Реклама дорожает, отдача падает
Ставки и бюджеты крутятся вручную, аудитории пересекаются, часть бюджета уходит на тех, кто не купит.
Что с этим делаем →
AI в маркетинге
AI-маркетинг, который считается в метриках, а не в обещаниях
Внедряем модели в маркетинг по понятному порядку: разбираем задачу и данные, проверяем гипотезу пилотом на ваших выгрузках, встраиваем в сайт, CRM и рекламные кабинеты и измеряем согласованную метрику до и после. Никаких «30+ моделей» — только то, что можно проверить.
-
Пилот на ваших данныхСначала проверяем гипотезу, потом строим систему
-
Смета и срок до стартаОбъём фиксируется в договоре после разбора
-
Метрика до внедренияДоговариваемся, что считаем успехом, заранее
-
Работает в вашем контуреСвои серверы или российское облако, данные под контролем
Точность
0,81
Полнота
0,74
Базовый уровень
0,62
Путь клиента
за месяц
Визиты
Заявки
Квалифиц.
Сделки
Уйдут
128 клиентов
риск
Триггер на удержание
Приоритет
42 сделки
Очередь для менеджеров
Иллюстрация интерфейса пилота, а не отчёт по конкретному проекту
С чем приходят чаще всего
AI нужен не «потому что модно», а когда ручная работа перестаёт справляться с объёмом. Ниже восемь ситуаций, в которых модели действительно дают результат.
Непонятно, какие лиды станут сделками
Менеджеры тратят время на всех подряд, сильные заявки остывают в общей очереди.
Что с этим делаем →Контента нужно больше, чем успевает команда
Тексты, карточки и рассылки пишутся вручную и становятся узким местом.
Что с этим делаем →Данные о клиентах лежат в разных системах
Сайт, CRM и рекламные кабинеты не связаны, поэтому нельзя посчитать путь клиента.
Что с этим делаем →Все клиенты получают одинаковые письма
Одна рассылка на всю базу снижает открываемость и увеличивает отписки.
Что с этим делаем →Отзывы и обращения разбирают вручную
Масса отзывов и диалогов копится, проблемы замечают, когда они уже повлияли на продажи.
Что с этим делаем →Заявки теряются в нерабочее время
Клиент пишет ночью, ответ приходит утром — и он уже купил в другом месте.
Что с этим делаем →Непонятно, что произойдёт со спросом
Закупки и бюджеты планируются по прошлому году, а не по прогнозу.
Что с этим делаем →Подберите направление за 20 секунд
Отметьте, что сейчас мешает больше всего, — покажем, с какого направления имеет смысл начать. Работает без отправки заявки.
Что мешает сейчас
С чего начать
Отметьте одну или несколько задач слева — здесь появится направление, с которого стоит начать, и пояснение, почему именно с него.
Мало заявок при растущем бюджете
Оптимизация рекламы →
Заявок много, но мало сделок
Скоринг лидов →
Не успеваем производить контент
AI-генерация контента →
Данные разбросаны по системам
Сегментация клиентов →
Клиенты не возвращаются
Персонализация →
Не разбираем отзывы и обращения
Анализ тональности →
Не успеваем отвечать вовремя
AI-чат-боты →
Не можем прогнозировать спрос
Предиктивная аналитика →
Если задач несколько, начинать всё равно стоит с одной: пилот на одном сценарии дешевле и быстрее показывает, работают ли ваши данные.
13 направлений AI в маркетинге
Все направления раскрыты на этой странице. Четыре из них имеют отдельные подробные страницы — они отмечены ссылкой «Подробнее о направлении»; остальные разбираем индивидуально на разборе задачи.
Понять, что происходит и что будет
Предиктивная аналитика
Прогноз спроса, оттока, LTV и выручки на исторических данных.
Собираем данные из CRM, сайта и рекламных кабинетов, строим модель и отдаём прогноз в понятном виде: сколько заказов ждать, кто из клиентов собирается уйти, какой сегмент приносит маржу. Модель переобучается по расписанию, а качество прогноза измеряется на отложенном периоде.
Подробнее о направленииСегментация клиентов
Сегменты по поведению и ценности, а не по полу и возрасту.
Кластеризация по фактическим действиям: частота покупок, средний чек, категории, реакция на рассылки. Результат — сегменты, для которых можно написать отдельное предложение и измерить отклик, а не абстрактные «женщины 25–34».
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Анализ тональности
Автоматический разбор отзывов, обращений и упоминаний.
Модель размечает тональность и темы: что хвалят, на что жалуются, какие проблемы повторяются. Руководитель видит не сотни отзывов, а список проблем по частоте и влиянию — и понимает, что чинить в первую очередь.
Подробнее о направленииГолосовой поиск
Подготовка контента под голосовые запросы.
Разбираем, как формулируют запросы голосом, и перестраиваем структуру страниц и карточек под них: прямые ответы, разметка, короткие формулировки. Работает в связке с SEO, а не вместо него.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Отвечать вовремя и в тему
AI-чат-боты
Ассистент на сайте и в мессенджерах: отвечает, квалифицирует, передаёт человеку.
Бот опирается на вашу базу знаний и данные о заказах, а не на общие фразы. Отвечает на типовые вопросы, помогает выбрать товар, собирает контакт и передаёт сложное менеджеру с историей диалога. Если уверенности нет — честно зовёт человека вместо выдуманного ответа.
Подробнее о направленииПерсонализация
Персональные подборки, письма и предложения.
Сайт и рассылки показывают то, что релевантно конкретному клиенту: категории, в которых он смотрел товары, дополнения к покупке, напоминание о брошенной корзине. Персонализация строится на истории поведения, а не на ручных списках.
Подробнее о направленииРекомендации
Рекомендательные блоки для e-commerce.
«С этим покупают», «Похожие товары», «Вернуться к просмотру». Модель учится на реальных покупках и учитывает остатки, поэтому не предлагает то, чего нет на складе.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
AI в CRM
Подсказки менеджерам прямо в CRM.
CRM подсказывает следующий шаг, готовит черновики писем и поднимает сделки, которые рискуют остановиться. Менеджер работает с подсказками, а не с пустым полем.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Тратить бюджет точнее
Оптимизация рекламы
Управление ставками, бюджетами и аудиториями.
Смотрим, какие связки «кампания — аудитория — креатив» дают заявки, а какие съедают бюджет. Перераспределяем ставки по фактической отдаче, убираем пересечения аудиторий, тестируем креативы и оставляем то, что работает на ваших данных, а не по общим рекомендациям кабинета.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Скоринг лидов
Модель приоритизации заявок и квалификация.
На истории сделок строим модель, которая оценивает вероятность покупки по признакам заявки и поведению. Итог — очередь обработки по приоритету и автоответы на нецелевые обращения. Менеджеры занимаются теми, кто собирается купить.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Распознавание изображений
Поиск по фото и автоматическая разметка каталога.
Клиент ищет товар по фотографии; каталог автоматически получает атрибуты, теги и категории. Особенно полезно там, где тысячи карточек и ручная разметка не успевает за ассортиментом.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
С чего начинать и чем наполнять
AI-стратегия
Разбор процессов и план внедрения с оценкой эффекта.
Смотрим, где в маркетинге теряются время и деньги, какие данные вообще есть и на что их хватает. На выходе — список гипотез с оценкой эффекта и стоимости, очередь внедрения и честный ответ, какие задачи AI не решает.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
AI-генерация контента
Генерация текстов и креативов под задачу.
Помогает производить описания товаров, тексты рассылок, варианты заголовков и объявлений в нужном объёме. Важная часть работы — редакционный контроль: без проверки человеком генерация превращается в поток одинаковых текстов, которые вредят и бренду, и выдаче.
Разбираем индивидуально: состав работ зависит от ваших данных и процессов.
Когда AI в маркетинге не нужен
- Нет данных о клиентах и сделках — модели не на чем учить
- Объём обращений и заказов слишком мал для статистики
- Задача решается настройкой рекламного кабинета или CRM без моделей
- Ожидание «AI сам всё сделает» без человека, который проверит результат
- Нужен только генератор текстов — хватит готового сервиса за подписку
Если ваш случай из этого списка, мы скажем об этом на разборе и предложим более подходящий вариант — часто это настройка процессов, а не модель.
Порядок работы: от разбора до эксплуатации
Мы не начинаем с модели. Сначала проверяем, что задача решается на ваших данных и что эффект вообще достижим — иногда ответ «не нужно».
-
01
Разбор задачи и данных
Что болит, какая метрика должна измениться, какие данные есть и в каком виде.
-
02
Проверка гипотезы
Считаем, хватает ли данных и достижим ли эффект. Иногда на этом этапе говорим «не нужно».
-
03
Прототип
Модель на ваших данных и замер качества на отложенном периоде — до промышленной разработки.
-
04
Интеграция
Встраиваем в сайт, CRM или рекламные кабинеты: API, выгрузки, отчёты, права доступа.
-
05
Замер эффекта
Сравниваем метрику до и после на согласованном периоде, а не «на глаз».
-
06
Эксплуатация
Переобучение по расписанию, контроль качества, реакция на деградацию модели.
Что нужно с вашей стороны
Доступ к данным
Выгрузки из CRM, сайта, рекламных кабинетов и учётной системы. Чем длиннее история, тем надёжнее модель.
Понятная метрика
Что считаем успехом: количество сделок, стоимость заявки, повторные покупки, маржа.
Ответственный с вашей стороны
Человек, который принимает решения по данным и приёмке результата.
Регламент проверки
Кто и как проверяет выдачу модели там, где она влияет на клиента.
Площадка для размещения
Ваши серверы или российское облако, если есть требования к хранению данных.
Самый частый источник задержек в таких проектах — не модель, а доступы и нерешённый вопрос с метрикой. Поэтому начинаем именно с них.
По каким метрикам измеряем результат
Метрика выбирается до начала работ — иначе после внедрения невозможно понять, стало ли лучше. Ниже то, что мы измеряем чаще всего.
Стоимость заявки
CAC по каналам и кампаниям до и после перераспределения бюджета.
Доля целевых заявок
Сколько обращений доходит до квалификации и до сделки.
Конверсия в покупку
Изменение конверсии на согласованном периоде.
Повторные покупки
Доля клиентов, вернувшихся за второй покупкой.
Скорость ответа
Время до первого ответа клиенту, включая нерабочие часы.
Время команды
Сколько часов в месяц освободилось у маркетинга и поддержки.
Мы не обещаем рост выручки: он зависит от продукта, цены и работы отдела продаж. Обещаем измеримое изменение согласованной метрики и честный замер до и после.
Ориентиры по стоимости
Это рамки по объёму работ, а не прайс: точная смета появляется после разбора задачи и данных и фиксируется в договоре до начала работ.
Пилот на одном сценарии
от 200 000 ₽
Срок: 3–5 недель
Проверить гипотезу на своих данных и увидеть эффект до крупных вложений
- Разбор данных и постановка метрики
- Одна модель или один сценарий
- Замер качества на отложенном периоде
- Интеграция в один канал
- Отчёт с результатом и рекомендацией
Внедрение в процессы
от 550 000 ₽
Срок: 6–12 недель
Решение уже доказано, нужно встроить его в ежедневную работу
- Несколько моделей и сценариев
- Интеграции: сайт, CRM, рекламные кабинеты
- Дашборды и регулярная отчётность
- Регламент проверки выдачи человеком
- Обучение команды заказчика
Сопровождение моделей
от 60 000 ₽/мес
Срок: по договору
Модели работают, их нужно контролировать и переобучать
- Мониторинг качества и деградации
- Переобучение по расписанию
- Доработка признаков под новые данные
- Консультации по развитию
- Приоритетная реакция на сбои
Диапазоны зависят от объёма данных, числа интеграций и требований к размещению. Сопровождение моделей считается отдельно, потому что качество со временем падает без переобучения.
Где AI-маркетинг не работает
Честный список того, из-за чего такие проекты проваливаются, и что мы делаем, чтобы этого не случилось.
Данных не хватает
Модель обучают на трёхстах записях и получают случайные числа.
Проверяем достаточность данных до разработки и говорим об этом прямо.
Метрику не выбрали
Проект «внедрили», но непонятно, стало ли лучше.
Метрика и способ замера согласуются до старта работ.
Генерация без редактора
Поток одинаковых текстов вредит бренду и поисковой выдаче.
Редакционный контроль человеком закладываем в процесс, а не в «потом».
Модель деградирует
Поведение клиентов изменилось, качество упало, никто не заметил.
Мониторинг качества и регулярное переобучение — часть работы, а не опция.
Нет владельца
Систему сделали и бросили, никто не отвечает за результат.
Назначаем ответственного с обеих сторон и регламент проверки.
Требования к данным
Хранение персональных данных должно соответствовать 152-ФЗ.
Размещаем в вашем контуре или российском облаке, проверяем состав данных до старта.
Частые вопросы
С чего начать, если у нас ничего нет?
С разбора задачи и данных. Смотрим, какие данные есть на самом деле, какой метрикой вы готовы измерять результат и достижим ли эффект вообще. Часто на этом этапе выясняется, что для начала достаточно навести порядок в CRM и выгрузках — и это дешевле, чем сразу строить модель. Если задача не решается с вашими данными, скажем прямо.
Сколько данных нужно, чтобы модель работала?
Зависит от задачи и сильно различается. Для прогноза оттока обычно нужны тысячи клиентских историй с известным исходом, для разбора тональности отзывов хватает нескольких сотен размеченных примеров, для рекомендаций — история покупок и просмотров за достаточный период. Точный ответ даём после просмотра выгрузок: обещать «модель заработает» вслепую не станем.
Вы гарантируете рост выручки?
Нет, и никто не может: выручка зависит от продукта, цены, рынка и работы отдела продаж. Мы отвечаем за измеримое изменение согласованной метрики — например, стоимости заявки, доли целевых обращений или времени ответа — и за честный замер до и после. Если по ходу пилота видим, что эффекта не будет, говорим об этом вместо того, чтобы тянуть проект.
Насколько это сложно внедрять и поддерживать?
Пилот на одном сценарии — 3–5 недель и минимальное вмешательство в ваши процессы. Полное внедрение — 6–12 недель, включая интеграции и обучение команды. Дальше модели нужно контролировать: качество со временем падает, потому что меняется поведение клиентов. Это регулярная работа, и мы берём её отдельным договором сопровождения.
Кому принадлежат модели и данные?
Данные — ваши, и мы не используем их ни для каких других проектов. Модели, код и документация передаются вам. Если модель обучалась на ваших данных, она остаётся вашей и после прекращения сотрудничества — забрать её и продолжить работу с другой командой технически возможно.
Где хранятся данные и что с 152-ФЗ?
Размещаем решение в вашем контуре или в российском облаке. Состав персональных данных, сроки хранения и согласия проверяем до старта: если для задачи персональные данные не нужны, работаем на обезличенных выгрузках. Требования к хранению влияют на архитектуру, поэтому обсуждаем их до разработки, а не после.
Это заменяет маркетолога?
Нет. AI убирает рутину — разметку, первичный разбор, генерацию черновиков, расчёт ставок — но решения о продукте, цене и позиционировании остаются за человеком. Там, где модель влияет на клиента, мы обязательно оставляем проверку человеком: без неё генерация и автоответы быстро начинают вредить.
Как понять, что пилот удался?
До старта фиксируем метрику, период замера и целевое значение. После пилота сравниваем с базовым уровнем и показываем расчёт. Если метрика не улучшилась — это тоже результат: он означает, что сценарий не работает на ваших данных, и продолжать не стоит. Такой отчёт мы отдаём без попыток «объяснить» неудачу.
Можно ли начать с чего-то небольшого?
Да, и это правильный путь. Пилот на одном сценарии стоит от 200 000 ₽ и занимает 3–5 недель. Такой формат проверяет и данные, и эффект, и то, как ваша команда работает с результатом модели. Крупное внедрение имеет смысл только после того, как пилот доказал пользу.
Кто проверяет качество выдачи модели?
Это совместная работа. Мы показываем метрики качества, примеры ошибок и границы применимости модели; вы назначаете человека, который проверяет выборочно или на постоянной основе — в зависимости от того, насколько решение влияет на клиента. Регламент проверки описываем на этапе внедрения.
Что если у нас уже есть аналитик или команда данных?
Тогда работаем вместе: закрываем то, что не успевает команда, — например, интеграции, инфраструктуру инференса, мониторинг качества — или берём на себя отдельный сценарий. Никакой задачи «заменить ваших специалистов» не ставим: обычно быстрее усилить существующую команду.
Чем вы отличаетесь от готовых AI-сервисов по подписке?
Готовый сервис дешевле и стартует за день, если ваш процесс укладывается в его рамки. Мы берёмся там, где нужны свои данные, свои интеграции и измеримый эффект на конкретную метрику. На разборе честно скажем, если вам достаточно подписки на готовый инструмент — и какой именно.
Смежные направления — в общем разделе AI-решений, готовые решения с фиксированным составом — в разделе готовых AI-решений.
Разберём вашу задачу
Расскажите, что происходит с заявками, данными и рекламой. Скажем, какие данные нужны, с какого направления начать и сколько будет стоить пилот — до договора и без обязательств.
- Телефон
- +7 (962) 368-39-51
- Что будет после заявки
- Разберём задачу, скажем, хватает ли данных для модели, и предложим пилот с метрикой, сроком и стоимостью.
- Без обязательств
- Если задача не решается с вашими данными или решается дешевле готовым сервисом — скажем прямо.
Заявка на разбор задачи
Опишите, что происходит с заявками, данными и рекламой — вернёмся с направлением, метрикой и оценкой пилота.