Как обосновать и внедрить AI в маркетинг компании
Как сформулировать цель, ради которой стоит вкладывать ресурсы и время команды на обучение и эксперименты с AI, чтобы получить больше, чем «погенерим и поиграемся на хайпе»? Найдем ответ в этом посте.
Сегодня вышло мое интервью для «Маркетологи в мобайле» от Rocket10, в котором мы разбирались, как получить ценность от внедрения AI в крупных компаниях.
На примере перформанс-маркетинга мы ответили на вопрос:
Как сформулировать цель, ради которой стоит вкладывать ресурсы и время команды на обучение и эксперименты с AI, чтобы получить больше, чем «погенерим и поиграемся на хайпе»?
Ниже делюсь тезисами из интервью, а полную версию можно прочитать по ссылке.
Для меня граница между AI-хайпом и практической пользой проходит по наличию предсказуемого результата для бизнеса.
В перформанс-маркетинге для Браузера мы быстро перестали играться и перешли к системному внедрению:
1Стартовали работу от целей, понятных бизнесу.
Перешли к измеримым KPI и приоритезируем AI-задачи по вкладу в цель:
🟢Повысить привлечение пользователей на 15% за счёт новых нейросетевых подходов.
🟢Производить в два раза больше успешных креативов без дополнительного найма в продакшн-команды.
2Выделили ресурсы и построили процесс работы с AI.
Чтобы наши цели не остались просто планом на бумаге, мы:
🟢Добавили в команду роль AI-маркетолога: эксперт, который сфокусирован только на задачах роста эффективности за счёт нейросетей.
🟢Выделили время команды на AI: один полноценный день в неделю, сфокусированный на задачи, эксперименты и обучения с нейросетями.
3Превратили «магию рандома с AI-креативом» в предсказуемый результат.
Чтобы успех был воспроизводимым, мы занимаемся системной работой:
🟢Собираем базы удачных и провалившихся промптов с визуализациями креативов и отчетом об эффективности AI-креативов.
🟢Ведем регулярный мониторинг нейросетевых новинок, вайбовых промптов и адаптируем их под задачи привлечения пользователей.
🟢Внедряем AI-анализ успешных и провалившихся креативов, по результатам которого генерируем гайдлан для работы дизайнеров и редакторов (креативы с элементами X более успешны в этом месяце, креативы с элементом Y чаще проваливаются в рекламе).
🏆Где мы видим успехи:
🟢Скорость производства: удвоилось количество подходящих для основной закупки креативов, которое команда создает за спринт.
🟢Себестоимость: добились снижения затрат производства одного креатива на 30%.
🟢Масштаб: Растим количество эффективных AI-креативов в рекламе и быстро идем к своей амбиции роста на 15% в привлечении пользователей за счет нейросетевого продакшена.
Как только вы переводите разговор с только «нам тоже надо, это прикольный хайп» на язык метрик (скорость, себестоимость, масштаб), обосновать инвестиции в AI становится гораздо проще.
Итогом ИИ становится набором управляемых инструментов, встроенных в ежедневную работу команды.
❤ и 👍 — если пост был полезен, а подход понятен.
💬 — посмотрите еще один мой пост по теме внедрения AI в работу команд.
Подписывайтесь на Telegram Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI..