Логотип

89% маркетологов используют ИИ, но компании тормозят: что происходит?

Дата публикации

Маркетологи верят в ИИ, но компании боятся перемен

Недавнее исследование будущего маркетинга выявило любопытный феномен. С одной стороны, 89% специалистов регулярно применяют инструменты искусственного интеллекта в работе. С другой - их организации никак не могут перейти от экспериментов к реальному внедрению. Эта странная ситуация создает напряжение, которое может серьезно повлиять на конкурентоспособность бизнеса.

Цифры впечатляют: 62% маркетологов говорят, что ИИ сделал их работу намного эффективнее. 80% используют ChatGPT как основной инструмент. Задачи, требовавшие раньше целой команды аналитиков, теперь решаются мгновенно. Но организационная реальность выглядит совсем иначе.

Рынок труда на распутье

Когда речь заходит о влиянии ИИ на занятость в ближайшие пять лет, мнения маркетологов раскалываются почти поровну. 46% уверены, что технология создаст новые рабочие места, а 44% предсказывают сокращения. Такой раскол неудивителен - слишком много неизвестных.

Реальность, скорее всего, окажется сложнее простого выбора между ростом и падением занятости. ИИ не просто уничтожит одни профессии и породит другие. Он полностью изменит то, чем занимаются маркетологи, как строятся команды и какие навыки становятся ценными. Выиграют те, кто поймет этот сдвиг и вовремя адаптируется.

Почему организации застряли в пилотах

Прошло три года с момента взрывного роста генеративного ИИ, но 52% компаний все еще находятся на стадии тестирования и пилотных программ. Еще 26% только начинают изучать возможности. Получается, что три четверти маркетинговых организаций продолжают экспериментировать вместо того, чтобы встроить ИИ в рабочие процессы.

Полную интеграцию достигли лишь 18% компаний. Это поразительно, учитывая, что 9 из 10 маркетологов уже активно пользуются ИИ-инструментами и отмечают значительный рост продуктивности. Очевидно, существует огромный разрыв между индивидуальным освоением технологии и организационной трансформацией.

Барьеры вполне реальны. 41% маркетологов называют интеграцию с существующими системами главным препятствием при внедрении новых технологий. Многие команды работают с устаревшими платформами, разрозненными источниками данных и фрагментированными технологическими стеками. Добавить ИИ без нарушения привычных процессов или дублирования усилий действительно сложно, особенно в крупных или зрелых организациях.

Но есть более глубокая проблема, которая раскрывает стратегическое несоответствие, способное дорого обойтись компаниям. Узнайте больше о практических решениях для бизнеса на AI Projects.

Стратегическая слепота: проблема завтрашних приоритетов

Вот где начинается самое интересное и, честно говоря, тревожное.

Когда маркетологов спросили, какой тренд окажет наибольшее влияние на будущее индустрии, ИИ и машинное обучение доминировали с 51% ответов. Разрыв был колоссальным: персонализация в масштабе заняла далекое второе место с 21%.

Но когда речь зашла о приоритетах на ближайший год, интеграция новых технологий вроде ИИ и автоматизации оказалась в самом конце списка с жалкими 6%. Повышение квалификации для адаптации к новым технологиям набрало чуть больше - 7%.

Повсеместно царит уклон в сторону "обычного ведения дел". Маркетологи массово верят, что ИИ изменит их индустрию, но очень немногие делают подготовку к этому приоритетом.

Что же вытесняет инвестиции в ИИ? Обычные подозреваемые: генерация лидов (32%) и повышение узнаваемости бренда (24%) возглавляют список приоритетов. Это важные цели, связанные с доходом, которые находятся под постоянным давлением и контролем. Но они отражают краткосрочное мышление в ущерб долгосрочному позиционированию.

Как отмечает Петр Глоушек, директор по маркетингу ALVAO:

"Многие компании, не только маркетинговые команды, все еще удивительно нерешительны. Они говорят о конфиденциальности данных, юридических рисках или соответствии нормам, но часто это просто страх, нехватка времени или недооценка потенциала. ИИ никуда не денется. Настоящий риск - не утечка данных, а утечка релевантности. Компании, которые научатся использовать его рано (и мудро), победят".

Эта модель - признание важности ИИ при одновременном отказе расставлять приоритеты для его интеграции - создает уязвимость. Организации фактически идут во сне в будущее, управляемое ИИ, к которому они не подготовились. И пока они сосредоточены на цифрах генерации лидов этого квартала, их более дальновидные конкуренты строят инфраструктуру и возможности, которые определят следующую эру маркетинга.

Сложность данных тормозит внедрение ИИ

Когда маркетологов спросили о главных препятствиях для освоения новых технологий, интеграция с существующими системами возглавила список с 41%, значительно опережая стоимость (17%), отсутствие обучения (19%) или неопределенность относительно окупаемости (19%).

Это не просто подключение нового инструмента. ИИ требует чего-то принципиально отличного от предыдущих маркетинговых технологий: единых, чистых, доступных данных, циркулирующих между платформами. У многих организаций этого нет.

Вместо этого у них то, что часто называют "хаосом данных": информация о клиентах разбросана по CRM-системам, платформам маркетинговой автоматизации, аналитическим инструментам и электронным таблицам. История покупок живет в одной системе, поведение на сайте - в другой, вовлеченность в email - в третьей. Эти системы редко эффективно взаимодействуют друг с другом, а когда взаимодействуют, данные часто несогласованны, неполны или устарели.

Чтобы ИИ выполнил свое обещание - будь то персонализация, прогнозная аналитика или интеллектуальная оптимизация кампаний - ему нужно видеть полную картину. Кормите его фрагментированными данными, и получите фрагментированные результаты. Старая технологическая поговорка остается верной: мусор на входе - мусор на выходе.

Парадокс персонализации

Ирония особенно остра, когда речь идет о персонализации - одном из самых убедительных сценариев использования ИИ. Исследование показывает, что 68% маркетологов верят, что гиперперсонализация станет нормой в ближайшем будущем, и 66% уже используют данные первой стороны для ее реализации.

Но копните глубже, и появятся проблемы. Когда спросили о главных препятствиях для внедрения персонализации, 72% указали на качество и интеграцию данных - безусловно, самый распространенный ответ. Конфиденциальность и соответствие нормам заняли второе место с 49%, за ними следует измерение окупаемости с 43%.

Другими словами, именно то, что нужно ИИ для превосходной персонализации - всеобъемлющие, единые данные о клиентах - это именно то, с чем организации испытывают трудности.

Это усугубляется регулятивной средой. Поразительные 73% маркетологов говорят, что правила конфиденциальности данных вроде GDPR и отказ от cookies оказали значительное или очень значительное влияние на их маркетинговую стратегию. Сторонние cookies, которые годами обеспечивали быстрый путь к пониманию поведения клиентов в сети, исчезают. Ограничения на отслеживание ужесточаются. Атрибуция становится сложнее, а не проще.

От организаций требуют делать больше с ИИ, используя меньше данных, или, по крайней мере, менее легкодоступных данных. Неудивительно, что 55% прогнозируют "захват" нулевых и первичных данных в будущих стратегиях персонализации. Но построение надежных систем сбора и объединения данных первой стороны - это именно тот вид сложной, неприглядной инфраструктурной работы, которую организации с трудом расставляют по приоритетам и финансируют.

Откройте для себя эффективные стратегии управления данными на AI Projects.

Что это значит для внедрения ИИ в маркетинге

Проблемы с данными находятся в центре освоения ИИ. Хотя отдельные маркетологи могут извлекать пользу из ИИ-инструментов, работая с любыми доступными данными, организации, пытающиеся развернуть ИИ в масштабе, немедленно сталкиваются с этими проблемами:

  • Движки персонализации не могут предоставлять индивидуализированный опыт, когда данные клиентов фрагментированы по системам
  • Прогнозная аналитика дает ненадежные прогнозы при обучении на неполных или несогласованных данных
  • Модели атрибуции не могут точно измерить эффективность кампании, когда точки касания не связаны
  • Автоматизированная оптимизация принимает неоптимальные решения, когда не видит полный путь клиента
  • Инсайты, генерируемые ИИ, упускают критические паттерны, когда изолированность данных препятствует всестороннему анализу

Вот почему 52% организаций остаются в пилотном режиме. Пилоты могут обойти ограничения данных. Они работают в контролируемых средах с тщательно отобранными наборами данных. Но когда вы пытаетесь масштабировать ИИ на всю маркетинговую операцию, вы напрямую врезаетесь в эти фундаментальные проблемы с данными.

Организации, застрявшие сейчас, не обязательно менее амбициозны или менее способны, чем 18%, достигшие полной интеграции ИИ. У них может быть просто больше технического долга, более сложные устаревшие системы или больше регулятивных ограничений для навигации.

Но часы тикают. Каждый квартал, проведенный в пилотном режиме, - это квартал, когда более проворные конкуренты строят инфраструктуру данных и возможности ИИ, которые определят следующую эру маркетинга. 40%, борющиеся с проблемами интеграции, не могут позволить себе рассматривать инфраструктуру данных как то, что нужно исправить "когда-нибудь".

Выводы: время действовать

Разрыв между индивидуальным энтузиазмом маркетологов и корпоративной инертностью в вопросе ИИ создает критическую уязвимость для бизнеса. Пока 89% специалистов активно используют искусственный интеллект и видят реальные результаты, их организации застряли в бесконечных пилотах и тестах.

Главная проблема - не отсутствие понимания важности технологии. Маркетологи прекрасно осознают, что ИИ изменит индустрию. Проблема в приоритетах и инфраструктуре. Компании фокусируются на краткосрочных целях, игнорируя стратегическую подготовку к будущему. Разрозненные данные, устаревшие системы и страх перемен создают барьеры, которые невозможно преодолеть без серьезных инвестиций.

Это не просто техническая сантехника. Это фундамент, на котором строится все остальное. Без него внедрение ИИ на организационном уровне навсегда останется мечтой, а не реальностью. Вопрос не в том, стоит ли делать интеграцию ИИ приоритетом. Вопрос в том, можете ли вы позволить себе этого не делать.