Введение и контекст:
Айбам британское ИИ-агентство со штаб-квартирой в Лондоне, специализирующееся на создании интеллектуальных агентов для различных отраслей. Их миссия - демократизировать доступ к автоматизации и искусственному интеллекту для предприятий любого размера. Aibam обратилась к нам с предложением о сотрудничестве в разработке маркетингового ИИ-агента нового поколения для одного из своих корпоративных клиентов.
Задача состояла в том, чтобы объединить передовые навыки Aibam в разработке искусственного интеллекта с нашим глубоким пониманием цифрового маркетинга и создать агента, способного автономно планировать, проводить и оптимизировать маркетинговые кампании.
Первоначальные трудности:
– Отсутствие маркетинговой экспертизы при разработке моделей искусственного интеллекта: Айбаму требовалась поддержка в преобразовании бизнес-целей в маркетинговые рабочие процессы.
– Отсутствие специфического для рынка контекста: Агент должен был понять поведение покупателей, контент-стратегию, рекламную копию и логику воронки.
– Стандарты производительности: Клиент ожидал измеримого ROI от автоматизации маркетинга на основе искусственного интеллекта.
Задача (болевая точка и формулировка проблемы):
Клиенту требовался агент с искусственным интеллектом, который мог бы управлять маркетинговыми операциями полного цикла - привлечением, развитием и ретаргетингом - при минимальном контроле со стороны человека.
Количественно измеримые цели:
- Сократите расходы на привлечение клиентов за счет 30%
- Повысьте коэффициент конверсии лидов в MQL за счет 2x
- Автоматизировать 80% ежедневных маркетинговых операций (последовательности электронных писем, планирование кампаний, A/B-тестирование и т.д.)
Категория
Агенты искусственного интеллекта и автоматизация маркетинга
Клиенты
Айбам
Расположение
Великобритания
Под руководством и при исполнении:
Мохамед Шуруки
Стратегия и исполнение (пошаговая разбивка предпринятых действий):
Этот проект был разделен на пять этапов, каждый из которых осуществлялся совместно технической командой Aibam и нашей командой цифрового маркетинга.
Этап 1: Совместное проектирование агентской структуры
- Мы составили карту пути покупателя и согласовали ее с логикой кампании, контент-стратегией и показателями эффективности.
- Инженеры Aibam создали базовую структуру (NLP-модели, определение намерений, обработка диалогов).
Фаза 2: Внедрение маркетингового мозга
- Мы встроили логику для:
- Таргетирование по персонам клиентов
- Переработка контента по стадиям воронки (TOFU/MOFU/BOFU)
- Нюансы, характерные для конкретного канала (например, электронная почта по сравнению с Meta Ads)
- Научил ИИ предлагать и корректировать распределение бюджета на основе исторических показателей.
Этап 3: Проведение кампании в режиме реального времени
- Интеграция агента с Meta Ads, Google Ads и Mailchimp API.
- Включено автономное A/B-тестирование: тематических строк, креативов, CTA.
Фаза 4: Цикл обучения и оптимизация
- Реализован цикл обратной связи: агент самостоятельно оценивает свои действия на основе KPI и корректирует подход (например, приостанавливает показ низкоэффективных объявлений).
- Обеспечивается динамическое планирование и перераспределение бюджета на основе ROAS, CTR и CPL.
Этап 5: Отчетность и стратегический анализ
- Разрабатывал пользовательские информационные панели для получения действенных выводов.
- Агент составлял еженедельные маркетинговые отчеты с рекомендациями.
Трудности и препятствия:
1. Путаница маркетингового жаргона в НЛП: Поначалу ИИ с трудом справлялся с интерпретацией специфических для маркетинга выражений.
- Решение: Предоставили агенту 30 000 с лишним примеров рекламных копий, кратких описаний кампаний и анализа эффективности.
2. Соответствие рекламным текстам: Копия, сгенерированная искусственным интеллектом, иногда не проходит проверку объявлений на платформе (Meta, Google).
- Решение: Обучили агента следовать рекомендациям по соблюдению требований конкретной платформы.
3. Первоначальный холодный запуск: Для получения значимых данных о производительности модели требовалось время на разогрев.
- Решение: Запустили агента с проверенными данными прошлых кампаний и контрольными показателями KPI.
Результаты и влияние (сравнение данных до и после):
Показатели достигнуты через 60 дней:
– Стоимость одного лида (CPL):
- До: £14.20
- После: £9.60 (-32%)
- Привести к
- Коэффициент конверсии MQL:
- До: 8.5%
- После: 17.4% (+105%)
- Автоматизированные маркетинговые операции:
- До: 25%
- После: 84%
- Время, потраченное на еженедельное планирование кампании:
- До: 8 часов
- После: 1,5 часа (-81%)
– Email CTR:
- До: 2.6%
- После: 5.8%
Ключевые выводы и извлеченные уроки:
- Межфункциональное сотрудничество - ключевой момент: Синергия между техникой (Айбам) и маркетингом (наша команда) создала сбалансированного, интеллектуального агента.
2. Одного искусственного интеллекта недостаточно: Маркетинговая логика, психология аудитории и стратегия воронки имеют решающее значение для успеха агента.
3. Обучение на реальных примерах использования: Подача ИИ реальных сценариев значительно улучшила процесс принятия решений.
4. Микротестирование побеждает универсальное тестирование: Позволяя ИИ тестировать несколько вариантов для каждой кампании, вы добились максимального ROI.
5. Эффективность использования времени = масштабируемый рост: Автоматизация освободила команды от повторяющихся задач и позволила сосредоточиться на стратегии.
Заключение и последние мысли:
Сотрудничество между Айбамом и нашей командой привело к созданию полнофункционального маркетингового агента с искусственным интеллектом, способного проводить и оптимизировать высокоэффективные цифровые кампании. В этом сотрудничестве было использовано лучшее из двух миров: техническая гениальность и маркетинговый опыт.
Потенциал масштабируемости:
- Расширение мультиязычной поддержки для глобальных клиентов.
- Развертывание агентов в новых вертикалях: B2B SaaS, электронная коммерция, здравоохранение.
- Внедрите предиктивную аналитику и сегментацию на основе когорт.
В этом примере показано, как агенты искусственного интеллекта при совместной работе могут превратить маркетинговые команды из исполнителей кампаний в архитекторов стратегического роста.
RU 
EN 
FR