Перспективные направления для маркетологов с фокусом на ИИ (2025–2030)
🚀 1. ИИ-аналитика и Prompt Engineering для маркетинга
🔍 Что это:
Создание и адаптация промптов для AI-систем (ChatGPT, Claude, Gemini), которые анализируют данные, генерируют инсайты или автоматически составляют отчёты и рекламные тексты.
📈 Почему это перспективно:
- Компании уже используют ChatGPT для генерации маркетинговых идей, но не умеют ставить задачи правильно
- Специалисты, умеющие генерировать промпты, ориентированные на KPI, будут ценны как “переводчики” между бизнесом и ИИ
- Пример: “Сформируй рекомендации по распределению бюджета на основе данных GA4 и CRM”
🟢 Спрос будет как в агентствах, так и в инхаус-командах. Особенно ценятся “prompt-инженеры”, которые понимают маркетинг и аналитику.
Что от вас требуется на данный момент: опыт работы с данными аналитики, базовые знания программирования в python и как работают базы данных. Достаточно общего представления о программировании и работы с терминалом - для быстрого старта. В перспективе на практике вы сможете уже более детально изучить эти инструменты и чем больше вы будете получать п…
🚀 2. First-Party Analytics и CDP (Customer Data Platforms)
🔍 Что это:
Анализ собственных данных пользователя (email, покупки, поведение на сайте), собранных без cookies. Инструменты: Segment, Amplitude, HubSpot, CDP-платформы.
📈 Почему это перспективно:
- Google и Apple убивают сторонние трекеры → бизнесу нужно собирать свои данные
- CDP позволяют объединять поведение, клики, покупки и предпочтения в одном профиле
- Бизнесам нужна помощь в настройке и анализе CDP (на уровне данных, не просто маркетинга)
🟢 Востребовано в eCommerce, B2B и образовании — там, где много first-party данных и LTV.
🚀 3. Автоматизация маркетинга и предиктивная аналитика
🔍 Что это:
Использование ИИ для прогнозирования поведения пользователей: от “кто купит” до “кому стоит отправить промо”. Примеры: рекомендательные системы, churn-модели, предсказание CLTV.
📈 Почему это перспективно:
- Компании хотят персонализировать всё — от email до сайта
- Предиктивные модели позволяют экономить бюджет и повышать эффективность без увеличения затрат
- Все крупные CRM уже внедряют встроенные ML-функции — нужны люди, которые умеют это использовать и объяснить
🟢 Востребовано в крупном eCommerce, EdTech, финтехе, подписочных сервисах.
🚀 4. No-code/Low-code аналитика для маркетологов
🔍 Что это:
Использование визуальных инструментов (Looker Studio, Tableau, Retool, Plecto) для построения аналитики без программирования.
📈 Почему это перспективно:
- Маркетологи не хотят ждать разработчиков, чтобы “увидеть цифры”
- Но “классические” BI-аналитики часто не понимают маркетинг
- Побеждают те, кто может собрать дашборд сам — быстро, визуально, удобно для отдела продаж, клиента или СЕО
🟢 Востребовано в агентствах, стартапах, небольших инхаус-командах без BI-отдела.
🚀 5. Маркетинговый Data Product Owner / Growth Analyst
🔍 Что это:
Специалист, который одновременно понимает данные, UX, маркетинг и продукт. Руководит growth-экспериментами, формирует гипотезы и превращает их в тестируемые фичи.
📈 Почему это перспективно:
- Все маркетинговые команды хотят работать по продуктовой логике (A/B, воронки, рост LTV)
- Стартапам нужны универсалы, которые понимают data, user flow и бизнес
- Это следующая ступень после “маркетолога-аналитика”: уже ближе к продукту и стратегиям роста
🟢 Востребовано в SaaS, EdTech, FinTech, AI-продуктах.