кого инструмент классом выше, а не тот, кто чуть лучше его настроил.
Скоринг режет — реклама учится на «мусоре»
Между «отправил заявку» и «одобрено» у банка теряются десятки процентов трафика. Если автостратегия учится на первом событии, бюджет уходит к тем, кого скоринг всё равно отрежет. Виртуальные конверсии переключают её на конец воронки.
Дорогая семантика и скликивание конкурентами
«Кредит наличными», «ипотека», «РКО для ИП» — одни из самых дорогих ниш Рунета. Каждый ботный клик — это уже не копейки, а ощутимые потери на объёмах банка. Адаптивный антибот возвращает в бюджет десятки процентов.
Команда масштабируется ровно настолько, насколько позволяет инструмент
Можно нанять ещё одного перфоманс‑менеджера и ещё одного аналитика — и получить линейный рост со стандартным стеком. А можно дать той же команде AI‑надстройку и освободить руки под стратегические задачи. Это два разных порядка масштабируемости.
Комплаенс, банковская тайна и контур данных
Большая часть martech‑вендоров не проходит банковский ИБ‑аудит: вынос персональных данных, иностранная инфраструктура, неоформленная правовая база. Sales Ninja проходит этот аудит штатно: контур РФ, аккредитованное ПО, готовое DPA, никаких «облаков за границей».
Как мы встраиваемся в банк
Без замены кабинетов, агентств и in‑house‑команды — за 4–6 недель
У банка уже выстроенный процесс с несколькими подрядчиками и собственной командой. Мы его не ломаем — добавляемся слоем поверх и усиливаем то, что уже работает. Каждый шаг согласуется со службой ИБ банка.
- 01
Проверка ИБ и DPA
Подписываем NDA и типовое соглашение об обработке данных. Передаём пакет документов: архитектура, контур данных, описание моделей, политики хранения. Этот пакет уже принимали крупнейшие банки страны.
- 02
Один тег и интеграция по API
Один скрипт на сайт банка и проброс событий из CRM и АБС: «одобрение», «выдача», «дефолт», «закрытие вклада». В Директе и Метрике ничего не меняем — работаем поверх существующего стека.
- 03
Подключение через агентство и in‑house
Текущий подрядчик продолжает вести кампании. Мы даём ему и внутренней команде банка технологический слой — не конкурируя за их роль.
- 04
Обучение моделей под ваши продукты — 2–3 недели
Под каждый банковский продукт — своя модель и свой набор виртуальных конверсий. Калибруем по вашему скорингу и реальной выдаче.
- 05
Подтверждённый эффект на 4–6 неделе
Снижение CPA по выдачам, рост уровня одобрения, оживление узких продуктов, защита бюджета от ботов. Контрольные группы и A/B‑замеры на каждом продукте — в деньгах банка, а не в кликах.
Почему мы для банка
Готовы к банковскому масштабу — технически, контрактно и по ИБ
№1 FINNEXT
1 место FINNEXT 2025 с ОТП Банком
Главная финтех‑премия страны. Кейс глубокой AI‑персонализации в цифровом канале продаж банка взял первое место — это ровно тот же продукт сайтового стека, который доступен и вам.
WIN ГПБ 2025
Победитель «ИИ в Финтехе» Газпромбанка
Внутренний конкурс одного из ведущих банков России. Платформу проверяло строгое корпоративное жюри — служба ИБ, комплаенс, дирекция по данным и ML‑функция.
60+ млрд
Запросов к платформе в месяц
Платформа спокойно держит десятки миллионов визитов и все продукты банка одновременно — без проседания скорости.
2 стека
Без доплат за каждую функцию
Купили рекламный или сайтовый стек — пользуетесь всем, что внутри, по всем продуктам банка и в любых объёмах. Никаких «доплатите за следующий модуль».
100 %
Контур РФ и банковский комплаенс
Собственная инфраструктура в РФ, ФЗ‑152, продукт в реестре российского ПО, типовое DPA. Персональные данные и банковская тайна не покидают контура банка.
4–6 недель
До первого результата
1 неделя на проверку ИБ и DPA, 1–2 недели на интеграцию, 2–3 недели на обучение моделей, к 4–6 неделе — подтверждённый эффект на кампаниях и каналах банка.
