Как ИИ усиливает маркетинг и помогает общаться с пользователем
рост моделей, работающих с причинно-следственными эффектами;
усиление персонализации не на уровне креатива, а на уровне решений.
[img=right]
При этом роль эксперта не исчезает – она меняется по смыслу: человек все меньше управляет отдельными настройками и все больше задает цели, рамки и логику, в которых работает автоматизация.
Итак, в теории становится ясно, как ИИ меняет логику маркетинговых инструментов и роли специалистов. Дальше важно разобраться, как применять ИИ в реальной работе и с чего начинать, чтобы грамотно работать над улучшением маркетинговой стратегии и не ошибиться.
Роль аналитика в работе с ИИ: где заканчивается модель и начинается экспертность
Главная ошибка, которую я регулярно вижу в компаниях, – воспринимать ИИ как еще один инструмент, который можно просто подключить, не меняя подход к аналитике и принятию решений. В таком формате ожидания быстро расходятся с результатом.
ИИ сам по себе не решает продуктовые или стратегические проблемы. Его ценность в том, что он делает ограничения системы заметными:
показывает, где воронка теряет пользователей, какие сценарии повторяются и в каких местах возникает неопределенность.
На практике это почти всегда приводит к одним и тем же сбоям. От моделей ожидают однозначных ответов, несмотря на их вероятностную природу. Модели строятся без четкого понимания, какое управленческое решение они должны поддерживать, и в результате существуют обособленно от продукта. Автоматизация масштабирует текущую логику вмешательства, включая ее слабые места. В финтехе дополнительную сложность создает различие в стоимости ошибок – между ложным действием и бездействием, – а также ситуация, когда решения продолжают приниматься на основе визуализаций, а не сигналов системы.
Эффективная работа с ИИ требует ясного распределения ролей и границ автоматизации. В зрелой финтех-аналитике модель выполняет вычислительные задачи: оценивает вероятности, обновляет поведенческие состояния, предлагает ранжирование действий, исполняет заданные политики. Аналитик фокусируется на содержательной части работы – формулирует вопросы и гипотезы, определяет точки вмешательства, задает допустимые уровни риска, интерпретирует неопределенность и оценивает последствия принимаемых решений.
Стратегические решения о том, где автоматизировать процессы, где сохранить ручной контроль и где осознанно не предпринимать действий, принимаются человеком. Модель обеспечивает расчеты и сигналы, аналитик отвечает за их применение в контексте продукта.
Вывод
В современном маркетинге все меньше работают универсальные сценарии и усредненные метрики – поведение пользователя все чаще определяется контекстом. Использование ИИ позволяет различать этот контекст на глубоком уровне, видеть вероятные линии движения поведения и помогает аналитику выбирать уместные действия еще до того, как пользователь принимает решение уйти. За счет этого бизнес снижает количество лишних вмешательств, повышает точность маркетинговых решений и получает более устойчивый эффект, работая с причинами поведения, а не с их запоздалыми последствиями.
Статьи
Комментариев 0