Агентный ИИ для маркетологов: преимущества и случаи использования

Инструменты автоматизации маркетинга, хоть и мощные, имеют один общий недостаток — они требуют постоянного внимания с вашей стороны. Однако с последними достижениями в области ИИ эти времена быстро уходят в прошлое. Мы наблюдаем переход от ИИ, который просто выполняет инструкции, к интеллектуальным системам, которые думают, принимают решения и действуют самостоятельно — трансформируя то, как работает маркетинг.

В нашей предыдущей статье мы исследовали, что такое агентный ИИ и чем он отличается от традиционной автоматизации. Теперь давайте погрузимся в практическую сторону: как маркетологи могут реально использовать эту технологию для достижения результатов.

Согласно статистике, 48% компаний уже активно изучают решения агентного ИИ — что сигнализирует как о быстром внедрении, так и о конкурентном преимуществе, которое получают те, кто внедряет эту технологию первыми.

Для нас это стало достаточной причиной чтобы исследовать практическую сторону агентных ИИ. Мы проведем вас через наиболее влиятельные применения этой технологии для маркетинговых команд. Все это без необходимости в инженерной экспертизе для внедрения.

Автономная оптимизация кампаний

Для обычных людей утро начинается с глотка горячего кофе и быстрой прокрутки своих любимых социальных сетей. Но для маркетологов это обычно означает лихорадочный обзор различных дашбордов с последними результатами и ручное внесение корректировок.

Агентный ИИ имеет потенциал полностью это изменить. В отличие от традиционной автоматизации, которая следует заранее определенным расписаниям и правилам, агентный ИИ непрерывно отслеживает кампании, принимая решения и внося корректировки в режиме реального времени, не ожидая ввода данных от пользователя.

Эти ИИ-системы не просто выполняют кампании, а могут активно ими управлять. Например, агенты перераспределяют бюджеты между каналами, когда обнаруживают скачок продуктивности в Instagram или снижение конверсий в Facebook. Согласитесь, быстро делать это вручную и отслеживать результаты в реальном времени — почти невозможно, когда у вас еще куча других дел (а если вы маркетолог, вероятно так оно и есть).

ИИ-агенты могут корректировать стратегии торгов на основе активности конкурентов в режиме реального времени и моделей конверсии вашей аудитории. Для маркетологов это означает упрощение таких комплексных задач, как проведение A/B-тестов в масштабе. ИИ-агенты позволяют не только генерировать различные условия для проверки гипотез (время, тему, контент), но и автономно определять победителей и масштабировать успешные вариации без вмешательства человека.

Хочу узнать больше про возможности ИИ для клиентов eSputnik

Преимущества выходят за рамки просто улучшенных показателей эффективности. Маркетинговые команды могут тратить меньше времени на мониторинг кампаний и тактические корректировки, сосредотачивая усилия на стратегии и разработке креатива.

Гиперперсонализация в масштабе

При работе с персонализацией маркетологи обычно ограничиваются добавлением имени клиента в электронное письмо или показом товаров, похожих на те, которые они просматривали ранее. Однако эти примитивные подходы не сработают в 2025 году и в будущем. Агентный ИИ, напротив, выводит это на совершенно другой уровень, что особенно важно, поскольку доказано, что персонализация в среднем увеличивает доходы на 10-15%.

Вместо размещения клиентов в заранее определенные категории, агентный ИИ может создавать индивидуальный клиентский опыт для каждого человека, непрерывно анализируя его поведение, предпочтения и контекст.

Система не просто знает, что клиент просматривал продукт — она понимает его намерения, прогнозирует, что может его останавливать в процессе покупки, какие товары ему могут понравиться, и создает идеальное сообщение для решения этих конкретных проблем.

Однако главная сила этого подхода заключается в автономном принятии решений. ИИ не просто персонализирует контент, он может самостоятельно определять, когда его отправить, какой канал использовать, и как сформулировать сообщение на основе индивидуальных коммуникационных предпочтений.

Это не просто персонализация — это индивидуализация в масштабе, недостижимом для человека.

Омниканальная оркестрация

Большинство маркетинговых команд сегодня работают с каналами изолированно — команда электронной почты здесь, команда социальных сетей там, рекламные платформы где-то еще. Что мы имеем в результате? Разрозненный клиентский опыт и упущенные возможности. Агентный ИИ меняет это, действуя как центральный хаб, оркестратор всех точек взаимодействия.

В отличие от традиционной автоматизации, которая требует отдельной настройки для каждого канала, агентный ИИ создает единые сценарии взаимодействия с клиентами, которые адаптируются в режиме реального времени на основе клиентских реакций. Если кто-то игнорирует ваше электронное письмо, но взаимодействует с вашей историей в Instagram, ИИ может немедленно изменить свою стратегию, отдавая приоритет визуальному социальному контенту для будущих коммуникаций с этим человеком.

Система способна принимать автономные решения по выбору канала на основе индивидуальных предпочтений и моделей предыдущего взаимодействия. ИИ не просто следует заранее определенному пути — он непрерывно оценивает, какой канал будет наиболее эффективным для каждого человека в любой момент времени.

Более того, эти системы координируют сообщения между платформами. Таким образом, контент строится целостно, а не повторяется или противоречит сам себе. Клиент может получить welcome-серию через электронную почту, увидеть подтверждающие доказательства в социальных сетях, а затем получить сообщение, ориентированное на конверсию, через свой любимый канал — все это оркестровано автоматически.

Это способствует созданию последовательного, персонализированного опыта, который ощущается как целенаправленный, а не случайный, повышая уровень вовлеченности и эффективность маркетинговых затрат.

Динамическое создание и адаптация контента 

На протяжении последних лет мы наблюдали быстрое внедрение ИИ в задачи контент-маркетологов — 89% из них используют его в своей работе. Однако подавляющее большинство застряло на базовых функциях генеративных чатов. Агентный ИИ выводит работу с контентом на совершенно новый уровень — не просто его создание, а непрерывная адаптация и улучшение на основе реальных результатов.

В то время как традиционный ИИ требует вмешательства человека для улучшения контента, агентные системы совершенствуют сообщения на основе метрик вовлеченности. Они определяют, какие заголовки генерируют клики, какие ценностные предложения резонируют, и какие призывы к действию конвертируют. На основе полученных данных агенты автоматически корректируют будущий контент, чтобы включить эти выводы.

Помимо оптимизации производительности, эти системы осуществляют автономную локализацию и контекстуальную адаптацию. Контент не просто переводится, а культурно адаптируется для разных рынков и автоматически корректируется на основе таких факторов, как тип устройства или время суток.

Агентные ИИ-системы могут поддерживать последовательное сообщение в различных форматах, адаптируя ваш основной месседж для электронной почты, социальных постов, веб-страниц и рекламы, сохраняя при этом главный нарратив и уникальное торговое предложение.

Для маркетологов это означает не только сокращение времени на производство, но и контент, который постоянно самосовершенствуется — учится и адаптируется без необходимости в постоянном контроле или ручных корректировках.

Автоматизация email-кампаний с ИИ-ассистентом eSputnik 

Email-маркетинг остается одним из самых прибыльных маркетинговых каналов со средним ROI 3800-4000%. Однако создание новых кампаний и их масштабирование может стать серьезным вызовом. Трансформация стратегических целей и креативных идей в отшлифованные, соответствующие бренду электронные письма требует значительного времени и ресурсов.

Жесткие дедлайны и повторяющиеся задачи могут угнетать креативность, оставляя потенциально успешные кампании застрявшими на стадии планирования. ИИ-ассистенты могут изменить эту динамику.

Понимая, насколько важен email для современного маркетинга, мы выбрали его как нашу первую цель автоматизации — внедрение ИИ-ассистента в наш редактор емейлов. Он представляет собой намного более продвинутый инструмент, чем просто генерирование нескольких вариантов тем писем или основного текста. Наш ИИ-ассистент способен создавать целые кампании с несколькими электронными письмами. Вы просто указываете свою цель, и ассистент создает всю кампанию для вас, основываясь на введенных данных, добавленных ссылках и лучших практиках вашей ниши.

Для улучшения результата вы также можете указать ИИ такие детали, как стиль бренда, тон оф войс, примеры предыдущих коммуникаций — и агент использует их для создания безупречных сообщений за считанные минуты. А если вы хотите что-то изменить — наш удобный drag-and-drop редактор поможет сделать это довольно легко.

Основное преимущество здесь заключается в способности ИИ обрабатывать сложный переход от абстрактных целей и бренд-гайдов к конкретным структурам электронных писем и макетам с контентом. Он учитывает данные и автономно создает кампанию, освобождая маркетологов от утомительной ручной сборки писем. Это позволяет командам переключить свое внимание с ежедневных рутинных задач на построение стратегии и ее совершенствование.

Предиктивная аналитика и реакция на тренды

Традиционные инструменты аналитики показывают то, что уже произошло. Агентный ИИ предсказывает будущие события — и действует еще до того, как вы заметите тенденцию.

Пока обычная аналитика требует от маркетологов выявлять закономерности, анализировать данные и внедрять решения, агентные системы способны распознавать тонкие изменения в поведении рынка или клиентов.

Они замечают изменения в паттернах вовлечения, когда конкуренты корректируют свои стратегии, или когда появляются новые возможности — часто раньше, чем эти тенденции становятся очевидными для аналитиков.

Более того, эти системы не просто сообщают о выводах — они немедленно действуют. Когда агентный ИИ обнаруживает рост интереса к определенной категории товаров, он может перераспределить рекламный бюджет, обновить рекомендуемые товары на сайте и изменить контент email-рассылок, чтобы извлечь выгоду из тренда. И все это без ожидания пока маркетинговая команда проведет совещание, составит план и начнет его выполнение.

Агентные ИИ также отлично прогнозируют сезонные тренды и ходы конкурентов. Анализируя исторические данные и текущие сигналы, они могут предсказать когда взлетит спрос и заранее скорректировать ассортимент, цены и промо-стратегии.

Это приводит к меньшему количеству упущенных возможностей, полученным преимуществам первопроходца в новых трендах, возможности адаптировать стратегии почти в реальном времени и лучшему ROI маркетинговых кампаний — без необходимости в круглосуточном мониторинге со стороны команды.

Автоматизация пути клиента

Пути клиентов, какими мы их знаем, следуют заранее определенным маршрутам: если клиент делает X — показываем ему Y. Но реальные пользователи редко следуют этим аккуратно выстроенным схемам. Агентный ИИ кардинально переосмысливает этот подход, создавая сценарии, которые адаптируются в реальном времени к фактическому поведению каждого клиента.

Агентные ИИ-системы не заставляют клиентов двигаться по жестко заданным сценариям. Вместо этого они постоянно анализируют сигналы и модифицируют путь. Если клиент колеблется при оформлении заказа, ИИ может предложить помощь, применить персональную скидку или изменить варианты оплаты — все без вмешательства человека.

ИИ-агенты отлично выявляют риски и вмешиваются автоматически. Когда ИИ распознает паттерны, указывающие на возможный отток клиента, он может проактивно применить стратегии удержания, направленные на конкретные проблемы или точки напряжения.

Еще одна важная функция — динамическая оптимизация предложений на протяжении всего пути клиента. ИИ постоянно тестирует и совершенствует наиболее эффективные предложения на каждом этапе, самостоятельно корректируя их на основе данных конверсии.

Это создает customer journeys, которые ощущаются интуитивными и отзывчивыми, а не навязчивыми — повышая удовлетворенность, увеличивая пожизненную ценность клиента и улучшая конверсию в каждой критической точке взаимодействия.

Итак, мы абсолютно уверены, что агентный ИИ окажет колоссальное влияние на бизнес по нескольким направлениям — от автономной оптимизации кампаний и гиперперсонализации до многоканальной оркестрации и предиктивной аналитики. Эти умные системы не просто выполняют задачи — они принимают решения, учатся и самосовершенствуются.

Маркетологам, готовым реализовать эти возможности, следует начать с малого, но мыслить стратегически:

1. Определите конкретный случай использования, где мануальные усилия значительны, а правила принятия решений понятны — например, оптимизация email или управление рекламными кампаниями.
2. Установите конкретные метрики успеха до внедрения, предоставив вашим агентным системам четкие цели для оптимизации.
3. Проверьте ваш существующий технологический стек на возможности интеграции — многие платформы уже предлагают агентные функции, которые можно активировать минимальными усилиями и техническими знаниями.

Наш будущий продукт eSputnik Email AI Assistant предлагает доступный старт для компаний, желающих ощутить преимущества агентного ИИ без сложных требований к внедрению.

Если вас интересует, как внедрить ИИ-решения в вашем бизнесе — заполните форму ниже. Наши эксперты с удовольствием помогут определить лучший вариант для вашего конкретного случая.

Special Request Inline