Это третья статья из серии материалов про ИИ-агентов в маркетинге. В первой части мы разобрали, что такое ИИ-агенты, чем они отличаются от обычных нейросетей и где их уже применяют.

Во второй части показали, какие архитектурные подходы реально работают в российских компаниях и как выбрать подход под уровень зрелости данных и инфраструктуры.

В этой статье мы рассмотрим конкретные направления, которые уже автоматизируют компании по всему миру. Для каждого блока:

• что делает ИИ-агент
  
• что нужно для внедрения (инфраструктура, навыки, люди)
  
• примерные ориентиры по срокам
  
• реальные примеры компаний

1. Контент-маркетинг и соцсети

Что может делать ИИ-агент

• Генерировать черновики постов, писем, лендингов, объявлений под разные каналы
  
• Адаптировать контент под площадки (VK / Telegram / блог / email и т. д.)
  
• Подбирать варианты заголовков, описаний, CTA и A / B-варианты
  
• Суммировать вебинары, встречи, исследования в «готовый к публикации» контент

Как это реализовать на практике

Минимальная конфигурация:

Данные: доступ к прошлым материалам (статьи, рассылки, презентации), гайд по тону бренда.

Инфраструктура:

• рабочий мессенджер / почта (куда агент будет отдавать черновики)
  
• LLM-провайдер:
  — российский или корпоративный (например, YandexGPT, GigaChat, SberCloud LLM)
  — no-code / low-code для сценариев (n8n, российские интеграционные платформы)
  — или встроенные решения в корпоративных офисных пакетах (аналог Copilot в локальных экосистемах)

Сотрудники: маркетолог / редактор, который умеет:

• формулировать задачи для агента
  
• быстро редактировать и утверждать тексты
  
• задавать ограничения (бренд-тон, юридические стоп-слова)

Примерные ориентиры по срокам

Пилот: 1-2 недели — связать источник контента (диск, внутреннее хранилище, CRM), настроить пару типовых сценариев: «черновик поста по тезисам» + «резюме встречи в формат поста».
Масштабирование: 1-1,5 месяца — добавить соцсети, рассылки, шаблоны, несколько агентов под разные форматы.

Кто так делает

Microsoft Copilot показывает сценарии для маркетологов: генерация кампаний, контента и материалов в Microsoft 365 прямо из рабочих документов и переписок.
Coca-Cola использует генеративный ИИ для контента и кампаний (платформа Create Real Magic, ИИ-рекламные кампании, динамический креатив).

2. Реклама и performance-маркетинг

Что может делать ИИ-агент

• Собрать данные по кампаниям (из рекламных кабинетов и аналитики), сравнить с планом и KPI
  
• Найти аномалии: просадки конверсии, рост цены лида, странное распределение бюджета
  
• Сформулировать рекомендации: где уменьшить / увеличить ставки, какие креативы отключить, какие сегменты докрутить
  
• В более продвинутых сценариях — автоматически вносить изменения по заданным правилам (с ограничениями и логированием)

Как это реализовать на практике

Минимальная конфигурация:

Данные: доступ к рекламным кабинетам (Яндекс, VK Реклама, myTarget и др.) и веб-аналитике.

Инфраструктура:

• коннекторы к рекламным API или BI / хранилищу
  
• LLM-агент, который:
  — получает агрегированные данные
  — формирует выводы и рекомендации
  — при необходимости формирует запросы к API на изменения

Сотрудники:

• специалист по performance, который задаёт правила («агент не трогает кампании с оборотом ниже X», «не меняем ставки больше чем на Y%»)
  
• аналитик / интегратор (или внешнее агентство), чтобы настроить доступ к данным

Примерные ориентиры по срокам

Пилот с аналитическим агентом (без автозаписи изменений): 2-4 недели — подключить источники данных, настроить ежедневный отчёт с рекомендациями в Telegram / почту.
Переход к частично автономному управлению: ещё 1-2 месяца после обкатки и ручной проверки.

Кто так делает

Salesforce Einstein GPT предлагает заранее настроенные use-case’ы: генерация кампаний, отчётов, рекомендаций по следующему действию для клиента на основе real-time данных.
Coca-Cola оптимизирует рекламные кампании на основе анализа реакции на динамический контент: система собирает данные по откликам и помогает адаптировать креативы под регионы и аудиторию.

3. E-mail и CRM-маркетинг

Что может делать ИИ-агент

• Автоматически сегментировать клиентов по поведению и ценности
  
• Генерировать персонализированные письма и цепочки на основе действий клиента, покупок, триггерных событий
  
• Подбирать время отправки и частоту контактов
  
• Формировать отчёты по результатам рассылок и предлагать A/B-тесты

Как это реализовать на практике

Минимальная конфигурация:
Данные: CRM + данные по e-mИИl-активности (открытия, клики, конверсии).

Инфраструктура:

• платформа класса корпоративной CDP / CRM, где есть встроенные ИИ-модули
  или
• связка «CRM + LLM-агент + сервис рассылок» через no-code / low-code

Сотрудники:

• CRM-маркетолог, который понимает логику сегментации и триггеров
  
• специалист, который настроит интеграцию (часто достаточно администратора CRM + no-code)

Примерные ориентиры по срокам

• Пилот: 2-3 недели — выбрать один сегмент (например, брошенные корзины или реактивация), настроить агента, который:
  — формирует персонализированные письма
  — запускает отправку по заданному сценарию
  — собирает результат
  
• Масштабирование: 1-2 месяца — расширить на 3-5 ключевых сценариев (welcome-цепочка, повторные покупки, реактивация, cross-sell)

Кто так делает

Salesforce Einstein GPT for Marketing — генерация персонализированных email-кампаний на основе данных о клиенте, автоматизация тем писем, тела и CTA.

4. Аналитика, отчёты и дашборды

Что может делать ИИ-агент

• Автоматически собирать данные из разных источников (рекламные системы, аналитика, CRM, звонки)
  
• Строить сводные отчёты по ключевым метрикам: CPA, ROMI, LTV, воронки, когортный анализ
  
• Выявлять аномалии: резкий рост / падение показателей, странные пики трафика, просадки по сегментам
  
• Писать человеческим языком объяснения к отчёту: «что изменилось и почему это важно», формировать краткий обзор для руководства

Как это реализовать на практике

Минимальная конфигурация:

Данные: BI-система или DWH (Power BI-аналог, российские BI-платформы, ClickHouse и т. д.) либо даже набор отчётов в Excel / Sheets при небольших объёмах.

Инфраструктура:

• слой агрегации данных (даже если это один отчёт в BI с API или экспортом)
  
• ИИ-агент, который:
  — получает готовые срезы данных
  — анализирует динамику
  — описывает изменения и выделяет аномалии
  — отправляет отчёт в привычный канал (почта, Telegram, корпоративный чат)

Сотрудники:

• аналитик / BI-специалист (или внешняя команда), которые настроят базовый отчёт
  
• маркетолог / руководитель, который формулирует, какие метрики считать «критичными»
  
• интегратор, который свяжет BI / хранилище с агентом

Примерные ориентиры по срокам

Пилот: 2-4 недели — взять уже существующий отчёт и «надстроить» над ним агента-толкователя + агента-детектора аномалий, отправляющих ежедневные / еженедельные summary.
Углубление: 1-2 месяца — добавить разрезы (каналы, продукты, сегменты) и автоматические гипотезы («просадка по таким-то объявлениям совпала с изменением креативов»).

Кто так делает

Исследования и практические кейсы показывают, что ИИ-агенты для поиска аномалий применяются в сложных системах и предотвращают потери дохода.
Прямые маркетинговые кейсы часто «зашиты» в BI-платформы и CDP — принцип тот же: агент подсвечивает изменения и помогает быстро реагировать.

5. Внутренние процессы маркетинговой команды

Что может делать ИИ-агент

• Подводить итоги созвонов: расшифровка, структура, список задач и ответственных
  
• Помогать в постановке задач: из письма / чата формировать чёткое ТЗ для дизайнера, копирайтера, performance-специалиста
  
• Следить за статусом задач, напоминать о дедлайнах, собирать отчёт по выполненному за неделю
  
• Хранить контекст по проектам: кто что обещал клиенту, к какому результату идём

Как это реализовать на практике

Минимальная конфигурация:

Данные: доступ к календарю, созвонам (платформа видеоконференций), рабочему чату и таск-менеджеру (любой корпоративный инструмент: на рынке РФ есть аналоги Jira / Trello / ClickUp).

Инфраструктура:

• интеграция с видеоконференциями (через готовые боты или API)
  
• ИИ-агент, который:
  — получает запись или транскрипт встречи
  — извлекает задачи, сроки, решения
  — создаёт задачи в системе управления проектами
  
• чат-интерфейс, где команде удобно общаться с агентом

Сотрудники:

• тимлид / руководитель, который задаёт правила (что считать задачей, куда складывать итоги)
  
• администратор / интегратор, который подключит агентов к выбранным сервисам

Примерные ориентиры по срокам

Пилот: 1-2 недели — подключить агента, который делает резюме встреч и список задач после ключевых созвонов (например, еженедельный план маркетинга).
Масштабирование: 1-1,5 месяца — расширить на клиентские встречи, внутренние планёрки, автоматическую подготовку еженедельных отчётов по задачам.

Кто так делает

Microsoft 365 Copilot демонстрирует сценарии «день из жизни маркетолога»: помощник конспектирует встречи, предлагает план кампании, собирает материалы и формирует сводки.

Выводы для бизнеса

Практически в каждом маркетинговом отделе уже сегодня можно:

• снять часть рутины с контента и соцсетей
  
• сделать performance-аналитику и оптимизацию кампаний менее ручной
  
• прокачать email и CRM-маркетинг персонализацией
  
• автоматизировать отчёты и поиск аномалий
  
• упорядочить внутренние процессы команды

И всё это — без многомиллионных внедрений: во многих случаях достаточно связки существующих инструментов (офисный пакет, CRM, BI, мессенджеры) с ИИ-агентами и 1-2 людей, которые выделят время на пилот, проверку гипотез и доведение процесса до рабочего состояния.

Как связаны три части серии статей про ИИ-агентов

В этой статье мы разобрали прикладную сторону ИИ-агентов: какие задачи в маркетинге уже сегодня можно отдавать цифровым помощникам, какая инфраструктура нужна для запуска и каких результатов можно ожидать в первые недели.

Если вы читали первые две статьи, теперь картина складывается полностью:

• первая часть дала понимание, зачем бизнесу ИИ-агенты и в чём их реальная ценность
  
• в продолжении мы объяснили, какие подходы к внедрению бывают, что подходит компаниям разного масштаба и зрелости
  
• третья и заключительная часть показала, куда именно можно приложить это на практике, с конкретными сценариями и сроками

Если вы начали с этой статьи, рекомендуем вернуться к предыдущим двум: они дают базу, без которой внедрение ИИ-агентов может идти медленнее и стоить дороже, чем нужно.