активности

AI автоматизация операционного маркетинга

Большинство маркетинговых команд уже работают с ИИ: в чате, в отдельных сценариях, в нескольких агентах. Но результат остаётся разным от запроса к запросу: данные в базе не структурированы, тексты звучат как машинные, факты теряются между продуктом и маркетингом, а работа агентов не связана в систему. Мы проектируем и внедряем ИИ-систему операционного маркетинга: единый источник правды, базу знаний, агентов и субагентов, а человека ставим на проверку результата, а не на выполнение рутины.

Обсудить проект

Когда вашему маркетингу нужна такая система?

ИИ используют, но результат не тиражируется

Хороший текст получается у одного сотрудника и не повторяется у другого. Промты живут в личных чатах, качество зависит от исполнителя.

Эксперты и маркетинг разобщены

Инженеры и продуктовая команда знают, как всё устроено, но не пишут для рынка. Маркетологи знают, что важно каждому сегменту, но не разбираются в деталях продукта. В итоге маркетинг пишет общими словами.

Операционка съедает команду

Исследования, мониторинг рынка, подготовка списков, черновики, адаптация под сегменты и роли забирают время, которого не хватает на стратегию и продвижение.

ИИ вызывает вопросы о безопасности

Куда уходят данные? Что будет, если агент прочитает вредоносную инструкцию на чужом сайте? Кто отвечает за результат?

Наш подход

От набора промптов к управляемой системе. Мы не настраиваем отдельных чат-ботов. Мы строим контур: откуда берутся факты, где они хранятся, кто и как их обрабатывает, кто проверяет и куда результат уходит дальше.

Что это дает на практике:

Постоянная воспроизводимость нужного результата. Качество не зависит от того, кто сегодня сформулировал запрос.
Меньше галлюцинаций. Каждое утверждение опирается на базу фактов. Спорное и непроверенное уходит человеку.
Единая версия фактов. Продукт и маркетинг работают с одним источником. Согласований становится меньше.
Охват 360 градусов. Краулеры и агенты отслеживают конкурентов, новости и обсуждения, а вы получаете готовые материалы, выводы.
Контроль и прозрачность. Видно, на чём основан результат, кто что сделал и где нужно решение человека.
Нужный результат в нужном месте. Данные, контент и материалы под разные цели и аудитории.

Одна база и одна система дают материалы под разные цели и разных адресатов:

Руководству

аналитика, сводки по рынку и конкурентам, отчёты.

Маркетингу

контент, кампании, сегментные сообщения.

Сейлам

КП, one-pager, battlecard, ответы на возражения.

PR

экспертные комментарии, инфоповоды, тексты для публикаций.

Инженерам

черновики описаний и уточняющие вопросы на согласование.

Как работает ИИ-система операционного маркетинга

Данные идут из источников в единую базу, агенты обрабатывают их, человек проверяет, а на выходе материалы для разных отделов.

Из чего состоит система

Собираем в одном месте то, на что опираются все агенты: описания продуктов и решений, технические спецификации, кейсы, позиционирование, месседжи, ToV, ограничения (что говорить нельзя). Каждый факт хранится с источником, версией и датой обновления. Агент-интервьюер собирает недостающее у инженеров и продуктов и возвращает на согласование.
Результат: маркетинг и продукт работают с одной версией фактов, а агенты не додумывают.

Фиксируем ICP, сегменты, роли и лиц, принимающих решение, их задачи, возражения и язык. На этой основе агент подбирает угол подачи: что важно ИТ-директору, что инженеру, что закупке, что собственнику.
Результат: один факт превращается в разные формулировки под разные аудитории, без ручной адаптации каждого текста.

Настраиваем сбор и обработку данных из внешних источников: новостные сайты, сайты и публикации конкурентов, форумы, профильные сообщества, отраслевые площадки. Агенты анализируют полученное, выделяют сигналы и обновляют базу.
Что это даёт: отслеживание изменений у конкурентов, новые темы и боли аудитории, поводы для комментариев и публикаций, материал для аналитики.

Исследования и аналитика: рынок, конкуренты, сегменты, спрос, сводки, гипотезы
Контент: статьи, посты, экспертные комментарии, рассылки, адаптация под канал и сегмент
Лидогенерация и аутрич: списки компаний и ЛПР, обогащение данных, персонализация писем и сообщений, сегментные цепочки
Account-based маркетинг: профили целевых аккаунтов, карты ЛПР, сигналы и инфоповоды
Материалы для сейлов: КП, one-pager, battlecard, ответы на возражения, сравнения
CRM и воронки: заполнение и обогащение карточек, сегментация, сводки по воронке
Контроль качества: сверка с базой фактов и месседжами, поиск галлюцинаций, проверка стиля
Оркестратор разбивает сложную задачу на шаги, а субагенты выполняют узкие операции: сбор данных, поиск источников, написание, проверка, форматирование.

Система не работает вслепую. На ключевых точках результат проходит согласование человеком: спорные факты, публикации вовне, коммуникации с клиентами, КП. Для каждого типа задач определяем, где нужна проверка, а где достаточно автоматического контроля.
Человек остаётся ответственным за решения и позиционирование, а рутина остаётся системе.

ИИ-система читает внешние источники и работает с вашими данными, поэтому защита встраивается в архитектуру с самого начала:
Защита от prompt injection. Контент с внешних сайтов и форумов обрабатывается как недоверенные данные, а не как инструкции. Агенты, читающие внешние источники, изолированы от агентов с доступом к вашим данным и действиям.
Разграничение прав. Каждый агент получает только те доступы, которые нужны для его задачи. Действия вовне (отправка писем, публикации, изменение данных в CRM) требуют подтверждения.
Проверка источников. Факты из внешних источников помечаются уровнем достоверности и не попадают в базу без проверки.
Журнал действий. Фиксируем, какой агент что сделал, на каких данных и с каким результатом.
Защита данных. Персональные и конфиденциальные данные не передаются во внешние сервисы без вашего решения. [ЗАПОЛНИТЬ: как именно хранятся данные и какие модели используются]

Система настраивается на ваших данных по схеме RAG: агенты опираются на вашу базу знаний, правила подачи, примеры удачных материалов и критерии оценки качества. Документы и факты остаются в вашем контуре, а модель получает только нужные фрагменты под конкретную задачу.
По требованию безопасности разворачиваем решение внутри компании. Модели можно менять через единый шлюз без перестройки системы.

Что это дает на практике

Результат воспроизводится Качество не зависит от того, кто сегодня сформулировал запрос.
Меньше галлюцинаций Каждое утверждение опирается на базу фактов. Спорное и непроверенное уходит человеку.
Единая версия фактов Продукт и маркетинг работают с одним источником. Согласований становится меньше.
Рынок под контролем Краулеры и агенты отслеживают конкурентов, новости и обсуждения, а вы получаете готовые выводы.
Контроль и прозрачность Видно, на чём основан результат, кто что сделал и где нужно решение человека.

Ключевые этапы внедрения

Аудит операционного маркетинга

Анализируем задачи команды и находим рутину, которую можно автоматизировать.

Определяем источники фактов и ответственных за них.

Выбираем 2–3 направления для пилота.

База знаний, сегменты и ICP

Собираем и структурируем факты с источниками.

Описываем сегменты, ICP, роли и правила подачи.

Настраиваем сбор данных из внешних источников.

Агенты, субагенты и проверка

Проектируем оркестратор и агентов под ваши задачи.

Настраиваем проверку человеком и автоматический контроль качества.

Запускаем пилот на реальных задачах.

Безопасность, масштабирование и поддержка

Настраиваем права, журнал действий и защиту от манипуляций.

Масштабируем на другие направления.

Контролируем качество, обновляем базу и правила.

Преимущества для бизнеса

Сокращение ФОТ и рост бюджета на продвижение

Операционные задачи, которые выполняли младшие специалисты, берёт на себя система.

Накопление знаний и контекст для обучения

Факты, правила и примеры остаются в базе и работают независимо от текучки в команде.

Устойчивость к смене моделей

Единый шлюз позволяет менять модель по цене, качеству и доступности, не перестраивая систему.

Масштабирование без роста штата

Растёт число сегментов, форматов и каналов, а команда остаётся компактной.

Безопасность по умолчанию

Защита данных и от манипуляций закладывается в архитектуру, а не добавляется позже.

Часто задаваемые вопросы

Как система справляется с галлюцинациями?

Агенты опираются на базу фактов с источниками. Отдельный агент-контролёр сверяет текст с базой, а спорные места уходят на проверку человеку.

Не получится ли у нас тексты, которые «звучат как ИИ»?

Мы закладываем в систему ваш ToV, примеры удачных текстов и проверку стиля. Финальное решение остаётся за человеком.

Что с безопасностью наших данных?

Права агентов ограничены, действия вовне подтверждаются, внешние источники изолированы от ваших данных, все операции фиксируются. При необходимости разворачиваем решение во внутреннем контуре.

Это заменит нашу команду?

Она берёт на себя часть операционных задач, которые раньше выполняли младшие специалисты, поэтому ФОТ на этих ролях сокращается. Решения, стратегия, позиционирование и проверка остаются за людьми, а освободившиеся деньги можно направить в продвижение.

Работаете с нашей CRM?

Да, интегрируем с Битрикс24, amoCRM и другими системами как с одним из источников и местом хранения результатов.

Работаете с нашей CRM?

Да, интегрируем с Битрикс24, amoCRM и другими системами как с одним из источников и местом хранения результатов.

На каких моделях ИИ вы работаете?

Мы не привязываем систему к одной модели. Работаем через единый шлюз, где для каждой задачи выбирается подходящая модель.

Российские облачные модели, например YandexGPT и GigaChat: когда данные не должны покидать российский контур или есть требования по локализации.
Мировые облачные модели, например Claude, GPT и Gemini: когда нужно максимальное качество на сложных задачах, анализ и работа с текстом.
Открытые модели на ваших серверах, например Qwen, DeepSeek, Llama и Mistral: когда данные нельзя передавать наружу вообще. Модель разворачивается внутри контура компании, вместе с базой знаний и агентами.

Выбор зависит от требований к безопасности, бюджета и качества результата. Модели можно менять и комбинировать без перестройки системы: например, рутинные задачи отдать локальной модели, а сложные аналитические облачной.