Использование искусственного интеллекта в маркетинге — больше необходимость, чем тренд. Если в компании не применяются ИИ-инструменты, она отстает от конкурентов по скорости обработки информации и эффективности продвижения продуктов. Но обилие различных сервисов может вызвать вопросы — какие из них реально необходимы и как использовать их в совокупности, чтобы извлечь максимальную пользу. Кирилл Барышков, Global Business Partner в L’Oreal, эксперт в области маркетинга, специализирующийся на внедрении AI-решений, рассказал Sostav о том, как собрать работающую экосистему AI-инструментов, которые будут дополнять друг друга.
Как перейти от разрозненных инструментов к AI-стеку
Инструменты на основе AI способны значительно облегчить и ускорить работу маркетолога, взяв на себя рутинные задачи. Они могут выполнять роль виртуальных ассистентов, освободив специалисту время на более сложные задачи и составление стратегии.
Разберем, для каких процессов маркетолог может использовать искусственный интеллект:
- Генерация контента (тексты, картинки, видео). ИИ-инструменты могут создавать посты для соцсетей, текстовые описания, контент для сайта и даже экспертные статьи — надо только обучить их нужной стилистике и создать подробные промты.
- Помощь с проработкой стратегии. Нейросети проанализируют популярные в вашей сфере темы, создадут подборку ключевых слов и помогут составить контент-план.
- Коммуникация с пользователями. ИИ-инструменты отправят потенциальному клиенту письмо или сообщение в чат-боте на основе его поведения на сайте, побудив к покупкам.
- Аналитика. С помощью нейросетей можно быстро анализировать переписку с клиентами, пользовательское поведение, данные рекламных кампаний и другую информацию, чтобы принимать взвешенные решения.
- Прогнозирование. AI поможет определить, как будут вести себя покупатели через неделю, месяц, полгода — на основе внешних источников и внутренних данных.
- Управление постингом и рекламой. ИИ-инструменты помогут автоматически настроить, запланировать и запустить посты в нужных соцсетях или таргетированную рекламу. При необходимости они скорректируют вводные, чтобы получить наибольший эффект.
Но чтобы все работало максимально эффективно, нужно сформировать AI-стек — совокупность интегрированных друг с другом AI-инструментов, которые действуют по единой логике и в соответствии с заданной стратегией. Для этого необходимо определиться, для каких задач использовать нейросети, и как связать их между собой.
Ключевые принципы построения AI-экосистемы
Чтобы система работала правильно, нужно в первую очередь обеспечить качество и целостность данных о клиентах — от первого касания до продаж. Для этого необходимо привести в порядок все системы, где содержится информация о клиентах — например, CRM. Нужно избавиться от неактуальных и ошибочных данных, дублей, противоречивой информации. ИИ-инструменты не умеют «думать» самостоятельно, они компилируют информацию из имеющихся источников, поэтому от качества данных напрямую зависит их обучение.
После этого нужно расписать сценарии и процессы, в которых вы собираетесь использовать ИИ-инструменты, и подобрать подходящие решения.
Разберем несколько популярных на рынке инструментов и маркетинговые задачи, которые они закрывают.
Каждый маркетолог подбирает инструменты, исходя из своих задач и особенностей компании. В своей работе я использую:
- Jadve AI — для генерации SEO-контента, постов, email-рассылок.
- MarketMuse — для исследования тем, генерации и оптимизации объемного контента.
- GetResponse AI — для автоматизации email-маркетинга.
- AdCreative.ai — для создания и оптимизации рекламных объявлений.
- Breeze AI Suite — для комплексного управления маркетинговыми задачами.
- Hootsuite — для автоматизации SMM.
Определив инструменты, можно приступать к написанию сценариев по имеющимся процессам. Например, таким может быть сценарий для увеличения допродаж:
- CDP выделяет клиентов, которые совершали покупки от 60 до 90 дней назад.
- BI-система анализирует их средний чек и предыдущие кампании по допродажам, чтобы спрогнозировать результаты.
- LLM генерирует персонализированные текстовые сообщения для клиентов на основе их интересов и поведения.
- Чат-бот доставляет сообщение клиенту, отвечает на его вопросы и при запросе на покупку оформляет заказ.
- Обновленные данные о каждом клиенте возвращаются в CDP.
- BI-система анализирует результаты акции и сравнивает их с прогнозом.
Такие сценарии нужно прописать под каждый процесс. Здесь тоже могут пригодиться AI-инструменты — например, в LLM можно загрузить ваши маркетинговые процессы и выбранные сервисы, и на выходе вы получите список сценариев.
Как интегрировать инструменты между собой
Чтобы собрать из разрозненных инструментов экосистему, нужно объединить их между собой и интегрировать с платформами компании — CRM, Data Lake, DMP и так далее.
Для этого можно использовать:
- API — это самый распространенный способ интеграции;
- брокер — например, Apache Kafka или RabbitMQ;
- шину ESB.
Интеграция через API — это подключение системы напрямую к другой системе. Такое соединение настраивается просто и работает быстро. Но отказоустойчивость у него слабая — если одна из систем выйдет из строя, то связь потеряется.
При использовании шины или брокера в «общении» двух систем появляется дополнительный элемент, и это дополнительно нагружает инфраструктуру. Но если вдруг система-получатель данных в моменте будет не доступна, то после восстановления связи брокер или шина передадут ей информацию. То есть, никакие данные не потеряются. Также через «посредника» можно будет отследить, у каких инструментов случаются проблемы с получением информации.
Чтобы настроить оркестрацию между разными AI-модулями, советую использовать low-code и no-code решения — с их помощью можно быстро выполнить нужные работы, даже не зная принципов написания кода. Вот примеры таких инструментов: ZennoPoster, n8n, Airflow, Zapier. Они помогут соединить AI-модули в единую согласованную систему, которая будет подчиняться заданной логике.
Как оценить эффективность AI-экосистемы
Работу инструментов нужно регулярно оценивать и корректировать, если что-то идет не по плану. Для этого я рекомендую использовать эти метрики:
- Конверсия (Conversion Rate) — грамотно настроенная AI-персонализация работает на каждом этапе воронки продаж и повышает конверсию.
- Средний чек (AOV) — AI-рекомендации и апселлы должны увеличивать средний размер покупки.
- LTV (Lifetime Value) — персонализированные коммуникации и предложения обычно повышают лояльность и ценность клиента для компании.
- ROMI/ ROAS / ROI Return — правильно работающие AI-инструменты позволяют точнее распределять бюджет и повышать отдачу от вложений.
- Снижение затрат времени и ресурсов — автоматизация рутинных задач позволяет маркетологам сосредоточиться на стратегических инициативах.
AI-экосистема — это мощный инструмент, который позволяет в несколько раз ускорить принятие маркетинговых решений и сделать их более эффективными. И работать такая система будет только, если грамотно настроить все интеграции и следить за их работой.