Маркетинговый агент ИИ: 7 способов преобразовать аналитику в 2025 году
В этой статье вы узнаете, как искусственный интеллект полностью меняет подход к маркетинговой аналитике. Мы расскажем о семи важных задачах, которые теперь решаются за секунды, а также покажем, как команды получают конкурентные преимущества, экономят время и обеспечивают доступ к аналитике для всех сотрудников.
После анализа более 10 000 реальных взаимодействий маркетологов с искусственным интеллектом за последние два года, мы выделили семь аналитических задач, в которых искусственный интеллект уже показывает наилучшие результаты. Ниже приведено, как ведущие команды сейчас опережают конкурентов, которые продолжают использовать традиционные методы.
Что такое агенты искусственного интеллекта и почему они нужны маркетологам уже сейчас
Маркетинговые агенты на основе искусственного интеллекта — это сложные системы, которые анализируют различные маркетинговые данные и предоставляют конкретные рекомендации для улучшения результатов. В отличие от отдельных моделей искусственного интеллекта, такие агенты представляют собой целые экосистемы: они объединяют несколько моделей искусственного интеллекта с особой логикой и могут подключаться ко всей вашей маркетинговой инфраструктуре.
Маркетинговый агент на основе искусственного интеллекта способен создать единый центр управления, подключаясь ко всем рекламным платформам, которые вы используете. Например, когда задается вопрос: «Как мои рекламы на Facebook показали себя на прошлой неделе по сравнению с позапрошлой?», агент:
Главное отличие маркетинговых агентов на искусственном интеллекте от работы аналитиков — это скорость и масштаб. То, на что людям понадобятся часы или даже дни, искусственный интеллект выполнит за секунды.
Преимущество в скорости создаёт растущий разрыв между компаниями. Те, кто применяет агентов на искусственном интеллекте в маркетинге, получают всё больше преимуществ: быстрее оптимизируют рекламные кампании, эффективнее настраивают таргетинг и быстрее реагируют на изменения рынка. В то же время команды, которые продолжают проводить анализ вручную, постепенно отстают с каждой новой кампанией, и разница в результативности только увеличивается.
Маркетинговый агент на основе искусственного интеллекта способен создать единый центр управления, подключаясь ко всем рекламным платформам, которые вы используете. Например, когда задается вопрос: «Как мои рекламы на Facebook показали себя на прошлой неделе по сравнению с позапрошлой?», агент:
- мгновенно получает доступ к данным со всех подключённых платформ;
- анализирует динамику показателей с учётом особенностей вашего бизнеса;
- определяет статистически значимые изменения и аномалии;
- сравнивает результаты с вашей историей показателей;
- предоставляет рекомендации, рассчитанные специально для вашей аудитории.
Главное отличие маркетинговых агентов на искусственном интеллекте от работы аналитиков — это скорость и масштаб. То, на что людям понадобятся часы или даже дни, искусственный интеллект выполнит за секунды.
Преимущество в скорости создаёт растущий разрыв между компаниями. Те, кто применяет агентов на искусственном интеллекте в маркетинге, получают всё больше преимуществ: быстрее оптимизируют рекламные кампании, эффективнее настраивают таргетинг и быстрее реагируют на изменения рынка. В то же время команды, которые продолжают проводить анализ вручную, постепенно отстают с каждой новой кампанией, и разница в результативности только увеличивается.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
7 практических примеров использования ИИ-агентов в маркетинговой аналитике
Главный вывод нашего исследования заключается в следующем: все маркетологи выполняют одни и те же ключевые аналитические задачи, независимо от размера компании или сферы деятельности. Важно то, как эти задачи выполняются. Использование агентов на базе искусственного интеллекта для автоматизации маркетинга позволяет решать задачи за секунды, а не за часы.
Давайте рассмотрим семь примеров, где агенты на искусственном интеллекте приносят немедленную пользу:
1. Отслеживание эффективности кампаний (1 минута → 10 секунд)
Обычное отслеживание кампаний включает множество шагов: вход в платформы, поиск нужных отчётов, фильтрация по датам и ручная обработка метрик. Агенты на искусственном интеллекте избавляют от этих сложностей. Достаточно спросить: «Сколько всего было конверсий для Facebook Adset с определённым ID за 17 июня 2024 года?» — и за секунды получить анализ с указанием трендов и контекста. Агент автоматически сравнивает показатели с прошлыми периодами, выделяет изменения и предлагает возможные причины изменений в результатах.
2. Анализ тенденций продаж (5 минут → 10 секунд)
Для понимания того, как продается продукт в разные периоды, часто нужно выгружать данные, строить сводные таблицы и графики вручную. Агент на искусственном интеллекту автоматизирует весь этот процесс. Можно задать вопрос: «Можно ли предоставить помесячные продажи на Amazon по каждой единице товара и проанализировать динамику?» Ответ приходит сразу: подробная разбивка с выявлением тенденций, сезонных изменений и соотнесением рывков в продажах с маркетинговой активностью, которые могли бы остаться незамеченными.
3. Сравнение эффективности между каналами (3 минуты → 10 секунд)
Чтобы сравнить эффективность разных маркетинговых каналов, обычно приходится вручную собирать данные с разных платформ и приводить их к единому виду. Агент на искусственном интеллекте делает это мгновенно. Достаточно спросить: «Какой канал принёс наибольшее количество показов в 2024 году для [название бренда]?» — и тут же получить распределение показов по каналам с процентным соотношением, визуальным сравнением и информацией о вовлечённости аудитории в каждом из каналов.
Давайте рассмотрим семь примеров, где агенты на искусственном интеллекте приносят немедленную пользу:
1. Отслеживание эффективности кампаний (1 минута → 10 секунд)
Обычное отслеживание кампаний включает множество шагов: вход в платформы, поиск нужных отчётов, фильтрация по датам и ручная обработка метрик. Агенты на искусственном интеллекте избавляют от этих сложностей. Достаточно спросить: «Сколько всего было конверсий для Facebook Adset с определённым ID за 17 июня 2024 года?» — и за секунды получить анализ с указанием трендов и контекста. Агент автоматически сравнивает показатели с прошлыми периодами, выделяет изменения и предлагает возможные причины изменений в результатах.
2. Анализ тенденций продаж (5 минут → 10 секунд)
Для понимания того, как продается продукт в разные периоды, часто нужно выгружать данные, строить сводные таблицы и графики вручную. Агент на искусственном интеллекту автоматизирует весь этот процесс. Можно задать вопрос: «Можно ли предоставить помесячные продажи на Amazon по каждой единице товара и проанализировать динамику?» Ответ приходит сразу: подробная разбивка с выявлением тенденций, сезонных изменений и соотнесением рывков в продажах с маркетинговой активностью, которые могли бы остаться незамеченными.
3. Сравнение эффективности между каналами (3 минуты → 10 секунд)
Чтобы сравнить эффективность разных маркетинговых каналов, обычно приходится вручную собирать данные с разных платформ и приводить их к единому виду. Агент на искусственном интеллекте делает это мгновенно. Достаточно спросить: «Какой канал принёс наибольшее количество показов в 2024 году для [название бренда]?» — и тут же получить распределение показов по каналам с процентным соотношением, визуальным сравнением и информацией о вовлечённости аудитории в каждом из каналов.
4. Анализ эффективности затрат и возврата инвестиций (3 минуты → 10 секунд)
Расчёт показателей, таких как стоимость привлечения клиента или возврат на рекламные инвестиции, обычно требует сложной работы с данными. Агент на искусственном интеллекте полностью автоматизирует эти вычисления и делает их максимально точными. Если задать вопрос: «Какова средняя стоимость одной покупки по месяцам в 2024 году для рекламного аккаунта Meta с определённым ID?», вы мгновенно получите сравнение стоимости по месяцам, с трендами, оценкой эффективности и выявлением периодов с лучшими и худшими результатами. Агент также укажет, какие факторы повлияли на эти результаты.
5. Анализ эффективности кампании по устройствам (5 минут → 10 секунд)
Разбиение по устройствам важно для корректной настройки рекламы, но вручную это отнимает много времени из-за необходимости сложной фильтрации данных. Агент на искусственном интеллекте делает этот процесс простым и удобным. Если запросить: «Покажи показы, клики и CTR по всем кампаниям на определённой платформе с разбивкой по устройствам за 29 июля 2024 года», сразу можно получить визуальные сравнения, которые показывают различия эффективности по устройствам. Агент сам определяет закономерности, например: «На компьютерах средний CTR составляет 3%, а на мобильных устройствах — 2%», без необходимости вручного анализа.
6. Документирование схемы наименований кампаний (15 минут → 10 секунд)
Систематизация наименований кампаний в маркетинге очень важна, но требует немало времени. Агенты на искусственном интеллекте могут проанализировать все кампании, зафиксировать существующие шаблоны и предложить рекомендации для единообразия. Если спросить: «Можешь ли задокументировать нашу схему наименований кампаний и привести примеры?», агент моментально проанализирует структуру аккаунта, выявит все использующиеся схемы, покажет несоответствия и предложит стандартные форматы для разных типов кампаний.
Расчёт показателей, таких как стоимость привлечения клиента или возврат на рекламные инвестиции, обычно требует сложной работы с данными. Агент на искусственном интеллекте полностью автоматизирует эти вычисления и делает их максимально точными. Если задать вопрос: «Какова средняя стоимость одной покупки по месяцам в 2024 году для рекламного аккаунта Meta с определённым ID?», вы мгновенно получите сравнение стоимости по месяцам, с трендами, оценкой эффективности и выявлением периодов с лучшими и худшими результатами. Агент также укажет, какие факторы повлияли на эти результаты.
5. Анализ эффективности кампании по устройствам (5 минут → 10 секунд)
Разбиение по устройствам важно для корректной настройки рекламы, но вручную это отнимает много времени из-за необходимости сложной фильтрации данных. Агент на искусственном интеллекте делает этот процесс простым и удобным. Если запросить: «Покажи показы, клики и CTR по всем кампаниям на определённой платформе с разбивкой по устройствам за 29 июля 2024 года», сразу можно получить визуальные сравнения, которые показывают различия эффективности по устройствам. Агент сам определяет закономерности, например: «На компьютерах средний CTR составляет 3%, а на мобильных устройствах — 2%», без необходимости вручного анализа.
6. Документирование схемы наименований кампаний (15 минут → 10 секунд)
Систематизация наименований кампаний в маркетинге очень важна, но требует немало времени. Агенты на искусственном интеллекте могут проанализировать все кампании, зафиксировать существующие шаблоны и предложить рекомендации для единообразия. Если спросить: «Можешь ли задокументировать нашу схему наименований кампаний и привести примеры?», агент моментально проанализирует структуру аккаунта, выявит все использующиеся схемы, покажет несоответствия и предложит стандартные форматы для разных типов кампаний.
7. Получение рекомендаций для улучшения эффективности (7 минут → 10 секунд)
Вывод стратегических рекомендаций из данных по кампаниям обычно требует глубокого анализа и опыта. Агент на искусственном интеллекте сокращает этот процесс до секунд. Если запросить: «Можешь дать рекомендации по рекламе в LinkedIn, которая шла в июле 2024 года?», агент моментально проведёт детальный анализ, определит, какие типы контента показали наилучшие результаты, в какое время лучше размещать публикации, какие сегменты аудитории проявляют наибольшую вовлеченность, и предоставит конкретные рекомендации по оптимизации на основе анализа прошлых кампаний.
Вывод стратегических рекомендаций из данных по кампаниям обычно требует глубокого анализа и опыта. Агент на искусственном интеллекте сокращает этот процесс до секунд. Если запросить: «Можешь дать рекомендации по рекламе в LinkedIn, которая шла в июле 2024 года?», агент моментально проведёт детальный анализ, определит, какие типы контента показали наилучшие результаты, в какое время лучше размещать публикации, какие сегменты аудитории проявляют наибольшую вовлеченность, и предоставит конкретные рекомендации по оптимизации на основе анализа прошлых кампаний.
Последствия использования агента искусственного интеллекта в маркетинге
Рассмотренные семь примеров показывают, как агенты на основе искусственного интеллекта превращают трудоёмкие ручные процессы в мгновенные аналитические выводы, полностью меняя работу маркетинговых команд.
Наш анализ выявил значительный разрыв в эффективности:
Однако экономия времени — не единственное важное преимущество использования агентов на искусственном интеллекте в маркетинге. Еще значимее становится «демократизация» данных. Традиционная аналитика создавала внутренние узкие места: все выводы оказывались доступны только через специалистов по данным и аналитике. Это замедляло принятие решений и снижало гибкость бизнеса.
Агенты на основе искусственного интеллекта устраняют эти преграды. Любой сотрудник — от руководителя до менеджера по кампаниям — теперь может получить нужную информацию без необходимости владеть техническими навыками или обращаться к отдельным специалистам. Такой равный доступ к данным ускоряет принятие решений и даёт возможность маркетологам на местах самостоятельно использовать данные для достижения лучших результатов.
Рекомендации по дальнейшим шагам
Оптимальный способ внедрения агентов на основе искусственного интеллекта для цифрового маркетинга зависит от текущего уровня развития вашей аналитики:
Наш анализ выявил значительный разрыв в эффективности:
- Маркетинговые команды тратят примерно 250 часов в месяц на ручную подготовку отчётов, что эквивалентно полной ставке сотрудника, занятого только обработкой данных.
- Те организации, что используют системы дашбордов, снижают это время до 33 часов в месяц, но всё равно тратят почти целую рабочую неделю только на аналитические задачи.
- С внедрением агентов на искусственном интеллекте та же аналитическая работа занимает всего 1,4 часа в месяц — это сокращение времени на 99,5%, что кардинально меняет возможности и культуру работы компании.
Однако экономия времени — не единственное важное преимущество использования агентов на искусственном интеллекте в маркетинге. Еще значимее становится «демократизация» данных. Традиционная аналитика создавала внутренние узкие места: все выводы оказывались доступны только через специалистов по данным и аналитике. Это замедляло принятие решений и снижало гибкость бизнеса.
Агенты на основе искусственного интеллекта устраняют эти преграды. Любой сотрудник — от руководителя до менеджера по кампаниям — теперь может получить нужную информацию без необходимости владеть техническими навыками или обращаться к отдельным специалистам. Такой равный доступ к данным ускоряет принятие решений и даёт возможность маркетологам на местах самостоятельно использовать данные для достижения лучших результатов.
Рекомендации по дальнейшим шагам
Оптимальный способ внедрения агентов на основе искусственного интеллекта для цифрового маркетинга зависит от текущего уровня развития вашей аналитики:
- Ещё используете ручные отчёты? Тогда есть смысл сразу переходить к решениям на базе искусственного интеллекта для максимального мгновенного эффекта.
- Если уже используются дашборды, стоит расширить инфраструктуру, внедрив инструменты на основе разговорного искусственного интеллекта — это сделает ваши данные более доступными и полезными.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи