В июне 2026 года я прошла повышение квалификации в Московской школе управления СКОЛКОВО по программе "ИИ в маркетинге".

И один вывод после обучения для меня стал еще очевиднее: ИИ не исправляет слабый маркетинг. Он позволяет быстрее масштабировать то, что в нем уже есть - в том числе ошибки. Нейросети помогают быстрее анализировать данные, создавать контент, готовить гипотезы, автоматизировать повторяющиеся задачи. Но скорость сама по себе не делает маркетинг эффективнее.

Одна из главных ошибок внедрения ИИ - начинать с инструмента, не разобравшись с самой системой.

Поэтому внедрение ИИ в маркетинг имеет смысл только тогда, когда компания понимает, какую задачу хочет решить и какой результат должна получить.

Перед тем как автоматизировать процессы, собственнику стоит ответить на несколько вопросов.

1. Кого мы хотим привлекать?

Не просто бизнес или женщины 30+, а конкретные клиентские сегменты. Компания должна понимать, кто покупает, с какой задачей приходит, почему выбирает продукт и какие клиенты наиболее выгодны.

2. Почему клиент должен выбрать именно нас?

Если позиционирование и предложение слабые, нейросеть может придумать сто вариантов рекламного сообщения. Но все сто будут упаковывать одну и ту же слабую основу.

3. Какие каналы реально приводят продажи?

Не заявки, показы и переходы, а целевых клиентов, договоры и деньги. Без этой связи автоматизация маркетинга с ИИ может ускорить канал, который хорошо выглядит в отчете, но плохо влияет на финансовый результат.

4. Где компания теряет клиентов?

Маркетинг может приводить достаточный поток, а потери происходить дальше:

• на квалификации;
• во время первого контакта;
• после коммерческого предложения;
• при обсуждении цены;
• внутри длинного цикла сделки.

До автоматизации нужно понять, какой процесс мы вообще собираемся усиливать.

5. Можно ли доверять данным?

Искусственный интеллект хорошо работает с информацией, которую получает.

Но он не исправляет автоматически:

• неверно заполненную CRM;
• разные критерии лида у маркетинга и продаж;
• отсутствующие причины отказов;
• несвязанные рекламные и финансовые данные.

Плохие исходные данные позволяют быстрее получить плохой вывод.

6. Сходится ли экономика маркетинга?

Если компания знает только стоимость заявки, этого недостаточно.

Важно понимать путь: источник - качественный лид - продажа - стоимость клиента - прибыльность сделки.

Тогда ИИ можно использовать уже не ради автоматизации как таковой, а для улучшения конкретного экономического показателя.

Как использовать ИИ в маркетинге с пользой

Когда сама коммерческая логика понятна, применение ИИ в маркетинге действительно дает возможности для ускорения работы.

Например, нейросети в маркетинге можно использовать для:

• анализа большого массива отзывов, звонков и обращений
• поиска закономерностей в причинах отказов
• первичной сегментации клиентов
• подготовки маркетинговых гипотез
• создания вариантов рекламных сообщений
• подготовки черновиков контента
• анализа конкурентов и рынка
• обработки и структурирования данных
• подготовки отчетов
• автоматизации повторяющихся операций команды

Здесь принципиально меняется подход.

Неверно: У нас появился ИИ. Что бы нам с ним сделать?

Верно: У нас есть конкретная задача. Может ли ИИ решить ее быстрее, дешевле или качественнее?

Искусственный интеллект в маркетинге может помочь собрать информацию, найти закономерности, предложить варианты и ускорить выполнение задачи. Но он не принимает за бизнес ключевые решения: какой рынок выбирать, кому продавать, какой продукт развивать, чем отличаться от конкурентов, куда направлять бюджет и на чем компания должна зарабатывать.

Поэтому главный вопрос 2026 года уже не в том, использовать ли нейросети для маркетинга.

Вопрос в другом: что именно мы собираемся с их помощью масштабировать?

Работающую систему - или ее ошибки. Если непонятно, где именно маркетинг теряет деньги, какие процессы можно усиливать, а какие сначала необходимо исправить - это можно определить на диагностике.