Маркетинг в новой реальности: рост в условиях оптимизации
Последнее время на вопрос «Как дела?» становится все сложнее отвечать искренне. Тревожных сигналов все больше, а уверенности, что ситуация скоро выправится сама собой, — все меньше. Но жизнь не ставится на паузу: бизнесу по-прежнему нужно принимать решения, искать точки роста и двигаться вперед.
В такой ситуации первое желание — сократить расходы. Домохозяйства пересматривают привычные покупки, компании ищут, на чем можно сэкономить, а маркетинг традиционно оказывается одним из первых кандидатов на оптимизацию. Но есть нюанс: нынешний кризис не похож на те, после которых достаточно немного подождать, чтобы все вернулось на круги своя. Похоже, дело не только в очередном сложном периоде — меняются сами правила игры. Возможно, мы стоим на пороге более глубокой перестройки: технологического и экономического сдвига, который меняет не просто набор инструментов, а саму логику работы бизнеса.
Революцию запускает не технология, а то, как мы ее используем
История промышленных революций показывает: само по себе появление новой технологии еще не означает, что она изменит мир. Настоящий сдвиг начинается позже — когда под технологию перестраивают привычные процессы и саму организацию работы. Похоже, сейчас мы находимся только в начале. ИИ уже есть, но способы работы с ним, процессы и модели взаимодействия только складываются.
У нынешнего технологического сдвига есть еще одна особенность: он затрагивает не только производство и организацию работы, но и когнитивную деятельность. Меняться будут не только процессы внутри компаний, но и то, как люди анализируют информацию и принимают решения. В такой ситуации возникает вопрос: что делать бизнесу и маркетингу — искать точки роста или точки опоры? Это было центральной темой на конференции ТРУДИДЖИТАЛ ДЭЙ в этом году. Оказалось, что для многих брендов сегодня это синонимы: то, что сегодня не дает упасть, завтра может стать точкой роста.
ИИ: от энтузиазма к прагматизму
Пожалуй, лучше всего происходящие изменения видны на примере искусственного интеллекта. Еще недавно ИИ был скорее экспериментом, чем рабочим инструментом. Сегодня вокруг него настоящий ажиотаж: кажется, с его помощью можно оптимизировать почти любой процесс, упростить работу и открыть новые возможности для роста.
Но между возможностями технологии и тем, как бизнес использует их на практике, пока остается разрыв. ИИ уже доступен многим, а вот выстроить работу вокруг него получается далеко не у всех. Технология есть — системного подхода часто еще нет. В чем-то это напоминает 2008 год, когда performance-маркетинг только начинал развиваться. Появление нового инструмента всегда вызывает волну интереса, но до того, как он становится частью повседневной работы бизнеса, проходит время.
Performance-маркетингу потребовались годы, чтобы превратиться в стандартную практику рынка. Для этого было недостаточно просто освоить новые рекламные инструменты: нужно было обучать специалистов, перестраивать процессы, развивать компетенции и учиться работать с данными. С ИИ, вероятно, произойдет нечто похожее. Уже в ближайшие год-два ИИ может стать гораздо более привычным рабочим инструментом. Рекламные платформы и сейчас предлагают все больше автоматизированных решений, а доступный набор инструментов постепенно выравнивается. У разных компаний будут похожие модели и агенты, сопоставимая скорость производства и возможность создавать практически бесконечное количество вариантов контента.
Генерировать смогут все. А принимать правильные решения — не все.
Именно здесь и проходит граница между простым использованием ИИ и реальным преимуществом. Важен уже не столько доступ к технологии, сколько умение ставить ей задачи, оценивать результат и понимать, что действительно работает на бизнес.
От ИИ-бустеров к пересборке процессов
В Артикс такой подход к работе с ИИ мы называем ИИ-прагматизмом, или нейропрагматизмом. Главная идея проста: ИИ — не волшебная кнопка, которая решает все проблемы бизнеса, а инструмент, который нужно осмысленно встраивать в работу. И здесь можно выделить три взаимосвязанных направления.
Первое — ИИ-бустеры. Это готовые или созданные с нуля решения, которые помогают улучшить конкретный участок работы. Например, ускорить выполнение задачи, автоматизировать рутину или сократить время на подготовку материалов. По сути, это первый шаг: не перестраивать все сразу, а найти точку, где ИИ уже сейчас может дать ощутимый результат.
Второе — пересборка процессов. Здесь масштаб изменений становится больше. Речь уже не об отдельных инструментах, которые помогают выполнять привычные задачи быстрее, а о том, чтобы встроить ИИ в саму логику работы компании — пересмотреть последовательность действий, распределение задач и взаимодействие между людьми и системами.
Третье — изменение роли человека. И это, пожалуй, самое важное направление. По мере развития технологий инструменты разных компаний будут все больше походить друг на друга. А вот качество решений по-прежнему будет различаться — потому что за ними стоит человек.
Именно поэтому на первый план выходит AI literacy — умение осмысленно работать с ИИ. Недостаточно просто задать вопрос и получить ответ. Нужно уметь сформулировать задачу и ожидаемый результат, отличить факт от прогноза и уверенно звучащей ошибки, разобраться, на каких данных основан ответ, управлять работой нескольких ИИ-агентов и выбирать между вариантами, каждый из которых выглядит убедительно. Экспертность при этом никуда не исчезает. Наоборот, она становится еще важнее: ИИ может предложить множество решений, но человеку нужно понимать, какое из них действительно подходит для задачи. Критическое мышление, понимание контекста и способность заранее представить желаемый результат становятся не дополнением к работе с технологией, а ее необходимой частью.
Когда контента становится слишком много
Следующая точка изменений — коммуникация. ИИ сделал производство контента быстрее, упростил его генерацию и персонализацию. И эти возможности будут только расти. Но чем доступнее становятся инструменты, тем важнее другой вопрос: что действительно отличает один бренд от другого?
На первый план выходят четыре вещи:
-
что мы понимаем о клиенте лучше конкурентов;
-
какие данные есть только у нас;
-
что именно в нашем предложении особенного;
-
что увидит и выделит ИИ, отвечая на запрос пользователя.
Последний вопрос становится особенно важным с развитием ИИ-агентов. Они постепенно превращаются в новую точку контакта между человеком и брендом и начинают влиять на то, как потребитель ищет информацию, сравнивает варианты и принимает решение. При этом выбор может становиться все более рациональным: ИИ сопоставляет характеристики, сравнивает цены и ищет наиболее подходящий вариант. Но человек — не калькулятор. Нам по-прежнему важны простота, душевность, эмоции и ценности, которые выходят за рамки самого продукта. И брендам предстоит научиться работать сразу с обеими сторонами выбора.
Стратегия больше не может быть жестким маршрутом
Еще одна точка опоры — стратегия. Мы уже привыкли к тому, что она должна быть гибкой. Но сегодня этого недостаточно. В условиях высокой неопределенности стратегия — это не столько готовый маршрут, сколько логика его построения. Компании по-прежнему важно понимать, куда она идет и какого результата хочет достичь. На что готова делать ставку, что нужно защитить любой ценой, а от чего придется отказаться. Но путь к цели уже нельзя проложить раз и навсегда — его нужно постоянно уточнять и корректировать по мере того, как меняются условия.
Хорошая стратегия сегодня должна сочетать две, на первый взгляд, противоположные вещи: задавать устойчивое направление и позволять быстро менять способы достижения цели. Для этого недостаточно раз в год обновлять стратегический документ и считать работу законченной. Стратегия должна стать регулярной, интерактивной и командной работой.
Performance — уже не канал, а майндсет
Последняя, но не менее важная точка — performance. Раньше его прежде всего связывали с конкретными каналами и инструментами, работающими в нижней части воронки. Но сегодня такого определения уже недостаточно. Performance — это не столько набор инструментов, сколько майндсет: привычка проверять гипотезы, опираться на данные, находить работающие решения и масштабировать то, что приносит результат.
Именно поэтому performance-подход выходит далеко за пределы рекламных каналов. Он применим и к работе с ИИ, и к коммуникации, и к стратегии. В ближайшее время выиграет не тот, кто произведет больше контента, закупит больше инструментов или сильнее урежет расходы. Выиграет тот, кто быстрее превращает неопределенность в проверяемые решения — и умеет внедрять их не только в рекламе и коммуникации, но и в самих процессах бизнеса. Потому что задача сегодня — не просто тратить меньше. А убирать то, что мешает работать эффективнее.
Другие статьи
