Делаю AI-агента для маркетинга. Зачем я вообще полез в эту авантюру

Всем привет, меня зовут Егор. Я занимаюсь performance-маркетингом и системами на стыке маркетинга и продаж.

Уже больше 5 лет работаю в проектах с высоким чеком и длинным циклом сделки. Там, где между первым лидом и реальной выручкой проходит не один день, а недели или месяцы.

В таких проектах маркетингу мало просто приводить заявки. Нужно еще понимать, что с ними происходит дальше и как это в итоге превращается в деньги.

У таких ниш есть одна общая проблема: эффективность маркетинга почти никогда не видна сразу.

Лид может прийти сегодня. Дозвон случится завтра. Квалификация - через несколько дней. Консультация, показ, повторный контакт, бронь, сделка - еще позже.

В итоге выручка почти всегда отложенная, а решения по трафику нужно принимать прямо сейчас:

И вот тут начинается самое неприятное. В проектах с длинным циклом сделки маркетолог почти всегда живет между двумя плохими вариантами.

Первый - смотреть только на верх воронки: лиды, CPL, CTR и другие быстрые метрики. Но они часто врут. Можно получать хорошие цифры на входе и слабый результат на выходе.

Второй - ждать, пока дойдут деньги и закроется когорта. Это честнее, но слишком поздно для управления в моменте.

В таких проектах нельзя по-настоящему управлять маркетингом, если смотреть только на цену лида. Нужно понимать реальную воронку. Видеть конверсии между этапами. Знать длину когорты. Понимать, какие промежуточные статусы реально что-то значат, а какие просто создают иллюзию контроля.

Только тогда можно оценивать не просто стоимость обращения, а, например, качество MQL и его реальную конверсию в SQL, консультации и продажи. То есть задача маркетолога здесь не только в том, чтобы запустить трафик.

Задача - собрать систему, в которой можно принимать решения до того, как выручка догонит рекламу.

Все началось довольно приземленно. Я в очередной раз попытался провести нормальную аналитику по своему проекту: собрать ретроспективу, понять реальные конверсии, увидеть, как на самом деле работает воронка, и перестать смотреть на маркетинг только через верхние метрики.

Параллельно были и обычные для рынка проблемы с подрядчиками по трафику. Ошибки по невнимательности. Слабая дисциплина. Странные решения, которые потом приходится долго раскапывать и перепроверять вручную. И в какой-то момент я поймал себя на простой мысли: почему вообще значимая часть этой работы до сих пор завязана на человеческую внимательность?

Если совсем коротко, идея была такой: сделать систему, которая сможет не просто помогать с аналитикой, а в идеале взять на себя и аналитику, и значимую часть ведения платного трафика - от запуска до оптимизации.

Без усталости, забытых мелочей и типовых глупых ошибок, которые потом дорого обходятся.

На старте мне казалось, что главная задача - это сам маркетинговый интеллект. Система должна была уметь: анализировать воронку, видеть провалы, считать реальные конверсии, связывать данные из рекламы с CRM, и на этой базе принимать решения по платным каналам.

То есть по сути я думал о двух продуктах в одном:

• Аналитик, который понимает, что реально происходит в маркетинге

• Исполнитель, который может вести платный трафик от запуска до оптимизации.

Звучало логично. Но довольно быстро стало понятно, что самая сложная часть вообще не там, где я ожидал.

Проблема оказалась не в том, как научить AI думать. Проблема оказалась намного раньше - в структуре и дисциплине ведения CRM.

Потому что если у тебя нет нормального сбора данных, если этапы воронки ведутся нестабильно, если статусы заполняются как попало, если маркетинг и продажи живут в разных реальностях, то никакой умный агент тебе не поможет. Он будет просто быстрее анализировать хаос. И это, наверное, был главный вывод самого начала: сначала нужно настраивать контур сбора данных, а уже потом строить все остальное.

Путь к умному маркетингу начался у меня вообще не с моделей, не с автоматизаций и не с генерации гипотез. Он начался с куда более скучной, но фундаментальной вещи - с попытки навести порядок в данных. Именно там все впервые по-настоящему сломалось. Почему так произошло и почему без нормальной CRM-архитектуры вся идея маркетингового агента быстро превращается в игрушку - расскажу во второй части.