Что в маркетинге и PR можно удешевить с помощью ИИ, а что трогать не стоит

ИИ меняет экономику маркетинга. Работа, на которую уходили рабочие часы команды и подрядчиков, теперь делается за часы. Отсюда возникает соблазн: смотреть на маркетинг как на список затрат и резать, резать, резать … людей, инструменты, исследования, контент.

Но маркетинг это связанная система. Что-то в ней можно убрать без последствий, а что-то кажется лишним ровно до того момента, пока не начинают падать качество решений, знание клиента и рост. Правильный вопрос это не «что заменить на ИИ?», а «что можно удешевить, не разрушив систему?».

Маркетинг раскладывается на три слоя. Производство – как сделать текст, отчёт, рекламу, анализ. Решение – что делать, для кого и зачем. Контакт с реальностью, где идет взаимодействие с людьми: интервью, эксперименты, наблюдение, реальные данные о поведении ^[1] и продажах.

ИИ радикально удешевляет производство и помогает с решениями. С третьим слоем тоньше: расшифровки, саммари, разбор данных он удешевляет, но это по-прежнему производство. А вот провести интервью, поставить эксперимент, получить настоящие данные – он пока не может и никак не заменяет “кожаного”.

То же самое про PR и коммуникации: анатомия одна. Производство – релизы, питчи, комментарии; решение – что и кому говорить и какую занять позицию; контакт с реальностью – живые отношения с журналистами, редакциями и аудиторией. ИИ удешевляет пресс-материалы, но не строит отношений и не отвечает за репутацию.

Люди

ИИ забирает подготовку первого варианта: черновики, расшифровки, саммари, презентации, креативы, первичную аналитику, рутину в рекламных кабинетах. Один специалист закрывает объём, который раньше требовал нескольких.

Под сокращение попадают роли, существующие ради ручного производства и передачи информации по цепочке «задача – бриф – исполнитель – черновик – правки(!) – менеджер – заказчик». Её ИИ схлопывает.

Нельзя трогать тех, кто понимает рынок и клиента, расставляет приоритеты, формулирует гипотезы, отличает хороший результат от убедительно выглядящего и отвечает за бизнес-результат. ИИ снижает стоимость производства, но не стоимость хорошего решения.

Инструменты

Рабочий стек разрастается исторически: CRM, аналитика, рассылки, генераторы контента, автоматизация, BI, рекламные кабинеты, сервисы исследований. ИИ позволяет объединить или заменить узкие сервисы с одной функцией, дубли и дорогие системы, чьи возможности используются на десятую часть, и костыли для ручной обработки данных.

Базовую инфраструктуру типа CRM, качественную аналитику, хранение данных, клиентскую базу, контроль качества данных резать опасно. Возникает парадокс ^[2]: чем активнее компания использует ИИшку, тем важнее её собственные данные и инфраструктура вокруг них.

Каналы

Производить объявления, посты, письма, лендинги и видео стало тупо дёшево – отсюда вывод, что надо присутствовать в большем числе каналов. Обычно выгоднее обратное.

Стоит убирать каналы с хронически отрицательной экономикой, активности «потому что конкуренты там есть», площадки без роли в воронке, контент ради выполнения контент-плана. И сохранить то, что даёт доступ к собственной аудитории, работает на бренд и на длинном цикле сделки. ИИ удешевляет публикацию, но не внимание ^[3] аудитории.

В этом смысле ценность публикаций в РБК.Компании, Новостях компаний Ведомостях или Т-Бизнес секретах – долгая модерация и отсутствие доступной статистики по публикациям делают их неконкурентоспособными.  

Исследования

Здесь главная ловушка. Модель анализирует отзывы, группирует интервью, собирает конкурентное поле, находит повторяющиеся проблемы и появляется желание заменить исследование разговором с ней.

Да, можно удешевить обработку: расшифровку, классификацию ответов, обзоры, разбор анкет, кабинетную работу. Но источник знания, такой как интервью, наблюдения, продуктовую аналитику, данные поведения ^[4], эксперименты, нет. ИИшка знает тексты о клиентах. Это не то же самое, что знать ваших клиентов. В PR ловушка та же: модель разберёт упоминания и тональность, но не заменит живых отношений с журналистами и настоящую реакцию ^[5] аудитории.

Аналитика

Модель может объяснить изменение показателей, найдёт аномалии, напишет SQL, построит графики, соберёт еженедельное резюме. Ручная сборка отчётов, перенос цифр между таблицами, презентации без новых выводов выдаются спокойно.

А вот постановку метрик, контроль качества данных, эксперименты и понимание причинно-следственных связей ИИшка не может. Главный риск впасть в ересь объяснений: ИИ убедительно оправдает цифру, которую вы посчитали неправильно. Автоматизация аналитики не снижает, а повышает требования к качеству данных.

Контент

Контент это главный пример дефляции от генеративного ИИ. Написать статью, пост или сценарий стало дешевле и одновременно у всех, поэтому предложение растёт быстрее, чем внимание аудитории.

Можно безопасно удешевлять себестоимость единицы: черновик, время, итерации, адаптацию под форматы, проходные тексты. Опасно то же пытаться сделать с экспертизой и позицией компании, исследованиями, кейсами, редактурой. В мире дорогого производства выигрывает тот, кто мжет много производить дешевле; в мире дешёвого – тот, кто может создать ценность.

Компетенции

Самая незаметная и опасная статья экономии – компания перестает уметь делать работу сама. Когда сотрудник отдаёт ИИшке и анализ рынка, и тексты, и гипотезы, и стратегию, производительность, от масштаба, растёт, а способность оценить качество результата падает. Круг замыкается: чем слабее компетенция, тем труднее заметить ошибку ^[6] модели.

Поэтому для руководителя маркетинга важно провести границу: что сотрудник обязан делать сам, что проверять, что делегировать полностью.

Матрица: что сокращать, а что нет

Пока в маркетинге внедряют ИИ в производство, компания становится быстрее и дешевле. Как только начинают экономить на контакте с реальностью – маркетинг отрывается от рынка, оставаясь эффективным только на бумаге. Экономия появляется не от замены людей генератором текстов, а от перепроектирования процесса: убрать ручное производство, ускорить анализ, оставить человеку решения, усилить контакт с рынком. Поэтому если сокращать, то только стоимость исполнения. При этом беречь то, что даёт способность понимать реальность: данные, исследования, экспертизу и ответственность за решения.