ИИ-агенты станут новыми привратниками клиентской лояльности

На протяжении десятилетий руководители программ лояльности задавались простым вопросом: кому принадлежит клиент?

Авиакомпании, чьё имя указано в программе? Банку, выпустившему совместную кредитную карту? Отелю, который узнаёт гостя при регистрации? Или технологической платформе, видящей транзакцию?

Обычно ответ включал всех сразу. Теперь в этой системе может появиться новый и более влиятельный участник — персональный ИИ-агент потребителя.

Такой агент будет «лоялен» не бренду, а приоритетам самого человека: цене, удобству, баллам, статусу, времени и качеству опыта. По мере развития таких инструментов они смогут в реальном времени рассчитывать ценность каждой карты, награды и акции. Потребители получат преимущество, которого у них почти не было, а программам лояльности придётся конкурировать не только с неиспользованными баллами, сложными правилами и привычкой.

Джеклин Вандс, вице-президент по продуктам и ИИ компании Phaedon, считает, что новыми привратниками станут ИИ-помощники. Они будут рассчитывать экономику баллов, знать остатки на счетах и получать доступ к программам лояльности пользователя.

От панели лояльности к ОС потребителя

Вандс показала прототип персонального помощника Ezer. В её сценарии агент отслеживал предварительные продажи билетов на концерты, сверял их с календарём, сравнивал варианты поездки, проверял балансы в программах лояльности, советовал, какой кредитной картой расплатиться, и находил подходящее предложение магазина. Он даже заметил ошибку в инструкции: до места проведения мероприятия можно было добраться на машине, а не лететь.

Смысл демки был не в том, что сегодня агент способен безошибочно завершить каждую транзакцию. Важнее, что со временем он сможет объединять множество разрозненных решений в одну ОС потребителя.

По словам Вандс, Ezer хранит её список дел, получает доступ к электронной почте и переписке, подключён к аккаунтам American и Marriott и может бронировать отели.

8 сентября этого года Meta представила персонального ИИ-агента Muse. Он умеет отправлять электронные письма, бронировать поездки, заполнять формы, вести переговоры от имени пользователя и совершать покупки. Meta утверждает, что Muse работает в отдельной виртуальной машине, а другой агент, Sentinel, проверяет действия в интернете и запрашивает разрешение перед чувствительными шагами — например, отправкой письма или оформлением покупки.

Muse превращает прототип Вандс в вопрос, который уже касается массового рынка. Конкретные возможности будут меняться, а технология всё ещё может ошибаться. Но направление очевидно: ИИ переходит от ответов на вопросы к координации решений и самостоятельным действиям.

Вандс считает, что проблема не в самой идее ИИ. По её словам, многие талантливые специалисты уже используют нынешнюю версию технологии и будут исправлять её недостатки.

Программы столкнутся с более рациональным клиентом

Многие программы лояльности выигрывают от трения и невнимательности. Клиенты забывают о баллах, пропускают акции, платят не той картой, не замечают сроков действия или обменивают награды по невыгодному курсу. Правила бывают настолько сложными, что стабильно использовать их возможности могут в основном энтузиасты.

Постоянно работающий ИИ-агент способен превратить миллионы обычных участников в продвинутых пользователей. Он может:

Вандс отмечает, что Ezer сможет рассчитывать экономику баллов в реальном времени, избавляя пользователя от этой работы.

Сильви Узиэль, генеральный директор и сооснователь Blue Bridge Group AI, видит такое же давление. По её мнению, ИИ-агенты выявят программы лояльности, которые годами опирались на сложность и потребительскую инерцию. Когда машина мгновенно рассчитывает реальную ценность каждого балла, преимущества и предложения, у клиентов становится меньше терпения к программам, которые не дают реальной выгоды.

Потребители по-прежнему могут вступать в такие программы, но будут меньше от них зависеть. Если агент постоянно сравнивает выгоду от сохранения лояльности с выгодой от перехода к другой компании, слабая программа быстрее становится заметной.

Вандс считает, что состоятельные клиенты не уйдут из программ сразу. Однако их экономика баллов станет настолько прозрачной и оперативной, что они научатся эффективнее пользоваться своими программами, а первыми покинут те из них, которые не соответствуют ожиданиям.

Наибольший риск возникает для состоятельных людей, которые часто путешествуют. У них больше аккаунтов, преимуществ для оптимизации и денег, поставленных на карту. Кроме того, они чаще экспериментируют с инструментами, экономящими время. Для таких клиентов ИИ будет не просто поисковиком, а потенциально одновременно консьержем, финансовым оптимизатором и агентом по покупкам.

Бренд по-прежнему важен

Это не означает, что лояльность станет чисто транзакционной. Когда награды проще сравнивать, качество самого опыта может стать ещё важнее.

Вандс приводит отношения Delta и American Express как пример общей ценности: банк получает подробную информацию о транзакциях, а Delta контролирует значительную часть опыта путешествия и отношений с участниками программы. При этом одних наград недостаточно.

По словам Вандс, отличаться начинает уже сервис Delta, а не сама программа лояльности.

ИИ может оптимизировать расчёт баллов, но не способен сделать так, чтобы задержавшийся рейс прибыл вовремя, превратить безразличного сотрудника в чуткого или сделать обычную остановку в отеле запоминающейся. Бренд, который стабильно обеспечивает хороший опыт, может остаться предпочтительным даже тогда, когда агент найдёт немного более дешёвую альтернативу.

Поэтому успешные программы будут сочетать два вида ценности:

Вандс считает, что технология станет базовым требованием, а выбор клиента будет определять опыт.

Брендам придётся убеждать агента и человека

Для руководителей программ лояльности новая задача заключается не только в создании чат-бота. Им нужно сделать свои программы понятными и ценными для машин, которые действуют от имени людей.

Для этого потребуются:

Потребуется и сдержанность. Агент, имеющий доступ к электронной почте, сообщениям, календарю, финансовым аккаунтам и профилям в программах лояльности, создаёт серьёзные вопросы о конфиденциальности, безопасности, согласии пользователя и последствиях технологической ошибки.

Фил Александер, основатель и генеральный директор AnswerMyQ, описывает экономическую угрозу так: многие программы лояльности незаметно зарабатывают на путанице, а агенты эту путаницу устраняют. Если ценность программы можно рассчитывать в реальном времени, единственным устойчивым преимуществом останется реальная причина выбрать её.

Вероятно, выиграют бренды, которые агентам легко оценивать, а потребителям — безопасно доверять. Они заменят скрытое трение понятной выгодой и будут использовать ИИ для улучшения опыта, а не только для ускорения маркетинговых сообщений.

Раньше главным был вопрос: кому принадлежит клиент?

Теперь точнее спросить: какой бренд заслужит рекомендацию агентом клиента?

В такой системе компании будут конкурировать не только за внимание, транзакции и долю расходов клиента. Им придётся добиваться места внутри системы принятия решений потребителя. В конечном счёте главным привратником может оказаться сам потребитель — через своего ИИ-агента.