💸 Новогодние праздники закончились, оставив легкую грусть и дыру в бюджете. Но есть и позитивная сторона: в этом году тратить денежки было проще. Не то чтобы мы с ними легче расставались — просто процесс стал удобнее: меньше поиска и меньше лишних шагов. Согласно исследованию Talkdesk Post-2025 Holiday Shopping Survey, искусственный интеллект заметно снял нагрузку с покупателей.

🤖 Большинство покупателей использовали ИИ во время праздничного сезона, и для многих это стало способом сделать хаос более управляемым. Главным улучшением стала экономия времени: 74% опрошенных отметили, что ИИ сэкономил им часы, сделав процесс покупок более эффективным. 43% респондентов оценили экономию времени в 1–3 часа, еще 26% — в 4–6 часов.

Покупатели использовали ИИ для поиска выгодных предложений, сужения выбора товаров, чтения отзывов и генерации идей для подарков. Поиск скидок стал самым распространенным сценарием: 68% полагались на ИИ при поиске выгодных предложений, а 66% использовали его для подбора подарков другим людям.

💢 Однако исследование также показывает, насколько быстро ситуация ухудшается, если ИИ дает сбой. 24% покупателей сообщили, что получили предвзятую рекомендацию товара от ИИ-чатбота, основанную на стереотипах.

Дополнительным фактором стала непрозрачность использования ИИ. 31% покупателей, обратившихся в службу поддержки, не были уверены, общаются ли они с человеком или с ИИ-агентом. Когда бренды не сообщали об участии ИИ, 40% респондентов чувствовали себя введенными в заблуждение. Ещё 45% отнеслись к этому нейтрально — что в ритейле чаще означает сомнение, а не принятие.
_______

🐱 Котофей Александрович очень качественно лежал и вкусно ел все праздники, но пришла пора и ему возвращаться к работе.

В новом году нашу любимую пятничную рубрику откроем полезным обзором про сервисы для проведения опросов и исследований, где мы рассмотрели 10 платформ для работы с фидбеком.

💡 Вы узнаете:

• какие возможности предлагают разные сервисы;

• какие отличия между ними по функциональности и ценам;

• на что обратить внимание при выборе инструмента под свои задачи.

➡️➡️ Читать статью

#UXFeedback_блог

✅ Одной из главных метрик для SaaS-сервисов в этом году будет Retention Rate — так говорится в отчете Recurly 2026 State of Subnoscriptions.

Дело в том, что после нескольких лет стремительного роста экономика подписок вступает в более ровную фазу. В 2025 году общий рост подписок замедлился с 15,4% до 12,6%, а рост привлечения новых клиентов сейчас составляет около 3%. При этом 77% считают, что у них уже оптимальное количество подписок. В такой ситуации у брендов остается все меньше возможностей расти только за счет привлечения новых пользователей.

👇 По мере сокращения притока новых клиентов удержание оказалось главным пунктом в стратегиях SaaS-сервисов. Почти 24% новых подписок сегодня оформляются бывшими клиентами — это показывает, что значительная часть клиентов не ставит точку в отношениях, а скорее «жмет на паузу».

Более половины потребителей отменили как минимум одну подписку за последний год. И что неожиданно — главной причиной стала не цена, а низкая частота использования. Подписчики уходят тогда, когда сервис перестает вписываться в их жизнь, а не обязательно потому, что он стал слишком дорогим.

⏸ Данные Recurly также показывают, что у брендов, предлагающих опцию «поставить подписку на паузу перед отменой», использование паузы выросло на 337%. Что ещё важнее — 75% пользователей, поставивших подписку на паузу, в итоге возвращаются. Почти 40% потребителей считают паузу более предпочтительным вариантом, чем полную отмену.

Такое поведение имеет четкую сезонность: больше всего пауз приходится на период с октября по январь, когда меняются приоритеты расходов. Возвраты к подписке растут с февраля по апрель и достигают почти 62%. Это показывает, что многие отмены носят временный характер и зависят прежде всего от контекста и времени.

Функция паузы дает подписчикам чувство контроля и сохраняет отношения с брендом. Вместо выбора «все или ничего» пользователи получают возможность вернуться на своих условиях.
_______

💬 Мы часто говорим о том, что сбор фидбека ради фидбека не работает. Важны инсайты, которые которые можно добыть из этой обратной связи. И что интересно, проблема поиска инсайтов касается не только работы с фидеком, но и персонализации и ее продвинутой ступени гиперперсонализации.

Гиперперсонализация часто преподносится как следующий рубеж в развитии клиентского опыта с обещанием того, что компании смогут точно знать, кто их клиенты, чего они хотят и в какой момент. Но для многих брендов, стремящихся к этому идеалу, реальность оказывается гораздо более хаотичной.

Гиперперсонализация может провалиться по трем ключевым причинам: она пугает клиентов, неверно интерпретирует их потребности и разрушает доверие, когда компании не понимают, когда персонализировать не стоит.

📊 Процесс часто строится на предположении, что чем больше данных, тем выше релевантность. На практике у многих организаций нет ни корректно выстроенной инфраструктуры данных, ни достаточного уровня экспертизы, чтобы эти данные правильно интерпретировать.

Согласно отчету Adobe Digital Trends, лишь небольшая часть компаний считает свои клиентские данные достаточно зрелыми для масштабной персонализации. Большинство по-прежнему работает с разрозненными системами и фрагментарным представлением о клиенте.

Когда данным не хватает контекста или их невозможно связать между каналами, даже самые продвинутые модели начинают оптимизировать догадки, а не инсайты. В результате опыт кажется странно точным в одни моменты и совершенно нерелевантным — в другие.

😡 Часто недовольство клиентов связано не с самой персонализацией, а с тем, что они не давали согласия на ту глубину знаний, которую, как кажется, имеют бренды.

Чрезмерная персонализация может пересечь границу и начать восприниматься как навязчивая или пугающая. Сообщения, ссылающиеся на конкретные действия пользователя или внутренние поисковые запросы, могут выглядеть эффектно в дашбордах, но когда клиент осознает, насколько точно за ним следят — особенно без явного согласия, — это приводит к отчуждению и потере доверия.

💡 Прежде чем масштабировать гиперперсонализацию, многим брендам стоит признать фундаментальную проблему — слабую основу. Согласие клиентов часто подразумевается, а не зарабатывается, данные остаются разрозненными между командами и системами, а «единый профиль клиента» существует скорее в теории, чем на практике.

ИИ отлично выявляет паттерны и запускает реакции, но у него нет интуиции в вопросах тайминга, тона и эмоционального контекста. Без контроля он будет персонализировать все просто потому, что может.

Проблема гиперперсонализации в том, что многие используют её по умолчанию, а не осознанно. Персонализация работает тогда, когда она помогает клиенту в конкретный момент.
______