Нейросети в маркетинге. Почему бизнес использует их всего на 10% возможностей

Сегодня нейросети присутствуют практически в каждом бизнесе, но в 90% случаев компании используют лишь 10–20% их реального потенциала.

Почему так происходит? Какие возможности остаются незадействованными? И как внедрить искусственный интеллект так, чтобы он усиливал бизнес, а не создавал иллюзию прогресса?

Почему искусственный интеллект используется в основном для генерации текстов и картинок, а не для решения стратегических задач

Потому что сгенерировать текст для поста в социальную сеть звучит гораздо проще, чем, например, оптимизировать воронку с прогнозом LTV и когортным анализом. Большинство бизнесов остаются на стадии использования самых простых запросов в ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat. Но те же нейросети могут гораздо больше: анализировать сегменты, составлять гипотезы, делать аналитику по ключевым словам, помогать выстраивать маркетинговую стратегию с нуля.

Стратегическое использование ИИ — это не просто генерация текстов и картинок — это построение продуманной системы, где связаны воедино CRM, нейросети, аналитика и автоматизированные решения.

Но без ясной цели и четкого понимания задач — искусственный интеллект не сможет их определить сам. Здесь важны не только инструменты, но и подготовленная команда с системным подходом, промпт-инженер, способный ставить задачи так, чтобы ИИ действительно работал на результат, а не создавал иллюзию эффективности.

Какие мифы мешают использовать искусственный интеллект системно

Мифов вокруг ИИ сегодня больше, чем было вокруг SMM в 2010 году. Многие до сих пор воспринимают нейросети как игрушку или магическую кнопку: спросил у Алисы про погоду — и на этом возможности ИИ заканчиваются.

Другие уверены, что ИИ нужен крупным компаниям, а работать с ним под силу только программисту со знанием английского языка. Есть и те, кто считает, что использование нейросетей связано с рисками утечки данных и ненадежностью.

На самом деле эти страхи — лишь часть стереотипов, которые мешают бизнесу раскрыть потенциал ИИ.

Самые живучие мифы об искусственном интеллекте — те, что мешают бизнесу раскрыть его реальные возможности

ИИ всё сделает сам — он как волшебная палочка

Но это не магия: искусственный интеллект очень умен, но без ваших вводных данных он не поймёт бизнес-контекста и не даст стратегически обоснованного ответа. ИИ — это инструмент, а не замена мышлению предпринимателя.

ИИ нужен только крупным компаниям, а для малого бизнеса он не принесёт пользы

На самом деле именно малый и средний бизнес больше всего выигрывает от внедрения ИИ. Он может заменить целую команду: писать тексты, генерировать визуалы в Midjourney, создавать сценарии рассылок в ChatGPT, видео по текстовому запросу, аватаров, которые будут вести контент за предпринимателя — и всё это быстро и с минимумом затрат.

Достаточно нанять специалиста по ИИ — и всё будет работать

Например: купить дорогой дрон и ожидать, что он сам научится летать — так не работает. Без опыта и понимания, как им управлять, он будет постоянно падать и не принесет ожидаемого результата. То есть, даже самый опытный специалист по работе с искусственным интеллектом не сможет настроить вам его так, чтобы он действительно приносил пользу.

Чем отличается фрагментарное использование ИИ от системного

Фрагментарное использование — например: вы купили дорогую кофемашину, но используете её только для подогрева воды. Потенциал техники раскрыт на 5%, хотя она способна приготовить капучино, латте, американо и многое другое.

Системное использование — это когда ИИ встроен в каждый этап маркетинга. На этапе анализа он предсказывает, как разные сегменты будут реагировать на офферы. На этапе тестирования — помогает быстро создавать и проверять десятки вариантов лендингов.

В email-маркетинге — автоматически адаптирует тексты под реакцию пользователя, отправляет персонализированные письма в нужный момент вместо однотипных рассылок. ИИ анализирует воронку, формулирует выводы и подсказывает, что можно улучшить. Это уже другой уровень работы: нейросети становятся не просто инструментом, а полноценным участником маркетинговой стратегии.

Какие возможности нейросетей чаще всего упускают компании

Чаще всего упущенные возможности связаны просто с некомпетентностью. Многие даже не догадываются, что нейросети могут сегментировать аудиторию не только по полу и возрасту, но и по поведению.

Например, выделить тех, кто покупает только ночью, или чаще откликается на юмор. Такой сегмент можно выявить через связку аналитики и нейросетей.

Что умеют нейросети сегодня:

— Оптимизировать рекламу: связка MyTarget с ChatGPT анализирует эффективность и предлагает новые гипотезы.

— Тестировать креативы, автоматически выстраивать автоворонки и подбирать наиболее подходящие варианты.

— Прогнозировать «слепые зоны», спады и отток клиентов. Это особенно важно для подписных сервисов и онлайн-школ: нейросети позволяют заранее выявлять тех, кто может отказаться от продукта, и делать им персональные предложения.

— Создавать персонализированные автоворонки, которые работают не по шаблону, а реагируют на действия конкретного пользователя.

И это не старые боты с готовыми ответами. ИИ ведёт диалог, подстраиваясь под каждого человека с учётом цели, которую задаёт промпт-инженер.

Потенциал нейросетей раскрывается только там, где бизнес-компании понимают, какие цели и задачи они должны решить.

В каких задачах нейросети приносят максимальную пользу для маркетинга

Сегментация

Работа с целевой аудиторией — основа любой маркетинговой стратегии. Здесь нейросети выявляют поведенческие сегменты, которые без помощи технологий остались бы незамеченными, и помогают строить гипотезы о том, как с ними работать

Контент-машины

Если у компании 50 акций в месяц, ИИ способен для каждой акции создать десятки триггеров под разные сегменты, протестировать тексты, визуалы и заголовки — и выбрать лучшие. Всё делается быстро: от использования ChatGPT или Claude до Leonardo, Midjourney, DALL·E, Sora, Veo 3 и других нейросетей.

Автоворонки

Это мечта большинства предпринимателей: благодаря автоворонкам бизнес растет — пока вы спите, пьёте кофе или отдыхаете в отпуске. ИИ выстраивает сценарий, пользователи получают нужные касания, а нейросеть тестирует, адаптирует и настраивает взаимодействие под их мотивацию и реакцию.

Отчётность и аналитика

Искусственный интеллект превращает сухие цифры в понятные выводы: где проседает первый экран, какая кнопка не работает, какой цвет отвлекает клиента. Это не просто Excel, а полноценный советник, который помогает принимать точные решения.

Как нейросети помогают удерживать клиентов и повышать их ценность

Здесь ключевыми остаются Customer Development, сегментация базы и глубокий анализ целевой аудитории. При внимательном изучении клиентов мы понимаем, почему они могут уйти, и можем заранее это предотвратить.

На основе этого выстраивается цепочка персонализированных касаний — для конкретного клиента, который взаимодействовал с бизнесом ранее. Именно в задачах удержания потенциальных покупателей нейросети оказывают мощный эффект.

Например, если пользователь перестал заходить на сайт, нейросеть может предложить ему цепочку писем с учётом его прошлых интересов: сменить тональность, добавить бонус. Коммуникация строится на основе реальных действий клиента. Если же клиент, наоборот, активен, ИИ может предложить ему апсейл (upsell) — более дорогой или премиум-продукт. В итоге — рост LTV и снижение оттока.

Реальные кейсы: как ИИ работает на результат

1. Косметическая компания внедрила связку ChatGPT и Midjourney с CRM-системой: автоматическая генерация рассылок, подбор визуалов, кастомизация по сегментам — всё это без участия человека на рутинных этапах. Результат — за два месяца открываемость писем выросла на 35%, а повторные покупки — на 22%.

2. Онлайн-школа. С помощью нейросетей она автоматизировала создание автоворонок сразу для пяти сегментов аудитории. Вместо одной стандартной рассылки появились пять персонализированных сценариев. Конверсия открываемости писем увеличилась на 27%.

Подобных примеров можно привести много. Главное — ИИ дает мощный результат там, где его внедрение становится частью системной работы.

Какие метрики чаще всего улучшаются при системном внедрении искусственного интеллекта

1. Рост LTV (Lifetime Value) — за счёт персонализированной коммуникации с клиентом. Когда обращения становятся точнее и актуальнее, пользователи дольше остаются с брендом и совершают больше покупок. Это напрямую влияет на ценность клиента для бизнеса.

2. Снижение CPA (стоимость привлечения клиента) — благодаря тому, что креативы становятся более релевантными — их тестируют, подбирают и адаптируют под поведение разных сегментов аудитории.

3. Улучшается конверсия — как в лидах, так и в оплате. Особенно заметен рост там, где ИИ помогает оптимизировать лендинги, сайты, email-цепочки, заголовки и посадочные страницы под разные сценарии взаимодействия.

4. Возрастает скорость маркетинга. Контент-машины, рассылки, тесты можно запускать в 3–5 раз быстрее. Это про стабильный, масштабируемый процесс — когда искусственный интеллект встроен в ежедневную работу и помогает системно улучшать результат.

Как искусственный интеллект помогает малому бизнесу конкурировать с крупным

Сегодня малому бизнесу доступно много возможностей, которые раньше были привилегией крупных компаний. Теперь даже без маркетолога, дизайнера или email-специалиста, можно выполнять важнейшие задачи с помощью искусственного интеллекта:

— быстро проверять множество гипотез;
— создавать большое количество постов за короткое время;
— запускать лендинги и автоворонки без привлечения агентств и дополнительных сотрудников.

Это дает малому бизнесу возможность масштабироваться без роста штата и сэкономить фонд оплаты труда: часть задач выполняет человек, часть — нейросети, что напрямую отражается на росте чистой прибыли.

С чего начать бизнесу, чтобы использовать искусственный интеллект на 80%?

1. Определить, где ИИ может принести наибольшую пользу бизнесу. Для этого стоит проанализировать, какие задачи в маркетинге отнимают у вашей команды больше всего времени и ресурсов: подготовка писем, создание постов, аналитика, сегментация базы. Именно с этих направлений нужно начинать внедрение.

2. Внедрять нейросети поэтапно, начиная с одного инструмента. Можно начать с ChatGPT: загрузить туда сценарии работы, шаблоны, промпты, обучить нейросеть.

В команде выделите специалиста по работе с ИИ (промпт-инженера), затем подготовьте еще одного-двух человек, которые будут помогать в настройке процессов. Важно не пытаться сразу вовлечь всех: пусть сначала один сотрудник выстроит, протестирует работу и поделится результатами. Поэтапный подход даст наилучший результат.

Нужно ли менять структуру команды для работы с ИИ

Перестраивать команду с самого начала не нужно. Но лучше заранее предусмотреть в команде роль человека, который умеет работать с искусственным интеллектом и сможет формулировать запросы, тестировать гипотезы, внедрять шаблоны.

По мере роста компании маркетинг становится более структурированным, и наличие таких специалистов будет одним из важных факторов эффективности.

Самые распространенные ошибки на старте

1. Промпты без структуры. Например: «Напиши мне прикольный пост» или «Сделай текст про распродажу цветов». Такой подход не даст желаемого результата. Для качественных промптов важны: четкая структура, ясная цель, формат, понимание аудитории и ограничение задач.

2. Внедрять все и сразу: ChatGPT, Midjourney, GigaChat и другие инструменты. Вроде всё подключено, но на деле ничего не работает как надо. Эффективнее будет запустить один четко выстроенный процесс и поэтапно добавлять следующие.

3. Отсутствие замеров. Часто ИИ внедряют, но не измеряют, что и где улучшилось. Не отслеживают, как изменилась конверсия, какие метрики выросли. А без этого невозможно понять, где идёт реальный рост и в чём именно проявляется эффект внедрения.

Искусственный интеллект — это инструмент, который в умелых руках дает бизнесу конкурентное преимущество. Но результат от нейросетей в долгосрочной перспективе будет только при системном использовании: если будет цель, структура, команда и готовность учиться. Реальный рост начинается там, где ИИ внедряется в каждый этап маркетинга.