Сегментация клиентов с помощью AI: как создавать аудитории, которые действительно конвертируются

16 апрель 2026 г.

Почему большинство маркетинговых сегментов слишком широки, чтобы быть полезными

«Маркетологи в возрасте 25-45 лет, проявившие интерес к цифровому маркетингу». Это сегмент. Но одновременно это описание примерно 40 миллионов человек. Отправка одного и того же сообщения 40 миллионам людей с расплывчато общими характеристиками - не сегментация, а вещание с более узкой антенной.

Сегментация клиентов с помощью AI создаёт аудитории, определённые поведенческими закономерностями, историей покупок, сигналами намерений и прогнозируемой вероятностью действий, а не демографическими категориями. Создаваемые ею сегменты меньше и точнее, а их конверсия значительно выше, поскольку сообщение действительно соответствует потребностям аудитории в данный момент.

Практическое руководство по сегментации

Amos - AI-навык специалиста по сегментации аудиторий

$29этот навык против $150в час, консультант по CRM

Прежде чем создавать поведенческий, прогнозный сегмент или сегмент на основе намерений на своей платформе, Amos помогает точно определить, вокруг какого результата должен строиться этот сегмент - шаг, который большинство команд пропускает, сразу переходя к фильтрам.

Посмотреть Amos →

Три подхода к сегментации с помощью AI и когда использовать каждый

1. Поведенческая сегментация (для таргетинга на основе вовлечённости)

Объединяет контакты по их действиям - посещённым страницам, открытым письмам, просмотренному контенту, просмотренным товарам и совершённым покупкам - а не по тому, кем они являются. AI выявляет закономерности в последовательностях действий, которые указывают на намерение и готовность.

Практический пример: сегменты Klaviyo «Активны на сайте» выявляют контакты, которые посещали ваш сайт за последние 7 дней, совершали покупку за последние 90 дней или несколько раз переходили на определённую страницу категории. Такие поведенческие сегменты стабильно превосходят демографические по CTR и конверсии писем в 2-3 раза.

Лучше всего подходит: для электронной коммерции, SaaS и любого бизнеса со значимыми данными об использовании сайта или продукта.

2. Прогнозная сегментация (для таргетинга по этапу жизненного цикла)

AI анализирует исторические закономерности, чтобы предсказать, на каком этапе жизненного цикла находится каждый контакт и куда он движется. Какие клиенты, скорее всего, скоро совершат повторную покупку? Какие уже демонстрируют ранние признаки оттока? Какие готовы перейти на более дорогой тариф?

Практический пример: прогнозная сегментация CLV в Klaviyo объединяет клиентов по прогнозируемой пожизненной ценности, позволяя предоставлять клиентам с наиболее высокой прогнозируемой ценностью ранний доступ к новым продуктам, бонусы за лояльность и персональное внимание ещё до того, как они получили бы это при сегментации по объёму покупок.

Лучше всего подходит: для компаний электронной коммерции и подписочных сервисов с историей покупок за 6 и более месяцев.

3. Сегментация на основе намерений (для приоритизации B2B-воронки)

Объединяет сторонние данные о намерениях (Bombora, G2) с поведенческими данными CRM, чтобы выявлять компании и контакты, которые активно изучают решения в вашей категории. Эти сегменты создаются не на основе ваших собственных данных - они формируются на основе сигналов со всего интернета.

Практический пример: Аккаунт, который за последние 30 дней изучил на сторонних сайтах несколько материалов о «платформах автоматизации маркетинга» и при этом имеет контакт в вашем email-списке, дважды посетивший страницу с ценами, представляет собой сегмент с высоким намерением, которому следует немедленно уделить внимание отдела продаж.

Лучше всего подходит для: B2B-компаний с моделью account-based marketing и доступом к поставщикам данных о намерениях.

Создание вашего первого сегмента AI: пошаговый пример

Использование Klaviyo для ecommerce-бренда:

Определите результат - Вам нужен сегмент клиентов, которые с высокой вероятностью совершат повторную покупку в течение следующих 30 дней.
Используйте прогнозируемое свойство Klaviyo «Next Purchase Date» - Отфильтруйте контакты, у которых прогнозируемая дата следующей покупки приходится на ближайшие 30 дней И последняя покупка была более 14 дней назад (чтобы не нацеливаться на людей, находящихся в процессе обдумывания своей первой покупки).
Добавьте поведенческий фильтр - Добавьте условие: открыл email за последние 14 дней (активен и доступен для связи). Это исключит неактивные контакты, которым AI спрогнозировал покупку, но которые не ответят на email.
Создайте кампанию - Отправьте этому сегменту целевое письмо для повторного вовлечения или рекомендации продукта. Используйте Claude, чтобы написать текст, который учитывает их недавнюю покупку и предлагает сопутствующие товары.
Измерьте - Сравните коэффициент конверсии этого сегмента, созданного AI, с вашим общим сегментом «недавние покупатели». Прирост покажет точную ценность, которую добавляет сегментация с помощью AI.

Сегмент, который создает Claude, но не может создать ни одна платформа

Каждая платформа выше создает сегменты на основе ваших данных. Claude создает сегмент другого типа: сегмент сообщений - конкретную подачу, тональность и предложение, которые находят отклик у каждой выявленной вами группы аудитории.

Как только вы определите, что нацеливаетесь на «клиентов с высоким CLV, которые, вероятно, совершат покупку в течение 30 дней», Claude с файлом Skill по маркетингу напишет email, тему письма и описание рекомендации продукта, которые напрямую обращаются к конкретным мотивам этой аудитории. Платформа определяет кто. Claude пишет, что им сказать.

Получите файл Skill по email-маркетингу для Claude на KissMySkills.com.

Готовы применить это на практике? Изучите навыки в области технологий и разработки для Claude и ChatGPT или ознакомьтесь со всеми навыками Claude и библиотекой prompt.

Руководства по связанным Skill

Put this into practice

Or get every skill with Unlimited Access See plans →

Часто задаваемые вопросы

What is AI customer segmentation and why does it outperform traditional demographic segmentation?+

AI customer segmentation creates audiences defined by behavioural patterns, purchase history, intent signals, and predictive likelihood — not demographic boxes like age range or job title. A demographic segment describing marketers aged 25–45 interested in digital marketing describes approximately 40 million people. AI segments are smaller, more specific, and convert at significantly higher rates because the message matches what the audience actually needs at this moment rather than what a broadly similar group of people might respond to on average.

What are the three AI segmentation approaches and when should each be used?+

The three approaches are: behavioural segmentation (groups contacts by what they do — pages visited, emails opened, products viewed, purchases made — consistently outperforming demographic segments by 2–3x on email CTR and conversion; best for ecommerce, SaaS, and businesses with meaningful website or product usage data); predictive segmentation (AI analyses historical patterns to predict lifecycle stage — which customers will buy again soon, which show early churn signals, which are ready to upgrade; best for ecommerce and subscription businesses with 6 or more months of purchase history); and intent-based segmentation (combines third-party intent data from Bombora or G2 with CRM behavioural data to identify accounts actively researching solutions in your category; best for B2B companies with an account-based marketing motion).

How do you build your first AI customer segment step by step?+

Using Klaviyo for an ecommerce brand targeting customers likely to make a second purchase within 30 days: define the outcome first — a segment of contacts with high repurchase likelihood. Filter using Klaviyo's predictive next purchase date property for contacts predicted to buy within 30 days whose last purchase was more than 14 days ago. Layer a behavioural filter requiring the contact to have opened an email in the last 14 days, removing unengaged contacts who the AI predicts will buy but who won't respond to email. Build and send a targeted product recommendation campaign to this segment. Then measure conversion rate against your general recent purchasers segment — the lift quantifies the precise value the AI segmentation is adding.

What is the difference between what AI segmentation platforms do and what Claude does?+

AI segmentation platforms — Klaviyo, Bombora, HubSpot — identify who to target by analysing behavioural data, purchase history, and intent signals. Claude builds the messaging segment: the specific framing, tone, and offer that resonates with each identified audience group. Once you know you are targeting high-CLV customers likely to buy within 30 days, Claude writes the email, subject line, and product recommendation framing that speaks directly to that audience's specific motivations. The platform identifies who. Claude determines what to say to them. The combination is what produces the conversion lift.

What makes intent-based B2B segmentation different from behavioural segmentation?+

Behavioural segmentation is built entirely from your own first-party data — how contacts have interacted with your website, emails, and products. Intent-based segmentation is built from signals across the broader web, using third-party data providers like Bombora and G2 to identify accounts actively researching solutions in your category on external sites, not just on yours. A high-intent B2B segment might combine an account that has consumed multiple pieces of competitor content on third-party sites in the last 30 days with a contact from that account who has visited your pricing page twice — a pattern no first-party data source alone could identify.