Фундамент для интеграции AI в маркетинг и менеджмент:

Фундамент для интеграции AI в маркетинг и менеджмент:

Чтобы интеграция AI была полномасштабной, а не декоративной и точечной, необхоимо владеть следующими блоками знаний и уметь соединять их в единую систему.

1. Перформанс-маркетинг
📍 Цель – обеспечить поток целевого трафика и управляемую лидогенерацию.
Что нужно знать:
Как работают рекламные экосистемы
Принципы медиапланирования, тестирования гипотез, масштабирования кампаний.
Механика лидогенерации, CPL/CPA-модели, оптимизация конверсий.
Связка перформанса с CRM и контент-воронками.
Как автоматизировать рекламные кампании через AI-инструменты

2. Контент-маркетинг и прогрев
📍 Цель – формировать спрос и выстраивать доверие через контент.
Что нужно знать:
Алгоритмы соцсетей и контент-дистрибуции.
Механики прогрева (AIDA 2.0, RDB, storytelling, контент-воронки).
Форматы: Reels, Shorts, Stories, подкасты, лонгриды, email-серии, комьюнити-посты.
Контент-производство с AI: аватары, сценарии, генерация визуалов и текстов.
Механики лидогенерации через контент (скрытые CTA, квизы, лид-магниты, инфопродукты).

3. CRM-маркетинг и коммуникации
📍 Цель – выстроить системную монетизацию базы.
Что нужно знать:
Архитектура клиентской базы и сегментация (RFM, CJM, JTBD).
Автоматизация коммуникаций: email, мессенджеры, Telegram/WhatsApp-боты, AI-агенты.
Персонализация сообщений и построение цепочек (welcome, прогрев, реактивация, upsell).
Как связать CRM с рекламой и контентом через единый data-loop.
KPI: open rate, CTR, LTV, CAC, churn-rate.

4. Data-Driven подход и аналитика
📍 Цель – принимать решения на основе данных, а не ощущений.
Что нужно знать:
Системы аналитики: Google Analytics 4, Power BI, Looker Studio, Roistat, Amplitude.
Построение сквозной аналитики и событийных моделей.
Метрики и дашборды по всем этапам CJM.
Методы сегментации и кластеризации данных (RFM, LTV, поведенческие паттерны).
Как строить AI-аналитику (предиктивные модели, scoring, anomaly detection).

5. AI-интеграции в маркетинге и бизнесе
📍 Цель – использовать искусственный интеллект для ускорения, оптимизации и масштабирования.
Что нужно знать:
Как выбирать и интегрировать AI-инструменты в маркетинг, продажи и HR.
Построение AI-воронок: автоматический сбор, сегментация и дожим лидов.
Обучение AI-моделей на данных компании (chat-агенты, рекомендательные системы, генеративный контент).
Автоматизация бизнес-процессов: контент-производство, аналитика, клиентская поддержка.
AI-архитектура компании: точки внедрения, роли, этика и контроль качества.

6. Менеджмент и операционные системы
📍 Цель – выстроить управляемую, масштабируемую организацию.
Что нужно знать:
Управление проектами (Agile, Kanban, OKR, Scrum).
Организационные структуры: кто за что отвечает и как двигаются задачи.
Построение регламентов, KPI и регулярных встреч.
Управление продажами: воронки, скрипты, CRM-аналитика, мотивация отдела.
Управление наймом и адаптацией сотрудников.
Как внедрять AI-инструменты в регулярный менеджмент (AI-ассистенты, отчётные системы, планирование, контроль).

7. Стратегия и продуктовый маркетинг
📍 Цель – соединить всё в систему и задать вектор развития.
Что нужно знать:
Анализ рынка, конкурентов, позиционирование.
Разработка продуктовой линейки и юнит-экономика.
Стратегическое планирование на основе данных (KPI, ROI, ROMI).
Синхронизация маркетинга, продаж, сервиса и продукта.
Использование AI для моделирования сценариев и прогнозирования рынка.

Без этих блоков устойчивые внедрения – фантазии рилсмейкеров

Источник Telegram: AIGamzatov