Как мы создаём эффективную маркетинговую стратегию ИИ

Как и у многих лидеров в области маркетинга, мое знакомство с ИИ началось с восторга и экспериментов. Наша команда изучила различные инструменты, и каждый участник нашел свой способ интеграции ИИ в рабочие процессы. Мы стали свидетелями повышения производительности, но также столкнулись с проблемами: противоречивыми результатами, несвязанными рабочими процессами и неравномерным внедрением в команде.

Такой фрагментированный подход — я называю его «Дикий Запад ИИ» — сегодня характерен для многих организаций. Хотя эта фаза исследования ценна, пришло время перейти от ситуативных экспериментов к стратегической интеграции.

От экспериментов к целенаправленности

Фаза «Дикого Запада» заманчива. Команды быстро двигаются, свободно тестируют и чувствуют себя в праве исследовать. Но эта свобода, если её не контролировать, быстро приводит к дублированию работы, непоследовательным результатам и всё более хрупкому технологическому стеку. 

Мы сами начали замечать признаки этого: один участник команды использовал ChatGPT для публикаций в блоге, а другой предпочитал Claude, что привело к совершенно разным голосам бренда. У нашего SEO-специалиста был свой набор подсказок, которые так и не дошли до команды контента. Эти небольшие несоответствия сначала казались безобидными, но быстро привели к перекосам. Это был предварительный просмотр того, что может произойти в больших масштабах, если мы не установим общие стандарты.

По мере ускорения темпов экспериментов мне стало ясно, что нам нужен единый подход, который мог бы поддерживать инновации без ущерба для структуры.

Представляем наш подход Marketing BrAIn Trust

Чтобы выйти за рамки «Дикого Запада», мы разработали подход Marketing BrAIn Trust, который преобразует то, как наша команда использует ИИ. В основе нашей стратегии лежат цели практического обучения и повышения квалификации: создание пространства для каждого члена команды, где можно экспериментировать, делиться открытиями и развивать навыки работы с ИИ, необходимые для роста. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как набор отдельных инструментов, мы создаем скоординированную экосистему ИИ, в которой стандартизированные подсказки и процессы возникают на основе реального опыта и общих знаний.

BrAIn Trust служит основой для практического обучения, управления ИИ и развития навыков. Встраивая ИИ непосредственно в повседневные рабочие процессы, мы не просто внедряем его, а формируем его. Такой подход обеспечивает согласованность и решает ключевые проблемы фрагментированных экспериментов.

Вовлечение команды в процесс

С самого начала мы знали, что в основе этой трансформации должны быть люди и обучение. Прежде чем представить BrAIn Trust нашей команде, мы тесно сотрудничали с нашими партнерами по работе с персоналом, чтобы убедиться, что намерение было ясным: речь идет не о замене ролей, а о поддержке людей в развитии новых навыков и выполнении более стратегической, высокоэффективной работы. Это согласование дало нам ясность и уверенность, необходимые для масштабирования.

BrAIn Trust превращает это видение в действия.  Мы начинаем с Asana в качестве нашего первого клиента и плавно интегрируем ИИ в инструменты и рабочие процессы, которые наша команда уже использует каждый день, что делает использование ИИ неизбежным.

Наша философия основана на трёх принципах, которыми мы руководствуемся во всём, что делаем:

• Сделайте это очевидным: мы демонстрируем непосредственную ценность с помощью практических занятий. Никаких абстрактных обещаний — участники команды на собственном опыте убеждаются, как эти инструменты экономят время и повышают качество с самого первого учебного занятия. Мы предоставляем чёткие инструкции и задокументированные примеры использования, чтобы все понимали не только, как использовать ИИ, но и когда и почему.

• Сделайте это простым: мы начинаем с Asana, а затем переходим к другим инструментам, встречаясь с командами там, где они уже работают. Наши подсказки вписываются в существующие рабочие процессы, делая внедрение ИИ естественным, а не разрушительным. Мы предоставляем простые шаблоны, практические занятия с инструктором и регулярные часы работы, когда каждый может получить помощь в удобное для него время.

• Сделайте работу приятной: мы создаем решения вместе с командой, а не для неё. Еженедельные сессии по обмену подсказками стали обучающими семинарами, на которых участники команды экспериментируют с ИИ, делятся открытиями и учатся друг у друга. Мы создаем персонифицированных ИИ-ассистентов с дружелюбным тоном, которые ощущаются как полезные участники команды, а не пугающие технологии.

Это не просто обновление инструментария. Это целенаправленное изменение того, как мы учимся и растем как команда. Наш BrAIn Trust помогает нам балансировать между двумя приоритетами, которые часто кажутся противоречащими друг другу: давать командам свободу экспериментировать и при этом гарантировать, что результаты этих экспериментов будут полезными, масштабируемыми и доступными для всей организации.

BrAIn Trust решает несколько проблем, с которыми сталкиваются многие команды:

1. Различный уровень подготовки: мы встречаем людей на любом этапе их обучения, оказывая поддержку как новичкам, так и продвинутым пользователям.

2. Нестабильное качество: стандартизация посредством совместного обучения помогает всем вместе совершенствоваться и добиваться стабильных результатов.

3. Потраченное впустую время: наша коллективная база знаний означает, что никому не нужно учиться в одиночку или заново создавать решения, которые уже разработаны другими.

4. Дублирование усилий: регулярные сессии обмена опытом обеспечивают быстрое распространение знаний среди всей команды.

Централизованный подход обеспечивает:

• Практические возможности обучения с учетом каждого уровня навыков

• Библиотеки подсказок и рабочих процессов, созданные на основе экспериментов команды

• Регулярные часы работы для персональной поддержки и консультаций

• Поддержка технической интеграции и рекомендации по настройке подсказок 

• лучшая практика, основанная на коллективном обучении и опыте.

ИИ для всех

Вместо того чтобы пытаться завершить трансформацию в одночасье, мы выбрали наиболее эффективные варианты использования, которые демонстрируют ценность ИИ и позволяют команде на практике повысить уверенность в себе. Каждая сессия укрепляет вовлечённость, поскольку участники команды видят на собственном опыте, как ИИ может изменить их работу. Эти рабочие процессы развиваются вместе с возможностями нашей платформы, и участники команды активно вносят свой вклад в улучшения, основываясь на своем повседневном опыте.

Мы уже успешно запустили два основных рабочих процесса, которые появились в результате экспериментов:

Продвинутая система поддержки руководства командой (ATLAS): комплексный набор рабочих процессов на базе ИИ для поддержки руководства, который я разработал за несколько часов проб и ошибок, включая шаблоны для:

• отслеживание и анализ показателей команды;

• мониторинга завершения задач;

• формирование отчётов о способности;

• создания обновлений статуса.

Эти рабочие процессы позволяют мне сосредоточиться на стратегии, в то время как ИИ берёт на себя административные задачи, экономя 4–5 часов в неделю.

Помощник по планированию и определению приоритетов проекта (PIPPA): библиотека подсказок для управления программами, которую наши менеджеры проектов создали в ходе совместных учебных занятий, с шаблонами для:

• приёма и оценки запросов;

• приоритизация задач;

• подсказки по выявлению рисков в хронологии.

Этот рабочий процесс, который продолжает развиваться по мере того, как менеджеры проектов делятся новыми открытиями, позволяет им сосредоточиться на отношениях с заинтересованными сторонами, в то время как ИИ управляет трудоёмкими административными аспектами отслеживания проектов.

Наша цель — чтобы каждая роль в маркетинговой команде, от создания контента до SEO и email-маркетинга, развивала экспертные знания в области ИИ на практике с помощью специализированных библиотек подсказок и рабочих процессов, дополняющих их конкретную функцию. Такой целенаправленный подход гарантирует, что ИИ будет улучшать, а не нарушать существующие рабочие процессы, одновременно формируя устойчивые навыки.

Масштабирование с помощью правильной инфраструктуры

Мы с самого начала знали, что если собираемся масштабировать эту инициативу по обучению, то не можем полагаться на разрозненные инструменты или краткосрочные решения. Нам нужен был стратегический фундамент: что-то, что могло бы развиваться вместе с нами, подключаться к нашим существующим системам и давать возможность нетехническим командам учиться и вносить свой вклад напрямую.

Вот почему наша стратегия внедрения сосредоточена на использовании функционала AI Studio от Asana, не требующего написания кода. Поскольку наша команда уже работает в Asana, внедрение ИИ кажется естественным.

Этот стратегический выбор дает несколько преимуществ для нашего подхода, ориентированного на обучение:

• Снижение риска консолидации: опираясь на нашу основную платформу для управления работой, а не на несколько точечных решений, мы снижаем риск консолидации поставщиков в будущем.

• Интегрированные источники данных: мы подключаем информацию из наших различных систем (Contentful, SkillJar, GitHub, Tableau и т. д.) непосредственно к нашим рабочим процессам ИИ.

• Масштабируемая разработка: подход без кода позволяет участникам команды быстро изучать, выполнять итерации и развертывать новые подсказки и рабочие процессы без специализированных ресурсов разработки.

• Единый опыт: работа на знакомой платформе снижает барьеры для внедрения и создаёт комфортную среду для обучения и экспериментов. Когда возможности ИИ встроены в повседневные рабочие процессы, внедрение становится автоматическим.

Такой подход позволяет согласовывать нашу стратегию в области ИИ с тем, как уже работают наши команды, создавая безопасное пространство для обучения, снижая барьеры для экспериментов и делая использование ИИ неизбежной частью рабочего дня каждого, а не необязательным дополнением.

Измерение результатов, а не показателей

Мы отслеживаем экономию времени, но наше определение рентабельности инвестиций выходит за рамки эффективности. Мы оцениваем, позволяет ли ИИ:

1. сокращение административной нагрузки;

2. улучшение качества и согласованности результатов;

3. увеличение времени на стратегическое мышление;

4. сокращение времени выхода на рынок;

5. повышение удовлетворенности и вовлеченности команды;

6. Рост грамотности и уверенности в использовании ИИ на всех уровнях квалификации

Эти показатели демонстрируют, что интеграция ИИ — это не просто ускорение работы, а фундаментальное улучшение нашей совместной работы и обучения.

Будущее не в большем количестве инструментов, а в большей командной работе

Я считаю, что по мере развития ИИ мы становимся свидетелями начала глубоких изменений в работе маркетинговых команд. Успешными будут не те организации, которые внедрят наибольшее количество инструментов ИИ, а те, которые стратегически интегрируют ИИ в свои команды таким образом, чтобы дополнять и расширять возможности человека.

Будущее за командами, которые смогут выйти за пределы «Дикого Запада» ИИ и выработать скоординированные, продуманные подходы к сотрудничеству человека и ИИ. Создавая стратегический фреймворк сейчас, мы не просто готовимся к этому будущему, а активно формируем его.

В следующей статье мы расскажем, как мы превращаем общие рабочие процессы и библиотеки подсказок в персонализированных, ролевых ИИ-ассистентов, которые действуют как настоящие участники команды для каждого сотрудника нашего маркетингового отдела.