Какие задачи маркетолога можно передать ИИ уже сейчас

Вы могли видеть тревожные посты и новости о том, что нейросети скоро заменят всех специалистов в диджитале, а люди будут не нужны. Так ли это — разбираемся вместе с Еленой Крупиной, независимым экспертом по маркетингу и личному бренду, ex-Бренд директору Bacardi в Восточной Европе. 

В тексте расскажем, какие задачи в маркетинге стоит делегировать искусственному интеллекту, почему некоторые процессы всё ещё лучше делает человек, и объясним, каких специалистов заменят нейросети.

Это конспект вебинара Callibri. Мы выбрали ключевые тезисы и собрали из них небольшую статью. 

Какие задачи лучше не делегировать ИИ

Хороший способ проверить ИИ — это поручить ему комплексную задачу. Она потребует от нейронки не решения какой-то отдельной части работы, а сразу нескольких навыков. Тогда мы увидим ряд проблем.

Если нужны точные и достоверные данные. Источники, на которых обучаются нейросети — это «чёрный ящик» для пользователей. Есть шанс, что в «учебник» попали устаревшие стереотипы или некорректные формулировки. Поэтому нужно всегда проверять результат, а совсем устраниться от процесса нельзя.  

Задачи, в которых нужен человеческий контакт. Если организовать выступление, текст для которого напишет СhatGPT, а зачитает Алиса — на него никто не придёт. Людям интересно общаться с людьми, слушать человеческие истории и погружаться во что-то, в чём есть идея. 

Времена, когда для привлечения внимания было достаточно написать «Кстати, этот пост сгенерирован ИИ» — прошли. При этом нейросети могут стать хорошей опорой и практически заменить людей в некоторых процессах. 

Какие задачи уместно делегировать ИИ

Маркетинг можно условно разделить на четыре этапа: анализ, постановка целей, формирование стратегии и исполнение. На каждом из них искусственный интеллект проявляет себя по-разному — от полноценного участника до вспомогательного инструмента. 

Стадия анализа. ИИ может систематизировать большой массив данных. Если у компании есть информация о поведении клиентов на сайте, нейросети помогут выявить паттерны и определить: 

• Кто из пользователей чаще совершает покупки.
• В какой тональности люди обычно пишут отзывы.
• Каким образов стоит оптимизировать рекламные кампании на основе данных о предыдущих запусках.
• Как кластеризировать аудиторию.  

При этом доверять ИИ анализ с нуля стоит только в крайних случаях. Например, когда запускаете новый продукт, и нет времени или ресурсов на длительные исследования. Тогда можно позволить ИИ использовать внешние данные, и делать на их основе предварительные выводы о целевой аудитории, предпочтениях или трендах. Важно помнить, что для таких сложных задач нужен качественный промпт — описание задачи для ИИ. Если не знаете, как правильно общаться с ChatGPT и похожими моделями, читайте нашу статью.

Не стоит заменять полноценный анализ нейросетями — такой подход часто приводит к ошибкам в позиционировании или рекламе. Елена рассказала историю: у одной предпринимательницы был успешный бизнес на Wildberries — магазин одежды для женщин Plus Size. 8 000 000 ₽ выручки, более 40 карточек товаров, живые и положительные отзывы. Владелица захотела улучшить контент и обратилась к маркетологу, активно использующему ИИ. Вместе они пришли к выводу, что нужно показывать одежду на моделях 50-го размера, отказавшись от прежних съёмок в студии с девушками 44–46 размера.

Предпринимательница внедрила изменения. Однако через две недели продажи упали в 2,5 раза и не восстановились. Причина оказалась не в качестве фото, а в психологии аудитории: женщины Plus Size чаще хотят видеть себя стройными и привлекательными, а не идентифицировать себя с реальным образом на фото. То есть ИИ может предложить логичное на первый взгляд решение, но не способен понять глубинные эмоции и желания аудитории. 

Постановка целей. Здесь ИИ будет полезен в рутинных и структурированных задачах, но не заменит стратегическое мышление. Например, если у компании уже есть общая цель — увеличить продажи на 20%, ИИ эффективно справится с её декомпозицией: распределит KPI по каналам и предложит план по месяцам. 

Однако пытаться доверить ИИ постановку стратегических целей с нуля, спрашивая, «какой рынок осваивать следующим» или «что станет ключевым преимуществом бренда» — опасно. Модель не знает контекста, миссии компании и не видит всех внешних рисков.

Исполнение. Здесь ИИ помогает решать рутинные задачи и закрывать дыры при работе с ограниченным бюджетом. Нейросети можно использовать для генерации базовых текстов — описаний товаров, постов в соцсетях, email-рассылок. Алгоритмы справляются с коррекцией грамматики, стилистикой и шаблонным контентом, где важна скорость и функциональность, а не оригинальность. 

При этом ИИ редко способен создавать по-настоящему яркие и запоминающиеся креативы. Визуальные образы и слоганы, созданные ИИ, зачастую выглядят шаблонно и бесхарактерно. Например, вот как выглядел бы кот Матроскин, если бы его генерировала нейросеть, а не рисовал художник.

Вывод: ИИ — экзоскелет, а не робот-андроид 

Полная замена маркетологов с помощью ИИ в ближайшее время маловероятна — искусственный интеллект скорее возьмет на себя рутинные задачи, чем потеснит профессионалов с высокой квалификацией.

Сегодня ИИ эффективно справляется с задачами, требующими скорости и точности, но не креатива или стратегического мышления. Маркетологи, которые умеют ставить сложные цели, понимают глубинные мотивы аудитории, строят уникальные стратегии и создают сильные бренды, остаются вне зоны риска. А вот специалисты, чья работа ограничивается шаблонными действиями, не требует анализа или креатива действительно могут оказаться под угрозой — их функции легко автоматизировать.