5 мифов об ИИ, которые мешают маркетологам и отделам продаж
Искусственный интеллект
в маркетинге для бизнеса
Лучшие цены на новые курсы для первых!
Торопитесь, пока кто-то не забрал вашу выгоду!
КОМПЛЕКТ
Маркетинговые исследования просто:
5 видеокурсов и 8 гайдов – до 18 марта
по супер-цене:34 900 рублей
ГАЙДЫ
по маркетингу и исследованиям
Забирайте вашу скидку!
первые дни весны распродажа скидки 20-50%
Генеративный ИИ – это новая и быстро развивающаяся технология, из-за чего вокруг нее возникает множество заблуждений о том, на что она способна и какие условия необходимы для ее успешного использования. Марктологи, которые верят в пять распространенных мифов, рискуют упустить значительную выгоду от этой технологии.
Новые прорывные технологии обычно вызывают как восторг, так и тревогу, и генеративный искусственный интеллект (генеративный ИИ, или Gen AI) – не исключение. В маркетинге и продажах вокруг него особенно много шума. Согласно недавнему опросу McKinsey среди почти 4000 руководителей коммерческих подразделений, каждая пятая компания уже внедрила хотя бы один сценарий использования генеративного ИИ, а многие другие активно экспериментируют. Первые результаты обнадеживают: две трети опрошенных заявили, что генеративный ИИ принес им «очень» или «крайне» ощутимую пользу.
Тем не менее, прогресс идет медленнее, чем мог бы. Это серьезная проблема, поскольку эффективное использование генеративного ИИ может повысить продуктивность маркетинга до 15%, а продаж — до 20%. Я считаю, что значительная часть этого нераскрытого потенциала сдерживается пятью устойчивыми мифами, которые ограничивают руководителей в маркетинге и продажах.
Миф 1. Генеративный ИИ полезен только на начальных этапах поиска клиентов
Генеративный ИИ доказал свою эффективность на «верхнем уровне воронки», особенно в генерации лидов и сборе клиентских данных. Однако его потенциал распространяется на весь цикл продаж:
- создание персонализированного контента,
- проведение исследований,
- конкурентный анализ,
- автоматическая подготовка предложений,
- оценка эффективности.
Во многих случаях человеческий опыт и креативность остаются необходимыми, но генеративный ИИ может взять на себя рутинную работу. Например, одна компания, занимающаяся корпоративными решениями, много времени тратила на подготовку к встречам с клиентами. На одной из стратегических сессий, я посоветовала использовать ИИ для подготовки брифингов перед такими встречами. В отчетах стали собирать детали по клиенту, историю взаимодействий и ключевые аргументы. В результате продуктивность продаж в этом сегменте выросла на 10%.
Аналогично, страховой компании я посоветовала применять генеративный ИИ для автоматической подготовки ответов на запросы предложений, потому что это тоже отнимало много времени, а такие запросы они получали очень часто. Используя внутренние и публичные базы данных, модель определяла выигрышные стратегии и сократила время ответа более чем вдвое – с нескольких дней до одного-двух.
Миф 2. Генеративный ИИ окупается только при большом количестве клиентов и транзакций
Хотя генеративный ИИ успешно автоматизирует взаимодействие с массовыми потребителями в банках и ритейле, он не менее ценен и в B2B-продажах, особенно при работе с крупными сделками.
Во-первых, генеративный ИИ улучшает управление знаниями и ускоряет обработку данных. Менеджеры по продажам экономят время на исследованиях и подготовке писем клиентам.
Во-вторых, он позволяет автоматически извлекать инсайты из неструктурированных данных — например, анализировать публичные новости, корпоративные анонсы и внутренние заметки по встречам.
В-третьих, при работе с долгими циклами продаж ИИ помогает с административными задачами, исследованием рынка и поддержкой встреч. Например, телеком-компания применила генеративный ИИ для сбора данных, уточнения ценностного предложения и подготовки клиентских планов. Это уменьшило долю ручной работы на 90% и позволило команде продаж эффективнее находить перспективные сделки.
Миф 3. Генеративный ИИ недостаточно продвинут, чтобы решать сложные задачи клиентов
Некоторые специалисты до сих пор воспринимают генеративный ИИ как простой чат-бот, который отвечает на вопросы. Однако передовые компании используют так называемый «агентный ИИ» (Agentic AI), который автоматизирует как внутренние, так и клиентские процессы.
Например, крупный производитель оборудования внедрил ИИ-агентов для автоматизированной работы с запросами на замену деталей. В первый же месяц эти агенты обработали 50 000 клиентов и подготовили более 1 миллиона коммерческих предложений.
Возможности генеративного ИИ продолжают расти, а его интеграция в CRM и платформы взаимодействия с клиентами становится все проще.
Миф 4. Наши клиентские и продуктовые данные слишком «грязные» для генеративного ИИ
Этот страх распространен, но зачастую преувеличен. Генеративный ИИ может ускорить обработку данных и решить многие проблемы с их качеством.
Например, ИИ может автоматически:
- классифицировать товары для оптимизации цен,
- переводить данные о клиентах в персонализированные рекомендации,
- создавать справочные материалы на основе предыдущих запросов.
Более того, для множества сценариев использования не нужны сложные базы данных. Многие компании эффективно используют готовые языковые модели (LLM) в сочетании с базовыми внутренними материалами, такими как руководства по продуктам и FAQ.
Один из дистрибьюторов промышленного оборудования за месяц внедрил генеративный ИИ для управления знаниями, что помогло клиентским менеджерам в 10 раз быстрее находить решения проблем, сокращая время простоя клиентов.
Миф 5. Внедрение генеративного ИИ занимает слишком много времени
На самом деле большинство решений можно запустить за несколько месяцев, а ограниченные сценарии – еще быстрее. Например:
- дистрибьютор оборудования создал систему за один месяц,
- телеком-оператор внедрил инструмент для составления клиентских планов за шесть недель.
Компании не нужно разрабатывать все с нуля:
- существуют готовые решения,
- доступ к LLM предоставляется как сервис,
- многие корпоративные платформы уже встраивают генеративный ИИ.
Самая частая причина задержек – погоня за идеалом. Хотя риски необходимо учитывать, не нужно ждать идеального решения перед запуском. Думайте в терминах MVP (минимально жизнеспособного продукта), а не «самого совершенного продукта».
Чтобы генеративный ИИ приносил устойчивую пользу, лидерам стоит:
- сосредоточиться на задачах, которые действительно влияют на прибыль,
- определить, какие технологии и данные для этого нужны,
- не бояться действовать – пусть и не идеально, но решительно.
Скептицизм пропадает с опытом. В опросе McKinsey 94% B2B-руководителей, которые уже используют генеративный ИИ, заявили, что «очень воодушевлены» его потенциалом. Среди тех, кто его еще не пробовал, этот показатель составил всего 52%.
Короче говоря, чем лучше вы знаете генеративный ИИ, тем больше в него верите. Не позволяйте мифам мешать вашему росту.
Тех, кто понимает необходимость использования ИИ в маркетинге, приглашаю на новые курсы по этой теме:
- Проведение маркетинговых исследований с ИИ
- Создание маркетинговой стратегии с ИИ
- ИИ для стоматологической клиники
- ИИ для эстетической медицины
- ИИ для ресторана
- ИИ для агентства недвижимости
- ИИ для ремонтной бригады
Проверьте свои знания!
Хотите проверить свои знания в маркетинговых исследованиях и при этом сэкономить? Просто пройдите тест в отведенное время и получите скидку. Каждый участник получает комментарий к оценке и промокод!