Игорь Шаламов о будущем реферального маркетинга: ИИ обеспечивает рост на 25% в месяц

Развитие реферальных систем — одна из ключевых задач современного цифрового маркетинга. Специалист по аналитике и автоматизации Игорь Шаламов исследует, как и насколько алгоритмы и патентованные решения способны повысить эффективность таких программ и адаптироваться к масштабируемым сервисам.

Фото: из личного архива Игоря Шаламова

Специалист по аналитике и автоматизации Игорь Шаламов

Реферальный маркетинг на пороге технологического обновления

Рынок реферальных программ в России переживает этап пересмотра подходов и инструментов. Большая часть действующих моделей остается малорезультативной. По данным аналитического отчета Retail Rocket о пользовательском поведении в цифровом ритейле, средние конверсии в рекомендательных и реферальных механиках у большинства компаний находятся в пределах 8-12%, а операционные затраты на их обслуживание могут достигать значительной доли маркетингового бюджета. И маркетинговые отделы компаний все чаще сталкиваются с нехваткой привычных инструментов.

Интерес к интеллектуальным системам в маркетинге еще год назад стал заметной тенденцией. Решения на базе машинного обучения используются для прогнозирования поведения пользователей, сегментации аудиторий, персонализации материалов и автоматизации рутинных процессов. Во многих компаниях подобные технологии стали появляться из практических нужд: команды фиксируют, что в "ручном" формате им становится сложно оперативно реагировать на рост нагрузки и изменение пользовательских паттернов. В этой среде появляется запрос на более структурированные технологические подходы, пригодные для масштабируемых реферальных экосистем (партнерских программ).

Игорь Шаламов — один из специалистов, работающих на стыке аналитики, автоматизации и реферальных моделей. Он занимается разработкой цифровых инструментов для управления реферальными кампаниями и исследует, как алгоритмы способствуют повышению их эффективности. Его проекты включают работу с большими массивами пользовательских данных, построение рекомендательных механизмов и внедрение элементов ИИ в систему управления воронками.

Работа Игоря строится прежде всего на анализе того, почему классические модели перестают работать. Ведь уже сегодня универсальные шаблоны сообщений все менее релевантны. Аудитория ожидает персонализации, своевременности и удобства. Отсюда — акцент на инструментах, способных автоматически подстраивать контент и коммуникацию под конкретного пользователя.

Как искусственный интеллект изменил задачи реферального маркетинга

Рост конкуренции в цифровой среде обострил потребность в инструментах, способных работать с большими массивами данных и быстро реагировать на изменения пользовательского поведения. В реферальном маркетинге это особенно заметно: программы, построенные на фиксированных сценариях, не учитывают различия между типами аудитории и редко адаптируются под динамику спроса.

Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматизировать большую часть таких процессов. Языковые модели генерируют тексты, рекуррентные сети анализируют последовательности действий, а алгоритмы обучения с подкреплением помогают подбирать оптимальные стимулы. Все это снижает нагрузку на команды, которым раньше приходилось вручную тестировать десятки вариантов коммуникации, у специалистов высвобождается время для анализа и тестирования гипотез.

Игорь Шаламов развивает этот подход в рамках собственной технологической экосистемы. Его решения ориентированы на объединение нескольких классов моделей в единую структуру: генерация контента, анализ, оптимизация пользовательских цепочек и т. д. Такой формат позволяет в режиме реального времени тестировать большое количество вариантов воронки и выбирать наиболее эффективные из них.

Практические внедрения, патентованные решения и их влияние на цифровые сервисы

Технологии, которые разрабатывал Игорь Шаламов, в последние годы использовались в разных проектах, работающих с высокой нагрузкой. Во многих случаях начинать приходилось с простой, но обычно самой трудоемкой части — привести данные к единому виду и убрать лишние расхождения между системами. Как отмечают участники команд, после этого шаг за шагом становилось проще контролировать трафик и понимать, как именно ведет себя аудитория.

Отдельным направлением стала работа с Like Центром — одной из крупнейших российских образовательных экосистем. С 2021 по 2023 год внутри компании применялись алгоритмы, связанные с анализом пользовательских действий и реферальной активностью. По словам специалистов, знакомых с процессами, именно такие инструменты помогли удерживать высокую динамику роста: в отдельные периоды она достигала примерно 25% в месяц.

Еще один крупный пример — Telegram-клиент Nicegram. Продукт ориентирован на многомиллионную аудиторию (более 37 млн скачиваний), поэтому команда искала способы ускорить обработку входящих данных и сделать коммуникацию стабильнее. Часть этих задач решалась с помощью рекомендательных механизмов и анализа поведения, что позволило сервису работать устойчивее под нагрузкой. Позднее, начиная с 2023 года, те же принципы легли в основу решений внутри компании AppsWills, которой принадлежит Nicegram. Там алгоритмы уже рассматриваются как часть общей продуктовой инфраструктуры.

В образовательной среде подход применялся иначе. В IMAGO, например, использовались механики анализа реферальных цепочек. Они позволяли находить наиболее активные сегменты пользователей и точнее подбирать мотивацию, что, по оценкам команды архитектурного бюро образовательной среды, напрямую влияло на рост доли органического трафика.

Схожая задача стояла и перед стартапами акселератора LaunchHub. При работе с ними внимание смещалось в сторону структурирования пользовательских данных и улучшения коммуникаций. Для ряда команд это был фактически первый опыт работы с системной аналитикой, что позволило пересмотреть структуру воронок и повысить результативность рекомендационных механик.

По словам основателя и СЕО платформы LaunchHub Юрия Акимова, использование патентованных технологий, разработанных Игорем Шаламовым, в акселераторе не точечно, а как часть общей системы работы с аудиторией. В рамках международных Web3-проектов механики реферального роста и автоматизированного анализа использовались для масштабирования пользовательских сообществ и оптимизации затрат на привлечение. По оценкам Акимова, внедрение этих подходов позволило поддерживать рост крупных продуктовых экосистем и эффективно адаптировать механики под разные рынки — от корейского до японского.

Согласно данным экспертов, знакомых с внедрениями, в том числе специалистов, участвовавших в проектах LaunchHub, решения на основе алгоритмов Игоря Шаламова с 2021 года применялись более чем в 150 проектах на рынке онлайн-образования. Речь идет о крупных образовательных платформах, в которых системы рекомендаций и реферального роста стали частью масштабируемых моделей продвижения.

В том же 2021 году была зарегистрирована программа для ЭВМ "shalamov.io", куда эти принципы были включены в прикладном виде. Тогда же депонировали "Реферальную воронку" — раннюю архитектуру для работы с пользовательскими сетями. Эти документы по сути фиксируют эволюцию решений от экспериментальных моделей к системе, используемой в реальных продуктах.

Опыт разных внедрений показывает, что подходы оказываются рабочими в различных условиях: где-то они ускоряют обработку данных, где-то увеличивают долю органического трафика, а в проектах, завязанных на рекомендации, помогают точнее определять интересы аудитории. Все это подтверждает, что разработанные методы можно адаптировать под разные форматы цифровых сервисов.

Исследования и работа с человеко-ориентированными алгоритмами

Помимо практических задач, Игорь Шаламов уделяет внимание исследованиям, связанным с более мягким, человеко-ориентированным подходом в маркетинговых алгоритмах. Смысл этого направления не столько в автоматизации коммуникации, а сколько в попытке понять, какие мотивы стоят за действиями пользователей.

Эта работа затрагивает языковые модели, гибридные нейросетевые архитектуры и методы когнитивного анализа — все, что помогает системе учитывать контекст взаимодействия. Подобные подходы применяются при обработке новостных материалов, персонализации контента и прогнозировании реакции аудитории. Интерес к ним растет в рамках общей тенденции: объем информации увеличивается, и бизнесу требуется не просто сортировать данные, но и понимать их структуру.

Исследовательская деятельность Игоря Шаламова дополняет инженерные проекты. По сути, алгоритмы используются как инструмент, позволяющий систематизировать данные и выявлять устойчивые закономерности. Подход уже применяется в образовательных платформах и аналитических сервисах, в которых важно учитывать как цифры, так и поведенческие особенности аудитории.

Вероятно, в ближайшие годы именно точность работы с данными и способность алгоритмов учитывать человеческий фактор станут одним из ключевых конкурентных преимуществ цифровых компаний. В этом смысле человеко-ориентированные модели способны стать основой дальнейшего развития отрасли. Ведь подобные решения позволяют снизить нагрузку на команды, точнее выстраивать коммуникацию и постепенно приводят к более структурированной цифровой среде.