Как компании используют искусственный интеллект и нейросети в маркетинге: реклама, персонализация предложений и работа с контентом. Реальные кейсы внедрения с задачами команд, результатами и источниками.
Кейсов внедрения: 164.
Рекомендательная система анализирует интересы пользователей и большие данные, формирует персонализированную ленту мероприятий и еженедельно предлагает её в чат-боте.
Источник заявляет положительное влияние на конверсию, прибыль и другие метрики без численных значений.
В компании запустили отдельного AI-ассистента для отдела продаж, обученного на базе знаний компании и учитывающего клиентский сервис; ассистент дает советы команде маркетинга и продаж.
Количественный эффект не раскрыт.
Специализированный бот использует данные каталога для создания постов, ответов на частые вопросы и описаний продуктов.
Ботом пользуются более 13 тысяч консультантов в день; создаётся более 500 текстов и 100 изображений в день.
Тексты загружаются в CAT-систему, ИИ выполняет первичный перевод на английский и арабский, а переводчик делает финальную вычитку и корректировку.
Перевод ускоряет вывод товаров на витрину; первичный перевод занимает несколько секунд.
Создан собственный сервис пакетной обработки фотографий: контент-менеджер загружает пул фото, после чего ИИ применяет заданные настройки к серии изображений.
Среднее время обработки сократилось с 4 дней до 1,5–2 часов; стоимость обработки одного фото снизилась в среднем на 85%.
Самообучающаяся система помогает контролировать маркетинг и продажи, реагировать на изменения рынка и управлять доходами.
Система внедрена в шести отелях Ленинградской области и Карелии.
Системы на основе ИИ анализируют поведение потребителей на автозаправках и формируют персональные предложения.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания внедрила CVM-платформу для централизованного управления омниканальными маркетинговыми коммуникациями, персонализированными предложениями, товарными рекомендациями и скидками.
Платформа используется для массовых персонализированных кампаний по базе более 10 млн клиентов.
СИБУР запустил карьерного и научного консультанта на базе большой языковой модели, работающего на карьерном сайте, отдельном лендинге и во внутренних процессах адаптации.
Удовлетворённость адаптацией выросла с 87% до 93%; поток релевантных кандидатов увеличился на 25% за первые полтора месяца; знание бренда работодателя выросло на 4 п.п.; eNPS — с 24,5 до 37,2%; лендинг посетили более 224 000 человек за первые полтора месяца.
Специализированные ИИ-агенты корпоративного портала применяются для анализа медиаландшафта.
Эффект не раскрыт.
В рекламной системе обновлена модель прогнозирования конверсий и управления ставками рекламодателей; внутри модели работают несколько нейросетей для разных типов прогнозов.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания внедряет решение, которое формирует персонализированные предложения по обезличенным цифровым профилям покупателей.
Количественный эффект не раскрыт.
Производитель и продавец мебели запустил автоматический конвейер контента. Система анализирует поисковые запросы, использует загруженные отраслевые материалы, создаёт статьи и автоматически проверяет язык и употребление ключевых слов.
По данным участника проекта, выпущено и проиндексировано 220 материалов, 146 из них вошли в первую десятку поисковой выдачи. Команда экономит более 60 часов в месяц на проверках и правках.
Ozon перешёл от ранжирования готовых вариантов градиентным бустингом к генерации поисковых подсказок.
Система формирует подсказки в продуктовом поиске при ограничении отклика 300 мс; количественный эффект перехода не раскрыт.
Для продвижения тарифа МТС создан Telegram-бот с нейросетью, генерирующей рекламные образы с амбассадором.
Глубина погружения в боте достигла 44 минут.
Для российской сети кофеен реализована система прогнозирования оттока и удержания клиентов.
Эффект не раскрыт.
Для hh.ru создан сервис ИИ-генерации брендированных фигурок.
Получено 60 000 генераций и 40 000 новых подписчиков в Telegram.
Kandinsky интегрирован в Platform V Product 360 для создания изображений товаров.
ИИ используется для подготовки изображений товарных каталогов.
ИИ внедрён на этапах создания эскизов, подготовки фотографий товаров и загрузки контента на сайт.
Фон на фотографиях удаляется в 547 раз быстрее человека, описания создаются в 320 раз быстрее, затраты снижены почти в 20 раз.
ИИ применяется для управления цифровыми сервисами и медиаконтентом, включая формирование индивидуальных новостных лент и медиарекомендаций.
Количественный эффект не раскрыт.
Под материалами размещаются персонализированные рекомендательные блоки.
Заявлено увеличение глубины просмотра и удержания читателей без численных показателей.
ML-модель GIVR прогнозирует отток доноров, переход к регулярным пожертвованиям и рекомендуемые суммы.
Фандрайзеры перешли к автоматизированной сегментной коммуникации; сообщается об увеличении общей суммы пожертвований.
«Билайн» и RORE Group создали трёхступенчатую автоматизированную систему: «Телеграмкин» собирает публикации, кастомный бот отбирает около 400 постов в день по ключевым словам, а ML-алгоритм отсеивает текстовые и смысловые дубли.
Заявлена экономия 624 рабочих часов команды в год.
«Лента» и GlowByte внедрили оптимизатор CM Ocean Optimum в контур персонализации маркетинговых кампаний на основе машинного обучения.
Количественный эффект не раскрыт.
В мобильное приложение банка внедрена модель обучения с подкреплением для персонализации клиентских предложений.
Эффект не раскрыт.
Для Kaspersky Symphony запущены AI-герои и Telegram-бот в рамках рекламного спецпроекта.
Проект принёс 3,2 млн охвата и 650+ лидов.
ИИ распознаёт фотографии, автоматически заполняет характеристики объявления, рекомендует стоимость и прогнозирует время продажи.
не раскрыто
Маркетинговая команда Agent Platform построила мультиагентную систему для поиска упоминаний продукта в разных источниках и выявления негативных сообщений.
Мониторинг упоминаний продукта переведён в агентный рабочий процесс.
Маркетинговый отдел выстроил внутреннюю систему из более 70 ИИ-помощников на основе GPT.
Система обеспечивает полный цикл маркетинга для шести всероссийских экологических проектов без расширения штата.
В приложение встроен рекомендательный виджет FRATA, который с помощью ИИ распознаёт типы и основные проблемы кожи пользователей.
Пользователям предоставляются персонализированные рекомендации по уходу; команда также анализирует бьюти-привычки пользователей и формирует персонализированный контент.