Автоматизация маркетинга: с чего начать и что лучше оставить людям

Что такое автоматизация маркетинга на практике

Под этим словом понимают разные вещи — от рассылки по расписанию до системы, которая сама ведёт человека от первого визита до сделки. Полезнее думать не о системах, а о процессах.

Маркетинг состоит из повторяющихся действий: принять обращение, понять, что человек хочет, передать нужному сотруднику, напомнить о себе, если он пропал, собрать цифры за неделю. Каждое такое действие, выполняемое вручную десятки раз в неделю, — кандидат на автоматизацию.

Важно различать два уровня. Правила: если пришла заявка со страницы услуги — отправить её такому-то менеджеру и поставить задачу перезвонить за пятнадцать минут. ИИ: прочитать письмо в свободной форме, понять, о чём оно, и вытащить параметры заказа.

Практика показывает, что большую часть рутины закрывают правила. ИИ нужен в меньшей части задач — там, где на входе свободный текст и нельзя заранее перечислить все варианты.

С чего начать: обработка заявок

Самое дорогое место в маркетинге почти любой компании — промежуток между тем, как человек оставил заявку, и тем, как ему ответили. Реклама оплачена, сайт отработал, а обращение лежит час в почте, которую никто не открыл.

В продолжение темы можно открыть Контекстно-медийная реклама: когда она приносит заявки, а когда просто тратит бюджет: там следующий шаг разобран отдельно.

Поэтому первое, что стоит автоматизировать, — путь заявки.

Сбор в одно место. Формы, звонки, мессенджеры, чат на сайте — всё попадает в одну систему, а не в пять разных ящиков.

Распределение. Заявка по правилу уходит нужному сотруднику: по направлению, по региону, по очереди.

Уведомление. Ответственный получает сигнал туда, где увидит его за минуты.

Контроль срока. Если заявку не взяли в работу за оговорённое время, она поднимается руководителю.

Метка источника. К заявке автоматически прикрепляется, откуда пришёл человек: так потом видно, какая реклама приносит продажи, а не просто клики.

Этот набор не требует ИИ и окупается быстрее любой другой автоматизации.

Что автоматизировать дальше

Когда путь заявки налажен, следующие кандидаты по убыванию отдачи.

Повторные касания. Человек интересовался, но не купил. Напоминание через несколько дней с полезным материалом или уточняющим вопросом возвращает часть таких обращений. Правило простое, а потерянных денег здесь много.

Отчётность. Сбор цифр из рекламы, аналитики и системы учёта в одну сводку. Руками это занимает часы каждую неделю, и данные расходятся.

Сегментация. Разделение базы по интересам и стадии, чтобы не отправлять всем одно и то же.

Разбор входящих текстов. Здесь уже уместен ИИ: определить тему письма, вытащить параметры, предложить черновик ответа.

Производство типового контента. Черновики описаний, вариации объявлений, адаптация текстов под разные площадки — тоже задача для ИИ, но с обязательной проверкой.

Порядок важен: генерация контента стоит последней, потому что без налаженной обработки заявок дополнительный трафик просто утечёт.

Что автоматизировать не стоит

Спорные разговоры с клиентом. Жалобы, возвраты, нестандартные условия. Автоматический ответ на эмоциональное сообщение почти всегда ухудшает ситуацию.

Похожий вопрос разобран в материале Подрядчик на площадках объявлений: когда Авито и агрегаторы дают заявки дешевле сайта — он пригодится, если исходные условия отличаются.

Решения о деньгах. Скидки, отсрочки, индивидуальные условия. Здесь нужна ответственность конкретного человека.

Процесс, который не описан. Если у разных менеджеров три разных способа работать с заявкой, автоматизация закрепит хаос и ускорит его. Сначала договориться, как правильно, потом автоматизировать.

Редкие задачи. То, что случается раз в месяц, дешевле делать руками, чем настраивать и поддерживать.

Массовые касания без повода. Автоматические сообщения ради частоты раздражают и снижают доверие быстрее, чем приносят продажи.

Где уместен ИИ, а где хватит правил

Простой тест: можно ли заранее перечислить все варианты входа?

Если да — хватит правил. Заявка с формы имеет заранее известные поля, её распределение описывается условиями. Напоминание через три дня — таймер. Сводка — выгрузка и сложение. Правила дешёвые, предсказуемые и не ошибаются там, где ошибиться можно только в настройке.

Если нет — нужен ИИ. Письмо в свободной форме, где человек своими словами описывает задачу. Переписка, из которой нужно вытащить суть. Сотни отзывов, которые нужно разложить по причинам.

Смешанный вариант встречается чаще всего: правило ловит заявку и отправляет её модели, модель разбирает текст и возвращает структуру, правило по этой структуре распределяет дальше.

Главная ошибка — использовать ИИ там, где хватает правила. Это дороже, медленнее и менее предсказуемо.

Как посчитать эффект

Автоматизацию легко внедрить и трудно оценить, если заранее не зафиксировать точку отсчёта. Три цифры до запуска и после.

Скорость первого ответа. Среднее время от заявки до реакции. Самый наглядный показатель: сокращение с нескольких часов до минут обычно заметно сказывается на доле сделок.

Доля потерянных заявок. Сколько обращений так и не получили ответа или не дошли до разговора. Считается сверкой того, что пришло, с тем, что взяли в работу.

Освобождённые часы. Сколько времени в неделю команда тратила на ручные операции и сколько тратит теперь, включая время на проверку автоматики.

Последний пункт важен: если автоматизация экономит пять часов, а на проверку её работы уходит четыре, выигрыш минимален. Честный подсчёт включает обе стороны.