AI персонализация
Показывает каждому посетителю свой вариант сайта
Больше выручки с того же трафика без бесконечных раундов A/B-тестов. Sales Ninja подбирает варианты страниц, офферов и сценариев под каждого посетителя и показывает тот, что вероятнее приведёт к заявке, выручке или прибыли.
Нам доверяют
> 60 млрдAPI вызовов в месяц
300+проектов
7стран присутствия
Среднего клиента не существует
Обычный A/B-тест выбирает один средний лучший вариант для всех. AI-персонализация смотрит на контекст визита и показывает то, что работает именно для этого пользователя.
Один победитель на всю аудиторию
01
Новый посетительХолодный трафик
02
ВозвращаетсяУже был на сайте
03
Горячий клиентГотов к покупке
A/B-тествсе сегменты смешаны
WinnerОдин лучший вариантдля всей аудитории
Минус
Потеря релевантности для части аудитории = потеря выручки
Смешивает сегменты, не учитывает источник/регион/устройство/поведение и долго копит данные.
Каждому свой вариант
01
Новый посетительХолодный трафик
AI выборконтекст визита
Вариант AБыстрый стартзаявка +35%
02
ВозвращаетсяУже был на сайте
AI выборповедение
Вариант BПродолжить выборпокупка +42%
03
Горячий клиентГотов к покупке
AI выборцель визита
Вариант CПерсональное предложениевыручка +58%
Плюс
Максимум релевантности = максимум результата
AI учитывает контекст и поведение, работает в длинных воронках и при малом объёме сделок, оставляет контрольную группу.
Разные люди
Разные цели и задачи
Разный контекст
Канал, устройство, поведение
Разные сценарии
На каждом этапе воронки
Как это работает за 4 шага
Запуск не требует команды дата-сайентистов. Гипотезы и варианты создаются в визуальном редакторе, а модель сама учится и распределяет трафик.
- 1
Определите гипотезы
Где применять персонализацию: карточка товара, корзина, лендинг по кампании, главная для платного трафика.
- 2
Создайте варианты
Заголовки, офферы, формы, баннеры, сценарии. В визуальном редакторе или через свой код, как удобнее команде.
- 3
Задайте цель
Конверсии, выручка, прибыль или моделируемая конверсия для длинных воронок. Модель будет учиться именно на этом.
- 4
AI оптимизирует показы
Модель ранжирует варианты по вероятности целевого действия и учится дальше. Контрольная группа остаётся включённой для честного измерения эффекта.
Быстрый старт
Запуск за 10–15 минут
Без кодинга
Визуальный редактор и готовые блоки
Без риска
Контрольная группа по умолчанию
AI обучается автоматически
Постоянно улучшает результаты
Что это даёт бизнесу
Четыре ключевых отличия, ради которых клиенты возвращаются к нам после своих собственных A/B-инструментов и конкурентов.
Прирост конверсии
3-5x к обычному A/B-тесту
Вместо одного среднего победителя модель выбирает лучший вариант для каждого пользователя. Это повышает выручку и прибыль с того же трафика.
Длинные воронки
Работает при низких конверсиях
Модель учится на ранних поведенческих сигналах вместо ожидания редкой сделки в конце воронки.
Адаптация
Подстраивается под паттерны и сезонность
Предпочтения меняются вместе с рекламным аукционом, ассортиментом, действиями конкурентов и сезонностью. Модель дообучается без ручного перезапуска.
Автоматизация
Дальше процесс идёт сам
Вы задаёте гипотезы, варианты и цель. Sales Ninja определяет, когда нужно переобучить модель и как распределять показы между вариантами.
Публичный кейс
Проект ОТП Банка на Finnext 2025
На Finnext 2025 проект ОТП Банка был отмечен за применение персонализации в банковском цифровом канале. Для нас это важный публичный пример: персонализация работала как управляемый контур, где выбор сценариев, измерение эффекта и дальнейшая оптимизация связаны в один процесс.
Контрольная группа всегда включена
Это постоянный A/B внутри персонализации: основная часть трафика получает решения модели, контрольная получает случайный вариант из того же набора. Эффект модели всегда отделён от эффекта самих вариантов.
Весь трафик, где выполнены условия персонализации
Вариант AВариант BВариант C
Каждый посетитель видит вариант с наибольшей вероятностью целевого действия.
Вариант AВариант BВариант C
Вариант выбирается случайно из того же набора, как в честном A/B-тесте.
Отчёт сравнивает группы между собой
Эффект виден по конверсиям, выручке, прибыли и выбранной цели оптимизации.
Технически это холдаут: постоянная контрольная группа, которая не отключается после запуска модели. Пропорции групп система подбирает сама на каждом этапе обучения.
Как выглядит персонализация на странице
Один и тот же товар, три разных посетителя. Переключите сценарий и посмотрите, что изменится на карточке и почему.
Классические солнцезащитные очки с доставкой в Самару уже завтра.
Получить с бесплатной доставкойЧто меняется
Описание товара и кнопка делают акцент на быстрой доставке в город посетителя.
Условие
Вариант участвует в ротации только для посетителей из Самары и только на карточках товаров с доступной доставкой.
Зачем
Пользователь сразу видит практическое преимущество, которое относится к его текущему визиту, вместо общего текста каталога.
Эти очки подойдут к голубому платью из вашего недавнего заказа.
Дополнить мой образЧто меняется
Карточка связывает товар с предыдущей покупкой и предлагает логичный следующий шаг.
Условие
Вариант доступен только для пользователей, у которых был подходящий заказ в истории.
Зачем
Предложение становится продолжением уже понятного интереса, случайные рекомендации так не работают.
Очки доступны в рассрочку на 3 месяца без переплат.
Купить в рассрочкуЧто меняется
Товарная карточка показывает оплату частями и ведёт к соответствующему сценарию покупки.
Условие
Вариант попадает в ротацию, если товар поддерживает рассрочку и на странице доступен блок с условиями оплаты.
Зачем
Страница отвечает на возможное возражение до ухода пользователя из карточки товара.
Условия задаются на уровне персонализации и на уровне варианта
Общие условия задают, где запускается персонализация. Условия варианта решают, попадёт ли конкретный вариант в ротацию: например, только для Москвы, при корзине от нужной суммы или после просмотра определённых товаров.
Где может сработать
URLзаголовок страницыпараметры страницыкарточка товараэлемент в зоне видимости
Откуда пришёл посетитель
источник трафикаUTM-меткирефереркампаниятип трафика
Контекст визита
устройствобраузергородрегиондень неделиномер визита
Что уже произошло
цель в текущей сессиицель ранеестраница ранеевремя на сайтепокупка была / не была
Корзина и товары
сумма корзинытоваров в корзинецена товарарейтингпоследние просмотренные
Другие эксперименты
персонализация сработалавариант выбранвариант не выбранA/B-тест сработал
Модель учится не только на заявках
В коротких воронках модели достаточно заявок и покупок. В банках, недвижимости, авто, B2B и дорогих интернет-магазинах она может оптимизироваться по выручке, прибыли или моделируемой конверсии, когда реальная сделка происходит позже.
Конверсии
Заявки, покупки, звонки, формы, автоцели, события аналитики и цели из подключённых систем.
Выручка
Модель ранжирует варианты по деньгам, если в данных есть сумма заказа или ценность события.
Прибыль
Для проектов с разной маржинальностью важен не только объём заявок, но и экономика результата.
Моделируемая конверсия выбрано
Если сделка редкая или поздняя, модель может учиться на предиктивном сигнале.
Сотни готовых действий и понятный конструктор условий
Один механизм покрывает простые изменения страницы, цепочки действий, параметры страницы и пользователя, виджеты, аналитику и собственный код сайта.
Страница и элементы
Заменить текст или элемент, вставить блок до или после элемента, удалить элемент, поменять элементы местами.
Атрибуты и стили
Изменить атрибут, добавить или убрать класс, задать стиль элемента, вставить общий CSS для варианта.
Адрес, куки и параметры
Редирект, возврат назад, изменение параметров в адресе, запись куки, параметры страницы и пользователя.
Чаты и виджеты
JivoSite, CarrotQuest, Mindbox, Roistat Lead Hunter: открыть, передать данные, показать приглашение или отправить событие.
Аналитика и коллтрекинг
Цели и параметры Метрики, события Roistat, параметры Calltouch, данные для Google Tag Manager и внутренней аналитики.
Собственный код сайта
Если готового действия недостаточно, код сайта получает выбранный вариант и запускает свою логику.
Операторы условий
равноне равнобольшеменьшебольше или равноменьше или равносодержитне содержитсоответствует регулярному выражениюне соответствует регулярному выражениюсоответствует страницене соответствует страницезаполненоне заполненосработалане сработалавыбран вариантне выбран вариант
Работает на живом сайте
Персонализация сохраняется при перерисовке компонентов, догрузке карточек, смене адреса без перезагрузки и появлении нужного блока после открытия страницы.
До включения трафика
Предпросмотр и отладка
Команда проверяет конкретную персонализацию, вариант, селекторы и визуальные изменения до запуска на посетителях.
Открытие страницы
Срабатывание по селекторам
Персонализация ждёт нужные элементы в разметке и в зоне видимости, поэтому не запускается вслепую.
SPA-переходы и перерисовки
Повторное применение изменений
Если сайт перерисовал блок или сменил адрес без перезагрузки, изменения применяются повторно, и вариант не исчезает.
Повторные визиты
Стабильность для пользователя
Если посетителю уже выбран вариант, система показывает его в рамках срока действия и не меняет сценарий между просмотрами.
Интеграции включаются в сценарий персонализации
После выбора варианта сценарий может отправить параметры в аналитику, открыть чат, передать данные в коллтрекинг, записать сегмент или запустить собственный код сайта.
Яндекс.МетрикаЯндекс.ДиректVK РекламаGoogle Tag ManagerCalltouchUIS / CoMagicSmartisRoistatMindboxJivoSiteCarrotQuestсобственный код сайта
// Сайт читает применённые варианты и реагирует на них
const applied = window.SalesNinja.getAppliedPersonalizations()
dataLayer.push({ event: 'sn_personalization', variants: applied })
// Параметр пользователя доступен в условиях и сегментах
window.SalesNinja.setParam('segment', 'vip')Где AI персонализация работает лучше всего
Здесь собраны индустрии, где у нас больше всего проектов и где эффект самый ощутимый. Если вашей нет в списке, это не приговор. Важно другое: есть ли в трафике разные сценарии и сколько стоит ошибка в деньгах.
Бытовая техника, мебель, ювелирка
Чек большой, выбор долгий, аукцион перегрет.
СценарийРазные офферы под бюджет посетителя и стадию выбора.
Кредиты, карты, РКО, вклады
Витрина продуктов подстраивается под профиль клиента: посетитель первым видит подходящий продукт и ставку.
ЭффектИзмеряется в выручке и прибыли, конверсия вторична.
Застройщики и агентства
Длинный цикл сделки, разные ЖК, разные мотивы.
СценарийВитрина квартир и формы записи под бюджет, ипотеку и стадию готовности.
Дилеры и официальные импортёры
Семья выбирает кроссовер, закупщик сравнивает парк, водитель приходит с трейд‑ином.
СценарийКаждому своя витрина моделей и свои акценты в калькуляторе.
SaaS, интеграторы, профуслуги
Заявок мало, цена сделки высокая.
ПодходМоделируемая конверсия: модель учится на ранних сигналах вместо ожидания редкой сделки.
Подписочные продукты, EdTech
Путь от бесплатного материала к оплате у холодного и возвращающегося посетителя разный.
СценарийВыбор курса, тарифа и воронка настраиваются под каждый сегмент.
Расскажите о задаче.
Соберём решение
под ваш бизнес.
Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.
- Пишет живой менеджер, не бот
- NDA по умолчанию,
ничего не уйдёт наружу - Никаких почтовых цепочек и спама
Ответим в течение 1 рабочего дня
Нам доверяют ведущие агентства
Ответы на часто задаваемые вопросы
Чем ваша система отличается от классического A/B-тестирования?
Классический A/B-тест выбирает один вариант, который лучше работает в среднем. Например, если вариант 1 оптимален для 40% пользователей, а вариант 2 для 60%, тест оставит вариант 2 для всей аудитории.
Sales Ninja выбирает вариант персонализации для каждого пользователя. В примере выше система покажет вариант 1 тем 40% пользователей, для которых он лучше, и вариант 2 оставшимся 60%.
Такая персонализация обычно даёт больший эффект, чем выбор одного среднего победителя, и быстрее набирает статистически значимый результат. Поэтому её можно использовать даже на проектах, где трафика недостаточно для длинных классических A/B-тестов.
Как выглядит пример базовой персонализации?
У вас есть интернет-магазин, где на каждой странице товара есть кнопка «Добавить в корзину». Вы создаёте персонализацию «Текст кнопки» и указываете три варианта: «Добавить в корзину», «Заказать» и «Купить». Для каждого варианта задаёте список изменений. Например, для варианта «Заказать» указываете, что текст кнопки с нужным селектором должен измениться на «Заказать». Цель оптимизации: «Оформление заказа». Система начинает обучаться: показывает разным людям разные варианты и копит данные о конверсиях. Когда данных становится достаточно, система строит первую модель персонализации, а сама персонализация получает статус «Проверяем модель». Затем мы показываем одним пользователям случайный вариант персонализации (контрольная группа), а другим оптимальный вариант с точки зрения модели (персонализируемая группа). После накопления данных сравниваем две группы между собой. Когда конверсия в оформление заказа в персонализируемой группе становится статистически значимо выше, чем в контрольной группе, персонализация становится «рабочей» и начинает тарифицироваться.
Как работает сложная персонализация на практике?
У вас есть интернет-магазин, но на этот раз вы хотите персонализировать не отдельный элемент страницы, а бизнес-логику оформления заказа. Одним клиентам удобно оформить заказ целиком на сайте: указать получателя, город, адрес доставки и все нужные данные. Другим проще оставить контакты, а детали заказа уточнить по телефону после звонка оператора. Вы создаёте два режима оформления заказа в JavaScript-коде и соответствующую персонализацию на стороне Sales Ninja. Затем подписываетесь на выбор варианта через JS-библиотеку Sales Ninja и, в зависимости от ответа системы, показываете нужный сценарий оформления заказа.
Какие результаты можно ожидать от одной персонализации?
Разброс результатов большой и зависит от тематики проекта, самой персонализации и того, насколько сильно отличаются сценарии поведения разных клиентов. В среднем одна персонализация даёт около 15–20% прироста конверсии. По нашему опыту, лучше запускать несколько персонализаций и оценивать их по данным. Иногда крупные изменения дают 5–7% прироста конверсии, а небольшая персонализация элемента в «шапке» сайта даёт 30–50%.
Как система выбирает, какую версию показать каждому пользователю?
По мере накопления данных ML-алгоритмы находят связи между поведением пользователей, страницами сайта и вариантами персонализации. На основе этих связей система выбирает вариант, который с большей вероятностью приведёт конкретного пользователя к целевому действию.
Нужно ли передавать персональные данные?
Sales Ninja работает с поведенческими и агрегированными сигналами и не требует передачи имени, телефона, почты или других прямых персональных данных пользователя для работы персонализации.
Нужен ли программист для работы с вашей платформой?
Установка скрипта
Если сайт работает на популярной CMS (Bitrix, InSales, WordPress и т.д.), внешний скрипт обычно можно установить через административную панель CMS. Если сайт самописный, для установки скрипта может потребоваться разработчик.
Создание персонализаций
Простые персонализации настраиваются в визуальном редакторе Sales Ninja. Для этого не нужен полноценный разработчик, но полезно понимать CSS-селекторы. Для изменений бизнес-логики или сложных сценариев, связанных с JavaScript-кодом, разработчик потребуется.
Нужно ли обладать специальными знаниями для работы с системой?
Нет. Система рассчитана на маркетологов, веб-мастеров и опытных пользователей без специальной подготовки в машинном обучении. Интерфейс показывает ключевые цифры, графики и состояние текущей модели персонализации. При этом большинство технических решений система принимает автоматически. Алгоритмы сами определяют, когда нужно обучить новую версию модели, когда вернуться к накоплению данных и в каких пропорциях делить контрольную и персонализируемую группы на каждом этапе. Вам остаётся следить за результатами и запускать новые гипотезы.