Практикум по внедрению искусственного интеллекта в маркетинг

Модуль 1. Аналитика и конкуренты

Собираем быстрый контур мониторинга: конкуренты, повестка, гипотезы для запуска.

KPI модуля: сводка и приоритеты за 2-4 часа вместо 1-2 дней.

Модуль 2. Контент-конвейер

Настраиваем шаблоны и роли под выпуск материалов сериями без просадки по качеству.

KPI модуля: выпуск контента в 2-3 раза быстрее при едином тоне бренда.

Модуль 3. Эффективность каналов

Запускаем шаблон отчетности по каналам и цикл быстрых итераций по гипотезам.

KPI модуля: решения по бюджету и каналам принимаются в ту же неделю.

Лендинг кадрового портала за 4 дня вместо месяца

AI-LANDING · Александра Подлеснова, Директор по коммуникациям

Александра сама собрала продающий лендинг кадрового портала с КДО, обучением и адаптацией — без дизайнера и разработчика.

−80% — Бюджет на лендинг

Я сама собрала лендинг — не ждала дизайнера и разработчика. Связка Figma Make и Cursor дала страницу под гипотезы и A/B-тесты.

Было: Устаревшая страница «на коленке»: правки требовали разработчика, A/B-тесты невозможны. Новый лендинг через агентство — от 250 000 ₽ и до месяца работ.

Сделали: Сама собрала страницу: Figma Make — дизайн на основе анализа конкурентов и требований; Cursor с Claude — доработка кода, интеграции с почтой и CRM, SEO и скорость загрузки.

Стало: Готовый лендинг собран Александрой самостоятельно: гибкая страница под гипотезы и A/B-тесты — 50 000 ₽ против 250 000 ₽, 4 дня вместо месяца. Экономия по бюджету — 80%, по времени — 71%.

Аналитика рынка b2b-курсов за 1 день вместо месяца

RESEARCH-АГЕНТ · Команда маркетинга, Extyl · внутренний кейс

ИИ-агент собирает рыночный отчёт по ролям ЛПР / HRD / CFO / CIO с цитатами и источниками — выводы сразу идут в КП и на сайт.

×20 — Скорость подготовки отчёта

Раньше такое исследование занимало недели и быстро устаревало. За день получаем готовый разбор по ролям и сразу применяем в КП и на сайте.

Было: Подобное исследование собиралось 3–4 недели силами двух аналитиков. Ручной поиск источников, сборка таблиц, верификация — часть выводов устаревала к моменту защиты.

Сделали: ИИ-сценарий research-агента: обход 35+ открытых источников с обязательными цитатами, классификация фактов по ролям и отдельный шаг проверки на галлюцинации.

Стало: Готовый отчёт за один день силами одного маркетолога. На его базе выстроено позиционирование курса, упаковка КП и аргументация на сайте.

Вопрос финдиректора: как вы докажете экономику, а не “обещания”?

До старта фиксируем baseline: бюджет подрядчиков, цикл выпуска материалов, стоимость итерации и загрузку команды. После каждого модуля сравниваем KPI в одном формате: было, стало, деньги/скорость.

Вопрос директора по маркетингу: не потеряем ли качество и стиль бренда?

Нет, потому что контент выпускается по правилам: источники, фактчекинг, тон бренда, критерии финальной приемки. ИИ ускоряет первый драфт, финальные решения остаются у команды.

Что нужно со стороны команды, чтобы внедрение реально взлетело?

Оптимально 5-10 человек: руководитель маркетинга, контент, performance и аналитика. Такой состав дает быстрые решения и моментальное применение новых процессов в рабочих задачах.

Что будет через 30 дней после старта?

Команда работает по новому контуру: есть регламенты, шаблоны, отчетность и план масштабирования. Вы видите первые финансовые и операционные изменения уже на пилотном цикле.