Что автоматизировать в маркетинге сегодня

Автоматизация маркетинга уже давно не ограничивается публикацией постов по расписанию или отправкой писем клиентам. Сегодня значительную часть ежедневной работы маркетолога можно передать нейросетям, сервисам аналитики и программам для автоматизации работы.

При этом автоматизировать весь маркетинг сразу не нужно. Главная задача заключается в другом. Нужно убрать из рабочего процесса операции, которые повторяются постоянно, занимают много времени и при этом не требуют полноценного участия специалиста.

В результате маркетолог тратит меньше времени на сбор данных, таблицы, отчёты и подготовку однотипных материалов и больше на анализ, гипотезы и принятие решений.

Начинать стоит с самых затратных процессов

Первый шаг автоматизации не связан с выбором нейросети или программы.

Сначала стоит посмотреть на обычный рабочий день маркетолога и выписать все задачи, которые повторяются из недели в неделю.

Например, каждый понедельник специалист собирает показатели рекламных кампаний. Затем переносит их в таблицу, сравнивает с предыдущим периодом, строит графики и готовит отчёт.

Отдельно он выгружает данные из Яндекс Метрики, проверяет рекламные расходы, смотрит заявки в CRM, анализирует результаты кампаний и только после этого начинает собственно маркетинговую работу.

Если большая часть этого процесса выполняется вручную, именно здесь и находится первая точка для автоматизации.

Логика простая. Сначала автоматизируем сбор информации, затем её обработку и только после этого подключаем ИИ для анализа.

Сбор данных и подготовка отчётов

Одна из самых очевидных задач для автоматизации — регулярная маркетинговая отчётность.

Данные могут находиться в рекламных кабинетах, Яндекс Метрике, CRM, таблицах, системах коллтрекинга и аналитики. Если каждый месяц собирать их вручную, маркетолог тратит часы не на анализ, а на перенос цифр из одного окна в другое.

Часть такого процесса можно собрать через API и сервисы автоматизации. Например, данные из рекламных систем автоматически передаются в Google Sheets или другую рабочую таблицу, где уже рассчитываются необходимые показатели.

Для связки различных сервисов можно использовать программы для автоматизации работы вроде Make. Они позволяют настроить передачу данных между системами без необходимости каждый раз делать это вручную.

Следующий уровень автоматизации — анализ уже собранных данных.

Например, в ChatGPT можно загрузить Excel или CSV с рекламными кампаниями и попросить провести анализ. ChatGPT умеет работать с таблицами, очищать данные, находить закономерности, строить графики и отвечать на вопросы по загруженному массиву.

Запрос может выглядеть так:

Проанализируй данные за текущий и предыдущий месяц. Найди кампании, где расходы выросли, а результат ухудшился. Отдельно выдели кампании с резким изменением показателей. Не делай предположений о причинах без подтверждающих данных. В конце составь список кампаний, которые маркетологу стоит проверить в первую очередь.

Полученный результат не нужно воспринимать как готовое решение.

Задача ИИ здесь другая. Он быстро просматривает большой объём информации и показывает специалисту места, на которые стоит обратить внимание.

Маркетолог уже проверяет причины и принимает решение.

Анализ больших массивов информации

ИИ особенно полезен там, где человек сталкивается с большим количеством однотипных данных.

Например, у компании накопились тысячи отзывов о товаре. Читать их вручную можно несколько дней, а анализировать их каждый месяц практически невозможно.

Отзывы можно выгрузить в таблицу и передать в ChatGPT или Claude.

Например:

Проанализируй отзывы клиентов за последние шесть месяцев. Определи основные причины покупки, наиболее часто упоминаемые преимущества и основные претензии. Объедини похожие формулировки в смысловые группы. Отдельно покажи темы, которые стали встречаться чаще по сравнению с предыдущим периодом.

Вместо нескольких тысяч отдельных отзывов маркетолог получает структурированную картину.

То же самое можно делать с комментариями пользователей, результатами опросов, обратной связью после рекламных кампаний и другими текстовыми массивами.

Claude также умеет анализировать CSV и другие файлы, строить визуализации и создавать на основе данных готовые таблицы и документы.

Это уже не просто генерация текста. Нейросеть становится инструментом первичной обработки маркетинговых данных.

Исследование рынка и конкурентов

Ещё одна задача, которая отнимает много времени, — сбор информации перед запуском кампании.

Маркетологу необходимо изучить конкурентов, рынок, новые продукты, рекламные предложения, публикации и изменения в категории.

Для таких задач удобно использовать Perplexity.

Например, вместо десятков отдельных поисковых запросов можно дать задачу:

Проанализируй рынок готовой еды в России. Найди основных игроков, их ключевые продуктовые предложения, способы позиционирования и основные рекламные сообщения. Используй актуальные источники и отдельно укажи, откуда взята каждая информация.

Perplexity использует веб-поиск и показывает источники, на основании которых сформирован ответ. В режиме Research сервис самостоятельно выполняет большое количество поисковых запросов, изучает источники и собирает их в единый отчёт.

Но здесь особенно важно проверять информацию самостоятельно. Нейросеть экономит время на поиске и систематизации, но не освобождает маркетолога от проверки фактов.

Анализ рекламных креативов

ИИ можно использовать не только для создания новых объявлений, но и для анализа уже запущенной рекламы.

Допустим, у маркетолога есть десять баннеров и статистика по каждому из них.

Можно загрузить изображения вместе с таблицей результатов и попросить нейросеть найти возможные различия.

Например:

Сравни креативы с лучшими и худшими результатами. Проанализируй композицию, основной оффер, объём текста, визуальный акцент и призыв к действию. Найди повторяющиеся особенности успешных и слабых вариантов. Не утверждай причинно-следственные связи, если их нельзя подтвердить данными. На основе анализа предложи гипотезы для следующих тестов.

Такой подход намного полезнее, чем просто попросить нейросеть «сделать ещё десять рекламных баннеров».

В первом случае ИИ помогает найти закономерности в уже полученных результатах. Во втором он просто производит новый контент.

Для маркетолога первый вариант обычно ценнее.

Когда нужен аутсорс

Не каждую автоматизацию имеет смысл внедрять самостоятельно.

Если необходимо связать несколько рекламных кабинетов, CRM, системы аналитики, таблицы и другие сервисы, настройка может потребовать технических знаний.

В такой ситуации аутсорс часто оказывается рациональнее, чем тратить время маркетолога на изучение API и интеграций.

Например, внешний специалист может один раз настроить автоматическую загрузку данных в единый отчёт. После этого маркетолог будет пользоваться готовой системой и заниматься только анализом.

То же самое касается сложных сценариев с ИИ. Если компания понимает, какую задачу хочет решить, но не знает, как технически построить процесс, автоматизацию можно передать подрядчику.

При этом сама логика маркетинга должна оставаться внутри компании. Подрядчик может настроить инструмент, но именно маркетолог должен определять, какие данные собирать, зачем они нужны и какие решения на их основе принимаются.

С чего начать автоматизацию маркетинга

Не стоит начинать с покупки десяти сервисов и попытки внедрить их одновременно.

Лучше взять один рабочий процесс и пройти его целиком.

Например, еженедельный отчёт.

Сначала определить, какие данные действительно нужны.

Затем настроить их автоматический сбор.

После этого подключить ИИ для первичного анализа.

И только затем посмотреть, какие дополнительные операции ещё можно убрать из ручной работы.

Если процесс действительно экономит время и не ухудшает качество решений, его можно масштабировать на другие задачи.

Такой подход позволяет постепенно создать собственную систему автоматизации, а не набор разрозненных сервисов.

Итог

Автоматизация маркетинга сегодня — это прежде всего возможность убрать из работы специалиста всё, что не требует постоянного участия человека.

Сбор данных, подготовка отчётов, анализ отзывов, исследование рынка, мониторинг конкурентов, обработка рекламных креативов и подготовка контента уже можно частично передать нейросетям и автоматизированным системам.

При этом ценность маркетолога не уменьшается. Наоборот, она смещается в сторону задач, где действительно нужны опыт и понимание бизнеса.

Хорошая автоматизация не заменяет специалиста. Она убирает часы механической работы, чтобы специалист мог потратить это время на анализ, поиск новых возможностей и принятие решений.

Все материалы