Нова AI-реальність: як штучний інтелект полегшує роботу маркетологів і менеджерів із продажу

Маркетинг без обмежень: AI-інструменти для маркетологів

Маркетинг — це історія про цифри. Конкурентний аналіз, дослідження ринку, авдиторії, ефективності маркетингових стратегій — інформації багато, але знайти, інтерпретувати й проаналізувати її вручну складно. AI-інструменти спрощують цей процес.

Генерування ідей для креативів і рекламних повідомлень

Штучний інтелект може підкинути нові ідеї для маркетингових меседжів і візуалів швидше, ніж ви встигнете допити ранкову каву. Звісно, всі креативні ідеї треба пропускати через власну стратегію й позиціювання, але кілька цікавих інсайтів чи свіжий погляд на продукт точно можна отримати.

Наприклад, Coca-Cola використовує AI для швидкої генерації концепцій візуалів і текстів, які потім команда пропускає через власні фільтри. Компанія навіть запустила цілу рекламну кампанію, створену з допомогою штучного інтелекту.

‍

Які інструменти спробувати

ChatGPT

• Впровадження: готове до використання рішення відразу після підʼєднання. За потреби ChatGPT можна налаштувати відповідно до заданих правил для створення, наприклад, кастомізованих промптів для маркетингових кампаній чи адаптації текстів під ToV і цільову авдиторію.
• Навчання: не потребує додаткового навчання, всі необхідні налаштування вже реалізовані.
• Запит: автоматизація рутинних комунікаційних процесів у відділі маркетингу: генерація текстів, відповіді на запити, створення контенту для маркетингових кампаній, відповіді на електронні листи, створення постів для соцмереж на основі заданих користувачем даних.

‍

AdCreative.ai

‍

• Впровадження: готове рішення, що не потребує складних інтеграцій з поточними системами, розпочати роботу можна відразу після оформлення підписки.
• Навчання: використовує AI-моделі, які адаптуються до даних користувача, наприклад, ключових слів, особливостей цільової аудиторії чи ToV бренду.
• Запит: підходить для задач із відомими типами даних, наприклад, вказаними параметрами продукту чи інформацією про цільову аудиторію.

‍

Persado

• Впровадження: кастомізоване рішення з адаптацією. Інтегрується з маркетинговими платформами та системами (CRM, email-маркетинг, Google Ads, Instagram тощо), збирає дані про клієнтів і кампанії для створення персоналізованих і релевантних повідомлень для різних цілей, наприклад, підвищення лояльності або залучення нових клієнтів.
• Навчання: навчається на текстових даних бізнесу, зокрема історії попередніх кампаній і рекламних повідомлень, реакціях на різні типи контенту, кліках на посилання для налаштування своїх моделей і кращої адаптації під конкретні маркетингові цілі.
• Запит: обробляє різні типи запитів завдяки навчанню на специфічних даних клієнта. Персоналізує й оптимізує генерацію текстового контенту під конкретні маркетингові цілі та потреби компанії.

‍

Автоматизація маркетингових кампаній

Рутина зʼїдає багато часу та зусиль, а підготовка й запуск маркетингових кампаній — це багато рутинних процесів. AI-інструменти дозволяють аналізувати великі обсяги даних і автоматизувати процес підготовки рекламної кампанії. Штучному інтелекту під силу набагато швидше й ефективніше налаштувати рекламу під конкретні сегменти авдиторії та визначити найкращі плейсменти.

Які рішення спробувати

HubSpot

‍

• Впровадження: готове рішення. Інтегрується з CRM-системами, сайтами, корпоративними сторінками в соцмережах. Потребує мінімальних налаштувань для запуску.
• Навчання: не навчається на даних, працює з числовими та текстовими даними, які заздалегідь задані AI-алгоритми використовують для персоналізації й автоматизації маркетингових кампаній.
• Запит: підходить для стандартних маркетингових задач: email-розсилок, автоматизації лідогенерації, управління соціальними мережами, забезпечуючи персоналізовану взаємодію з клієнтами завдяки аналізу даних і застосуванню заданих алгоритмів і правил.

‍

AdRoll

• Впровадження: кастомізовані рішення з адаптацією. Вимагає додаткових налаштувань для інтеграції з рекламними каналами, соцмережами та email-платформами, які використовує компанія.
• Навчання: використовує дані про поведінку клієнтів компанії для налаштування кросканальних рекламних кампаній. Підтримує персоналізацію рекламних меседжів на основі даних і дій користувачів.
• Запит: підходить для автоматизації кросканальних маркетингових кампаній: створення послідовного досвіду користувачів через email, соцмережі, рекламу, сайти та лендинги. 

‍

Marketo Engage

‍

• Впровадження: гнучке рішення для комплексних завдань. Потребує глибокої інтеграції з CRM, ERP та іншими системами для підтримки багатоканальної взаємодії з клієнтами та персоналізації контенту. Налаштування під конкретні потреби бізнесу може вимагати допомоги технічних спеціалістів.
• Навчання: обробляє числові, текстові та поведінкові дані клієнтів. Алгоритми можуть навчатися на основі даних для створення більш релевантної реклами.
• Запит: працює зі складними завданнями, наприклад, мультиканальними маркетинговими кампаніями, інтегрованими з продажами. Може генерувати докладні звіти й адаптувати кампанії в режимі реального часу на основі отриманих даних.

‍

Сегментація авдиторії та персоналізація комунікації

Знати свою авдиторію — круто, сегментувати її та персоналізувати комунікаційні меседжі — теж круто. А витрачати на все це менше часу та зусиль — вдвічі крутіше! AI дозволяє глибоко сегментувати авдиторію на основі даних про поведінку, вподобання та історію взаємодії. В результаті клієнти — щасливі й задоволені від уваги й піклування, а бренд — підвищує залученість і збільшує конверсію. Win — win!

Наприклад, Netflix аналізує безліч поведінкових факторів і на основі цих даних створює персональні рекомендації. Це дозволяє утримувати клієнтів і збільшувати час, проведений на платформі.

Які інструменти спробувати

Dynamic Yield

• Впровадження: кастомізований інструмент із можливостями адаптації під потреби компанії. Вимагає інтеграції з системами, які використовує відділ маркетингу: сайт, мобільні застосунки, CRM-система, CMS, вебаналітика тощо.
• Навчання: навчається на поведінкових даних клієнтів для покращення персоналізації та залучення аудиторії. 
• Запит: створення унікального безшовного досвіду взаємодії з брендом для різних сегментів авдиторії (персоналізація сайту, динамічні email-кампанії, AI-рекомендації товарів тощо).

‍

Optimizely

• Впровадження: кастомізоване рішення з адаптацією під потреби змовника. Інтегрується з актуальним маркетинговими платформами, внутрішніми системами, сайтами та мобільними застосунками компанії. Потребує залучення технічної команди для налаштування роботи.
• Навчання: навчається на текстових і числових даних. Є A/B-тести й алгоритми для оптимізації комунікації на основі поведінкових даних.
• Запит: підходить для персоналізації й оптимізації контенту та UX для різних сегментів авдиторії на основі даних компанії.

‍

Створення релевантного контенту — для людей і пошукових систем

AI прискорює створення якісного, релевантного й оптимізованого контенту для будь-яких каналів комунікації: сайту, лендингів, соцмереж, комерційних пропозицій, піар-матеріалів тощо. Маркетологи можуть збирати пошукові запити, створювати метатеги, писати пости, генерувати фото, перевіряти орфографію й виконувати багато інших рутинних контент-завдань.

AI використовують навіть авторитетні американські видання. Наприклад, The Washington Post з допомогою алгоритму Heliograf створює й оптимізує новинний контент. Він аналізує теми і добирає ключові слова для підвищення видимості новин у пошукових системах. Це своєрідна гібридна система управління контентом, в яку залучений і штучний інтелект, і люди.

Які інструменти спробувати

ClearScope

‍

• Впровадження: готове рішення, що не потребує складних налаштувань чи інтеграції з внутрішніми системами. Інструмент можна використовувати як самостійно, так і інтегрувати з текстовими редакторами.
• Навчання: не навчається на даних компанії-замовника, аналізує релевантність контенту на основі пошукових запитів і оптимізації під ключові слова.
• Запит: аналіз релевантності контенту під SEO-вимоги.

Frase

• Впровадження: кастомізоване рішення для створення контенту на основі аналізу конкурентів і запитів авдиторії. Потребує додаткових налаштувань під специфіку бізнесу, інтегрується з текстовими редакторами, маркетинговими платформами та SEO-інструментами. 
• Навчання: не навчається на даних компанії, але використовує великі масиви даних про конкурентів і пошукові тренди для адаптації контенту.
• Запит: створення релевантного оптимізованого контенту під потреби авдиторії, що враховує актуальні пошукові запити та тренди.

Claude 

• Впровадження: гнучке рішення для комплексних задач. Вимагає API-інтеграції з іншими платформами, особливо якщо компанія хоче використовувати Claude для створення контенту на основі внутрішніх даних чи під специфічні вимоги. Може використовуватись як самостійний інструмент або в комплексі з іншими маркетинговими платформами.
• Навчання: не навчається на даних компанії, але адаптує свої відповіді згідно з контекстом і деталями введених текстових запитів. Використовує загальні моделі для обробки природної мови, аналізу й генерації текстів.
• Запит: підходить для завдань, які вимагають адаптації контенту для різних каналів із врахуванням тону та стилістики, заданих користувачем.

‍

Аналіз рівня задоволеності та лояльності клієнтів

Щоб зрозуміти своїх клієнтів, треба знати їхні настрої, а також чітко розуміти, коли все пішло не за планом. Якщо настрої змінилися, бренду треба адаптувати свої комунікаційні повідомлення, щоб запобігти відтоку клієнтів. Дослідження рівня задоволеності та лояльності — ще одне завдання, що можна делегувати AI-рішенням. Вони проаналізують великі масиви даних із різноманітних каналів, виявлять поведінкові патерни, виміряють настрої та ставлення авдиторії до бренду.

Які інструменти спробувати

Medallia

• Впровадження: готове до використання рішення, що потребує мінімальних налаштувань.
• Навчання: не навчається на даних компанії-замовника.
• Запит: відстеження загального рівня задоволеності, отримання швидких інсайтів і автоматичне створення звітів про комунікацію та взаємодію з клієнтами.

Sprout Social

‍

• Впровадження: кастомізоване рішення з можливістю адаптації під індивідуальні потреби.
• Навчання: не навчається на даних компанії, використовує попередньо задані алгоритми аналізу текстових і числових даних (настроїв і метрик соціальних мереж).
• Запит: моніторинг соціальних мереж, аналіз настроїв клієнтів у реальному часі, виявлення трендів і відстеження репутації бренду.

Lexalytics

• Впровадження: гнучке рішення для комплексних завдань, що потребує інтеграції з базами даних, соцмережами, CRM тощо. 
• Навчання: не навчається на даних замовника. Аналізує текстову інформацію (відгуки, соціальні мережі, опитування клієнтів). Використовує NLP для автоматичного експорту ключових інсайтів.
• ‍Запит: глибокий аналіз настроїв, виявлення патернів у відгуках клієнтів, створення докладних звітів про настрої та лояльність клієнтів.

‍Як продавати більше та швидше: AI для сейлз-менеджерів

За прогнозами Gartner, до 2028 року близько 60% угод будуть укладатися з допомогою технологій штучного інтелекту. Це змінює підхід до самої функції продажу, побудови воронки та автоматизації роботи сейлзів.

Прогнозування рівнів продажу та пікових періодів

AI може аналізувати історичні дані про продажі, поведінку та вподобання клієнтів, щоб спрогнозувати майбутні транзакції. Уявіть, що ви регулярно отримуєте підказки, які покупці є пріоритетними, коли очікувати пікові періоди і як ефективніше розподілити зусилля на утримання постійних і залучення нових покупців. В таких умовах менеджери з продажу можуть керуватися не інтуїцією чи попереднім досвідом, а релевантними даними, заснованими на цифрах і трендах.

Світовий ecommerce-гігант Amazon активно використовує алгоритми штучного інтелекту для прогнозування продажів, щоб оптимізувати запаси товарів і знизити витрати на логістику.

Які інструменти спробувати

Clari

• Впровадження: готове до використання рішення з мінімальним сетингом, що дозволяє швидко запустити процес прогнозування.
• Навчання: не навчається на даних замовника. Використовує числові дані з CRM за попередньо налаштованими алгоритмами.
• Запит: аналіз воронки продажів, оцінка ризиків, створення звітів.

InsideSales

• Впровадження: кастомізований інструмент з адаптацією під потреби замовника. Вимагає інтеграції з CRM-системами для збирання й аналізу даних про продажі.
• Навчання: навчається на даних компанії (інформація про ліди та продажі, поведінкові патерни, KPI та інші метрики) для створення персоналізованих прогнозів і виокремлення перспективних угод.
• Запит: прогнозування рівня продажів, визначення «гарячих» клієнтів, аналіз пікових періодів для команди з продажів.

SAP Joule

• Впровадження: гнучкий інструмент для комплексних завдань, що потребує ретельного налаштування й інтеграції з іншими модулями. Підходить для великих компаній зі складними процесами.
• Навчання: навчається на числових даних компанії (історичні дані про продажі, ринкова ситуація тощо).
• Запит: великий спектр завдань, зокрема прогнозування продажів на основі трендів, оптимізація процесів постачання для пікових періодів, крос- і апсейл.

‍

Управління лідами

Сьогодні CRM-системи на основі AI не просто автоматизують класифікацію лідів, а й аналізують взаємодію потенційних клієнтів із брендом, щоб визначити, які ліди найбільш зацікавлені у продуктах чи послугах і з більшою ймовірністю здійснять купівлю. Це дозволяє sales-менеджерам оптимізувати рутину (класифікація лідів, ведення їх воронкою продажів) і сконцентруватися на заявках, що мають найбільше шансів конвертуватися в успішну угоду.

Які інструменти спробувати

Microsoft Copilot

• Впровадження: готове рішення з мінімальними налаштуваннями, що інтегрується в екосистему Microsoft 365.
• Навчання: не навчається на даних компанії, використовує загальні дані з CRM і документів Microsoft.
• Запит: покращення управління лідами, автоматичне звітування, створення пропозицій для покращення комунікації з лідами.

LeadSquared

• Впровадження: кастомізоване з адаптацією до бізнес-процесів компанії. Потрібна інтеграція з CRM та іншими системами.
• Навчання: не навчається на даних компанії, працює за заздалегідь налаштованими алгоритмами, використовуючи зібрані числові метрики.
• Запит: відстеження лідів, контроль воронки продажу, пріоритизація та розподілення лідів між менеджерами.

Salesforce Einstein

• Впровадження: гнучкий інструмент для комплексних завдань. Потребує додаткових налаштувань і синхронізації з екосистемою Salesforce і робочими процесами.
• Навчання: навчається на історичних текстових і числових даних (історія взаємодії з лідами, конверсії тощо).
• Запит: автоматизація управління лідами, класифікація та пріоритизація лідів, рекомендації щодо подальших дій для сейлз-менеджерів.

‍

Підтримка клієнтів

AI в продажах можна використовувати для автоматизації служби підтримки клієнтів. Сьогодні вже всі чули про чат-боти та віртуальних асистентів. Завдяки їм команда може зосередитися на більш стратегічно важливих завданнях, «делегувавши» обробку стандартних запитів штучному інтелекту.

Один із прикладів — Sephora, яка використовує AI-чатбот, який рекомендує клієнтам і клієнткам косметику на основі персональних уподобань. Бот також може запланувати візит у найближчий магазин, поінформувати про знижки на улюблені продукти та надати корисні бʼюті-поради.

Які інструменти спробувати

Ada

• Впровадження: готове до роботи рішення з мінімальними налаштуваннями. Інтегрується з CRM-системами та платформами підтримки (Zendesk, Salesforce).
• Навчання: не навчається на даних компанії, працює за попередньо налаштованими сценаріями.
• Запит: автоматизація відповідей на поширені запитання, розподіл запитів між менеджерами та базова підтримка.

‍

Chat GPT

• Впровадження: кастомізоване рішення з адаптацією під запити компанії. Потребує налаштувань з поточними системами підтримки.
• Навчання: є можливість налаштування базової моделі Chat GPT на даних компанії, а потім інтеграція налаштованої моделі у чат-боти, системи підтримки чи голосові асистенти.
• Запит: відповіді поширені запитання клієнтів, генерація текстів для підтримки, персоналізовані відповіді, обробка нестандартних запитів.

‍

Cognigy

• Впровадження: гнучке рішення для складних завдань, що підтримує інтеграцію з різними каналами комунікації, персоналізовані відповіді та комплексні сценарії. Підходить для різних бізнес-ніш: фінансовий сектор, e-commerce, медицина тощо.
• Навчання: навчається на даних компанії. Використовує машинне навчання та NLP для створення чат-ботів і голосових помічників, що можуть розпізнавати запити клієнтів і надавати точні відповіді.
• Запит: обробляє різноманітні запити клієнтів, зокрема складні запити про продукти та послуги, статуси замовлень, інформаційні та технічні питання тощо.

‍

Відстеження ефективності команди з продажу

Відстеження KPI, звітність, аналіз продуктивності кожного менеджера, загальна ефективність відділу — все це можна автоматизувати завдяки AI. Ці інструменти знайдуть проблемні місця та зони для покращення, а також допоможуть вдосконалити щоденні робочі процеси.

Які інструменти спробувати

People.ai

• Впровадження: кастомізований інструмент, що інтегрується з CRM-системами, наприклад, Salesforce та Microsoft Dynamics, й адаптується до специфіки компанії.
• Навчання: навчається на числових (KPI, історія угод, активність) і текстових даних (листування, email, нотатки в CRM), щоб оцінити продуктивність команди й надати рекомендації щодо покращень.
• Запит: аналіз ефективності команди продажу, виявлення прогалин у бізнес-процесах, відстеження виконання KPI.

‍

HubSpot Sales

• Впровадження: кастомізоване рішення. Зазвичай не потребує складних налаштувань, але деяким компаніям може знадобитися адаптація під специфічні бізнес-процеси. Інтегрується з CRM, ERP, маркетинговими інструментами, поштовими сервісами тощо.
• Навчання: не навчається на даних компанії, використовує внутрішні дані про продажі, взаємодії й ефективність для автоматизації рутини.
• Запит: відстеження ефективності команди, візуалізація даних по лідах, угодах і ефективності, автоматизація різних етапів продажу.

‍

SAP Joule

• Впровадження: гнучкий інструмент для комплексних завдань, що вимагає  інтеграції з SAP-системами та налаштування під специфічні бізнес-процеси. 
• Навчання: навчається на числових даних (історія продажів, продуктивність працівників, виконання планів), здійснює прогнозування на основі трендів.
• Запит: відстеження KPI, аналіз продуктивності команд і працівників, аналітика для ухвалення стратегічних рішень.

‍

Оптимізація цінової політики

Умови на ринку змінилися? Бренд має відреагувати на це миттєво. Коли конкуренти запускають акції чи на ринку зростає попит на продукт, бренду важливо швидко адаптувати свою цінову політику. Динамічне відстеження цін конкурентів і коригування власних цін у реальному часі на основі штучного інтелекту дозволяє утримувати конкурентоспроможність і максимізувати прибуток. 

Walmart, наприклад, використовує AI для моніторингу цін конкурентів і оптимізації власних цінових стратегій. Компанія відстежує дані про коливання попиту, сезонність та акції, щоб визначити оптимальні ціни на різні товари.

Які інструменти спробувати

Prisync

• Впровадження: готове рішення з мінімальними налаштуваннями, що інтегрується з популярними e-commerce платформами на кшталт Shopify, Magento та WooCommerce.
• Навчання: не навчається на даних компанії, але використовує зовнішні ринкові дані для моніторингу й адаптації цінової стратегії.
• Запит: автоматизація відстеження цін конкурентів у реальному часі, оптимізація цінових стратегій залежно від ринкових змін.

‍

Pricefx

• Впровадження: кастомізована платформа з багатьма налаштуваннями під потреби бізнесу. Потребує інтеграції з ERP або CRM. Підходить для великих компаній зі складними бізнес-процесами.
• Навчання: навчається на даних компанії для створення динамічних моделей ціноутворення, прогнозування попиту й оптимізації цін.
• Запит: оптимізація ціноутворення на основі даних про попит, ринок, конкуренцію тощо.

‍

Competera

• Впровадження: комплексне рішення для оптимізації цін у ритейлі на основі великих обсягів даних. Потребує інтеграції з e-commerce-системами та ERP, а також налаштувань під специфіку бізнесу (ніша, процеси, попит, конкуренти).
• Навчання: навчається на даних компанії та використовує зовнішні дані про ринок для оптимізації цінових стратегій.
• ‍Запит: оптимізація цінової політики, динамічне ціноутворення, аналіз і прогнозування цін на основі ринкових факторів у режимі реального часу.

AI — не чарівна пігулка, яка миттєво розвʼяже всі бізнес-завдання. Але це потужний інструмент для автоматизації, аналітики й ухвалення обґрунтованих рішень. Він дозволяє глибше розуміти своїх клієнтів, легко аналізувати їхню поведінку, оптимізувати рутину у відділах маркетингу та продажу, щоб менеджери мали більше часу й енергії на дійсно важливі, стратегічні завдання.