По данным HubSpot State of Marketing 2024, только 60% маркетологов, использующих AI, применяют его для анализа данных. Задумался я, что бы это значило...

Как все обычно выглядит: агентство присылает отчёт. CTR вырос на 23%, CPL снизился, охваты хорошие. Что дальше? Ну конечно. Отдаёшь нейросети на анализ – получаешь структурированный вывод с ключевыми инсайтами.

В какой момент мы решили, что наша работа - жечь токены?

Подрядчик оптимизирует репорты под то, что умеет измерять - так уж он устроен. Модель пересказывает то, что ей дали. Тоже никаких вопросов. Знаете в чем затык? Никто из них не обязан думать про деньги.

Это ваша задача. И ваша головная боль.

Спорим, я знаю, как выглядит ваш обычный чат с агентом? Скорее всего что-то вроде «Прокомментируй эти цифры». Это самое что ни на есть приглашение к еще одному красивому слайду.

Челленджить подрядчика - это ОК. Жечь токены для болтовни - не ОК.

Рабочий тейк для подрядчика «Покажи когорты лидов за 3 месяца: сколько дошли до оплаты и какой CAC по каждому каналу? Какие изменения были в кампаниях и почему?». Вот это уже можно обкашлять с агентом.

Когда данные под рукой, нейросеть реально усиливает: считает когорты, строит сравнение каналов по unit-экономике, находит аномалии. Но только если знаешь что искать.

Как выстроить контроль по шагам:

  1. Зафиксируй 2-3 метрики, напрямую связанные с деньгами: CAC, конверсия лид-оплата, LTV/CAC.
  2. Попроси подрядчика отчитываться по ним в когортной динамике, а не в абсолютных числах за период.
  3. Кросс-проверка через модель: загружай выгрузку из CRM и данные кабинета, спрашивай конкретно. Инструменты: Supermetrics для сбора, Google Sheets + ИИ для анализа.

Стодолларовый Кодекс - мощный инструмент для анализа данных. Не используйте его для пересказа.

Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».