В статье рассматривается применение методов искусственного интеллекта для оптимизации процесса привлечения клиентов. Исследование преследует цель выявить эффективность AI‑инструментов в каждом этапе воронки продаж — от автоматического скоринга заявок до динамической генерации персонализированного контента. Актуальность темы определяется ростом конкуренции за внимание клиентов, необходимостью динамической персонализации маркетинга, требованием повышения эффективности воронки продаж при помощи искусственного интеллекта. Новизна работы заключается в объединении передовых подходов: применение sentiment‑аналитики для фильтрации лидов с точностью 84,9% и специфичностью 96,4%; кластеризация поведенческих и эмоциональных признаков алгоритмами K‑means и DBSCAN; автоматическая генерация «аватаров» клиентов с помощью ChatGPT‑4; а также внедрение мульти‑arm‑bandit‑экспериментов и динамических AI‑лендингов, которые подстраивают оффер под профиль посетителя в реальном времени. Такая комплексная методика позволяет замкнуть цикл «данные, решение, реализация» в режиме «день в день» и интегрировать результаты в единые дашборды для оперативного контроля эффективности. В результате исследования показано, что AI‑скрипты скоринга повышают коэффициент конверсии на 25–40% и уменьшают стоимость привлечения клиента, а динамическая персонализация лендингов и контента обеспечивает прирост конверсии по сравнению со статической моделью. Кроме того, внедрение алгоритмов прогнозирования LTV и адаптивных схем предложения снижает финансовые риски и ускоряет достижение безубыточности проекта. Материалы статьи будут полезны разработчикам AI‑решений, маркетологам и инвесторам.
