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. Не «средний лучший» вариант, как в A/B, а идеальный для конкретного человека.
Москвич с дорогой корзиной, новый посетитель из контекста и возвращающийся клиент в приложении — это разные сценарии, и для каждого работает свой вариант. A/B-тест склеивает их в один результат, теряя нюансы. AI-персонализация смотрит на контекст визита и показывает каждому то, что работает именно для него.
Запуск не требует команды дата‑сайентистов. Гипотезы и варианты создаются в визуальном редакторе, а модель сама учится и распределяет трафик.
Где применять персонализацию: карточка товара, корзина, лендинг по кампании, главная для платного трафика.
Заголовки, офферы, формы, баннеры, сценарии. В визуальном редакторе или через свой код — на ваш выбор.
Конверсии, выручка, прибыль или моделируемая конверсия для длинных воронок. Модель будет учиться именно на этом.
Модель ранжирует варианты по вероятности целевого действия и учится дальше. Контрольная группа остаётся включённой для честного измерения эффекта.
Четыре ключевых отличия, ради которых клиенты возвращаются к нам после своих собственных A/B-инструментов и конкурентов.
В отличие от A/B, который выбирает «средний» лучший вариант, AI персонализация подбирает идеальный вариант для каждого пользователя. Это даёт в 3–5 раз больший прирост конверсии и повышает выручку и прибыль с одного и того же трафика.
Модель учится на ранних сигналах поведения, а не ждёт редкой сделки в конце воронки. За счёт этого персонализация работает в банках, недвижимости, авто, B2B и дорогом e‑com, где сделок мало, а деньги большие.
Предпочтения и поведение людей постоянно меняются — вместе с рекламным аукционом, ценами, ассортиментом, действиями конкурентов и сезонностью. Модели Sales Ninja постоянно дообучаются, чтобы соответствовать актуальным паттернам, не требуя ручного перезапуска тестов.
Sales Ninja сам определяет, когда нужно переобучить модель и адаптироваться к новым паттернам. В отличие от традиционного A/B-тестирования, вам не нужна команда дата‑сайентистов — достаточно задать гипотезы, варианты и цель, дальше всё происходит само.
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.
средний прирост конверсии на проектах с AI персонализацией
часть трафика остаётся в контрольной группе, и эффект проверяется в динамике
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.
Один вариант может менять страницу, запускать виджет, передавать параметры в аналитику и вызывать собственный код сайта. Персонализация не ограничивается баннерами и цветом CTA.
Заголовки, тексты, баннеры, изображения, порядок блоков, карточки товаров и призывы к действию.
Короткая или длинная форма, промокоды, доставка, рассрочка, комплектации и следующий шаг воронки.
Открытие чата, проактивное приглашение, заказ звонка или передача параметров в виджет.
Вызов кода сайта после выбора варианта: калькулятор, модальное окно, маршрутизация лида или собственный сценарий.
Пять типовых паттернов, с которых начинают на большинстве проектов. Их можно запускать параллельно: модель сама распределит трафик и покажет, какие работают на вашей аудитории.
Если посетитель не авторизован и первый раз на сайте — показываем расширенный оффер первого заказа и форму регистрации одной строкой. Постоянному клиенту — персональные рекомендации и сразу корзину. Получаем рост конверсии у холодного трафика, не размывая выручку с тёплого.
Если аудиторный сегмент «горячий» и средний чек выше медианы — показываем премиальный оффер с улучшенной комплектацией или приоритетной доставкой без скидки. Получаем прирост маржи на тех, кто и так купил бы по полной цене.
Если посетитель из Краснодара зашёл в межсезонье — показываем другой баннер на главной и другую расставку категорий, чем для Москвы зимой. Получаем релевантную витрину под локальный спрос без отдельных лендингов.
Если человек добавил товар в корзину и скроллит обратно к каталогу — показываем sticky‑напоминание о корзине с ускоренной доставкой. Получаем возврат к оформлению без email‑цепочки и без задержки.
Если посетитель пришёл с платного трафика на мобильном — показываем заметную кнопку «Заказать звонок» и короткую форму. На десктопе — полную карточку товара и кнопку «В корзину». Получаем конверсию под формат устройства.
Если посетитель пришёл по UTM конкретной кампании — показываем другой first‑screen, другие отзывы и другой призыв к действию, оставаясь на том же URL. Получаем релевантный лендинг под объявление без отдельной разработки.
Классические солнцезащитные очки с доставкой в Самару уже завтра.
Эти очки подойдут к голубому платью из вашего недавнего заказа.
Очки доступны в рассрочку на 3 месяца без переплат.
Посетитель из Самары
Что 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, а не общий текст каталога.
Покупатель с недавним заказом
Посетитель с интересом к рассрочке
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.
Условия по адресу, типу страницы, параметрам страницы и появлению нужных элементов.
Персонализация включается для нужных источников и кампаний, чтобы не смешивать разные потоки трафика.
Учитываются устройство, браузер, регион, время, номер визита и собственные параметры.
Условия учитывают цели и страницы в текущей или прошлых сессиях.
Для интернет-магазинов доступны признаки корзины, товара на странице и последних просмотренных товаров.
Условия учитывают, сработала ли другая персонализация или A/B-тест, и какой вариант был выбран.
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.
Заявки, покупки, звонки, формы, автоцели, события аналитики и цели из подключённых систем.
Модель ранжирует варианты по деньгам, если в данных есть сумма заказа или ценность события.
Для проектов с разной маржинальностью важен не только объём заявок, но и экономика результата.
Если сделка редкая или поздняя, модель может учиться на предиктивном сигнале.
Один механизм покрывает простые изменения страницы, цепочки действий, параметры страницы и пользователя, виджеты, аналитику и собственный код сайта.
Заменить текст или элемент, вставить блок до или после элемента, удалить элемент, поменять элементы местами.
Изменить атрибут, добавить или убрать класс, задать стиль элемента, вставить общий CSS для варианта.
Редирект, возврат назад, изменение параметров в адресе, запись куки, параметры страницы и пользователя.
JivoSite, CarrotQuest, Mindbox, Roistat Lead Hunter: открыть, передать данные, показать приглашение или отправить событие.
Цели и параметры Метрики, события Roistat, параметры Calltouch, данные для Google Tag Manager и внутренней аналитики.
Если готового действия недостаточно, код сайта получает выбранный вариант и запускает свою логику.
Персонализация сохраняется при перерисовке компонентов, догрузке карточек, смене адреса без перезагрузки и появлении нужного блока после открытия страницы.
Если сайт перерисовал блок, персонализация применит изменения повторно, чтобы вариант не исчез после обновления страницы.
Персонализация ждёт нужные элементы в разметке и в зоне видимости, а не запускается вслепую при открытии страницы.
Команда проверяет конкретную персонализацию, вариант, селекторы и визуальные изменения до включения трафика.
Если посетителю уже выбран вариант, система показывает его в рамках срока действия и не меняет сценарий между просмотрами.
После выбора варианта сценарий может отправить параметры в аналитику, открыть чат, передать данные в коллтрекинг, записать сегмент или запустить собственный код сайта.
Видно, какие варианты работают сами по себе, где модель сильнее случайного распределения и когда после изменений сайту нужно переобучение.
Отчёт показывает, насколько основная группа отличается от случайного распределения вариантов.
Отчёт показывает охват, срабатывания, конверсии и вклад каждого варианта, а не только итоговый показатель страницы.
Отдельно видно, когда модель собирает данные, когда эффект устойчив и когда нужно переобучение после изменений.
Отчёты строятся по выбранной цели: конверсии, выручке, прибыли или моделируемому сигналу.
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.
Чек большой, выбор долгий, аукцион перегретый. Сценарий — разные офферы под бюджет посетителя и стадию выбора.
Витрина продуктов под профиль клиента: разная ставка и продукт — первый, что видит посетитель. Эффект мерится в деньгах, а не в кликах.
Длинный цикл сделки, разные ЖК, разные мотивы. Сценарий — персонализация витрины квартир и форм записи под бюджет, ипотеку, стадию готовности.
Семья за кроссовером, корпоративный закупщик, водитель с трейд‑ином — разные витрины моделей, разные акценты в калькуляторе и форме записи.
Заявок мало, цена сделки высокая. Персонализация работает по моделируемой конверсии — учится на ранних сигналах, а не ждёт редкой сделки.
Выбор курса, тарифа подписки, путь от бесплатного материала к оплате — разный для холодного и возвращающегося посетителя. Персонализация настраивает воронку под каждый сегмент.
Это одна лицензия, а не набор отдельных продуктов. Без доплат, без кросс‑сейла — всё ниже сразу включено и работает в связке.
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?
Как работает сложная персонализация на практике?
Какие результаты можно ожидать от одной персонализации?
Как система выбирает, какую версию показать каждому пользователю?
Как вы защищаете персональные данные клиентов?
Нужен ли программист для работы с вашей платформой?
Нужно ли обладать специальными знаниями для работы с системой?
