ИИ для маркетингового и исследовательского агентства — больше прибыльных проектов без роста штата и овертаймов

Что за компания:
Один из крупных мировых FMCG-производителей (описан в отраслевых исследованиях как пример применения ИИ в market research). Компания оперирует в десятках стран, выпускает напитки, снеки, товары массового потребления.

Что было сделано:
Фирма внедрила систему анализа больших данных на основе ИИ, которая ежемесячно обрабатывала миллионы сигналов: посты в соцсетях, комментарии к продуктам, данные интернет-магазинов, отзывы покупателей, поисковые запросы, упоминания брендов. Алгоритмы определяли рост или спад интереса к категориям, формировали кластеры потребителей по мотивации и автоматически выделяли «возникающие тренды».

ИИ выявил устойчивый рост спроса на продукты с низким содержанием сахара и повышенным уровнем «натуральности». Причём система обнаружила, что тренд растёт быстрее всего в сегменте молодых городских потребителей. На основе этого компания инициировала разработку новой линейки напитков, при этом ИИ-модули помогали моделировать цену, предпочтения вкусов и прогноз объёмов спроса в разных регионах.

Результаты внедрения:

• Ускоренный выход на рынок по сравнению с конкурентами за счёт раннего выявления тренда.
• Достижение плановых продаж новой линейки уже в первый квартал после запуска.
• Рост маржинальности сегмента благодаря более точному позиционированию.
• Повышение скорости принятия управленческих решений.
• Улучшение качества рыночных прогнозов по данным внутренних отчётов.

01/03

Что за компания:
Insights Falcon — исследовательская и консалтинговая фирма, специализирующаяся на B2B-рынках: технологии, медицинские устройства, биотех, промышленность.

Что было сделано:
Компания внедрила ИИ-модель, которая объединяла данные отраслевых отчётов, конференций, соцсетей, корпоративных публикаций и профильных СМИ. Модель определяла «сегменты по поведению», а не только по демографии: ранние инноваторы, консервативные закупщики, клиенты со скрытым спросом, клиенты с высокой ценовой чувствительностью. Также система делала кластеризацию на основе нетипичных признаков — например, частоты упоминаний определённых технических проблем.

В одном из проектов для компании из health-tech ИИ выявил, что рынок делится не на привычные сегменты («крупные клиники — малые клиники»), а по модели «технологические лидеры», «центры с ограниченным бюджетом» и «учреждения с двойным циклом закупок». Эта система сегментации оказалась более точной и привела к корректировке маркетинговой стратегии клиента: изменили ценовые предложения, упаковку услуги, структуру продаж.

Результаты внедрения:

• Ускорение проведения исследований в 2–3 раза.
• Повышение точности сегментаций за счёт лучшего отражения реальных потребностей аудитории.
• Рост конверсии в продажи благодаря внедрению полученных рекомендаций.

02/03

Что за компания:
JB Impact — B2B-компания, работающая в сфере цифровых сервисов и программных решений.

Что было сделано:
JB Impact внедрила ИИ-модель сегментации, которая анализировала десятки тысяч цифровых сигналов: демографию бизнеса, динамику роста компаний, активность в соцсетях, характер закупок, взаимодействия с контентом и конкурирующие продукты. Система автоматически определяла сегменты с наибольшим потенциалом и выделяла признаки «клиентов высокой готовности».

Маркетинговая команда полностью перестроила go-to-market-стратегию: изменила приоритеты регионов, адаптировала позиционирование под разные кластеры клиентов, перераспределила бюджет между каналами продвижения. ИИ-модель также ежедневно обновляла данные, позволяя компании почти в реальном времени видеть изменения в рыночной конъюнктуре, появление новых активных сегментов и «пропадающих» групп.

Результаты внедрения:

• Рост конверсии в продажи в целевых сегментах на 15–18% за первые три месяца.
• Увеличение объёма квалифицированных лидов почти на треть.
• Переход к динамическому управлению стратегией.

03/03

А давайте мы расскажем вам за пару минут как Команда поможет вам заработать больше? С текущими сотрудниками?

Оставьте нам ваши контактные данные, пожалуйста.