Большинство современных маркетинговых команд используют искусственный интеллект для экономии времени при выполнении таких задач, как составление черновиков электронных писем, создание вариантов изображений и обобщение длинных документов. Однако Ананд Джейн, соучредитель и директор по маркетингу CleverTap, платформы для автоматизации маркетинга и взаимодействия с клиентами, утверждает, что базовые инструменты, выполняющие эти функции, редко способствуют увеличению прибыли компании.
Во время мастер-класса по маркетинговой стратегии на мероприятии TechSparks 2026 Джейн призвал руководителей смотреть дальше простых способов ускорения работы. Он подчеркнул необходимость перехода от использования ИИ для развлечения к применению его для получения реальных деловых результатов.
Хотя создание контента с помощью ИИ ускоряет работу и экономит время, Джейн поставил под сомнение, действительно ли это способствует росту, задаваясь вопросом: «Будет ли это на самом деле влиять на результаты бизнеса, или это просто то же самое?»
Традиционные цифровые кампании обычно работают по модели «выталкивания», когда компании решают, что они хотят продать, вместо того чтобы понимать, что потребители желают приобрести. В отличие от этого, консультант в офлайн-канале помнит личные предпочтения клиента, замечает мгновенные реакции и предлагает товары, соответствующие его бюджету и стилю. Цифровой маркетинг должен принять схожий подход.
Джейн заявил: «Не то, что я хочу продать, а то, что мой клиент хочет купить. Так нужно это перевернуть». Вместо того чтобы рассылать общие рекламные акции широким группам, современные маркетинговые системы должны анализировать действия клиентов в реальном времени, чтобы соответствовать индивидуальным потребностям.
Этот метод знаменует собой переход к самому высокому уровню зрелости ИИ, известному как «принятие решений в реальном времени». Маркетинговые технологии, как правило, развиваются через три стадии. Первый уровень сосредоточен на базовых задачах по экономии времени, второй охватывает эксперименты, такие как A/B-тестирование (сравнение двух версий рекламы для определения лучшей), а третий достигает истинного автоматизированного принятия решений.
Джейн отметил: «Вы начинаете с производительности, затем проводите эксперименты, а самое сложное — это принятие решений. Когда вы фактически строите целую систему для одной группы людей, и этот один человек может быть одним из нескольких миллионов, которые появляются в вашем приложении или на вашем веб-сайте».
Вместо того чтобы бомбардировать пользователей промокодами, система принятия решений сначала предлагает мягкие полезные шаги, например, укрепление доверия к бренду или объяснение преимуществ продукта. Принятие решений в реальном времени опирается на единый центр данных, который объединяет исторический профиль клиента с его недавними действиями в реальном времени. Традиционное A/B-тестирование обычно останавливается после выбора одного фиксированного победителя, тогда как система принятия решений использует обучение с подкреплением — умную систему, которая непрерывно учится на ответах пользователей и корректирует предложения на лету.
Более того, вместо того чтобы полагаться только на скоринг склонности (расчет вероятности покупки), система принятия решений использует моделирование подъема. Этот метод определяет конкретный толчок, сообщение или канал, необходимый для побуждения отдельного пользователя сделать следующий положительный шаг.
По мере того как автоматизированные системы управляют доставкой кампаний по тысячам вариантов сообщений, роль маркетолога смещается от исполнения к стратегическому руководству. Вместо ручного создания вариантов креативов маркетологи определяют высокоуровневые цели и устанавливают строгие операционные ограничения. Джейн акцентировал внимание: «Ваша работа — создать ограничители бюджета, ограничители бренда, регуляторные ограничители. Не используйте слово 'бесплатно', если вы что-либо предлагаете, если вы банк».
Устанавливая четкие границы, руководители маркетинга позволяют интеллектуальным системам принятия решений работать автономно, сохраняя безопасность брендовых сообщений и одновременно обеспечивая подлинную коммерческую прибыль, добавил он.