Давайте начистоту: B2B-маркетинг всегда был достаточно рутинным. Подготовка коммерческих предложений, обработка лидов, бесконечные отчеты – все это отнимало массу времени и сил. Тут появляется искусственный интеллект и меняет все. Именно IT-компании первыми начали использовать технологию не для баловства, а как реально полезный инструмент в работе.
Конечно, некоторые предприниматели сомневаются и говорят, что для работы с ИИ нужно много денег на обучение сотрудников и покупку оборудования. Мол, маленьким компаниям это не по карману. Но есть варианты попроще: облачные сервисы и легкие в использовании программы, с ними начать гораздо легче.
От рутины к стратегии: как ИИ высвобождает время маркетологов
Как специалист по развитию, считаю, что нейросети скорее помогают маркетологам в рутине, а не заменяют их. Это словно появился супер-помощник, который берет на себя всю монотонную работу. По итогам команда работает быстрее, а стратегические задачи перестают «буксовать» из-за операционки.
Приведу пару ярких примеров:
- JLL: сотрудники российского офиса использовали GPT-модель для генерации презентаций и предложений. То, на что раньше уходили недели, теперь занимает часы. Результат? Вклад маркетинга в выручку вырос втрое, а саму команду удалось сократить на 11%. Это наглядный пример того, как ИИ оптимизирует процессы и повышает отдачу.
- Caterpillar: ИИ формирует персонализированные предложения для клиентов, анализируя данные с уже проданной техники. Такой уровень релевантности, который достигается с помощью ИИ, просто недостижим для человека. Это новый виток взаимодействия с клиентом.
Есть мнение, что если все начнут генерировать контент с помощью ИИ, то оригинальности и новых идей станет меньше. Но я думаю, что ИИ может помочь делать все быстрее и лучше. Главное, чтобы он не заменял людей, а помогал им. Когда ИИ берет на себя скучную работу, а человек придумывает что-то новое, разрабатывает планы и следит за процессом, тогда получается отличный результат.
От сегментации к персонализации с помощью ИИ
Долгое время B2B-маркетинг довольствовался сегментацией. Но реальность такова, что два CTO из абсолютно одинаковых компаний могут по-разному реагировать на одни и те же сообщения. ИИ же позволяет уйти от «массового маркетинга» даже в B2B-сфере.
Приведу несколько примеров:
- ServiceMax: внедрение BB-чат-бота на сайте и перенастройка клиентского пути привели к падению показателя отказов на 70% и удвоению глубины просмотров. Это прямой эффект от того, что ИИ помог лучше понять и удовлетворить потребности пользователя.
- Artesian Solutions: запуск ассистента Arti, который «помнит» клиента и корректирует рекомендации, увеличил количество потенциальных покупателей в четыре раза, при этом точность ответов достигла 99%. Это фантастический результат, который показывает, как ИИ может трансформировать взаимодействие с клиентом.
Я считаю, что именно здесь скрыт главный драйвер ближайших лет. Компании, которые первыми выстроят систему действительно персональных коммуникаций, покорят рынок.
Чистые данные – фундамент ИИ-стратегии
Российский рынок часто страдает от хаотичных CRM-систем и «грязных» баз данных. Но и здесь ИИ приходит на помощь.
- Re:spond. Эта система анализирует отраслевые тренды и помогает находить ниши для продуктов. Один из кейсов – агропромышленная корпорация, которая, благодаря прогнозу спроса на органику, увеличила выручку на 20%. Это пример того, как ИИ помогает принимать стратегические решения.
- В этой популярной CRM ИИ-скоринг лидов критически важен для B2B-сферы. Когда цикл сделки длинный, ошибка в приоритизации может стоить очень дорого. ИИ помогает фокусироваться на самых перспективных заявках.
Кто-то считает, что чистить и готовить данные – такая морока, что проще вообще отказаться от ИИ. Но вкладываться в качество данных стоит, ведь именно на них строятся точные прогнозы и успешные кампании. Без хороших данных ИИ просто не сможет работать в полную силу.
Мой вывод здесь однозначен: компании, которые научатся строить ИИ на чистых данных, будут иметь системное преимущество. Остальные просто будут тратить бюджеты вслепую.
Что мешает полному внедрению искусственного интеллекта
По данным аналитической компании Smart Ranking, в 2025 году рынок технологий ИИ в России может вырасти на 25-30%, приблизительно до 1,9 трлн руб. У нас есть местные разработки вроде YandexGPT и GigaChat, которые умеют генерировать и обрабатывать контент на русском. Несмотря на явные преимущества, развитие ИИ в России все еще наталкивается на преграды. Проблем хватает:
- Неумение считать ROI. Половина компаний до сих пор не знает, как правильно посчитать возврат инвестиций от внедрения ИИ.
- Сопротивление изменениям. 44% компаний вынуждены менять свои процессы, и не все к этому готовы.
- Регуляторика. Закон о рекомендательных технологиях уже обязывает сообщать о персонализации, что требует прозрачности.
Как человек, который сам внедрял десятки инструментов ИИ в подписочных и B2B-сервисах, скажу прямо: главная проблема не в самих технологиях, а в культуре. Компании хотят «быстрый результат», но зачастую не готовы менять свою организационную структуру, процессы, менталитет. ИИ требует зрелости – в данных, в процессах, в управлении. Без готовности к изменениям даже самые передовые технологии останутся неэффективными.
ИИ – «второй пилот» маркетолога
В будущем ИИ станет частью каждой MarTech-платформы, от CRM до систем аналитики. Нейросети смогут создавать не только тексты, но и посадочные страницы, видео и презентации. BI-системы будут не просто показывать графики, а советовать, что делать дальше. Через пару лет ИИ станет обычным делом в маркетинге, как второй пилот.
В ближайшие годы в B2B-маркетинге выиграют не те, кто быстрее купил подписку на ChatGPT, а те, кто построил систему. Кто очистил данные, изменил процессы и научил команду работать с ИИ как с частью операционной деятельности. Именно это и будет настоящим конкурентным преимуществом.
Также читайте:
