Сергей Антонов
ИИ для маркетолога. Как проверять гипотезы и находить реальный спрос

Один умный тостер ещё не делает будущее разумным

В разговорах об искусственном интеллекте есть странная привычка: люди либо пугают друг друга концом света, либо говорят так, будто через год у нас появится послушный электронный сотрудник, который без ошибок напишет стратегию, придумает товар, поймёт клиента, не попросит отпуск и не будет спорить на совещании. Оба образа удобны. Первый продаёт тревогу. Второй продаёт надежду. Но маркетологу, предпринимателю, человеку, который отвечает за продукт, от этих образов мало пользы.

Ему надо знать другое. Что из этого можно использовать в понедельник утром? Где машина помогает, а где только создаёт уверенный шум? Какие задачи стоит отдавать алгоритму, а какие лучше оставить человеку, потому что там нужна ответственность, вкус, память рынка и способность вовремя усомниться?

Я не отношусь к искусственному интеллекту как к чуду. Чудо плохо проверяется в таблице продаж. Я отношусь к нему как к новой группе инструментов. Топор тоже когда-то изменил жизнь. Потом плуг. Потом печатный станок. Потом электричество, телефон, поисковая строка, банковская карта и маленькая чёрная иконка приложения, через которую человек заказывает ужин, такси, билет и иногда почти всю свою жизнь.

Разница в том, что этот инструмент работает не с деревом и не с металлом. Он работает с вероятностью. С языком. С изображениями. С поведением. С теми следами, которые люди оставляют, когда выбирают, смотрят, покупают, возвращают, жалуются, молчат, снова покупают или внезапно уходят к конкуренту.

Вот почему разговор об ИИ в маркетинге не должен начинаться с вопроса: заменит ли машина человека? Этот вопрос звучит драматично, но он плохо помогает делу. Лучше спросить: какие решения мы всё ещё принимаем наугад, хотя у нас уже есть данные? Где мы годами называем интуицией обычную усталость? Где мы спрашиваем покупателя о том, чего он сам о себе не знает? Где мы тратим деньги на рекламу, потому что в прошлом году делали примерно так же?

Маркетинг всегда жил между двумя силами. С одной стороны, человек непредсказуем. Он может часами выбирать зубную пасту, а потом за десять секунд купить дорогую кофемашину. Он говорит, что любит рациональность, но берёт упаковку, которая показалась ему более честной. Он объясняет выбор ценой, хотя на деле выбрал цвет, знакомое слово, удобное место на полке или ощущение, что этот продукт вроде бы «для таких, как я».

С другой стороны, человек всё-таки оставляет следы. Не абсолютные истины, нет. Но достаточно следов, чтобы в них появились повторы. Повторы в языке. Повторы в сезонности. Повторы в том, как люди реагируют на скидку, на страх, на обещание простоты, на дефицит, на чужой пример. Там, где есть повтор, рано или поздно появляется алгоритм.

Алгоритм не знает любви к бренду. Он не знает раздражения от плохого сервиса. Он не понимает, почему одна фраза звучит живо, а другая напоминает инструкцию к микроволновке. Но он может увидеть то, что человек пропускает, потому что человек устал, занят, привык или слишком любит собственную гипотезу.

Например, команда запускает новый продукт. На столе отчёты, интервью, презентация на сорок восемь слайдов, несколько красивых цитат из фокус-групп и уверенность директора по маркетингу, что рынок созрел. Всё выглядит прилично. Только потом продажи идут вяло. Через три месяца выясняется, что люди не отвергали идею. Они просто не понимали, в какую привычку этот продукт должен встроиться. Продукт был умным, но не имел места в обычном дне покупателя.

Машина могла бы помочь не потому, что она умнее директора. Не потому, что у неё есть таинственное чутьё. Она могла бы быстрее разобрать массив отзывов, поисковых запросов, карточек товаров, жалоб, сравнений, фотографий, вопросов в службе поддержки. Она могла бы показать: люди не ищут «инновационный способ питания», они ищут «что взять на работу, чтобы не чувствовать себя разбитым к четырём часам». Это не тонкая разница. Это разница между красивой презентацией и продуктом, который покупают.

Искусственный интеллект особенно полезен там, где человек слишком рано решает, что уже понял. Мы видим несколько ярких фактов и строим вокруг них историю. Так устроен мозг. Он любит связность. Он не любит ждать, пока накопится скучная масса мелких свидетельств. Алгоритм, если он сделан хорошо и накормлен приличными данными, может не торопиться с красивой историей. Он считает. Сравнивает. Группирует. Находит похожее. Отбрасывает шум. Иногда ошибается глупо, но иногда выводит на поверхность то, что люди обсуждали годами, только каждый называл это по-разному.

В этом смысле ИИ не отменяет маркетинг. Он возвращает маркетинг к его неприятной основе: к необходимости лучше понимать людей, чем конкуренты. Не громче говорить. Не красивее рисовать. Не чаще покупать показы. А лучше понимать, что происходит в голове и в быту человека перед покупкой, во время покупки и после неё.

Проблема в том, что многие компании хотят купить не инструмент, а облегчение. Им хочется, чтобы новая технология сняла с них обязанность думать. Подключим платформу, загрузим данные, нажмём кнопку, получим рост. Так не работает. Если вопрос поставлен плохо, машина выдаст аккуратный ответ на плохой вопрос. Если данные грязные, она научится на мусоре. Если команда не понимает, что именно хочет предсказать, она получит графики, которые создают ощущение контроля, но не меняют решений.

Данные сами по себе не разговаривают. Их надо спрашивать. И вопрос «что нам делать?» слишком ленивый. Лучше: какие клиенты уйдут в ближайшие два месяца? Какие признаки отличают тех, кто покупает второй раз? Какие слова в отзывах чаще появляются перед падением оценки? Какая скидка увеличивает продажи, но портит марку? Какие свойства товара люди называют, когда хвалят, и какие вспоминают, когда возвращают покупку?

Хороший вопрос похож на хороший фонарь. Он не освещает весь город, зато показывает яму перед ногами.

Машинное обучение в маркетинге часто звучит грозно, пока не перевести его на обычный язык. У нас есть прошлый опыт. В этом опыте есть признаки. Мы хотим понять, какие признаки связаны с результатом. Потом хотим применить это понимание к новым случаям. Ребёнок учится отличать кошку от собаки примерно так же, только без таблицы признаков и без отдела аналитики. Он видит шерсть, уши, движение, размер, звук, реакцию взрослых. Ошибается. Исправляется. Через некоторое время уже смеётся, если собаке в мультфильме дали кошачий голос.

Машина тоже учится на примерах. Только ей надо очень много примеров, и она не смеётся.

В маркетинге это может быть прогноз покупки, подбор предложения, распознавание сегментов, анализ отзывов, поиск тем, оценка цены, выбор момента для промо, генерация вариантов названия, проверка рекламных сообщений, моделирование спроса. Звучит широко, потому что и рынок широк. Но в основе почти всегда несколько действий: предсказать, разделить на группы, понять язык, найти скрытые факторы, выбрать лучшее из множества вариантов.

Предсказать: кто купит, кто уйдёт, сколько потратит, когда вернётся, где спрос вырастет, где реклама сгорит без результата.

Разделить на группы: не по удобным возрастным клеткам из старого отчёта, а по поведению, потребностям, контекстам и тем маленьким различиям, которые на кассе оказываются дороже демографии.

Понять язык: вытащить из отзывов не только «плохо» и «хорошо», а страхи, ожидания, метафоры, привычные слова, скрытые сравнения, раздражающие обещания.

Найти скрытые факторы: не сто причин, которые все понемногу влияют на выбор, а несколько главных сил, без которых картина распадается.

Выбрать лучшее: цену, упаковку, сообщение, связку свойств, аудиторию, канал, время.

Всё это не делает маркетолога лишним. Наоборот, делает слабого маркетолога заметнее. Раньше можно было спрятаться за общими словами. «Повышаем узнаваемость», «укрепляем связь с потребителем», «строим эмоциональную территорию». Эти фразы не всегда пустые, но слишком часто ими закрывали отсутствие проверки. Алгоритм задаёт неприятный вопрос: что именно меняется в поведении человека после ваших красивых слов?

И тут начинается взрослая работа. Не праздничная, не блестящая, зато полезная. Надо привести в порядок данные. Разобраться, откуда они пришли. Понять, какие поля заполнены для вида. Увидеть, что в одной системе «клиент» значит домохозяйство, в другой карту лояльности, в третьей email, которым пользуются три человека. Надо признать, что часть истории потеряна. Что промо прошлой весной нельзя напрямую сравнить с промо этой весной, потому что поменялась выкладка, поставщик, логистика и погода.

Многие разговоры об ИИ пропускают эту грязную кухню. А зря. Там решается половина успеха. Модель, построенная на кривых данных, похожа на очень уверенного человека, который всё видел из окна поезда. Он говорит быстро, но не туда.

Есть ещё один неудобный момент. Искусственный интеллект не освобождает компанию от выбора. Он может показать вероятность, но не возьмёт на себя репутационный риск. Он может предложить персональную цену, но не ответит, насколько честной она покажется покупателю. Он может найти аудиторию, особенно чувствительную к страху, но решение использовать этот страх остаётся человеческим. Машина хорошо считает средства. Цели выбирают люди.

Поэтому эта книга не будет молитвенником новой технологии. И не будет списком страшилок. Я хочу говорить о вещах практично. Как взрослый человек говорит с другим взрослым человеком, у которого мало времени, но много ответственности.

Мы разберём, почему маркетологам трудно сегодня сильнее, чем десять лет назад, хотя инструментов стало больше. Почему данные растут быстрее, чем способность компаний ими пользоваться. Почему потребитель стал не только требовательнее, но и менее терпеливым. Почему старые сегменты часто похожи на карту города, которого уже нет. Почему реклама дорожает, но доверие к ней дешевеет. Почему инновация не начинается с мозгового штурма, если в комнате никто не понимает контекст обычной покупки.

Мы будем говорить об алгоритмах без поклонения алгоритмам. О больших данных без восторга перед словом «большие». О машинном обучении без желания изображать инженера там, где достаточно понять логику. Маркетологу не обязательно писать код, чтобы пользоваться ИИ разумно. Но ему обязательно надо понимать, какие вопросы можно задавать машине, какие данные для этого нужны и где результат выглядит точным только потому, что нарисован красивым графиком.

Есть старая шутка: алгоритм это слово, которое программист использует, когда не хочет объяснять, что сделал. В маркетинге это опасная шутка. Если человек, отвечающий за бюджет, не понимает, что делает система, он не управляет ею. Он верит ей. А вера плохо сочетается с квартальным планом.

Я не предлагаю превращать маркетолога в математика. Я предлагаю вернуть ему любопытство и требовательность. Спросить поставщика не «у вас есть ИИ?», а «на каких данных это обучалось?». Не «какая точность модели?», а «что считалось ошибкой?». Не «можете персонализировать?», а «какие признаки вы используете, чтобы не перейти границу, после которой покупателю становится неприятно?». Не «сделайте нам инсайт», а «покажите, какие повторяющиеся контексты вы нашли и чем они подтверждены».

В будущем выиграет не тот, кто первым напишет в презентации «AI-powered». Это уже почти ничего не значит. Выиграет тот, кто научится соединять три вещи: машинную скорость, человеческий смысл и дисциплину проверки.

Скорость без смысла превращает компанию в автомат по производству вариантов. Смысл без проверки превращается в красивую догадку. Проверка без скорости отстаёт от рынка. Нужны все три.

И ещё нужно спокойствие. Новые технологии любят пугать людей масштабом. Но каждый день рынок решается в мелочах. Человек открывает приложение и видит не то предложение. Берёт упаковку в руку и не понимает, чем она лучше соседней. Читает письмо и закрывает, потому что оно написано так, будто его отправил комитет. Идёт в магазин за одним, покупает другое, потом сам себе объясняет, что так и планировал.

ИИ полезен, когда помогает увидеть эти мелочи раньше. Когда он не заменяет разговор с рынком, а делает этот разговор внимательнее. Когда он не прячет ответственность за экраном, а заставляет точнее формулировать решения.

Новая книга, которую вы держите перед собой, начинается не с кода. Она начинается с сегодняшних трудностей маркетолога. Потому что инструмент надо подбирать под боль, а не наоборот. Никто не покупает дрель, чтобы восхищаться вращением. Её покупают, чтобы сделать отверстие в нужном месте и не испортить стену.

С искусственным интеллектом в маркетинге ровно так же.

Алгоритмы пришли не в стерильный кабинет, где всё давно разложено по полкам. Они пришли на шумный рынок. Там люди торгуются, отвлекаются, читают отзывы, сомневаются, хотят сэкономить, хотят выглядеть умнее, хотят не ошибиться, хотят порадовать ребёнка, хотят понравиться себе. Там бренды говорят одновременно, платформы меняют правила, данные устаревают, а вчерашняя победная механика сегодня раздражает.

Именно там надо проверять новую силу. Не в обещаниях, а в работе.

Первая часть этого разговора простая и неприятная: маркетологам стало труднее не потому, что они стали хуже. Среда стала другой. Скорость другая. Количество сигналов другое. Цена ошибки другая. Покупатель другой, хотя по-прежнему остаётся человеком.

С этого и начнём.

Рынок, который перестал ждать

Маркетинг никогда не был спокойным ремеслом. Даже в те времена, когда каналов было меньше, а слово «данные» не произносили так часто, в нём всегда хватало нервов. Нужно было понять покупателя, выбрать обещание, найти место, придумать упаковку, договориться с торговлей, угадать сезон, объяснить начальству, почему деньги надо потратить сейчас, а результат появится позже.

Но раньше у маркетолога было одно преимущество, которое теперь почти исчезло. У него было время на ошибку.

Можно было запустить кампанию, посмотреть на продажи через месяц, поправить сообщение, сменить выкладку, провести ещё одно исследование. Рынок двигался быстро, но не настолько, чтобы каждый промах тут же становился видимым в тысячах отзывов, скриншотов, сравнений и сердитых комментариев. Сегодня ошибка не просто стоит денег. Она быстро становится частью публичной памяти.

Покупатель больше не ждёт, пока бренд объяснит себя. Он сам сравнивает. Сам ищет. Сам смотрит чужие видео. Сам читает отзывы людей, которых никогда не видел. Иногда он знает о слабых местах продукта больше, чем продавец в магазине. Иногда он вообще не доходит до магазина, потому что решение принято ночью в телефоне, между сообщением от коллеги и коротким видео про ремонт кухни.

Маркетологу приходится работать в среде, где внимание стало коротким, но следы внимания стали длинными. Человек может смотреть на товар три секунды, зато система запомнит показ, клик, задержку, возврат, отказ, повторный поиск, покупку у конкурента. Раньше многое исчезало в воздухе. Теперь почти всё где-то записывается. Но записанное ещё не значит понятое.

Первая большая трудность сегодняшнего маркетинга в том, что данных стало слишком много для обычного человеческого способа мышления. Отчёт о продажах, отчёт по медиа, CRM, отзывы, звонки, поисковые запросы, поведение в приложении, движение по сайту, программа лояльности, данные розницы, данные доставки, цены конкурентов, социальные сети, остатки на складе, погодные колебания, региональные праздники, новости. Каждая часть говорит что-то своё. Вместе они часто создают не ясность, а шум.

Человек не создан для того, чтобы держать в голове миллионы строк и видеть там слабый сигнал. Он создан для историй. Увидел всплеск продаж, нашёл объяснение. Увидел падение, нашёл виноватого. Увидел удачную кампанию, захотел повторить. Увидел сильный комментарий потребителя, решил, что это и есть голос рынка.

Иногда это работает. Опытный человек действительно чувствует рынок. Он помнит, как менялось поведение покупателей в кризисы, как реагировала торговля, какие обещания не приживались, какие слова вызывали доверие. Но опыт без проверки легко становится набором любимых воспоминаний. Особенно когда рынок меняется быстрее, чем человек успевает признать.

Вот тут алгоритмы не заменяют опыт, а спорят с ним. Причём спорят без уважения к должности. Модель может показать, что любимый сегмент давно перестал расти. Что промо даёт оборот, но забирает прибыль. Что молодая аудитория покупает не потому, почему команда думала. Что регион, который считали слабым, на деле реагирует лучше, если изменить упаковку предложения. Что одно слово в названии повышает кликабельность, но снижает доверие после покупки.

Это неприятно. Люди не любят, когда их уверенность проверяют числами. Особенно если они много лет получали премии именно за эту уверенность.

Вторая трудность состоит в том, что потребитель стал фрагментированным. Старые коробки вроде «женщины 25–45, средний доход, город миллионник» всё ещё удобны для закупки медиа и отчётов, но плохо объясняют реальную жизнь. Внутри такой коробки живут люди с разными страхами, привычками, телом, темпом дня, отношением к деньгам, отношением к детям, к здоровью, к статусу, к риску, к новому.

Две женщины одного возраста и дохода могут покупать один йогурт по разным причинам. Одна ищет быстрый завтрак, чтобы не сорваться на сладкое. Другая берёт его ребёнку. Третья выбирает упаковку, потому что ей кажется, что там меньше лишнего. Четвёртая вообще не думала о бренде, просто этот товар стоял на уровне руки и был со скидкой.

Для рекламного кабинета они похожи. Для бизнеса они разные.

ИИ полезен, когда помогает найти такие различия не по анкетной красоте, а по поведению. Он группирует людей не только по тому, кто они, но и по тому, что они делают. Кто покупает после просмотра отзывов. Кто реагирует на новую упаковку. Кто ждёт скидку. Кто уходит после первого заказа. Кто покупает редко, но дорого. Кто приводит других. Кто молча недоволен и однажды исчезает.

Классический маркетинг тоже пытался это делать. Ничего нового в желании понять сегменты нет. Новое в масштабе и скорости. Раньше сегментация часто была редким большим проектом. Её защищали, печатали, раскладывали по департаментам, а потом несколько лет ссылались на неё как на карту местности. Сейчас такая карта стареет быстрее. Потребитель меняется по сезонам, событиям, ценам, каналам и настроению. Карта должна обновляться чаще, иначе компания уверенно идёт по прошлогодней дороге.

Третья трудность связана с языком. Маркетинг всегда работал со словами, но теперь слов стало слишком много. Люди пишут отзывы, ищут в поиске, разговаривают с ботами, комментируют, жалуются, сравнивают. В этих словах больше правды, чем в ответах на прямой вопрос «почему вы выбрали наш продукт?». Потому что прямой вопрос заставляет человека объясняться. А в живом отзыве он не строит теорию. Он ругается, хвалит, уточняет, шутит, злится, просит.

Но читать это вручную невозможно. Даже если возможно, человек быстро устаёт и начинает видеть то, что ожидал увидеть. Алгоритмы обработки языка позволяют хотя бы приблизиться к масштабу. Они находят повторяющиеся темы, настроение, контексты, связи между словами. Они показывают, что люди чаще говорят не «качество», а «не развалилось», не «удобство», а «можно одной рукой», не «премиальность», а «не стыдно поставить на стол».

Разница между словарём бренда и словарём покупателя часто огромна. Бренд говорит: «инновационная формула». Покупатель говорит: «не липнет». Бренд говорит: «создано для активного образа жизни». Покупатель говорит: «помещается в маленькую сумку». Бренд говорит: «эмоциональная связь». Покупатель говорит: «беру, потому что мама всегда покупала такое».

Если компания не слышит обычный язык, она начинает продавать людям свои внутренние слайды.

Четвёртая трудность - цена внимания. Рекламы больше, доверия меньше. Покупатель научился не замечать баннеры, пролистывать ролики, закрывать письма, отключать уведомления, отличать живой совет от оплаченного восторга. Бренды вынуждены покупать всё больше контактов, чтобы получить всё меньше настоящего внимания.

В такой среде творческая работа становится не проще, а сложнее. Хорошая идея всё ещё нужна. Но теперь её надо проверять быстрее, точнее и на большем числе вариантов. Один ролик, одна ключевая фраза, одна упаковка, один макет для всех каналов уже редко выдерживают реальность. Разные люди приходят из разных контекстов. Один увидел товар в поиске, другой в магазине, третий в обзоре, четвёртый получил рекомендацию от друга, пятый сравнивает цену в приложении.

Алгоритмы помогают здесь не тем, что «создают креатив» в человеческом смысле. Они помогают перебирать, сопоставлять и учиться на реакции. Какая сцена удерживает внимание. Какая фраза снижает клики, но повышает покупку. Какой образ работает у новых клиентов, но раздражает постоянных. Какой аргумент лучше оставить продавцу, а какой вынести на упаковку. Машина может быстро показать, что люди ведут себя не так, как уверенно говорил креативный директор после третьего кофе.

Но есть ловушка. Если доверить алгоритму только оптимизацию клика, он будет добывать клики. Даже если эти клики пустые. Если измерять только мгновенную конверсию, можно незаметно разрушить марку. Если награждать систему за снижение цены лида, она найдёт дешёвых людей, которые никогда не станут хорошими клиентами. Машина честно улучшает то, что вы попросили улучшить. Беда в том, что компании часто просят не то.

Пятая трудность - инновации. Все хотят новые продукты, но мало кто любит настоящий риск. Поэтому компании проводят исследования, собирают идеи, устраивают сессии, смотрят тренды, а потом часто выпускают безопасную вариацию старого товара. Новый вкус, новый цвет, новая надпись, новая упаковка. Иногда этого достаточно. Часто нет.

Настоящая инновация начинается не с вопроса «что ещё мы можем произвести?». Она начинается с вопроса «какое напряжение в жизни человека мы можем снять?». Люди не просыпаются с желанием купить инновацию. Они хотят быстрее собраться утром, не выглядеть уставшими, сэкономить место, накормить семью, почувствовать контроль, не ошибиться с подарком, получить удовольствие без чувства вины, сделать дом чуть менее хаотичным.

ИИ может помочь искать такие напряжения в больших массивах данных. В отзывах, поисковых запросах, фотографиях использования, жалобах, вопросах, трендах, локальных привычках. Он может соединять то, что человек не успевает соединить: язык потребителя, свойства продукта, сезонность, соседние категории, цену, культурный контекст. Он может предложить тысячи комбинаций. Большинство будет слабым. Но среди них могут появиться направления, которые команда сама не увидела бы, потому что была слишком близко к своей категории.

И всё же машина не знает, что такое хорошая идея для этой компании именно сейчас. Она не знает производственных ограничений, политической реальности внутри организации, усталости продавцов, страха партнёров, репутации бренда, странной любви основателя к одному цвету на упаковке. Всё это знают люди. Поэтому инновация с ИИ - не кнопка, а разговор. Машина расширяет поле. Человек выбирает, проверяет, отвечает.

Шестая трудность - талант. Компании хотят «внедрить ИИ», но часто не знают, кого для этого нанимать и как организовать работу. Нанять сильного дата-сайентиста и посадить его рядом с маркетологами недостаточно. Он может построить модель, которую никто не применит. Маркетологи могут попросить отчёт, который не имеет математического смысла. IT может защитить систему так, что данные станут недоступны. Юристы могут вмешаться слишком поздно. Продажи могут сказать: «интересно, но у нас в поле это не работает».

Нужны люди-переводчики. Не в смысле языка, а в смысле мышления. Те, кто понимает бизнес-вопрос, может превратить его в задачу для данных, потом вернуть результат обратно в решение. Это редкий навык. Он требует не только знания терминов, но и терпения. Надо выдерживать разговор, где одна сторона говорит «нам нужен инсайт», а другая спрашивает «какая целевая переменная?». Обе стороны по-своему правы, но вместе они часто производят туман.

Седьмая трудность - доверие к чёрному ящику. Чем сложнее модель, тем труднее объяснить её вывод. В некоторых задачах это приемлемо. Если система лучше распознаёт брак на производстве, мало кто будет требовать философского объяснения каждого пикселя. Но в маркетинге выводы затрагивают людей, деньги, бренд, иногда чувствительные признаки. Здесь нельзя просто сказать: «модель так решила».

Руководитель имеет право спросить: почему мы исключаем эту аудиторию? Почему повышаем цену здесь, а не там? Почему считаем этого клиента склонным к уходу? Почему предлагаем именно такой тон сообщения? Если ответ невозможен, возникает риск. Не всегда юридический. Иногда управленческий. Команда перестаёт понимать собственные решения и начинает обслуживать систему.

Поэтому полезны не только мощные модели, но и объяснимые промежуточные шаги. Пусть не всегда до конца, но достаточно, чтобы человек видел логику. Какие признаки важны. Какие данные использованы. Где модель уверена. Где сомневается. Где её нельзя применять. Где она обучалась на прошлом, которое уже не похоже на настоящее.

Восьмая трудность - локальность. Глобальные бренды часто любят большие выводы. Им удобно думать категориями стран, регионов, поколений, универсальных трендов. Но покупка происходит локально. В конкретном городе, магазине, приложении, семье, погоде, зарплатном цикле. Маленький местный конкурент иногда побеждает не потому, что у него лучше стратегия, а потому что он ближе к жизни покупателя. Он быстрее замечает, что люди начали спрашивать упаковку поменьше. Что в этом районе товар берут после работы, а не утром. Что слово на вывеске звучит не так.

ИИ даёт крупным компаниям шанс вернуть часть этой чувствительности. Не через очередной визит топ-менеджера в регион, хотя и он полезен. Через быстрый анализ локальных данных, локального языка, локального спроса. Но для этого надо перестать считать центр единственным источником ума. Алгоритм может показать, что маленький рынок раньше большого увидел будущую привычку. Надо только не задавить этот сигнал средним показателем.

Девятая трудность - скорость копирования. Если продукт успешен, его быстро повторяют. Если сообщение работает, его быстро имитируют. Если формат приносит продажи, он быстро превращается в шум. Преимущество живёт меньше. Вчерашний свежий ход сегодня уже кажется обязательным. Завтра он раздражает.

Это заставляет компании постоянно искать новые сочетания: продукт, цена, канал, сообщение, момент, аудитория. Раньше можно было долго эксплуатировать одну удачную формулу. Сейчас формула быстрее выгорает. Алгоритмы помогают отслеживать это выгорание, замечать усталость аудитории, искать следующие варианты. Но они не отменяют главного: бренд должен знать, какие изменения допустимы, а какие размывают его до состояния бесцветной массы.

Десятая трудность - этика, хотя это слово часто произносят слишком торжественно. На практике речь проще. Можно ли использовать знание о человеке так, чтобы он не почувствовал себя обманутым? Можно ли персонализировать предложение, не превращая покупателя в объект охоты? Можно ли предсказывать слабость и не давить на неё? Можно ли собирать данные так, чтобы потом не стыдно было объяснить, откуда они взялись?

Маркетинг всегда умел убеждать. ИИ делает убеждение точнее. Поэтому вопрос ответственности становится острее. Когда реклама была грубой, человек мог отмахнуться. Когда предложение попадает точно в тревогу, усталость или одиночество, отмахнуться труднее. Компаниям придётся решать, где проходит граница между полезной релевантностью и неприятной манипуляцией. Эту границу нельзя поручить модели. Модель не краснеет.

На фоне всех этих трудностей легко впасть в панику. Но паника плохой советчик. Сегодняшний маркетолог действительно живёт в более сложной среде, зато у него есть инструменты, которых не было раньше. Он может видеть быстрее. Проверять дешевле. Учиться на большем количестве сигналов. Собирать сегменты не по грубым признакам, а по поведению. Слышать язык потребителя почти в реальном времени. Предсказывать уход. Тестировать варианты. Искать скрытые потребности.

Вопрос не в том, пользоваться этим или нет. Вопрос в том, как пользоваться, чтобы не превратить умный инструмент в дорогую игрушку.

Первое правило простое: начинать не с технологии, а с решения, которое вы хотите улучшить. Не «нам нужен ИИ для лояльности», а «мы хотим раньше понимать, кто перестанет покупать, и успевать предложить уместное действие». Не «нам нужен анализ отзывов», а «мы хотим понять, какие причины недовольства чаще ведут к возврату товара». Не «нам нужна персонализация», а «мы хотим перестать отправлять одинаковые предложения людям с разными контекстами покупки».

Второе правило: не путать данные с реальностью. Данные - это следы реальности, иногда точные, иногда кривые, иногда неполные. Если человек купил детское питание, это не значит, что у него есть ребёнок. Он мог купить его сестре, соседке, в благотворительный набор или потому, что сам ест пюре после операции. Один сигнал редко говорит правду. Нужен узор из сигналов.

Третье правило: оставлять место для человеческого вопроса «почему?». Модель может показать связь, но смысл связи ищет человек. Если покупатели перестали брать дорогой формат, причина может быть в цене, но может быть и в том, что упаковка стала неудобной, конкурент занял полку, в регионе задержали зарплату, блогер высмеял продукт, а новая фотография на сайте сделала товар меньше в глазах покупателя.

Четвёртое правило: проверять результаты в действии. Красивый скоринг, красивая сегментация, красивый прогноз ничего не стоят, пока не изменили решение и не показали эффект. Маркетинг слишком долго умел производить убедительные документы. ИИ может увеличить эту способность до промышленных масштабов. Поэтому надо чаще спрашивать: какое действие изменилось после этого анализа?

Пятое правило: помнить, что алгоритм усиливает систему, в которую его поставили. Если компания привыкла принимать решения по власти, а не по фактам, модель станет украшением власти. Если отделы не делятся данными, ИИ будет видеть куски. Если команда боится неприятных выводов, она настроит вопросы так, чтобы получить удобные ответы. Технология не исправляет культуру автоматически. Иногда она просто делает её слабости дороже.

Представьте обычное совещание по запуску продукта. На экране прогноз. Продажи хотят более низкую цену. Бренд-команда боится потерять ощущение качества. Финансы требуют маржу. Производство говорит, что второй вариант упаковки задержит запуск. Исследования показывают осторожный интерес. Директор спрашивает: «Ну и что делаем?»

ИИ не должен отвечать за всех. Но он может принести в комнату более честную картину. Показать сценарии. Показать, какие группы покупателей чувствительны к цене, а какие к удобству. Показать, где похожие продукты проваливались из-за непонятного обещания. Показать, какие слова в отзывах конкурентов связаны с повторной покупкой. Показать, какой риск несёт задержка. После этого люди всё равно спорят. Только спорят уже меньше в тумане.

Это и есть нормальное место искусственного интеллекта в маркетинге. Не трон. Не игрушка. Не страшный идол в серверной. Рабочий инструмент, который помогает спорить с фактами на столе.

Но чтобы так было, маркетологу придётся изменить собственную роль. Раньше он часто был рассказчиком: создавал историю бренда, убеждал команду, продавал идею внутри и снаружи. Теперь он всё ещё рассказчик, но ещё и постановщик вопросов. Он должен понимать, какие данные нужны для истории, как проверить её на поведении, где история расходится с реальностью и когда надо отказаться от любимой формулировки.

Это более трудная роль. Зато и более взрослая.

Многие боятся, что ИИ убьёт творческую часть маркетинга. Я думаю иначе. Он скорее убьёт часть ленивой творческой самоуверенности. Фраза «мне кажется» никуда не исчезнет, но рядом появится «проверим». И это хорошо. Хорошая творческая работа не боится проверки. Она боится только проверки неправильным критерием.

Если рекламную идею мерить только мгновенным кликом, мы получим крикливую рекламу. Если продуктовую идею мерить только заявленным интересом, мы получим вежливые ответы и слабые продажи. Если бренд мерить только узнаваемостью, мы можем построить известную марку, которую не выбирают. Поэтому ИИ требует от маркетинга не меньше творчества, а больше точности в том, что считать успехом.

Есть ещё один важный поворот. Раньше компания часто пыталась понять «среднего потребителя». Сегодня средний потребитель всё чаще бесполезен. Средняя температура по больнице не лечит. Средний покупатель не стоит у полки. У полки стоит конкретный человек с конкретным настроением, кошельком, привычкой и списком дел. Конечно, бизнесу нужны обобщения. Но хорошие обобщения должны помогать действовать, а не усыплять.

Алгоритмы позволяют работать с разными уровнями: видеть общее и не терять частное. Можно понять стратегическую силу категории и одновременно заметить микросегмент, который растёт быстрее. Можно держать единый бренд и подбирать разные входы в него. Можно не устраивать каждому человеку отдельную вселенную, но перестать обращаться ко всем одним деревянным голосом.

Здесь нужна мера. Персонализация легко превращается в суету. Не каждое различие требует отдельного сообщения. Не каждый сигнал стоит реакции. Иногда человек просто один раз посмотрел товар из любопытства, а бренд потом неделю гонится за ним по интернету с видом преследователя. Умный маркетинг не только замечает сигнал, но и понимает, когда лучше промолчать.

Молчание тоже может быть частью хорошего клиентского опыта. Алгоритмам этому надо учиться у людей. А людям иногда надо учиться у алгоритмов не путать молчание клиента с согласием.

Главный вызов сегодняшнего маркетинга можно сформулировать грубо: нужно принимать больше решений быстрее, при этом каждое решение должно быть лучше обосновано. Это почти нечестное требование. Раньше скорость часто снижала качество. Теперь рынок просит и скорость, и качество сразу. Поэтому без машинной помощи многим компаниям будет тяжело.

Но машинная помощь не значит автоматическая мудрость. Мудрость всё ещё редкий товар.

Компания, которая хочет использовать ИИ в маркетинге, должна начать с инвентаризации собственных вопросов. Где мы чаще всего ошибаемся? Где тратим больше всего денег без ясной обратной связи? Где решения принимаются по привычке? Где у нас много данных, но мало действий? Где клиент говорит с нами, а мы не слушаем? Где мы измеряем удобный показатель вместо нужного?

Ответы могут оказаться не такими эффектными, как презентация о будущем искусственного интеллекта. Зато они приведут к работе. Например, разобрать базу клиентов и найти признаки раннего ухода. Или связать отзывы с возвратами. Или построить модель спроса по регионам. Или научиться выбирать промо не по прошлогоднему календарю, а по вероятности отклика и влиянию на прибыль. Или пересобрать сегментацию вокруг ситуаций потребления, а не вокруг возраста.

Первые успешные проекты обычно не выглядят как революция. Они выглядят как наведение порядка. Меньше пустых рассылок. Меньше скидок людям, которые и так купили бы. Быстрее реакция на жалобы. Лучше прогноз остатков. Более точные тесты упаковки. Более честное понимание, почему люди не покупают второй раз. Но именно из таких вещей складывается преимущество.

Революции любят громкие слова. Бизнес любит повторяемый результат.

И всё же нельзя недооценивать масштаб перемены. Когда компания учится задавать точные вопросы данным, она меняет не только маркетинг. Она меняет привычку мышления. Вместо «мы всегда так делали» появляется «что говорит рынок?». Вместо «мне нравится этот вариант» появляется «для какой аудитории и в каком контексте он работает?». Вместо «надо больше охвата» появляется «какой охват ведёт к нужному поведению?». Это уже не просто новый инструмент. Это новая дисциплина.

Дисциплина не звучит романтично. Но именно она отличает компанию, которая случайно поймала удачу, от компании, которая умеет учиться.

В мире алгоритмов выигрывает не тот, кто один раз угадал. Выигрывает тот, кто быстрее замечает ошибку, дешевле её исправляет и сохраняет знание внутри системы. Раньше опыт часто жил в головах отдельных людей. Ушёл сильный сотрудник, и вместе с ним ушла память о том, почему три года назад не сработала похожая идея. Теперь часть этого опыта можно превращать в правила, модели, базы знаний, обучающие наборы. Не всю часть. Человека нельзя выгрузить в таблицу. Но многое можно сохранить лучше, чем в папке с названием «финальная версия финальная 2».

Будущее маркетинга будет не полностью машинным и не уютно человеческим, как раньше. Оно будет смешанным. В нём креативный директор спорит с моделью удержания внимания. Бренд-менеджер читает не только отчёт по фокус-группе, но и карту контекстов из миллионов отзывов. Категорийный менеджер планирует промо с учётом прогноза каннибализации. Исследователь проверяет не только то, что люди сказали, но и то, какие слова они выбирали без подсказки. Руководитель спрашивает не «что нам показал дашборд?», а «какое решение мы изменили?»

Это не фантастика. Это нормальная рабочая среда ближайших лет.

Труднее всего будет не освоить интерфейсы. Интерфейсы как раз станут проще. Труднее будет перестать думать старыми категориями там, где реальность уже изменилась. Перестать считать сегмент живым, если он давно стал бухгалтерской строкой. Перестать считать бренд сильным, если люди знают его, но не защищают от замены. Перестать считать инновацию новой, если она отличается только цветом крышки. Перестать считать данные опасными для интуиции. Хорошая интуиция от данных не умирает. Она становится требовательнее.

И последнее. В эпоху алгоритмов особенно легко забыть, что покупатель не обязан вести себя удобно для модели. Он может противоречить себе. Может сегодня экономить, завтра сорваться на дорогую покупку. Может ругать бренд и всё равно покупать. Может говорить, что заботится о природе, и выбирать самый дешёвый вариант. Может любить персональные предложения, но ненавидеть ощущение слежки. Это не ошибка в данных. Это человек.

Поэтому маркетинг будущего не должен становиться холодным. Он должен становиться внимательным. Разница большая. Холодный маркетинг видит в человеке набор вероятностей. Внимательный маркетинг использует вероятности, чтобы меньше мешать, точнее помогать и честнее предлагать.

Алгоритмы уже вошли в рынок. Вопрос не в том, откроем ли мы им дверь. Они давно внутри. Вопрос в том, будем ли мы использовать их как взрослые люди или как дети, нашедшие в гараже мощный инструмент и решившие проверить его на мебели.

Маркетологам сегодня трудно. Но трудность эта не приговор. Это приглашение навести порядок в мышлении. Спросить точнее. Слушать шире. Проверять быстрее. Ошибаться дешевле. И помнить, что самая умная система бесполезна, если человек не знает, чего он от неё хочет.

С этого начинается работа в возрасте алгоритма.

Машина не думает, но заставляет нас думать точнее

Есть старый соблазн: представить искусственный интеллект как чудо. Нажал кнопку, и машина сама нашла покупателя, придумала продукт, написала слоган, выбрала цену, разложила людей по полочкам и еще вежливо объяснила, почему бюджет лучше потратить именно так. Удобная сказка. Особенно для тех, кто устал от совещаний, отчетов и таблиц, где половина строк заполнена кое-как, а другая половина спорит сама с собой.

На практике все проще и неприятнее. Машина не освобождает маркетолога от мысли. Она заставляет его думать яснее. Пока человек говорит общими словами, алгоритм молчит или делает глупость с уверенным видом. Он не понимает намеков начальника, не чувствует неловкой паузы в переговорке, не знает, что фраза «у нас богатая история бренда» часто означает: никто уже не помнит, почему покупатель должен выбрать нас, а не соседнюю упаковку на полке.

И все же именно в этой туповатой строгости машин есть польза. Хороший алгоритм не терпит тумана. Он спрашивает без голоса: какую задачу вы решаете? Что хотите предсказать? Какие признаки считаете значимыми? Где у вас данные, а где привычка? Где знание рынка, а где вера отдела продаж в то, что «люди такое любят»?

Большая часть разговоров об искусственном интеллекте в бизнесе страдает одной болезнью. В них слишком быстро перескакивают к красивым словам. Нейросети, глубокое обучение, большие данные, персонализация, предиктивная аналитика. Все звучит дорого и современно. Но за этим часто прячется простая вещь: компания не умеет формулировать правила собственной работы. Она хочет, чтобы машина научилась тому, что люди сами никогда не записывали, не проверяли и не обсуждали до конца.

Поэтому начинать нужно не с нейронных сетей. Начинать нужно с более скучных механизмов. С правил. С простых выводов. С человеческих эвристик, то есть рабочих догадок, которые выросли из опыта. С грязных данных. С пустых ячеек. С вопроса: что мы знаем, что предполагаем, а что просто повторяем уже много лет, потому что так однажды сказал человек с большой должностью.

В старом мире маркетолог мог жить на смеси интуиции, опыта и уверенной речи. Это не всегда плохо. Опытный человек часто быстрее таблицы видит, что акция провалится, упаковка нечитабельна, а аудитория на самом деле не та, которую нарисовали в презентации. Но опыт трудно передать машине. Еще труднее отделить в нем полезное знание от личной привычки. Один директор помнит запуск, который выстрелил двадцать лет назад, и теперь в каждом проекте ищет его тень. Другой однажды обжегся на скидках и считает, что любая промоакция убивает бренд. Третий уверен, что молодежь «все равно ничего не читает», хотя сам последний раз разговаривал с ней на семейном ужине.

Алгоритм тут не мудрее человека. Он просто требует, чтобы мы перестали прятать опыт в тумане. Если вы говорите: «Этот покупатель лоялен», машина спросит, по каким признакам. Частота покупки? Размер корзины? Реакция на скидку? Возвраты? Отзывы? Переход к конкуренту после изменения цены? Если вы говорите: «Бренд выглядит премиально», машина снова спросит, чем это измеряется. Цветом? Материалом? ценой? словами в отзывах? поведением покупателей после контакта с рекламой?

Самая простая форма такого мышления: система правил. Если произошло А, делай Б. Если клиент купил кофе три раза за месяц, предложи ему подписку. Если человек бросил корзину, напомни через два часа. Если товар залежался на складе, дай скидку. Если покупатель открыл письмо, но не перешел по ссылке, попробуй другой заголовок.

Такие системы кажутся грубыми, и они правда грубые. Но у них есть достоинство: они понятны. Их можно обсуждать. Их можно ругать. Можно спросить: почему два часа, а не два дня? Почему подписку после трех покупок, а не после пяти? Почему скидку, а не изменение выкладки? Простое правило хотя бы показывает, как компания думает. А многие компании, если честно, именно этого и боятся.

Правило удобно, пока мир ведет себя прилично. Если кредитный скоринг говорит: при низком балле откажи в займе, все выглядит ясно. Если прогноз погоды говорит: будет дождь, покажи рекламу зонта, тоже несложно. Но жизнь быстро подсовывает мелкие издевательства. Дождь идет пять минут. Дождь идет в городе, где люди ездят на машине от двери до двери. Дождь идет с таким ветром, что зонт превращается в сломанную проволоку. Покупатель уже купил два зонта вчера. Или он только что читал новость о наводнении в месте, куда рекламная система тут же предлагает ему купить билет.

Вот тут простое правило начинает выглядеть не как разум, а как канцелярская глупость. Система ухватила слово, но не поняла ситуацию. Она увидела сигнал, но не увидела смысла. Поисковая фраза, география, история покупок, новости, сезонность, цена, настроение аудитории, социальный контекст, время суток, погода, остатки товара, маржа, частота контактов, усталость от рекламы: все это лезет в одну точку решения. Одного правила уже мало.

Но и машинное обучение не прилетает как волшебный начальник, который отменяет правила. Скорее оно начинает там, где правил слишком много, где исключения растут быстрее, чем их успевают описывать люди. Машинное обучение смотрит на прошлое поведение и спрашивает: когда происходило похожее, чем это заканчивалось? Не почему должно закончиться, а чем фактически заканчивалось. В этом разница между учителем, который объясняет идеальный порядок мира, и старым продавцом на рынке, который помнит тысячи лиц и примерно знает, кто сейчас купит, а кто просто греется у прилавка.

Маркетинг долго жил на объяснениях. Мы любим объяснять, почему люди покупают. Потому что цена. Потому что статус. Потому что удобство. Потому что мама так делала. Потому что друг посоветовал. Потому что запах напомнил лето. Все это может быть правдой. Проблема в том, что покупатель часто сам не знает, почему он выбрал именно это. Он говорит разумную фразу уже после выбора. Выбор случился раньше: в руке, в глазу, в памяти, в легком раздражении, в привычке, в маленьком страхе ошибиться.

Машина не обязана понимать всю внутреннюю драму покупателя. Ей достаточно заметить, что тысячи людей с похожими следами в данных поступали похожим образом. Это звучит беднее, чем человеческая психология. Зато работает в масштабе, где человек уже не справляется. Никто не может живым умом удержать миллионы чеков, десятки тысяч отзывов, сезонные колебания, историю промо, локации магазинов, поведение конкурентов и свежие разговоры в соцсетях. Можно делать вид, что может. Но это уже не опыт, а театр.

При этом машинное обучение опасно тем, что оно легко превращает прошлое в закон. Если в данных много старых ошибок, модель аккуратно научится этим ошибкам. Если компания всегда недооценивала один сегмент, алгоритм может решить, что сегмент и правда неважен. Если рекламные кампании раньше показывали только узкой аудитории, модель будет видеть успех там, куда ее уже водили, и слепнуть ко всему остальному. Машина не знает, где история была умной, а где ленивой. Это должен знать человек.

Поэтому разговор об искусственном интеллекте в маркетинге начинается с неприятной дисциплины: с данных. Не с огромных серверов и не с модных слов. С того, что лежит в таблицах. Там всегда находится жизнь компании, только жизнь эта часто выглядит не очень торжественно. Неполные адреса. Разные написания одного города. «М.» в одной строке и «мужчина» в другой. Дата рождения 01.01.1900 у людей, которые просто не захотели ее указывать. Товарные категории, которые менялись три раза, но старые коды никто не перевел. Акции, записанные так, что через год никто не понимает, где была скидка, где подарок, а где ошибка кассира.

Данные редко бывают чистыми, потому что люди редко работают так, как потом хочется аналитикам. Продавец заполняет поле, чтобы закрыть смену. Клиент оставляет минимум информации, потому что не хочет тратить время. Менеджер придумывает обходной путь, потому что система не позволяет сделать нужное. Бухгалтерия меняет кодировку. Региональный офис заводит свою таблицу. Потом все это торжественно называют большими данными и ждут, что алгоритм найдет истину.

Найдет. Но сначала может найти мусор. И если мусора много, он будет очень уверенно предсказывать мусор. В этом месте полезно вспомнить простую вещь: скорость вычислений не делает исходный материал честнее. Если человек сто раз быстро повторит слух, слух не станет фактом. Если машина обработает миллион плохих записей, они не станут знанием. Они станут дорогим, блестящим и очень убедительным шумом.

Очистка данных звучит скучно, как уборка склада перед праздником. Но без нее разговор о сложных моделях похож на попытку поставить дорогую акустику в комнате, где из стены торчит дрель. Нужно убрать дубликаты, привести названия к одному виду, понять, где пропуски случайны, а где они сами несут смысл, отделить реальное значение от заглушки, согласовать разные источники. Не ради красоты. Ради того, чтобы машина не считала ошибку закономерностью.

Есть, например, пустая ячейка. Что она означает? Клиент не ответил? Поле не задавали? Система дала сбой? Значение равно нулю? Менеджер не успел заполнить? Это четыре разных мира, хотя в таблице они выглядят одинаково. Можно заполнить пропуск средним значением. Можно взять значение из похожей строки. Можно удалить запись. Можно оставить пустоту как признак. Каждый выбор влияет на вывод. И тут снова нужен человек, который знает бизнес, а не только синтаксис.

Особенно опасна средняя температура по больнице, если позволить себе старую шутку. Среднее удобно, когда надо быстро успокоиться. Средний чек, средняя частота, средняя скидка, средняя реакция. Но покупатели не живут средними числами. Один приходит раз в неделю и покупает мало, другой приходит редко и закупается на месяц, третий ловит только скидки, четвертый покупает без скидок, пока его не раздражают письмами. Если всех усреднить, получится покупатель, которого нет. И на него легко потратить настоящий бюджет.

Классификация и сегментация нужны как раз затем, чтобы не разговаривать с несуществующим средним человеком. Но и здесь есть ловушка. Компания часто начинает не с данных, а с готовых коробок. «Молодые активные», «семейные рациональные», «премиальные искатели впечатлений», «экономные практики». Названия звучат как персонажи из презентации, а не как люди. Иногда они полезны. Но чаще сегмент придумали потому, что так удобнее делать слайды.

Машина может поступить иначе. Она может сгруппировать людей по похожему поведению, даже если эти группы сначала выглядят странно. Например, окажется, что часть покупателей дорогого кофе похожа не на любителей премиального вкуса, а на людей, которые покупают подарок в последнюю минуту. Или что пользователи фитнес-приложения делятся не на новичков и опытных, а на тех, кто занимается утром, и тех, кто занимается только после плохого дня. Или что «лояльность» в одном городе держится на привычке, а в другом на отсутствии удобной альтернативы.

Это неудобные открытия. Они портят красивые схемы. Зато они ближе к жизни. Алгоритм может находить близость там, где отдел маркетинга ее не ждал. Он не уважает должностные легенды. Ему все равно, как сегмент назывался в прошлой стратегии. Он смотрит на признаки и расстояния между ними. Кто похож на кого? Чем похож? Как часто поведение повторяется? Какие признаки действительно двигают покупку, а какие просто украшают отчет?

Но без человеческой проверки и такая группировка может стать бессмыслицей. Алгоритм найдет кластеры, потому что его попросили найти кластеры. Если заставить его разделить людей на семь групп, он разделит. Если на двенадцать, тоже разделит. Вопрос не в том, может ли машина нарезать данные. Вопрос в том, помогает ли эта нарезка принять решение. Можно ли для этих групп сделать разные предложения? Разные сообщения? Разную цену? Разный сервис? Если нельзя, сегментация превращается в дорогую геометрию.

Еще один слой работы: язык. Маркетолог живет словами. Покупатель тоже живет словами, но не теми, которые удобны бренду. Бренд говорит: «инновационный продукт для динамичных людей». Покупатель говорит: «чтобы не бесило», «чтобы быстро», «чтобы не стыдно подарить», «чтобы ребенок сам открыл», «чтобы пахло нормально», «чтобы не сломалось через неделю». В этих простых фразах часто больше правды, чем в пяти страницах позиционирования.

Компьютеру долго было трудно с языком. С числами проще: больше, меньше, равно, растет, падает. Слово живет в соседстве с другими словами, в интонации, в ситуации. Одно и то же слово может хвалить, ругать, шутить, скрывать раздражение. «Ну, отлично» после хорошей новости и «ну, отлично» после сорванной поставки пишутся одинаково, а означают разное. Машина сначала видит знаки. Смысл надо вытаскивать из окружения.

Для маркетинга это особенно ценно, потому что потребитель редко излагает потребность учебным языком. Он говорит через образы и бытовые сцены. В отзыве о шампуне он может писать не о формуле, а о том, что волосы «не висят сосульками». В разговоре о банке не о финансовом продукте, а о страхе ошибиться и потом два месяца звонить в поддержку. В обсуждении доставки не о логистике, а о том, что курьер не заставил краснеть перед гостями. Тут язык касается того, что не всегда видно в чеке.

Алгоритмы обработки языка полезны не тем, что они становятся поэтами. Не надо от них этого ждать. Они полезны тем, что быстро читают массу текста и находят повторяющиеся связки: какие слова ходят вместе, какие темы всплывают рядом с жалобами, какие образы сопровождают восторг, какие выражения появляются у людей перед отказом от покупки. Они могут заметить, что слово «удобный» в одной категории связано с размером, в другой с понятной инструкцией, в третьей с тем, что товар легко вернуть.

Здесь снова появляется соблазн перестать думать. Раз машина нашла тональность, значит, все ясно: позитив, негатив, нейтрально. Но человеческая речь не так послушна. Отзыв может быть злым и при этом полезным для бренда. Клиент ругается потому, что продукт ему нужен, просто его подвели. Другой пишет вежливо, но уже ушел навсегда. Сентимент без контекста похож на градусник, который показывает температуру, но не говорит, у кого она измерена: у больного, у духовки или у комнаты после проветривания.

Работа с языком особенно важна для новых продуктов. Часто люди еще не знают, как назвать свою потребность. Они чувствуют неудобство, но не формулируют его как рыночную нишу. Они обходят проблему мелкими домашними способами. Ставят резинку, переливают, подкладывают салфетку, носят две вещи вместо одной, покупают товар не для того, для чего он создан. В этих обходных путях спрятаны будущие продукты. Машина может искать такие следы, но заметить их ценность должен человек, который понимает, что жалоба иногда дороже комплимента.

Есть еще экспертные системы. Звучит старомодно, почти как кабинет с папками и человеком в очках, который знает, что делать. По сути это попытка сохранить знания эксперта в виде правил и связей. Для бизнеса вещь важная, хотя о ней говорят меньше, чем о нейросетях. Каждый уходящий сильный сотрудник уносит с собой библиотеку решений. Он знает, когда скидка навредит, какого поставщика лучше не трогать перед праздниками, почему в одном регионе нельзя ставить упаковку такого цвета, и какой клиент улыбается перед тем, как попросить невозможное.

Компании часто проводят с такими людьми прощальные беседы. Спрашивают, что улучшить, желают удачи, забирают пропуск. А надо было бы раньше вытаскивать из них правила. Не в виде мемуаров, а в виде рабочих развилок. Если клиент делает вот это, проверь вот это. Если продажи падают при нормальном трафике, смотри не рекламу, а наличие товара. Если регион просит нестандартную промоакцию, сначала спроси, не закрывают ли они чужую ошибку скидкой. В таких простых правилах годами копится прибыль.

Конечно, экспертная система не заменит живого мастера. Она сохранит лишь часть его опыта, да и то если кто-то сумеет задавать правильные вопросы. Многое эксперт делает без слов. Он слышит фальшь в голосе партнера, видит по мелочи, что магазин плохо управляется, понимает по одной фразе, что агентство пришло не с идеей, а с красивой упаковкой пустоты. Но даже часть таких знаний лучше, чем ноль. Бизнес слишком часто позволяет опыту испаряться.

И вот здесь сходятся два подхода. С одной стороны, правила, эксперты, эвристики. С другой: статистика, обучение на данных, поиск скрытых связей. Умная компания не выбирает между ними как между старым и новым. Она использует оба. Правила дают прозрачность и опору. Машинное обучение ловит сложность, где правил уже не хватает. Эксперт подсказывает, какие признаки не забыть. Модель проверяет, правда ли эти признаки работают. Человек задает задачу. Машина перебирает варианты. Человек снова смотрит на результат и спрашивает: можно ли на этом основании тратить деньги?

Самая опасная фраза в этом процессе: «алгоритм решил». Алгоритм ничего не решал в человеческом смысле. Его настроили на цель, дали данные, выбрали метод, допустили ошибки, поставили ограничения, определили метрику успеха. Если целью было увеличить клики, он может привести клики и испортить маржу. Если целью было снизить стоимость лида, он может набрать дешевых людей, которые никогда не купят. Если целью было удержание, он может советовать скидки тем, кто и так остался бы. Машина хорошо выполняет приказ, даже если приказ глупый.

Поэтому в маркетинге надо особенно внимательно выбирать вопрос. Не «как применить искусственный интеллект», а «какое решение мы хотим сделать лучше». Прогноз спроса? Выбор аудитории? Оптимизация цены? Поиск идеи продукта? Разбор отзывов? Уменьшение оттока? Выбор момента для предложения? Каждая задача требует своих данных, своей проверки и своей меры успеха. Универсальная система, которая якобы решает все, обычно решает главное: как продать себя директору по инновациям.

Есть еще один неприятный момент. Маркетологи любят быстрые ответы, потому что рынок двигается, план горит, конкурент уже вышел с новинкой, а финансовый директор спрашивает про возврат на инвестиции. Алгоритмы тоже обещают скорость. Но скорость полезна только после того, как вы навели порядок в смысле. Быстро считать неправильную вещь хуже, чем медленно спорить о правильной. Быстрая ошибка масштабируется быстрее.

Представим сеть магазинов, которая хочет персонализировать предложения. Звучит разумно. У нее есть чеки, приложение, история промо, география, возрастные группы, иногда отзывы. Первый порыв: загрузить все в модель и ждать умных рекомендаций. Но перед этим придется ответить на десятки скучных вопросов. Что считать покупкой по рекомендации? В какой срок? Учитывать ли товары, которые человек купил бы сам? Как не приучить клиента ждать скидку? Как не раздражать его частотой сообщений? Как отличить интерес от случайной покупки для соседа? Как учитывать сезон?

Без этих вопросов персонализация легко становится навязчивой суетой. Человек купил корм для кошки один раз, потому что помог знакомой, а система два года считает его владельцем кота. Женщина купила детский подарок, и ей начинают предлагать товары для младенцев. Мужчина посмотрел дорогой товар из любопытства, а его преследуют объявления, как упрямый продавец в пустом магазине. Машина помнит событие, но не знает истории. Историю надо восстанавливать по данным осторожно, не изображая телепатию.

Хорошее применение алгоритма почти всегда скромнее рекламного обещания. Оно не говорит: мы знаем человека. Оно говорит: при таких признаках вероятность такого действия выше. Разница огромная. Первое звучит как самоуверенность. Второе оставляет место проверке, ошибке и здравому смыслу. Маркетологу полезно держаться именно этой скромности. Вероятность не равна судьбе. Сегмент не равен человеку. Прогноз не равен будущему. Рекомендация не равна приказу.

Тогда искусственный интеллект перестает быть игрушкой для презентаций и становится рабочим инструментом. Он помогает не потому, что умнее людей во всем, а потому что терпеливее в повторяющихся задачах, быстрее в переборе вариантов и строже к формулировкам. Он не устает читать отзывы. Не забывает проверить сотни признаков. Не обижается, если гипотеза директора не подтвердилась. Не делает вид, что понял, если поле пустое. Правда, он может ошибаться молча и дорого, если рядом нет человека, который умеет задавать вопросы.

Есть простая проверка для любой AI-инициативы в маркетинге. Если команда не может объяснить задачу без модных слов, проект рано запускать. Если нельзя назвать данные, которые нужны, рано. Если неясно, как будет измеряться успех, рано. Если никто не отвечает за последствия ошибки, тем более рано. Машина не обязана спасать компанию от управленческой лени.

Зато когда эти вещи прояснены, начинается нормальная работа. Не фантастика, не страх перед роботами, не поклонение черному ящику. Работа. Сначала формулируем вопрос. Потом собираем и чистим данные. Потом выбираем подход: правило, экспертная система, классификация, прогноз, языковой анализ, модель обучения. Потом проверяем на прошлом, осторожно пробуем в настоящем, смотрим на результат, исправляем. Никакого сияния. Много ремесла.

В этом ремесле и есть главный сдвиг для маркетолога. Раньше ему часто платили за способность красиво объяснять потребителя. Теперь все чаще будут ценить способность переводить рыночную реальность в проверяемые задачи. Не теряя живого понимания людей. Не превращаясь в оператора таблиц. Не отдавая машине право на смысл. Лучший специалист будущего будет не тем, кто знает больше терминов, а тем, кто умеет соединить три вещи: человеческое наблюдение, чистые данные и честный вопрос.

Машина не думает вместо нас. В этом плохая новость для ленивых и хорошая для всех остальных. Она заставляет перестать говорить расплывчато. Она показывает, где опыт подтверждается, а где он был просто уверенной привычкой. Она вытаскивает из больших массивов то, что человек не увидит глазами. И она же безжалостно множит ошибку, если мы подали ей грязные данные, слабую цель и чужие догадки под видом знания.

Поэтому следующий этап маркетинга будет не про то, что люди уступят место алгоритмам. Скорее люди, которые не умеют ясно мыслить, уступят место людям, которые умеют работать с алгоритмами. Разница существенная. Рынок не станет менее человеческим оттого, что в нем будет больше машин. Он станет менее терпимым к пустым словам. А это, пожалуй, не худшее изменение.

Большие данные и странная честность прогноза

Прогноз в бизнесе всегда звучит чуть торжественно. Как будто кто-то достает карту будущего, кладет ее на стол и говорит: вот здесь будет спрос, здесь провал, здесь покупатель передумает, а здесь конкурент ошибется. На деле прогноз чаще похож не на карту, а на мутное стекло. За ним что-то движется. Можно различить формы, скорость, направление, но стоит сделать слишком уверенный вывод, и стекло тут же мстит.

Маркетинг любит будущее больше, чем настоящее. Настоящее уже случилось, за него кто-то отвечает, там видны ошибки. Будущее удобнее. Его можно обсуждать без фактов, украшать надеждой, защищать словами «потенциал» и «стратегическая возможность». Но рынок не уважает надежду. Он уважает покупки, отказы, повторные заказы, жалобы, тишину после письма, изменение цены у конкурента, пустую полку, случайный обзор блогера и дождь в субботу, который испортил трафик в торговом центре.

Искусственный интеллект вошел в прогнозирование не потому, что люди разучились думать о будущем. Они всегда думали. Он вошел потому, что следов стало слишком много. Раньше можно было смотреть на продажи по месяцам, сезон, промо и пару крупных событий. Сейчас к этому добавились поисковые запросы, карточки товаров, отзывы, поведение в приложении, данные лояльности, геолокация, соцсети, погода, доставка, история контактов, цена клика, изменение ассортимента, скорость ответа службы поддержки и еще сотни признаков, которые сами по себе ничего не объясняют, но вместе начинают шептать.

Человек этот шепот слышит плохо. Он выхватывает знакомое. Видит то, что уже умеет видеть. Если он десять лет работал с ценой, он всюду ищет цену. Если пришел из рекламы, везде видит креатив. Если вырос в продажах, верит в переговоры и выкладку. Это не глупость, это нормальная ограниченность опыта. Мы все ходим по рынку со своим фонариком. Машина не имеет фонарика. Она одинаково бездушно перебирает признаки, которые ей дали. В этом ее слабость и сила.

Большие данные часто представляют как океан. Неплохой образ, но в нем есть подвох. Океан кажется величественным. А в реальной компании большие данные скорее напоминают огромный подвал, куда годами сносили коробки без подписей. Там есть ценные документы, старые чеки, сломанные стулья, чужие папки, кабели неизвестного назначения и мышиная пыль. Можно найти золото. Можно потратить месяц на ржавые гвозди. Масштаб сам по себе ничего не гарантирует.

Данные становятся большими не только из-за объема. Важны еще скорость и разнообразие. Продажи идут каждый день. Поиск обновляется каждую минуту. Отзывы появляются ночью. Реклама меняет ставки почти в реальном времени. Один источник дает числа, другой текст, третий картинки, четвертый координаты, пятый странные события вроде «пользователь задержался на экране, но ничего не нажал». Все это надо связать так, чтобы не потерять смысл.