Когда в 2025 году я писала о H2H — Human to Human, — этот подход удобно было объяснять через очень простую ситуацию.
Вы приходите покупать ноутбук.
Один продавец быстро выясняет бюджет и начинает вести вас к модели подороже.
Другой сначала спрашивает, для чего вам вообще нужен компьютер.
Работа? Игры? Монтаж? Учеба? Поездки?
И только после этого предлагает решение.
Во втором случае человек чувствует разницу почти мгновенно.
Его не просто «обработали как лид». Его задачу попытались понять.
Такое объяснение H2H по-прежнему работает.
Но в 2026 году его уже недостаточно.
Потому что между брендом и человеком все чаще вообще нет живого продавца.
Есть приложение. Рекомендательный алгоритм. Чат-бот. Голосовой помощник. AI-ассистент.
А скоро часть выбора человек будет делегировать собственному AI-агенту.
Если человек непосредственно с человеком уже не разговаривает, исчезает ли H2H? Я думаю — наоборот.
H2H никогда не означал «человек должен говорить только с человеком»
Можно поставить за стойку очень приветливого сотрудника и построить совершенно нечеловекоцентричную систему.
Он будет улыбаться. Обращаться по имени. Предлагать кофе. Извиняться за ожидание.
Но если организация заставляет человека пять раз повторять одну и ту же проблему, не дает сотруднику полномочий ее решить и после жалобы ничего не меняет — человеческое лицо контакта мало что исправляет.
Возможна и обратная ситуация.
Человек открывает приложение. За минуту получает понятный ответ. Система помнит контекст. Не заставляет вводить уже известные данные. Не предлагает ненужное. Честно показывает ограничения.
Если возникает нестандартная проблема — быстро переводит к тому, кто способен принять решение.
Ни одного живого человека в большей части пути могло не быть.
А опыт получился значительно более человеческим.
Поэтому H2H для меня — не требование сохранить человека в каждом контакте.
H2H — это требование сохранить человека субъектом системы.
Не объектом воронки.
Не строкой CRM.
Не набором поведенческих признаков, из которых нужно извлечь максимальную конверсию.
А участником обмена, у которого есть своя задача, свое право на понятное решение и возможность повлиять на то, что происходит дальше.
Именно это различие становится особенно важным в эпоху автоматизации.
Персонализация еще не означает понимание человека
Маркетинговые системы знают о нас все больше.
Имя. Возраст. Историю покупок. Просмотренные страницы. Местоположение. Любимые категории. Время, когда мы обычно покупаем. Товары, которые мы почти выбрали.
AI способен собрать эти данные и за секунды сформировать предложение, которое выглядит почти индивидуальным.
Но между двумя понятиями есть опасная подмена.
Персонализировать человека — не значит понять его.
Можно идеально определить, что клиент интересовался ипотекой.
И месяцами показывать ему ипотечную рекламу уже после того, как банк отказал в кредите.
Можно знать, что человек покупал детские товары.
И продолжать использовать эту информацию в ситуации, когда сам контекст его жизни изменился.
Можно предсказать следующую покупку.
Но сделать это таким способом, что человек впервые задастся вопросом: «Откуда они вообще это знают?»
PwC в исследовании клиентского опыта 2025 года показывает, насколько быстро здесь возникает экономическое последствие. 52% потребителей сообщили, что переставали покупать у бренда после плохого опыта с продуктом или услугой; 29% — после плохого клиентского опыта. При неправильном обращении с персональными данными 93% говорят о потере доверия к бренду.
Одновременно 58% потребителей лишь частично комфортно или совсем некомфортно взаимодействовать с брендами через AI-инструменты.
То есть проблема не в том, что люди принципиально не хотят автоматизации.
Проблема начинается тогда, когда компания принимает техническую возможность знать больше за разрешение использовать знание как угодно.
Отсюда простой критерий.
Данные делают коммуникацию человекоцентричной только тогда, когда человек получает от их использования понятную ценность.
Иначе точность превращается всего лишь в более эффективное раздражение.
Между брендом и человеком появляется новый участник
Еще недавно путь выглядел достаточно понятно:
бренд создает предложение;
маркетинг доносит его;
человек смотрит, сравнивает и выбирает.
Даже когда внутри работали алгоритмы, конечный выбор все равно воспринимался как непосредственный контакт бренда и покупателя.
Теперь эта конструкция меняется.
Человек уже использует AI, чтобы подобрать варианты; сравнить характеристики; свести отзывы; найти ограничения; рассчитать цену владения; выбрать лучший маршрут покупки.
Следующий шаг — делегирование части решения.
Accenture в глобальном Consumer Pulse 2026 опросила 25 590 человек в 16 странах. 74% респондентов заявили, что готовы доверить персональному AI-агенту покупку сильнее, чем лучшему другу; 32% уже готовы делегировать ему сами решения о покупке.
Это не означает, что через год человек перестанет выбирать товары самостоятельно.
Но сдвиг уже понятен.
Между брендом и потребителем появляется посредник, который может не увидеть красивую рекламную кампанию; не испытать ностальгию от знакомого логотипа; не впечатлиться эмоциональным слоганом; зато очень быстро сравнить цену, условия, характеристики, отзывы, доступность и реальные ограничения предложения.
Для маркетинга это серьезный поворот.
Бренду становится все меньше достаточно быть убедительным. Он должен быть проверяемо полезным.
Реклама никуда не исчезает.
Эмоция тоже.
История бренда остается важной.
Но если между обещанием и реальным продуктом существует большой зазор, AI-посредник способен сделать этот разрыв видимым еще до первой покупки.
AI делает производство коммуникации дешевым. Доверие — нет
Еще одно изменение происходит внутри самой профессии.
AI уже трудно называть инновацией маркетинга.
Это рабочая инфраструктура.
По данным HubSpot State of Marketing 2026, 80% маркетологов используют AI для создания контента, около 75% — для производства медиа. В более детальной выборке 86,4% маркетинговых команд используют AI хотя бы в нескольких направлениях работы.
Текст. Изображение. Видео. Адаптация под каналы. Сегментация. Анализ. Варианты заголовков. Идеи. Первые версии стратегии.
Все это производится быстрее.
И в огромных объемах.
На первый взгляд компания получает коммуникационное преимущество.
На деле возникает новый дефицит.
Не контента.
Смысла, которому можно доверять.
Когда десять вариантов текста можно получить за минуту, умение написать одиннадцатый перестает быть редким профессиональным ресурсом.
Значительно дороже становятся другие способности: понять, что действительно произошло; увидеть конфликт интересов; отделить потребность человека от предположения маркетолога; проверить, соответствует ли обещание продукту; сказать руководителю, что красивую коммуникацию сейчас лучше вообще не запускать; вернуть плохую реакцию аудитории обратно в решение.
Отсюда парадокс.
Чем проще компании стало говорить, тем важнее становится способность вовремя промолчать — если сказать пока нечего или обещание нельзя выполнить.
AI снижает стоимость производства сообщения.
Он не снижает цену обманутого ожидания.
И не отменяет очень старую закономерность: доверие создается медленнее контента.
Человекоцентричность проверяется после контакта
Есть соблазн считать удачное взаимодействие конечной точкой H2H.
Клиент получил персональное предложение. Сервис был удобным. Бот ответил быстро. Продавец проявил эмпатию. Человек остался доволен.
Готово.
Но для организации здесь все только начинается.
Предположим, алгоритм регулярно предлагает людям неподходящий продукт.
Или клиентам приходится искать обходной путь к поддержке.
Или интерфейс удобен для большинства, но системно исключает конкретную группу пользователей.
Или реклама обещает сервис, который операционная система не способна обеспечить.
Человек сообщает об этом.
Что происходит дальше?
Сигнал остается в отзыве?
Попадает в отчет по тональности?
Закрывается ответом службы поддержки?
Или доходит до человека, который способен изменить продукт, регламент или решение?
Именно здесь проходит граница между сервисом, который выглядит человекоцентричным, и организацией, которая действительно способна работать от человека.
Я бы описала этот цикл очень просто:
ПОТРЕБНОСТЬ → ЦЕННОСТЬ → ОПЫТ → СИГНАЛ → КОРРЕКЦИЯ
Сначала организация понимает, какую человеческую задачу решает.
Потом создает ценность.
Человек получает реальный опыт.
Этот опыт дает организации сигнал.
А сигнал способен изменить следующее решение.
Если последний переход отсутствует, система замкнута сама на себя.
Она изучает человека только для того, чтобы лучше воздействовать на него.
Человекоцентричность начинается там, где организация допускает обратное влияние — человека на саму организацию.
H2H становится важнее именно тогда, когда контакт перестает быть H2H буквально
Еще недавно отношения бренда удобно было рисовать одной линией.
H2H в новой среде
Канал меняется. Человеческая задача остается.
Старая картина
Бренд
Человек
Главная задача — убедить человека.
Новая реальность
Бренд
Алгоритм / интерфейс
Человек
Часть поиска, оценки и контакта проходит через цифрового посредника.
Потребность
Ценность
Опыт
Сигнал
Коррекция
Первый маршрут показывает, через кого проходит контакт.
Второй — ради чего существует система.
Именно поэтому я не считаю, что AI делает H2H устаревшим термином.
Он заставляет точнее понять его смысл.
H2H перестает быть описанием канала и становится принципом проектирования отношений.
Компания может автоматизировать 90% взаимодействий и при этом относиться к человеку как к субъекту.
А может обеспечить персонального менеджера каждому клиенту — и построить всю систему исключительно вокруг собственной конверсии.
Технология сама по себе не отвечает на вопрос, какая из этих компаний человекоцентрична.
Отвечает устройство системы.
Итог
В 2025 году я могла бы завершить такую статью вопросом: «Как сделать бренд более человечным?»
В 2026 году он кажется мне недостаточным.
Сегодня правильнее спросить:
«Как построить автоматизированную систему так, чтобы человек не исчез из нее как субъект?»
Три проверки руководителю
Какую человеческую задачу решает наша автоматизация?
Не какую операцию она удешевляет нам.
Не сколько сотрудников позволяет заменить.
Не насколько увеличивает объем контента.
Что становится лучше для самого человека?
Что происходит, когда алгоритм ошибается?
Есть ли понятный путь к человеку, полномочию и решению?
Или клиент навсегда остается внутри хорошо автоматизированной ошибки?
Доходит ли плохой опыт до того, кто способен изменить продукт или процесс?
Если нет — у компании может быть персонализация. AI. Customer Journey. NPS. Омниканальность. И прекрасный интерфейс.
Но это еще не человекоцентричная система.
Технология может убрать человека из части контактов. Она не должна убрать его интерес из системы принятия решений.
В этом и есть для меня современный смысл H2H.