Искусственный интеллект для маркетолога

Почему вам необходимо автоматизировать рабочие процессы на основе ИИ?

Уже сейчас искусственный интеллект становится неотъемлемой частью рабочего пространства, и в ближайшие пару лет эта тенденция станет еще заметнее. Это будет во многом связано с тем, как инструменты на базе ИИ помогут нам автоматизировать нашу повседневную работу.

Давайте рассмотрим идею автоматизации рабочих процессов с помощью ИИ и то, как маркетологи могут сэкономить своё время и жизнь за счёт повторения действий. А если хочется глубже разобраться в возможностях современных подходов и найти для себя новые опоры в работе — загляните на нашу страницу и изучите гайды. Там собраны материалы, которые помогут по-новому взглянуть на привычные процессы и вдохновят на эксперименты.

*Информация из статьи будет также применима не только для маркетологов или руководителей, но и для новичков, кто только начинает своё дело и пока что делает большую часть работы самостоятельно.

Что такое автоматизация рабочего процесса на основе искусственного интеллекта?

Автоматизация рабочих процессов на базе ИИ — это внедрение инструментов и ресурсов искусственного интеллекта для упрощения и повышения эффективности повседневной работы. Это становится возможным потому, что ИИ способен брать на себя рутинные, повторяющиеся задачи, принимать обоснованные решения и давать вашей команде пространство для фокусировки на задачах с высокой стратегической ценностью. В итоге, вы получаете более продуктивные процессы и освобождаете ресурсы на развитие.

Однако, чтобы автоматизация действительно работала, важно понимать, какие именно типы ИИ могут встроиться в ваш рабочий конвейер. Потому что не весь ИИ одинаков — и от выбора подходящего инструмента зависит, принесёт ли он пользу или просто добавит шума.

Сейчас основное внимание в онлайн-обсуждениях уделяется генеративному ИИ — таким инструментам, как ChatGPT или Claude. Это объяснимо, потому что они понятны, зрелищны и дают быстрый эффект: тексты, изображения, идеи. Однако, на горизонте появляется новая сила — агентный ИИ.

Агентный ИИ не столько создаёт контент, сколько выполняет задачи. Он действует автономно в рамках заданных целей и логики. Не удивляйтесь, если уже скоро его обсуждение выйдет за пределы технических команд и станет частью разговоров в советах директоров. В итоге, мы придём к более глубокому и распределённому использованию ИИ в организациях.

Когда вы будете изучать автоматизацию рабочих процессов, вы обязательно встретите оба типа — генеративный и агентный ИИ. У каждого из них своя сфера применения. Они не конкуренты, а скорее партнёры: в связке они могут сделать ваш процесс мощным и гибким. Просто заранее учтите: у каждого подтипа ИИ — свой подход, свои ограничения и свои сильные стороны. И это важно при планировании, потому что правильная комбинация — ключ к реальной трансформации.

Зачем использовать автоматизацию рабочих процессов c помощью ИИ?

ИИ готов помочь маркетологам автоматизировать значительную часть своих рабочих процессов, но как показывают многочисленные исследования — далеко не все специалисты широко интегрировали ИИ в свои рабочие процессы. Есть возможности для роста.

Итак, почему я считаю, что вам следует присоединиться к числу лучших маркетологов, использующих ИИ?

Сэкономленное время

Недавние исследования показали, что маркетологи, использующие искусственный интеллект, экономят в среднем 12,5 часов в неделю. Это почти 26 рабочих дней в году. Что ваша команда могла бы сделать с дополнительным месяцем?

Преимущества экономии времени зависят от того, где вы внедряете искусственный интеллект в свои процессы. Например, использование ИИ для автоматизации частей производства контента может сэкономить вам время на составление черновиков и редактирование — часто самые трудоемкие части процесса.

Позже я расскажу о постановке целей и задач автоматизации рабочего процесса с использованием ИИ, но знайте, что важно определить трудоёмкие задачи, прежде чем существенно интегрировать искусственный интеллект в свой процесс.

Эффективные решения на основе данных

Данные топят маркетологов. Мы получаем их из разных каналов, в разных форматах, в огромных объёмах — потому быстро становится сложно понять, что действительно важно. Какие данные важны именно для вашей команды среди этого океана информации? И как вы можете использовать их для планирования следующих шагов?

Ключ к эффективному маркетингу — определить, какие данные действительно соответствуют вашим задачам, и понять, как извлечь из них максимум пользы. Потому что без этого ваша стратегия теряет фокус. Искусственный интеллект особенно хорошо приспособлен для приёма информации из множества источников в рамках рабочего процесса вашей организации, анализа на предмет закономерностей и предоставления конкретных, применимых идей. В итоге, вы получаете чёткое понимание, куда двигаться.

Однако просто собрать данные недостаточно. Важно ещё и структурировать их, чтобы система могла работать корректно. В итоге, вы не только экономите время, но и повышаете точность прогнозов.

Таргетинг и персонализация клиентского опыта — перспективные области для масштабных изменений с использованием ИИ. Потому их всё чаще включают в приоритетные направления развития маркетинга.

Представьте себе ИИ, который автоматически занимается сбором, обработкой и генерацией пользовательских данных. Вы получаете чёткий список «вот что делать дальше» и можете выстраивать кампании в соответствии с ним. Однако, чтобы это стало возможным, вы должны заранее позаботиться о качестве и целенаправленности данных — потому что именно от этого зависит эффективность результата.

Масштабируемость

Требования к времени и энергии маркетологов стремительно растут — потому мы всё чаще оказываемся на грани выгорания. Я знаю, что чувствую это, и уверен, вы тоже. Потому что почти в каждой команде от маркетолога ждут универсальности: будь аналитиком, креатором, стратегом — и всё это одновременно. Недавние опросы показывают, что более 60% специалистов чувствуют себя подавленными из-за объёма и темпа работы. В итоге, мы имеем стресс, усталость и ощущение, что ничего не успеваем.

Маркетологам всегда нужна дополнительная пара рук — и теперь к ним присоединились руки искусственного интеллекта. Однако это не значит, что ИИ полностью заменит человеческий креатив и эмпатию. Речь о другом: о партнёрстве.

ИИ можно использовать для автоматизации повторяющихся или предсказуемых задач — например, сбора и анализа данных или составления постов для соцсетей. Это важно, потому что такие задачи съедают массу времени, но не требуют уникального подхода. В итоге, освобождаются часы и дни на стратегию, идеи, творчество — то, где нужен человек.

Кроме того, ИИ способен использовать проанализированные данные для автоматической персонализации исходящих сообщений, помогая вам эффективнее охватывать аудиторию без утомительных ручных усилий. Однако, чтобы всё это работало, важно внедрять ИИ осознанно — и я расскажу об этом подробнее позже.

ИИ не заменяет маркетолога, но делает его сильнее. Он помогает нам делать больше, потому что снижает нагрузку на рутину. В итоге, даже при стагнирующем бюджете можно двигаться вперёд.

Что вам нужно для запуска автоматизации рабочих процессов с использованием ИИ

Итак, с чего начать? Я рекомендую вам обдумать следующие моменты, когда вы планируете автоматизацию рабочего процесса ИИ.

• Потребности команды и болевые точки
Что на самом деле тормозит вашу команду? Какие задачи их расстраивают или отнимают время у более важной, стратегической работы, которую вам нужно сделать?

Ответы на эти вопросы требуют количественных и качественных данных. Сядьте и спросите свою команду (или себя), что они чувствуют, съедая в свое время. Их ответы не будут точно такими же, но вы, вероятно, увидите, как возникают закономерности. Из этих закономерностей вы можете определить этапы рабочего процесса, готовые к автоматизации.

Например, когда мы впервые исследовали интеграцию ИИ, я сидел со своей командой по контенту, чтобы послушать об их трудностях. У каждого были свои интересы, желания и потребности в ИИ, но такие вещи, как перепрофилирование нашей длинной работы для распространения в социальных сетях, казались трудоемкими и разочаровывающими. Затем мы могли сформировать гипотезу, что интеграция ИИ может помочь нам автоматизировать этот процесс.

Ваша техническая инфраструктура

Прежде чем вкладывать деньги в новые инструменты ИИ, поймите, какие системы вы используете сейчас. Вам нужно знать, как ваш текущий выбор цифровых систем и инструментов может поддерживать интеграцию ИИ.

Допустим, я маркетолог и имею дело с большим количеством неструктурированных данных в течение рабочего дня (как и многие маркетологи).

Электронные письма, телефонные звонки, встречи, комментарии в социальных сетях, случайный PowerPoint, который коллега прислал мне месяц назад — это вся информация, которая мне нужна для работы, но она разбросана по нескольким платформам.

Чтобы извлечь пользу из автоматизированных рабочих процессов, я должен понять, какие из этих инструментов больше всего влияют на мои проблемы.

В зависимости от потребностей вашей команды изучите имеющиеся у вас инструменты, такие как:

1. Платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) (например, Битрикс24 или 1С)
2. Системы управления контентом (CMS), такие как WordPress 
3. Рекламные и аналитические платформы, такие как Яндекс.Метрика

Бюджет

Многие инструменты ИИ имеют разумную цену, чтобы удовлетворить потребности малого или среднего бизнеса. Небольшие маркетинговые команды могут обойтись несколькими недорогими инструментами ИИ, не опустошая бюджет.

Успешная автоматизация рабочего процесса ИИ должна в конечном итоге масштабироваться — внутри и за пределами вашей команды. Возможно, вам сейчас не нужен значительный бюджет, но успешная интеграция, скорее всего, обойдется вам гораздо дороже в будущем. Это не плохо — это значит, что вы нашли что-то полезное.

Совет профессионала: 

позже я расскажу о пилотном тестировании, но начните с малого и с низкими затратами, уделяя больше внимания измерению окупаемости инвестиций и улучшению болевых точек вашей команды. Успешные пилоты и данные помогут вам подготовиться к отстаиванию более крупных бюджетных потребностей.

Внутренняя архитектура знаний

Выбор между моделями ИИ может сэкономить вам 10% времени, но хорошо структурированная система управления знаниями может увеличить ваши результаты в 10 раз. Реальное конкурентное преимущество заключается не в том, какой ИИ вы используете, а в том, как вы организуете и используете уникальный интеллектуальный капитал вашей компании.

Совет профессионала:
Планируя решение задач вашей команды, проанализируйте, как вы храните информацию. Где находятся ваши полезные данные и могут ли ваши инструменты ИИ получить к ним доступ и использовать их, чтобы помочь вашей команде?

Стратегия управления данными

Наряду с тем, как вы структурируете свою информацию, вам также необходим чёткий план управления конкретными единицами данных, которые вы планируете использовать при интеграции искусственного интеллекта. Это важно потому, что именно данные становятся основой всей системы. Однако наличие информации само по себе не даёт гарантии успеха — важно уметь ею управлять.

Основа эффективной автоматизации ИИ — это не просто языковая модель, а ваша стратегия управления данными. Потому что без системного подхода даже самая мощная технология не принесёт результатов. В итоге, вся работа может оказаться впустую.

Маркетинговые команды должны думать о своих внутренних данных как о кубиках Lego: дискретные, хорошо организованные базы высококачественной информации, которые можно использовать для обучения узконаправленных моделей ИИ. Без этой базы вы строите на голом песке. Однако, чтобы собрать действительно надёжную конструкцию, нужно не только качество, но и порядок в данных.

Вы, возможно, уже сталкивались с идеей гигиены данных. По сути, это очистка вашей информационной системы от мусорных данных и обеспечение ИИ полезными, структурированными сведениями. Это необходимо потому, что только на чистой основе возможно обучение ИИ, способного принимать разумные решения. В итоге, именно качество и структура данных определяют эффективность ваших будущих решений.

Советы профессионалов:
Проведите аудит данных, чтобы удалить старые, неактуальные данные, прежде чем включать ИИ в свой процесс.

Разработайте стандартные операционные процедуры и процедуры, чтобы люди знали, для чего использовать ИИ — и какие данные ему не предоставлять. Как и более трех четвертей сотрудников, маркетологи все ещё немного запутались в использовании ИИ на работе.

Создайте структуру, объяснение и процесс утверждения, чтобы оказать вашим сотрудникам большую поддержку в принятии решений.

Речь идёт не о количестве, а о качестве; использовании ИИ нужно только в качестве инструмента при сохранении человеческого контроля за стратегическим направлением.

Совет профессионала:
Проведите инвентаризацию того, как ваша команда использует своё время, и найдите самые большие несоответствия между усилиями и вознаграждением. Возможно, есть большая ценность в написании длинного контента самостоятельно, но преобразование его в фрагменты для пяти платформ социальных сетей затягивает ваших людей. Искусственный интеллект должен помогать вашим людям, а не заменять их.

Как внедрить автоматизацию рабочего процесса на основе ИИ для вашей команды

Установите цели и задачи автоматизации рабочего процесса ИИ

Используйте потребности и болевые точки вашей команды, чтобы понять, что вы хотите автоматизировать и как вы это сделаете. Сформулируйте свои цели, как любые другие бизнес-цели (например, через популярный формат SMART), и будьте более конкретными, отвечая на такие вопросы, как:

• Какие задачи слишком повторяются и потребляют слишком много ресурсов?
• Где мы застреваем в исполнении?
• Каким решениям может помочь искусственный интеллект?
  
  Также установите конкретные критерии успеха, включая стандарты измерения.
• Вы пытаетесь сэкономить часы, потраченные на эти задачи?
• Сколько раз вы касаетесь этой задачи вручную?
• Какие более крупные бизнес-цели или приоритеты может поддерживать этот процесс?

Установите контрольные данные на основе того, где вы находитесь сейчас — это сотворит чудеса для вашего будущего.

На этом этапе у вас может не быть всех деталей, но чем больше деталей, тем лучше результаты. Отсюда вы можете определить повторяющиеся процессы, готовые к интеграции ИИ.

 

Обучите свою команду

Инструмент хорош ровно настолько, насколько хорош человек, который им владеет. И примерно две трети маркетологов говорят, что отсутствие образования и обучения является самым большим препятствием для внедрения искусственного интеллекта.

В идеале ваши инструменты ИИ включают учебные материалы, пошаговые руководства по продуктам и демонстрационные видеоролики. Поделитесь ими со своей командой и пройдитесь по самым важным частям вместе.

Также хорошо включать небольшие обучающие моменты во время регулярных совещаний команды. Часть интеграции ИИ заключается в том, чтобы заставить его чувствовать себя правильным, как будто этот инструмент был нужен все это время. Запутанный или неуместный ресурс ИИ нарушит это чувство равновесия.

Совет профессионала:
Регулярно просите членов команды оставлять отзывы и внимательно слушайте их ответы. Хотя люди обычно готовы попробовать, постоянное разочарование в инструментах ИИ не позволит вам получить необходимое внедрение для масштабирования автоматизации.

Разработать целевой пилотный проект

Начните свой путь в области ИИ с тщательно контролируемого пилота. На этом этапе нарисуйте карту, показывающую каждый шаг в части рабочего процесса, который вы хотите автоматизировать. Готовьтесь к успеху, но будьте готовы учиться на неудачах.

Интегрируйте ИИ в повседневные рабочие процессы

Может потребоваться несколько небольших пилотных тестов, прежде чем вы найдете правильную комбинацию шагов рабочего процесса, инструментов, ресурсов и обучения, чтобы это заработало. Как только вы это сделаете, задокументируйте это.

Совет профессионала:
Нарисуйте схему или карту шагов вашего рабочего процесса, чтобы вы могли видеть, как протекает автоматизация и как каждый шаг соотносится с вашими целями и задачами. После этого поощряйте свою команду постоянно использовать выбранные вами инструменты ИИ.

Практика выработает привычки, и это поможет вам сгладить любые надоедливые проблемы или заминки.

Будьте источником последовательности для своей команды, поскольку они учатся использовать ИИ каждый день. Вот почему вы потратили время на создание стандартных операционных процедур, политик и архитектур знаний.

Измерьте критерии успеха

Постоянный успех автоматизации рабочего процесса с помощью ИИ достигается с помощью измерения. Помните, когда вы ставили цели и задачи?

Сравните свои контрольные показатели с тем, где вы в итоге окажетесь. Регулярно отслеживайте числовые данные с течением времени, например, сэкономленные часы или произведенные за неделю фрагменты контента.

Вам также захочется продолжать совершенствовать свои процессы. Данные могут подсказать вам, где инструмент работает неэффективно или где в потоке рабочих процессов возникают водовороты.

Совет профессионала:
Уделяйте пристальное внимание своим данным и отзывам вашей команды на этом этапе доработки (обычно через 3–6 месяцев после ежедневного внедрения). Вы увидите, как возникают тенденции, и узнаете, как с ними бороться, работая над полной масштабируемостью.

Какие это даст результаты

Единственный способ начать получать выгоду от ИИ — это попробовать.

Начните с малого, с самых болезненных проблем, от которых страдает рабочий процесс вашей команды, и создайте пилотный тест с правильными инструментами ИИ, чтобы двигаться к реальному решению.

Да, не всегда это сразу будет работает так, как вы ожидаете. Но войдя в процесс с открытым умом, вы сможете найти возможности для упрощения и автоматизации вашего маркетинга. Позвольте вашим людям делать отличную человеческую работу и предоставьте остальное машинам.