Как обосновать и внедрить AI в маркетинг компании

Как обосновать и внедрить AI в маркетинг компании 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: 1️⃣ Стартовали 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. 2️⃣ Выделили 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. 3️⃣ Превратили «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. Когда вы переводите разговор с только «нам тоже надо, это прикольный хайп» на язык метрик (скорость, себестоимость, масштаб): -обосновать инвестиции команды и компании в AI получается гораздо проще, -а нейросетки становится набором управляемых инструментов, встроенных в ежедневную работу команды. У нас получается. И у вас получится 🙂 ❤️ и 👍 — если пост был полезен, а подход понятен. 💬 — посмотрите еще один мой пост по теме внедрения AI в работу команд. Мальцев в TG | MAX | VC | Сетке