Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом: как ИИ меняет стратегии и помогает бизнесу расти

Как Agile Scrum помогает в проектах автоматизации бизнеса
Хотите понять, как именно технологии ИИ способны не только сократить рутину, но и повысить эффективность рекламы. Разберем, как компании используют ИИ в маркетинге, какие задачи он уже решает и почему внедрение искусственного интеллекта становится ключевым трендом современного бизнеса.

Содержание:

  1. Что такое ИИ в маркетинге и управлении продуктом
  2. Внедрение ИИ в маркетинг
  3. ИИ в маркетинге и управлении продуктом
  4. Разработка ИИ‑продуктов: рекомендации по запуску от идеи до работающего решения
  5. Преимущества внедрения ИИ в маркетинг и управление продуктом
  6. Заключение
Представьте: вы запускаете рекламную кампанию, в нее вложен месячный бюджет, а результат — едва заметный рост продаж. Знакомо? Многие маркетологи сталкиваются с тем, что классические подходы в маркетинге больше не дают прежнего эффекта. А вот компании, которые начали внедрение искусственного интеллекта, показывают стабильный рост, точнее прогнозируют спрос и выдают персонализированные предложения именно тем пользователям, кто готов купить.

ИИ в маркетинге уже перестал быть экспериментом и стал рабочим инструментом, который используют крупнейшие бренды. Технологии искусственного интеллекта в маркетинге помогают автоматизировать рутину, анализировать данные о клиентах, оптимизировать рекламные кампании и принимать более обоснованные решения. Сегодня AI способен прогнозировать поведение потребителей, отвечать на вопросы клиентов через чат-ботов, создавать рекламные объявления и даже писать тексты для карточек товаров.

Использование искусственного интеллекта в маркетинге меняет подход к управлению продуктом и выстраиванию маркетинговых кампаний. Алгоритмы на основе ИИ обрабатывают огромные объемы данных, выявляют скрытые закономерности и помогают маркетологам быстро адаптировать стратегию продвижения товаров и услуг. В цифровой маркетинг приходит новая логика: вместо догадок и устаревших методик — точные прогнозы, автоматизация и персонализация, которые невозможно достичь без применения ИИ.
Как Agile Scrum помогает в проектах автоматизации бизнеса

Что такое ИИ в маркетинге и управлении продуктом

Искусственный интеллект — это технология, позволяющая системе обучаться, анализировать данные и принимать решения без прямого вмешательства человека. В маркетинге и управлении продуктом ИИ используют, чтобы автоматизировать процессы, ускорять анализ данных и делать прогнозы, недоступные традиционным методам.

Алгоритмы на основе ИИ обрабатывают огромные объемы данных о клиентах: историю покупок, поведение на сайте, реакцию на рекламные кампании. Искусственный интеллект анализирует эти сведения и формирует персонализированные предложения, прогнозирует спрос и помогает маркетологам принимать более обоснованные решения. Технологии ИИ позволяют оптимизировать маркетинговые бюджеты, автоматизировать рассылки, настраивать таргетинг и сокращать рутинные задачи, которые раньше требовали часов ручной работы.

Пример применения ИИ в маркетинге впервые в крупном масштабе продемонстрировала компания Amazon в начале 2000‑х годов. Она внедрила алгоритмы машинного обучения для анализа данных о клиентах и их покупательских привычках. Это позволило формировать персонализированные предложения и рекомендательные блоки «С этим товаром покупают…», которые мгновенно повысили конверсии и стали стандартом цифрового маркетинга. Позже подобный подход распространился в управление продуктами: компании начали использовать ИИ, чтобы прогнозировать спрос, тестировать гипотезы и принимать более точные решения по развитию цифровых сервисов.

Таким образом, искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом — это не просто набор технологий, а инструмент, который меняет саму логику работы с пользователем, превращая маркетинговые кампании и продуктовые решения из догадок в точные прогнозируемые процессы.

Внедрение ИИ в маркетинг

Внедрение искусственного интеллекта в маркетинг — это не разовая настройка нейросети, а выстроенный процесс, требующий подготовки данных, выбора инструментов и тестирования алгоритмов. Чтобы ИИ реально помогал маркетологам, важно понимать, как именно технологии должны интегрироваться в бизнес-процессы и какие задачи они будут решать.

Подготовка данных и выбор инструментов ИИ

Основой успешного применения ИИ в маркетинге является качественная и структурированная база данных. Компании собирают информацию о клиентах из разных источников: CRM, сайта, мобильного приложения, социальных сетей и колл-центра. На этом этапе важно очистить данные от дублей, ошибок и лишнего шума, чтобы алгоритмы машинного обучения могли анализировать их корректно.

Пример: в «СберМаркете» перед внедрением ИИ для прогнозирования спроса провели масштабную чистку клиентской базы и интегрировали данные онлайн- и офлайн-продаж в единую систему, что повысило точность рекомендаций и предложений.

Настройка ИИ-алгоритмов для сегментации аудитории и прогнозирования спроса

После подготовки данных компании выбирают подходящие алгоритмы ИИ и настраивают их под конкретные маркетинговые задачи: выделение целевых сегментов, анализ поведения пользователей, прогнозирование интереса к товарам и услугам.

Пример: «Яндекс.Практикум» применяет алгоритмы машинного обучения для выявления сегментов пользователей, которые с высокой вероятностью пройдут обучение до конца. Эти данные используются для персонализированных рассылок и повышения конверсии.

Использование ИИ для автоматизации рекламных кампаний и повышения конверсии

На этом этапе алгоритмы начинают управлять кампаниями: подбирать ключевые слова и аудитории, оптимизировать рекламный бюджет, тестировать креативы. Искусственный интеллект анализирует эффективность объявлений и в режиме реального времени перераспределяет бюджет, чтобы увеличивать отдачу.

Пример: «Ozon» применяет ИИ для автоматизации продвижения товаров в поиске и рекомендациях. Алгоритм анализирует поведение покупателей, корректирует ставки и формирует персонализированные предложения, что повышает CTR и продажи.

Масштабирование и постоянная оптимизация ИИ-моделей

После первых успешных результатов компании масштабируют использование ИИ на разные маркетинговые каналы, интегрируют чат-ботов, автоматизируют обработку вопросов клиентов и улучшают прогнозы спроса. ИИ-модели регулярно дообучаются на новых данных, чтобы сохранять точность рекомендаций и адаптироваться к изменению поведения потребителей.

Пример: X5 Group внедрила ИИ-платформу для персонализации скидок и акций в сетях «Пятерочка» и «Перекресток». Алгоритмы анализируют миллионы транзакций и формируют индивидуальные предложения для покупателей, что увеличивает средний чек и частоту покупок.

Этапы внедрения ИИ в маркетинг показывают, что технология не работает «по волшебству» — она требует чистых данных, точных алгоритмов и постоянной оптимизации. Компании, которые выстраивают этот процесс системно, получают ощутимые результаты: персонализированные предложения, автоматизацию рутинных задач, прогнозирование спроса и рост отдачи от рекламных кампаний.

ИИ в маркетинге и управлении продуктом

Искусственный интеллект перестал быть «магией» и стал рабочим инструментом продуктовой рутины: он помогает анализировать обратную связь, прогнозировать поведение, автоматизировать эксперименты и на лету персонализировать интерфейсы. На стыке маркетинга и продуктового менеджмента это дает командам скорость, точность и масштаб, которых сложно достичь вручную. Ниже — подробная схема «как именно», с практикой и шагами, которые можно внедрять уже сейчас.

Анализ обратной связи и выявление потребностей клиентов

Быстро понять, что на самом деле болит у пользовательских сегментов, и превратить «шум» отзывов в понятные решения для продуктовой дорожной карты и маркетинговых кампаний.
  • Сбор сигналов: тикеты из саппорта, звонки (включая голосовой канал), соцсети, стор‑ревью, ответы на рассылках, логи поведения в интерфейсе, CRM‑поля с данные о клиентах.
  • NLP‑пайплайны (обработка естественного языка): тематическое моделирование, классификация интентов, анализ настроений, aspect‑based sentiment (оценка конкретных атрибутов: скорость, цена, удобство), извлечение сущностей (модели, тарифы, сценарии).
  • Сведение в «карты потребностей»: кластеры проблем ↔ метрики влияния (потерянные конверсии, NPS/CSAT, частота, ARPU).
  • Выход: обоснованные гипотеза‑ы в backlog с приоритизацией (RICE/ICE/CoD), готовые тексты для контента FAQ/базы знаний, подсказки для чат-боты/бот‑ов и сценариев онбординга.
Вы видите «что и где чинить» не по ощущениям, а по цифрам: искусственный интеллект анализирует тысячи обращений, связывает их с событиями в продукте и помогает маркетолог‑у и продакту принимать более обоснованные решения, сокращать время реакции и оптимизировать план релизов. Это и есть прикладное использование искусственного интеллекта в маркетинге и управлении продуктом.

Прогнозная аналитика: от сигналов к решениям

На опережение увидеть, что будет с спросом, удержанием и выручкой, и вовремя подстроить кампании и функционал.
  • Алгоритмы машинного обучения: propensity‑модели (вероятность покупки, отклика на рекламный оффер), churn‑score (риск оттока), LTV‑прогнозы, uplift‑модели (где интервенция реально меняет исход), модели «прогнозировать спрос» (time‑series).
  • Маркетинговая атрибуция и бюджет: MMM/MTA подсказывают, куда перераспределить ставки, чтобы поднять эффективность рекламы.
  • Что видит команда: сценарии «если/то» по сегментам, список «быстрых побед» (какие персонализированные предложения и где выкатить), окна триггеров (какому потребитель‑скому поведению соответствует тот или иной оффер).
ИИ помогает «не тушить пожары», а работать на упреждение: вы заранее видите провисающие когорты, прогнозировать спрос и загрузку каналов, точнее планируете маркетинговый календарь и внедряете изменения в продукт без лишних свитч‑беков. Это повышение предсказуемости и снижение стоимости ошибок.

Автоматизация A/B‑тестирования и экспериментов

Проверять идеи про интерфейсы, тексты, цены и офферы быстро и корректно — без бесконечных ручных отчетов.
  • «Эксперименты как код»: гипотеза → метрики → сегментация → трекинг — описываются декларативно, дальше алгоритм запускает тест автоматически.
  • Статистика «из коробки»: sequential/bayesian, CUPED для снижения дисперсии, guardrail‑метрики (CR, AOV, отказоустойчивость).
  • Много‑вариантность: много‑рукие бандиты перераспределяют трафик в пользу лидеров, автоматизировать остановку слабых креативов.
  • Кросс‑канальность: один и тот же вариант креатива/текста идет в веб, пуш, e‑mail рассылка, чат-ботов/ботов — платформа сама учитывает пересечения.
  • Цикл «идея → проверка → вывод» сокращать с недель до дней, а влияние на бизнес‑метрики видно сразу. Искусственный интеллект формирует отчеты, подсказывает причинно‑следственные связи и предлагает следующий эксперимент — это взрослая аналитика без ручного микроменеджмента.

Рекомендательные системы и персонализация функционала

Давать каждому пользователю релевантный контент, функции и офферы — там, где это действительно повышает ценность и конверсии.
  • Модели: content‑based + collaborative filtering, seq2seq/transformers, контекстные бандиты. Нейросети учитывают сессию «здесь‑и‑сейчас» (контекст), историю, похожесть объектов и реакций.
  • Где применяется: ленты и блоки «вам подойдет», динамическая сортировка каталога, «умные» подсказки по шагам мастера, тарифные апгрейды, промо‑виджеты в интерфейсе, персональные карточки товары и услуги в рассылках и пушах.
  • Для B2B и SaaS: рекомендация следующего шага в сценарии (onboarding, настройка интеграций), «умный» порядок полей, подсказки по отчетам.
Персонализация становится частью ядра: искусственный интеллект на лету показывает «следующее лучшее действие», снижает когнитивную нагрузку, растит удержание и выручку. Для маркетингу это точные рекламные объявления и ai креативы под сегменты; для продукта интерфейсы, которые «чувствуют» контекст.

Каналы общения и сервис: чат‑боты и голосовые ассистенты

Отвечать мгновенно и по делу; разгрузить линию поддержки и повысить качество сервиса.
Как это работает.
  • Диалоговые нейросеть‑модели с NLU/NLG: распознают намерение, вытаскивают атрибуты, обрабатывают запрос и возвращают точный ответ; эскалация — только по сложным кейсам.
  • Чат-боты в мессенджерах, на сайте и внутри приложения, голосовой ассистент для сложных сценариев (подбор тарифа, продление подписки, статус заказа).
  • Обучение (обучать) на реальных логах: боты пополняют базу знаний и FAQ, улучшают сценарии на основе фидбэка.
  • Меньше ожидания, больше решенных вопросов; для команды — высвобожденное время под стратегию и разработка. Это не просто «сделать бота», а системное применение ИИ в сервисе и цифровой маркетинг‑коммуникациях.

Организация и безопасность: чтобы масштаб не ломал качество

  • Внедрение искусственного интеллекта — это и про процессы: единый feature store, контроль версий моделей, MLOps‑конвейер, мониторинг дрейфа.
  • Прозрачность и этика: объяснимость рекомендаций, реестры источников данных, контроль приватности (PII), согласия.
  • «Человек в петле»: эксперты валидируют выводы модели, корректируют пороги, задают рамки. Именно так искусственный интеллект помогает, а не заменяет команду.
Технологии искусственного интеллекта в маркетинге и управлении продуктом — это практичный способ «видеть дальше и делать быстрее». Когда вы внедрять их по шагам — от чистых данных до продуманных экспериментов — ИИ управляет кампанией вместо ручной рутины, а команда начинает обрабатывать сигналы рынка в реальном времени, оптимизировать бюджеты и интерфейсы, выдавать по‑настоящему персонализированные сценарии и уверенно прогнозировать результат. Итог: выше конверсии, ровнее воронка, устойчивее рост — и это уже не тренд, а новая норма «искусственного интеллекта на современный маркетинг».
Подписывайтесь на рассылку со статьями, которую читают лидеры рынка
Как Agile Scrum помогает в проектах автоматизации бизнеса

Разработка ИИ‑продуктов: рекомендации по запуску от идеи до работающего решения

Создание ИИ‑продукта — это не просто добавление слова AI в описание сервиса. Это комплексный процесс, в котором важны качество данных, выбор алгоритмов, грамотное тестирование и продуманная эксплуатация модели. Ниже — рекомендации, которые помогут продуктовым и маркетинговым командам пройти путь от идеи до успешного запуска ИИ‑решения.

Начните с четкой цели и постановки задачи

  • Определите, какую конкретную задачу должен решать ваш ИИ‑продукт: повышение конверсий, персонализация контента, сокращение времени ответа клиентам или автоматизация рутинных процессов.
  • Привяжите задачу к метрикам: CR, LTV, AOV, время обработки запросов или эффективность рекламных кампаний.
  • Сформулируйте гипотезу: например, «ИИ‑рекомендации помогут увеличить количество покупок из карточек товаров на 7%».

Соберите и подготовьте данные

  • Источники данных: CRM, поведение пользователей на сайте или в приложении, результаты прошлых маркетинговых кампаний, отзывы, голосовые обращения, данные о товарах и услугах.
  • Очистка и обработка: удалите дубли, исправьте ошибки, заполните пропуски. Для текстов примените алгоритмы обработки естественного языка (NLP), чтобы нормализовать данные.
  • Анонимизация: обеспечьте защиту персональных данных и настройте прозрачные правила их использования.
  • Обогащение: создайте дополнительные признаки, например, сезонность спроса или связь между действиями пользователя и конверсией.

Постройте MVP и протестируйте гипотезы

  • Начните с минимально жизнеспособного продукта (MVP): простая модель, ограниченный функционал, понятный сценарий использования.
  • Запустите модель сначала в «теневом режиме» — она делает прогнозы, но не влияет на результат. Затем переходите к ограниченному тесту с реальными пользователями.
  • Используйте A/B-тестирование для проверки гипотез. Четко определяйте метрики успеха и контролируйте возможные негативные эффекты.

Используйте подходящие технологии ИИ

  • Машинное обучение (ML): для прогнозирования спроса, анализа потребительского поведения, оптимизации маркетингового бюджета.
  • NLP: для анализа обратной связи, классификации запросов, генерации текстов для карточек товаров, писем и рекламных объявлений.
  • Генеративные нейросети: для персонализированных сценариев, чат-ботов, автоматического создания контента и креативов.
  • Рекомендательные системы: для персонализированных предложений, динамической сортировки каталога и «умных» подсказок в продукте.

Улучшайте существующие продукты с помощью ИИ

  • Добавляйте ИИ‑алгоритмы в текущие сервисы: автоматизация рассылок, персональные офферы, предиктивные уведомления для клиентов.
  • Используйте нейросети для оптимизации интерфейсов: динамическая подстановка контента, персонализированные подсказки, прогнозирование вероятности отказа.
  • Подключайте чат-ботов и голосовых ассистентов, чтобы обрабатывать типовые запросы пользователей без участия оператора.

Выстраивайте MLOps и поддержку моделей

  • Организуйте CI/CD-процесс для моделей: хранение версий, автоматический переобучение, мониторинг качества и дрейфа данных.
  • Обеспечьте прозрачность алгоритмов: объяснимость решений, источники данных, контроль этики и приватности.
  • Планируйте масштабирование: после успешного кейса переносите модель на другие продукты и каналы маркетинга.

Разработка ИИ‑продуктов — это последовательный процесс: от постановки цели и сбора качественных данных до тестирования, внедрения и поддержки модели. Искусственный интеллект помогает не только создавать новые цифровые сервисы, но и улучшать существующие продукты, повышая их ценность для пользователя и эффективность для бизнеса. Успех зависит от грамотного планирования и четких экспериментов, а не от слепой веры в возможности технологий.

Преимущества внедрения ИИ в маркетинг и управление продуктом

Внедрение искусственного интеллекта в маркетинг и управление продуктом перестало быть экспериментом и стало инструментом, который напрямую влияет на ключевые показатели бизнеса. Компании, которые системно используют ИИ, получают рост конверсий, сокращение затрат на рекламу, быстрые проверки гипотез и возможность выстраивать сервис 24/7 без потери качества.
  • Персонализация стала одной из главных точек роста. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о клиентах — историю просмотров, кликов, покупок, отклики на рассылки — и выстраивают персональные предложения. Пользователь видит релевантные товары, специальные скидки и динамическую выдачу каталога. Такой подход приносит рост конверсии на 8–25%, увеличивает средний чек на 5–15% и повышает повторные покупки на 10–30%. Российский пример — X5 Group, где персонализированные акции в сетях «Пятерочка» и «Перекресток» увеличили частоту визитов и средний чек. Ozon и Яндекс.Маркет перестраивают выдачу товаров под вероятность покупки, повышая CTR и итоговую конверсию.
  • Эффективность рекламных кампаний также значительно растет. ИИ управляет ставками, подбирает креативы и аудитории в режиме реального времени, перераспределяет бюджет между каналами и сегментами. Благодаря этому снижаются CPA и стоимость привлечения клиентов на 10–25%, а возврат инвестиций в рекламу растет на 12–35%. Пример — СберТаргет, который использует алгоритмы ИИ для персонализации офферов, что позволяет экономить бюджет и получать больше целевых откликов.
  • ИИ помогает маркетологам принимать решения быстрее и точнее. С помощью прогнозной аналитики можно заранее оценить вероятность оттока или покупку конкретного продукта, протестировать гипотезу и запустить A/B-тест с автоматическим перераспределением трафика. Такой подход сокращает цикл «идея — проверка — вывод» до 30–50% и увеличивает долю успешных релизов на 5–12 п.п. В Avito масштабная платформа экспериментов на базе ИИ позволяет проверять десятки гипотез одновременно, ускоряя внедрение новых фич и рост метрик.
  • Сервис 24/7 без расширения штата становится возможен за счет чат-ботов и голосовых ассистентов на базе нейросетей. Они мгновенно отвечают на типовые запросы, берут на себя до 40% нагрузки операторов и сокращают время первого ответа вдвое. Банки, включая Сбер и Т-Банк, используют ИИ-ассистентов для помощи клиентам в мобильных приложениях и колл-центрах, повышая удовлетворенность и снижая операционные издержки.
  • ИИ позволяет точнее прогнозировать спрос и оптимизировать запасы. Ритейлеры вроде X5 Group и «Магнита» используют ML-модели для расчета потребности в каждом товаре, сокращают количество out-of-stock на 15–30% и уменьшают избыточные склады, экономя миллионы рублей на логистике.
  • Генеративные нейросети автоматизируют подготовку контента и креативов. Создание описаний карточек товаров, текстов для рассылок и рекламных объявлений занимает до 70% меньше времени, а скорость запуска кампаний растет на 10–25%. Маркетплейсы и крупные ритейлеры уже используют такие инструменты, чтобы быстрее наполнять витрины и тестировать разные варианты текстов и баннеров, повышая конверсию.
  • Дополнительно ИИ снижает риски мошенничества и ошибки модерации. В банках алгоритмы антифрода сокращают количество подозрительных операций на 30–60%, а площадки объявлений используют ИИ, чтобы автоматически блокировать спам и фейковые предложения.
Внедрение ИИ в маркетинг и управление продуктом дает бизнесу измеримый результат: автоматизация рутинных задач, прогнозирование спроса, персонализированные предложения и оптимизация рекламных бюджетов. Компании уже доказали, что алгоритмы на основе ИИ способны не просто ускорить работу команд, а также обеспечить устойчивый рост дохода и лояльности клиентов.

Особенности внедрения и как не ошибиться с выьором нейросети

Внедрение ИИ в маркетинг и управлении продуктом редко спотыкается о сами алгоритмы, чаще о организацию процесса.

  • Первый барьер — качество данных. Искусственный интеллект учится на «топливе», которым являются данные о клиентах, события в аналитике и история маркетинговых кампаний. Если источники разрознены, схемы меняются без версионирования, а пропуски и дубли не контролируются, любые алгоритмы на основе ИИ будут «шуметь», а персонализация — промахиваться. Можно выстроить data governance до пилота: описать контракты качества (схемы, SLA на свежесть, допустимые пропуски), навести порядок в идентификациях, завести единый feature store и базовые правила анонимизации и согласий. Тогда применение ИИ становится воспроизводимым, а не разовой удачей.

  • Второй барьер — нехватка экспертов и завышенные ожидания. ИИ в маркетинге — командный спорт: маркетолог, продакт, аналитик, ML‑инженер, разработчик и юрист по данным. Когда роль «хранителя смысла» не назначена, модель оптимизирует не те метрики (например, клики вместо выручки), а пилот зависает. Снижаем риск через четкий RACI, обучение ключевых ролей, а также «человек‑в‑петле» на этапах постановки гипотез, калибровки порогов и разбора ошибок.

  • Третий барьер — высокие затраты и размытый ROI: бюджеты уходят на инфраструктуру, но бизнес‑эффект туманен. Здесь помогает простая дисциплина: начинаем с одного высокоокупаемого use case (например, рекомендации или автоматизация ставок), считаем TCO (модели, хранение, инференс) и ROMI, запускаем в shadow‑режиме, затем — canary/A‑B с guardrail‑метриками (CR, LTV, NPS, отказы), и только после подтверждения эффекта масштабируем.

  • Этические вопросы и риски автоматизации нельзя откладывать «на потом». Искусственный интеллект в маркетинге работает с чувствительными сигналами поведения; без прозрачности легко получить предвзятость модели, навязчивую коммуникацию или утечку доверия. Снижайте уровень PII, храните и обрабатывайте ровно то, что нужно для задачи, ведите реестр источников и целей обработки, предоставляйте пользователю понятный контроль над согласием. Проводите регулярные bias‑аудиты (сравнение качества по сегментам), включайте объяснимость (например, SHAP) в продуктовые и юридические ревью, а для генеративных сценариев — ставьте факчекинг и «запретные темы» на уровне пайплайна.
Автоматизация — это не автопилот: любые auto‑decisioning штуки должны иметь пороги для эскалации к человеку, а в коммуникациях: частотные и каналовые лимиты, чтобы не выжигать аудиторию.

Заключение

Искусственный интеллект уже стал частью современного маркетинга и управления продуктом, но его внедрение не про технологию ради технологии. Это инструмент, который позволяет точнее анализировать данные, предлагать пользователям персонализированный опыт, прогнозировать спрос и автоматизировать рутинные задачи, сохраняя внимание маркетологов и продуктовых команд для стратегических решений. Российские компании — от ритейла до банков и e-commerce — показывают, что правильно выстроенные алгоритмы ИИ приносят не только рост конверсии и экономию бюджетов, но и долгосрочную лояльность клиентов.

При этом успешное внедрение ИИ требует дисциплины: чистых данных, проверенных гипотез, постепенных экспериментов и этичного подхода к работе с информацией о пользователях. Ошибки в этих зонах обходятся дорого — неправильные рекомендации, искаженные прогнозы или потеря доверия аудитории способны свести к нулю эффект от инвестиций.

Главная ценность ИИ в маркетинге и управлении продуктом — это переход от интуитивного управления кампаниями к точным решениям, основанным на фактах и прогнозах. Компании, которые научатся правильно использовать алгоритмы машинного обучения, автоматизацию и генеративные нейросети, будут не просто идти в ногу с рынком, а опережать конкурентов, предлагая пользователям релевантные, быстрые и полезные цифровые сервисы.
Внедрите искусственный интеллект в бизнес-процессы вашей компании
Внедрите искусственный интеллект в бизнес-процессы вашей компании — уверенно и с результатом
Корпоративный курс поможет вашей команде разобраться в теме ИИ, понять реальные сценарии применения и запустить первые рабочие AI-инициативы, которые дадут эффект уже на старте.
Что получат сотрудники:
  • Чёткое понимание, как внедрять ИИ в задачи компании
  • Первый готовый AI-проект под руководством экспертов
  • Осознание рисков и ограничений технологий
  • Мотивацию развивать инновации внутри команды
Главный редактор Product Lab
Статью подготовила

Больше статей по теме

Получить консультацию
Заполните форму и получите ответы
на все вопросы.
Хотите внедрить AI, но не знаете, с чего начать?
Мы уже сотрудничаем с:
Оставьте заявку, разберем ваши бизнес-цели, покажем, где уже сегодня можно внедрить AI без риска, и подберем 2 индивидуальных варианта внедрения.