AI персонализация
Показывает каждому посетителю свой вариант сайта
Больше выручки с того же трафика — без второго раунда A/B-тестов. Sales Ninja автоматически подбирает варианты страниц, офферов и сценариев под каждого посетителя и сам выбирает тот, что ведёт к заявке, выручке или прибыли.
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 — на ваш выбор.
- 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.
1Прирост 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.
2Длинные воронки
Работает при низких конверсиях
Модель учится на ранних поведенческих сигналах, а не ждёт редкую сделку в конце воронки.
3Адаптация
Подстраивается под паттерны и сезонность
Предпочтения меняются вместе с рекламным аукционом, ассортиментом, действиями конкурентов и сезонностью. Модель дообучается без ручного перезапуска.
4Автоматизация
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 не как отдельный баннер, а как управляемый контур выбора сценариев, измерения эффекта и дальнейшей оптимизации.
Честное измерение
Контрольная группа всегда включена
Это работает как постоянный A/B внутри персонализации: основная часть трафика получает решения модели, а контрольная — случайный вариант из того же набора. Сравнение остаётся честным даже после запуска и обучения, поэтому эффект модели всегда отделён от эффекта самих вариантов.
Технически это холдаут: постоянная контрольная группа, которая не отключается после запуска модели.
Трафик, где выполнены условия персонализации
Основная группа
модель ранжирует вариантыКонтрольная группа
вариант выбирается случайно
модель ранжирует вариантыКонтрольная группа
вариант выбирается случайно
Отчёт показывает эффект по конверсиям, выручке, прибыли и выбранной цели
Вариант — это сценарий, а не только текст кнопки
Один вариант может менять страницу, запускать виджет, передавать параметры в аналитику и вызывать собственный код сайта. Персонализация не ограничивается баннерами и цветом CTA.
Контент и блоки
Заголовки, тексты, баннеры, изображения, порядок блоков, карточки товаров и призывы к действию.
Формы и предложения
Короткая или длинная форма, промокоды, доставка, рассрочка, комплектации и следующий шаг воронки.
Виджеты и коммуникации
Открытие чата, проактивное приглашение, заказ звонка или передача параметров в виджет.
Собственная логика сайта
Вызов кода сайта после выбора варианта: калькулятор, модальное окно, маршрутизация лида или собственный сценарий.
Если X — показываем Y — получаем Z
Пять типовых паттернов, с которых начинают на большинстве проектов. Их можно запускать параллельно: модель сама распределит трафик и покажет, какие работают на вашей аудитории.
Гость vs клиент
Если посетитель не авторизован и первый раз на сайте — показываем оффер первого заказа и регистрацию одной строкой. Постоянному клиенту — персональные рекомендации. Получаем рост CR у холодного трафика без размывания тёплого.
VIP-сегмент
Если сегмент горячий и средний чек выше медианы — показываем премиальный оффер с улучшенной комплектацией или приоритетной доставкой без скидки. Получаем прирост маржи.
Город и погода
Если посетитель из Краснодара зашёл в межсезонье — показываем другой баннер и другую расстановку категорий, чем для Москвы зимой. Получаем витрину под локальный спрос.
Брошенная корзина
Если человек добавил товар в корзину и скроллит обратно к каталогу — показываем sticky-напоминание с ускоренной доставкой. Получаем возврат к оформлению без email-цепочки.
Разные CTA по устройствам
Если платный трафик пришёл с мобильного — показываем кнопку «Заказать звонок» и короткую форму. На десктопе — карточку товара и «В корзину». Получаем конверсию под формат устройства.
Лендинг под кампанию
Если посетитель пришёл по UTM конкретной кампании — показываем другой first-screen, отзывы и CTA на том же URL. Получаем релевантный лендинг без отдельной разработки.
Как выглядит персонализация на странице
Классические солнцезащитные очки с доставкой в Самару уже завтра.
Получить с бесплатной доставкой
Эти очки подойдут к голубому платью из вашего недавнего заказа.
Дополнить мой образ
Очки доступны в рассрочку на 3 месяца без переплат.
Купить в рассрочкуУсловия 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
Условия по адресу, типу страницы, параметрам страницы и появлению нужных элементов.
URLзаголовок страницыпараметры страницыкарточка товараэлемент в зоне видимости
Откуда пришёл посетитель
Персонализация включается для нужных источников и кампаний, чтобы не смешивать разные потоки трафика.
источник трафикаUTM-меткирефереркампаниятип трафика
Контекст визита
Учитываются устройство, браузер, регион, время, номер визита и собственные параметры.
устройствобраузергородрегиондень неделиномер визита
Что уже произошло
Условия учитывают цели и страницы в текущей или прошлых сессиях.
цель в текущей сессиицель ранеестраница ранеевремя на сайтепокупка была / не была
Корзина и товары
Для интернет-магазинов доступны признаки корзины, товара на странице и последних просмотренных товаров.
сумма корзинытоваров в корзинецена товарарейтингпоследние просмотренные товары
Другие эксперименты и персонализации
Условия учитывают, сработала ли другая персонализация или A/B-тест, и какой вариант был выбран.
персонализация сработалавариант выбранвариант не выбранA/B-тест сработал
Пример ограничения варианта
И URL страницы соответствует карточке товара
И город равен «Москва»
И сумма корзины больше 20 000 ₽
И НЕ покупка уже была раньше
Цели оптимизации
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
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.
Повторное применение изменений
Если сайт перерисовал блок, персонализация применит изменения повторно, чтобы вариант не исчез после обновления страницы.
Срабатывание по селекторам
Персонализация ждёт нужные элементы в разметке и в зоне видимости, а не запускается вслепую при открытии страницы.
Предпросмотр и отладка
Команда проверяет конкретную персонализацию, вариант, селекторы и визуальные изменения до включения трафика.
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
// Код сайта реагирует на выбранный вариант
window.SalesNinja.on('personalization.apply', (event) => {
dataLayer.push({ event: 'sn_personalization_apply', variant: event.variantId })
window.siteWidget?.setSegment?.(event.segment)
})Что показывают отчёты
Видно, какие варианты работают сами по себе, где модель сильнее случайного распределения и когда после изменений сайту нужно переобучение.
Сравнение с контрольной группой
Отчёт показывает, насколько основная группа отличается от случайного распределения вариантов.
Статистика по вариантам
Отчёт показывает охват, срабатывания, конверсии и вклад каждого варианта, а не только итоговый показатель страницы.
Состояние модели
Отдельно видно, когда модель собирает данные, когда эффект устойчив и когда нужно переобучение после изменений.
Метрики оптимизации
Отчёты строятся по выбранной цели: конверсии, выручке, прибыли или моделируемому сигналу.
Где AI персонализация работает лучше всего
Ниже — индустрии, где у нас больше всего проектов и где персонализация даёт самый ощутимый эффект. Если вашей нет в списке — не значит, что не подойдёт: важна не вертикаль, а то, есть ли в трафике разные сценарии и цена ошибки в деньгах.
Бытовая техника, мебель, ювелирка
Чек большой, выбор долгий, аукцион перегретый. Сценарий — разные офферы под бюджет посетителя и стадию выбора.
Кредиты, карты, РКО, вклады
Витрина продуктов под профиль клиента: разная ставка и продукт — первый, что видит посетитель. Эффект мерится в деньгах, а не в кликах.
Застройщики и агентства
Длинный цикл сделки, разные ЖК, разные мотивы. Сценарий — персонализация витрины квартир и форм записи под бюджет, ипотеку, стадию готовности.
Дилеры и официальные импортёры
Семья за кроссовером, корпоративный закупщик, водитель с трейд‑ином — разные витрины моделей, разные акценты в калькуляторе и форме записи.
SaaS, интеграторы, профуслуги
Заявок мало, цена сделки высокая. Персонализация работает по моделируемой конверсии — учится на ранних сигналах, а не ждёт редкой сделки.
Подписочные продукты, EdTech
Выбор курса, тарифа подписки, путь от бесплатного материала к оплате — разный для холодного и возвращающегося посетителя. Персонализация настраивает воронку под каждый сегмент.
> 60 млрдAPI вызовов в месяц
300+проектов
7стран присутствия
4банка
48e-com проектов
14EdTech проектов
С кем мы работаем
Сотрудничаем с ведущими агентствами
Ответы на часто задаваемые вопросы
Чем ваша система отличается от классического A/B-тестирования?
Результат A/B-теста — выбор одного варианта, который лучше работает в среднем. Например, если вариант 1 оптимален для 40% пользователей, а вариант 2 — для 60%, классический A/B-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.