Когда ИИ перестал быть трендом: мой взгляд на искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом

Я год назад запустил обновлённую версию нашего SaaS-продукта. Всё было красиво: новые экраны, улучшенный onboarding, рассылки с тёплыми поздравлениями. Но через два месяца понял: никто не остаётся. Активность падала к 14-му дню. Я запускал опросы, анализировал метрики, собирал интервью — но паттернов не было. Все говорили: «Всё круто, но не пользуюсь». Тогда я задумался: может, я слишком полагаюсь на интуицию? Может, пора перестать «гадать», а начать понимать? Именно так я оказался на программе искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом — не ради модного диплома, а ради одного вопроса: можно ли научить систему видеть то, что я упускаю?

Первое, что я перестал делать — принимать решения «по ощущению»

Раньше я думал: «Если нравится команде — значит, хорошо». Теперь я спрашиваю: «А что говорит поведение?» Программа учит не просто использовать ИИ как инструмент, а строить вокруг него культуру принятия решений. Мы разбирали, как модели прогнозируют отток, как кластеризация помогает выявлять скрытые сегменты, как A/B-тесты можно масштабировать с помощью алгоритмов. Например, курс по продуктовой аналитике научил меня видеть, что за каждым выходом из приложения стоит не просто «не понравилось», а конкретный триггер: слишком длинная форма, отсутствие контекста, непонятный next step.

Особенно ценно, что мы работали с реальными датасетами, а не абстракциями. Уже на втором модуле я загрузил анонимизированные данные из своего продукта и запустил анализ на отток. Результат: выявил группу пользователей, которые проходили onboarding, но не совершали первое целевое действие. Они были «внутри», но не «вовлечены». Это был сигнал — не для рассылки, а для изменения продукта.

Как я внедрил ИИ — не как технологию, а как диалог

Я не стал внедрять нейросети везде. Вместо этого начал с малого: построил простую модель, которая предсказывает, кто из новых пользователей с высокой вероятностью уйдёт. На основе этого — запустил таргетированную цепочку: не общие советы, а персональные подсказки, основанные на их поведении. Результат — удержание в сегменте выросло на 22%.

Но главное — изменился язык команды. Мы перестали спорить «как лучше» и начали спрашивать: «Что показывают данные?» ИИ не принимал решения, но помогал формулировать гипотезы. Он стал не «волшебной палочкой», а частью процесса — как аналитика, как дизайн-тестирование, как пользовательские интервью.

ИИ — это не про «умные машины», а про осознанность

Самое ценное, что я получил — не навык писать промпты, а способность критически оценивать, где ИИ помогает, а где мешает. Программа уделяет внимание не только алгоритмам, но и этике, качеству данных, интерпретируемости моделей. Мы разбирали кейсы, где персонализация превращалась в манипуляцию, а автоматизация — в потерю доверия.

Теперь я не спрашиваю: «Можем ли мы это автоматизировать?» Я спрашиваю: «Должны ли мы это делать?» И это, пожалуй, самое важное изменение.

Стоит ли изучать искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом?

Если вы чувствуете, что застряли в цикле «запустил — посмотрел — угадал», если хотите не просто реагировать, а предвидеть — тогда да. Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом — это не про «ещё один инструмент». Это про то, как строить продукт, который учится вместе с пользователем.

Главное — не гнаться за технологиями. Начните с вопроса. А ИИ — просто хороший собеседник, который умеет слушать миллионы действий одновременно.