Главная

Next Best Action: что это и как работает NBA

Дата: 2026-08-19 | Время чтения: 6 минут (1198 слов)
Next Best Action (NBA), или следующее лучшее действие, — подход, при котором система автоматически выбирает наиболее уместное действие для конкретного клиента в определённой точке взаимодействия. Выбор строится на данных о клиенте, текущем контексте, бизнес-правилах и, при необходимости, аналитических моделях. Следующим действием может быть предложение товара, сообщение, звонок менеджера, переход в другой канал, сервисное действие или отказ от контакта, если сейчас он неуместен.
В статье научного журнала PLOS ONE Next Best Action рассматривается как персонализированный выбор следующего действия в динамическом контексте с учётом состояния клиента, его предыдущего поведения и реакции на прошлые действия компании.

Как работает Next Best Action

Упрощённо процесс выглядит так:

  1. Система получает данные о клиенте. Это могут быть сведения из профиля, история покупок и коммуникаций, действия на сайте или в приложении, статус заказа и другие сигналы.

  2. Формируется набор возможных действий. Например, отправить предложение, напомнить о незавершённой покупке, показать рекомендацию или передать клиента менеджеру.

  3. Отсекаются неподходящие варианты. Бизнес-правила могут учитывать доступность продукта, согласия клиента, ограничения по частоте коммуникаций, каналам и другие условия. Например, в Altcraft количество сообщений одному клиенту можно ограничивать с помощью политик отправки.

  4. Оставшиеся действия оцениваются и ранжируются. Для этого используют заранее заданные правила, прогнозные модели или их сочетание. При выборе учитывают цели бизнеса и ожидаемую реакцию клиента.

  5. Выбранное действие выполняется. Решение передаётся в маркетинговый сценарий, сайт, приложение, CRM, контакт-центр или другую систему.

  6. Результат становится новым сигналом. Реакция клиента учитывается при последующих решениях.
В NBA часто используют машинное обучение, но само понятие шире конкретного алгоритма. Решение может учитывать и прогнозные модели, и обычные бизнес-правила — например, запрет на повторное предложение уже купленного продукта.
Перед настройкой NBA также определяют бизнес-цель, на которую должен работать выбор. Одно и то же действие может быть выгодно с точки зрения краткосрочной конверсии, но нежелательно, если компания стремится снизить отток или количество маркетинговых касаний.

Примеры Next Best Action

  • Банк. Клиент изучает условия ипотеки. Следующим действием может стать предложение записаться на консультацию или рассчитать персональные условия. Выбор зависит от известных данных и стадии принятия решения.

Персональное предложение может стать следующим действием в зависимости от данных и контекста клиента. Источник: Альфа-Инвестиции

  • Интернет-магазин. Покупатель положил товар в корзину и не завершил заказ. В зависимости от истории покупок, реакции на прошлые предложения и текущей частоты коммуникаций следующим действием может стать обычное напоминание, предложение бесплатной доставки или отказ от дополнительной коммуникации.

В Altcraft дальнейшую коммуникацию после брошенной корзины можно построить с учётом поведения и данных клиента

NBA применяется не только для продаж. Следующее действие может быть связано с удержанием, обслуживанием, снижением риска оттока или сокращением лишних коммуникаций.

Чем NBA отличается от персонализации и рекомендаций

Эти подходы связаны, но не равнозначны.

ПодходЧто выбирается
ПерсонализацияКак адаптировать содержание коммуникации под конкретного клиента
Рекомендательная системаКакой товар, контент или предложение показать
Next Best ActionКакое действие вообще следует выполнить следующим
Customer Journey OrchestrationКак координировать последовательность действий на клиентском пути

Например, рекомендательная модель может определить наиболее подходящий товар. NBA решает более широкий вопрос: стоит ли сейчас показать этот товар, отправить сервисное сообщение или предложить другой шаг.

В оркестрации клиентского пути NBA может использоваться как механизм принятия решения в отдельных точках: клиент достигает определённого этапа, система оценивает контекст и выбирает дальнейшее действие.

Персональные товарные рекомендации для использования в NBA можно сформировать в сервисе MoodRec. Он сочетает ML-модели и управляемую бизнес-логику: анализирует поведение пользователя и формирует индивидуальные продуктовые подборки с учётом стратегии, которую задаёт маркетолог.

Как оценивать эффективность NBA

Главный вопрос — даёт ли выбранная стратегия лучший результат по сравнению с альтернативой. Для оценки используют контрольную группу или сравнивают NBA с предыдущим правилом выбора действий. В зависимости от задачи отслеживают:

Если в NBA используется ML-модель, отдельно оценивают качество её прогнозов. Но основной результат определяют по бизнес-метрикам, ради которых выбирается следующее действие.

В Altcraft результат стратегии можно сравнивать с контрольной группой, которая не получает тестируемые коммуникации.

Как использовать Next Best Action с Altcraft

В Altcraft NBA-логику можно строить на правилах сценария или подключать внешнюю систему принятия решений.

В CDP хранятся данные профиля и история взаимодействий. На их основе создают сегменты и условия для дальнейшей коммуникации.
Для решений по заранее заданным правилам используют сценарии. Элемент «Условие» проверяет данные и действия клиента и направляет его в нужную ветку. Например, одному клиенту отправляется сервисное сообщение, другому — персональное предложение, а для третьего коммуникация завершается.

Если решение рассчитывает внешняя модель или отдельная система принятия решений, к ней можно обратиться из сценария через API. Altcraft получает результат и использует его на следующих шагах.

Условия и ветвление сценария используются для выбора дальнейшего действия в Altcraft Platform

Так Altcraft может выступать одновременно источником клиентских данных и системой исполнения: правила сценария или внешняя модель определяют следующий шаг, а платформа выполняет нужное действие.

Узнайте, как работать с профилями, сегментами и сценариями, на бесплатном курсе Altcraft.

Заключение

Next Best Action — подход к выбору следующего действия для конкретного клиента с учётом данных, контекста и целей бизнеса. Результат оценивают не по сложности алгоритма, а по тому, как выбранные действия влияют на бизнес-показатели и клиентский опыт.

Читайте по теме

subscription, banner, email

Покажем платформу
и найдём решение под задачи вашего бизнеса