ИИ в маркетинговой аналитике: От сбора данных до прогнозирования трендов

ИИ трансформирует маркетинг так, что шпионаж за конкурентами, мозговые штурмы, тестирование рекламных кампаний — сегодня устаревшие подходы, а прогнозирование продаж уже не выглядит колдовством. 

ИИ копается в больших данных за маркетологов

Современный маркетинг — это цифры, цифры и еще раз цифры. Кто, где, когда и почему купил, посмотрел, кликнул, пролистал, добавил в корзину, но передумал. Все это бесценные данные, которые позволяют предсказывать тренды и потребительский спрос.

Раньше маркетологам приходилось работать с этим вручную, полагаясь на аналитику из прошлых лет. Да-да, ручками лопатить таблицы с тысячами строк, в которых были цифры показов, кликов, переходов по ссылкам и прочее. Теперь ИИ делает это в реальном времени. Например:

• Amazon с помощью алгоритмов машинного обучения предугадывает, что купит клиент, и заранее отправляет товары на ближайший склад. Экономия времени, логистики и нервов.
• Netflix анализирует не только ваши просмотры, но и время суток, в которое вы смотрите фильмы, скорость перемотки и даже моменты пауз. Все это помогает рекомендовать контент, который вам точно зайдет.

Может быть, вы думаете, что только российские маркетологи ленятся и не хотят анализировать большие таблички? Нет, это мировой тренд: к 2028 году рынок искусственного интеллекта в маркетинге вырастет до более чем 107,5 млрд долларов США.

Что будет через три года? ИИ научится анализировать не только текстовые и числовые данные, но и визуальный контент, голос и эмоции пользователей. Например, по тому, как долго вы смотрите рекламу или на какой секунде закрываете сайт, он поймет, что вас раздражает, а что привлекает. Что это даст бизнесу? Убираем из маркетинговой стратегии раздражители и предлагаем аудитории только то, что ей действительно нужно, — без раздражающего спама.

Какие ИИ-помощники использовать для аналитики? Так как анализ строится на больших данных, то используются не AI-чаты, а большие платформы, как облачные, так и «коробочные». Вот какие продукты с искусственным интеллектом помогают аналитикам в маркетинге: 

• Для отслеживания цен у конкурентов — Browse AI. 
• Для анализа аудитории соцсетей — Analisa. 
• Для анализа отзывов — Luminoso. 
• Для отслеживания конверсий — ConversionIQ. 
• Для анализа и визуализации результатов контекстной рекламы — Revealbot и Mymarilyn. 
• Для предиктивной аналитики и прогноза спроса — IBM Watson Studio, Loginom, 1С: Прогнозирование продаж. 

Персонализация: когда бизнес знает нас лучше, чем мы сами

Помните, как раньше? Открываешь интернет — а там баннер про натяжные потолки, хотя ты живешь в съемной квартире. Теперь все иначе: ИИ делает рекламу настолько персонализированной, что кажется, будто он читает наши мысли.

Бизнес-флагманы уже изучают нас на полную мощность:

• Starbucks анализирует любимые напитки своих гостей и время посещения кафе. Если утром офисный клерк обычно берет латте, но вдруг заказал американо, приложение может предложить ему скидку на вашу классику.
• Nike меняет рекламные баннеры в зависимости от активности своего клиента. Бегал утром? Вот тебе промо кроссовок для бега. Сидел на диване? Рекламный алгоритм решит, что тебе нужна удобная домашняя обувь.
• Coca-Cola тестирует генеративный ИИ для создания рекламных кампаний, которые подстраиваются под каждого клиента. В будущем это приведет к тому, что каждый ролик будет индивидуальным.

А что впереди? Сайты и рекламные объявления будут подстраиваться в реальном времени в зависимости от поведения пользователя, его мимики, жестов и эмоций. Через три года сайты и приложения станут менять свой дизайн под каждого пользователя. Любите темную тему? Вам даже не придется переключать настройки. Предпочитаете короткие статьи? Новости будут автоматически сокращаться до нужного объема. Все это сделает маркетинг максимально персонализированным. Алгоритмы смогут предугадывать желания клиента еще до того, как он сам о них задумается.

Какими нейросетями пользуются PR-агентства уже сегодня? Если у пиарщика в голове одновременно 10 клиентов, 3 спикера и один приближающийся инфоповод — ИИ становится не просто помощником, а спасением. 

Инструменты с ИИ не заменят стратегическое мышление PR-менеджера. Но они снимают рутину, ускоряют тестирование идей и позволяют выжать максимум из персонализированного подхода.

• Для мониторинга упоминаний бренда в СМИ и соцсетях в режиме 24/7 мы используем Brandwatch и Talkwalker. 
• Для поиска зарубежных журналистов или инфлюенсеров, которые работали с нужной темой, — Meltwater, Prowly и Up fluence. 
• Для персонализации рассылок — ActiveCampaign и Mailchimp.
• Для SMM-менеджмента — FeedHive. 
• Для создания презентаций — Tome. 
• Для парирования негативных отзывов — Review Responder AI. 
• Для создания заготовок текстов — ChatGPT, DeepSeek. Для английского — Grammarly. Но дотягивать тексты надо живым людям, чтобы тексты автоматически не определялись как сгенерированные ИИ и не падали в спам. 

Автоматический анализ данных: маркетологам скоро придется искать новую работу

Буквально пару лет назад маркетологи неделями собирали отчеты, строили графики, делали выводы. Сейчас ИИ умеет анализировать данные и выдавать инсайты без участия человека. Достаточно открыть Google Analytics 4 или Tableau, и вам выдадут готовые рекомендации.

• Google Analytics 4 сам замечает изменения в трафике и предсказывает, какие источники принесут больше продаж.
• Tableau с Einstein AI анализирует данные и предлагает решения. Например, если продажи упали, он может подсказать, что нужно изменить цену или запустить акцию.

Агентства используют ИИ, чтобы не просто выявить в медиапространстве упоминания своего клиента, а выделить отдельно упоминания конкретных продуктов, отследить динамику упоминаний и провести сравнительный анализ «своих» и конкурентных продуктов. 

Примеры промптов, которые мы используем: 

• Анализ упоминаний бренда:
  «Проанализируй русскоязычные источники (соцсети, новости, форумы, блоги) за период с января по апрель 2025 года и предоставь данные о количестве упоминаний бренда [название бренда]. Разбей статистику по месяцам и основным платформам».
• Сравнение с конкурентами:
  «Сравни количество упоминаний бренда [название бренда] и его ключевого конкурента [название конкурента] в русскоязычном интернете за первый квартал 2025 года. Выведи динамику в процентах и выдели основные каналы распространения».
• Анализ динамики за год:
  «Рассчитай, на сколько процентов изменилось количество упоминаний продукта [название продукта] в январе-апреле 2025 года по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Укажи возможные причины роста или падения».
• Выявление трендов и инсайтов:
  «Определи ключевые темы и тональность обсуждения бренда [название бренда] в соцсетях за последние 3 месяца. Выдели основные позитивные и негативные аспекты, а также предложи рекомендации по улучшению восприятия».
• Прогнозирование эффективности рекламы:
  «На основе данных о прошлых рекламных кампаниях бренда [название бренда] спрогнозируй, какие каналы (таргетированная реклама, контекст, influencer-маркетинг) будут наиболее эффективны во втором квартале 2025 года. Обоснуй выбор».

Что будет дальше? В ближайшие годы ИИ научится не только анализировать, но и действовать: например, автоматически перенаправлять рекламные бюджеты туда, где они дадут лучший результат. ИИ сам будет корректировать рекламные бюджеты, изменять стратегии продвижения и оптимизировать контент на основе данных в реальном времени. Маркетологи же смогут наконец заняться креативом, а не бесконечными отчетами. 

Анализ речи — это когда чат-бот понимает вас лучше, чем друг

Обработка естественного языка (NLP) — это та самая магия, которая позволяет ИИ анализировать не только текст, но и интонацию, эмоции и даже скрытые смыслы: 22% компаний применяют в маркетинге и продажах методы обработки естественного языка с помощью ИИ. 

Как компании используют эти технологии:

• CallRail анализирует звонки клиентов и по ключевым словам помогает бизнесу понять, что реально волнует покупателей.
• IBM Watson умеет выявлять эмоциональные паттерны в отзывах, предсказывая возможные репутационные риски. 

Только 22% бизнеса анализируют речь, а мы уже впадаем в паранойю. Что же будет, когда 80–90% компаний будут фильтровать наши звонки? 

Кроме анализа речи маркетологи используют ИИ для анализа отзывов клиентов. Это не только простая аналитика соотношения «положительный — отрицательный», но и основа для работы над коррекцией продукта. 

Примеры задач 

1. Анализ эмоций и тональности:

• «Определи преобладающие эмоции в отзывах о [продукт/услуга] за последний месяц. Выдели основные причины негативных реакций». Бесплатный лайфхак: ИИ не всегда корректно считывает отзывы с сайтов, поэтому рекомендуем их предварительно выгрузить в отдельный документ. 
• «Проанализируй тон сообщений в соцсетях о [бренд] и предложи три способа улучшить восприятие».

2. Кластеризация отзывов и выявление паттернов:

• «Сгруппируй отзывы о [продукт] по тематикам (цена, качество, сервис) и выдели ключевые проблемы в каждой категории».
• «Найди повторяющиеся жалобы в обращениях клиентов [компания] и предложи способы их устранения».

3. Генерация гипотез и рекомендаций:

• «На основе анализа негативных отзывов о [продукт] составь список улучшений с приоритетом по частоте упоминаний».
• «Сравни эмоциональную окраску отзывов о [бренд] и его главных конкурентов. Где мы теряем лояльность?»

4. Работа с аудиоконтентом (звонки, подкасты):

• «Выдели ключевые фразы из записей звонков в поддержку [компания], которые указывают на недовольство клиентов».
• «Определи, какие аргументы чаще всего приводят клиенты при отказе от услуги [продукт], на основе расшифровок разговоров».

5. Прогнозирование и превентивный анализ:

• «Спрогнозируй возможные репутационные риски для [бренд] на основе тональности обсуждений в Twitter за последнюю неделю».
• «Выяви скрытые тренды в запросах клиентов [ниша], анализируя транскрипты службы поддержки».

6. Анализ количества отзывов: 

• «Представь, что ты SERM-специалист. Проанализируй следующие ссылки с товарами бренда и далее посчитай число отзывов в месяц со всех площадок».

Как это повлияет на бизнес в перспективе? Голосовые помощники и чат-боты станут неотличимы от людей. Вы сможете поговорить с поддержкой так, что даже не поймете, что общаетесь с ИИ. А бизнес будет анализировать эмоции клиентов в реальном времени и подстраивать коммуникацию под их настроение. Компании смогут выявлять потенциальные проблемы еще до того, как они перерастут в кризис.

При существовании десятков узко «заточенных» AI-чатов и программ с ИИ, одновременно использовать их неудобно. Логично, что появляются платформы-агрегаторы, которые работают как одно окно. Например, виртуальные пиарщики, который будут с помощью искусственного интеллекта готовить для бизнеса тексты и мониторить инфополе.