Где AI действительно полезен маркетингу, а где только добавляет ещё один инструмент

Меня регулярно спрашивают, внедряем ли мы AI. Отвечаю честно: в своей работе - да, каждый день, и без него часть задач мы бы просто не тянули. Продаём ли мы его как отдельный продукт - нет. Разница между этими двумя ответами и есть тема материала.

Двадцать лет я считал рекламу со стороны бизнеса, а не со стороны агентства. Это накладывает привычку: любую новую штуку я сначала мысленно ставлю в строку расходов и спрашиваю, какую строку она уменьшит. С автоматизацией этот вопрос работает так же хорошо, как с медийной рекламой пятнадцать лет назад.

Три вопроса, которые я задаю до автоматизации

Не про модели, не про интеграции, не про безопасность - до всего этого. Если на любой из трёх нет ответа, разговор об инструментах преждевременный.

1. 01

   Что именно сейчас делается руками и как часто

   Не «мы много времени тратим на аналитику», а «человек каждый понедельник два часа сводит три выгрузки в одну таблицу». Если задачу нельзя описать такой фразой, её нельзя автоматизировать - её сначала нужно увидеть.

2. 02

   Как я пойму, что результат правильный

   У любой автоматизации должен быть способ проверки: сравнение с источником, выборочный просмотр человеком, контрольная цифра. Если проверить нельзя, то через месяц вы не будете знать, работает система или тихо портит данные.

3. 03

   Что сломается, если это выключить

   Вопрос звучит странно, но он самый практичный. Если ответ «ничего», значит, задача была не нужна. Если ответ «встанет весь процесс», значит, нужен план возврата к ручному режиму, иначе вы попали в зависимость от инструмента.

Где я вижу настоящую пользу

Общий признак у всех этих задач один: работа однообразная, данные для неё уже существуют, а результат можно проверить человеком или цифрой. Всё, что я перечисляю ниже, мы делаем внутри своих проектов, а не описываем как возможность.

Разбор больших выгрузок

Поисковые запросы, площадки, звонки, прайсы, остатки. Человек, который четвёртый час подряд просматривает список из десяти тысяч строк, начинает пропускать - это свойство человека, а не признак его квалификации. Здесь машина выигрывает не в скорости, а в равномерности внимания.

Первичная разметка обращений

Целевое, нецелевое, спам, не дозвонились. Первый проход делает автоматика, человек проверяет выборочно и правит правила. Разметка, которую раньше не делали вообще, потому что «руки не доходят», начинает существовать - и вместе с ней появляется возможность считать цену целевого обращения.

Черновики текстов

Заголовки, варианты объявлений, описания. Модель хорошо делает двадцатый вариант, когда у человека кончились идеи после пятого. Но в кабинет ничего не уходит само: отбирает и правит специалист, и он же отвечает за то, что там написано.

Сборка отчёта из нескольких источников

Скучнейшая работа, которая делается каждый месяц и каждый месяц немного по-разному. Автоматизация здесь ценна побочным эффектом: правила сведения приходится записать, и после этого цифры в отчёте начинают совпадать с источником.

Сигналы об отклонениях

Скачок расхода, обвал обращений, остановленная кампания, переставшая срабатывать цель. Такие вещи надо находить в тот же день, а не на еженедельном разборе. Это, пожалуй, самая недооценённая область: она не экономит время, она предотвращает потери.

Где я пользы не вижу

Список короче, но каждый пункт в нём я встречал в живой практике, и каждый заканчивался одинаково.

Решения о бюджете и ставках без человека

Мы такого не строим и не будем. Дело не в недоверии к технологии, а в ответственности: если бюджет ушёл не туда, отвечать должен человек, которого клиент знает по имени. Автоматика может подготовить рекомендацию, нажимает кнопку человек.

Разговор с вашим клиентом без присмотра

Автоответчик, который сам ведёт переписку с покупателем, - это не экономия, это репутационный риск, помноженный на объём. Первичная сортировка и подсказка ответа - да. Полностью автономный диалог в продаже - нет.

Стратегия

Решение о том, на каком рынке работать и что предлагать, требует контекста, которого нет ни в каких данных: разговоров с клиентами, отраслевого чутья, понимания, что в вашей нише обещать нельзя. Красивый текст на эту тему написать можно за минуту, а стоит он ноль.

«AI-отчёт» вместо процесса

Самая частая покупка последних лет. Появляется красивая панель, где цифры собираются автоматически, а решения по ним по-прежнему не принимает никто. Прибор поставили, к нему никто не подходит. Проблема была не в отсутствии панели.

Почему инструменты множатся быстрее пользы

Есть механика, о которой редко говорят вслух. Каждый новый инструмент - это ещё одно место, где данные могут разойтись. Два источника - одно расхождение. Пять источников - десять пар, которые надо сверять.

В маркетинге это заметно особенно ясно. У компании появляется система для рассылок со своей статистикой, конструктор форм со своей, сервис отчётов со своей. Каждый по отдельности полезен. Вместе они дают три разных ответа на вопрос «сколько было заявок в июне», и целый человек начинает тратить время на объяснение, почему цифры не сходятся.

Поэтому первый мой вопрос при разговоре об автоматизации - не «какой инструмент взять», а «какой убрать». Иногда правильный ответ на задачу об ускорении процесса - не добавить систему, а выкинуть две.

Правила, по которым мы за это беремся

Они появились не из методички. Почти каждая наша неудачная автоматизация ломалась об одно из них, и каждое правило написано по конкретному случаю.

1. 01Человек в цепи. Решения о бюджете, ставках и о том, что уйдёт вашему клиенту, принимает человек. Машине отдаётся подготовка, а не ответственность.
2. 02Проверяемый критерий. У каждой автоматизации есть измеримый ответ на вопрос, сколько ручного времени она снимает. Без критерия не беремся, даже если задача интересная.
3. 03Обратимость. Любой шаг можно выключить и вернуться к ручному режиму без потери данных. Процесс не должен становиться заложником инструмента.
4. 04Сначала процесс, потом инструмент. Если процесса нет, сначала выстраиваем его. И довольно часто на этом задача заканчивается, потому что автоматизировать становится нечего.
5. 05Без магии в отчёте. Если задача решается настройкой, регламентом или обычной таблицей, я так и скажу и не буду продавать автоматизацию.

Что я думаю про всё это в целом

Я не считаю AI ни революцией, ни пузырём. Для меня это очень хороший подмастерье: быстрый, выносливый, не устающий на четвёртом часу однообразной работы и совершенно не понимающий, зачем он это делает. Такому подмастерью нельзя отдать решение, но можно отдать половину рутины - и это уже много.

Практический вывод для маркетинга простой. Ищите в своей работе места, где человек делает одно и то же и где результат можно проверить. Там польза будет сразу и её будет видно. Всё остальное - разговоры об инструментах, которые красиво выглядят на презентации и никогда не доживают до второго квартала.