Marketing workflow на AI-агентах: как собрать систему от сигнала до действия
У большинства компаний маркетинг устроен примерно одинаково. Инструментов становится всё больше, данных — тоже. Есть CRM, рекламные кабинеты, аналитика, дашборды,…
Блог про AI-агентов, маркетинг и бизнес-процессы
В данной рубрике я рассказываю про применение искусственного интеллекта для нужд маркетингового производства. Благодаря этому скорость и качество улучшаются, специалисты могут вести больше проектов и повышать собственный КПД.
А поскольку я отвечаю за производство в агентстве и руковожу более 10 специалистами, увеличение КПД каждого выливается в существенное повышение эффективности всей команды.
Рекомендую вам подписываться и следить за статьями отсюда, т.к. тут будет очень много полезной информации.
У большинства компаний маркетинг устроен примерно одинаково. Инструментов становится всё больше, данных — тоже. Есть CRM, рекламные кабинеты, аналитика, дашборды,…
Когда бизнес начинает думать про внедрение AI, почти всегда возникает соблазн сделать всё сразу. Руководитель смотрит презентации. Команда обсуждает AI-агентов.…
Маркетологи тратят часы на сбор семантики, фильтрацию минус-слов и расчёт бюджета. А что, если всю эту рутину можно передать нейросети…
Создание сайта для бизнеса с помощью AI сокращает сроки и стоимость: быстрее собираются структура, тексты, формы, SEO и правки без тяжёлой разработки.
Слабый AI-пилот можно распознать еще до старта: по размытой боли, отсутствию владельца, артефактов и критерия эффекта, без которых запуск сливает время.
Сейчас почти каждая компания говорит что-то вроде: «Мы уже используем AI». И в большинстве случаев это даже правда. Кто-то пишет…
Скорость до первого результата в AI-бизнесе важнее хайпа, потому что клиент покупает не демо и не охваты, а подтвержденный эффект в своем процессе.
Последние пару лет у меня ощущение, что рынок AI немного зациклился на промптах. Куда ни посмотри — везде разговоры про…
Какие артефакты нужны AI-агентам в маркетинге каждый день: брифы, гипотезы, отчёты и логи, без которых workflow теряет контекст и качество.
Если команда уже использует AI, но системного эффекта нет, проблема обычно не в модели, а в разрозненных процессах, контексте и отсутствии владельца workflow.
AI-аудит бизнеса помогает увидеть, где у компании теряются время, контекст и деньги, чтобы выбрать рабочий AI-пилот и собрать управляемый контур вместо хаоса.
Одна из самых частых причин разочарования в AI выглядит примерно так: Сначала — восторг. Команда начинает использовать ChatGPT. Тексты пишутся…
Кто должен быть владельцем AI-workflow в компании: как назначить хозяина процесса, удержать контекст и не превратить внедрение AI в управляемый бардак.
Почему AI в бизнесе чаще ломается на процессах, а не на моделях: где теряется контекст, кто владеет workflow и почему пилоты не масштабируются.
Как разложить маркетинг на роли для AI-агентов: трафик, контент, аналитика и CRM в одной системе, где каждый агент закрывает свой шаг без хаоса.