Россия, Омск, ул. Фрунзе 1, корпус 3

+7 (495) 105-96-04

Много интересного и полезного в нашем Telegram - канале. Подпишись!  telegram Все программы ИНТехнО
ИНТехнО • Профессиональная переподготовка

Маркетинг с применением искусственного интеллекта (AI Marketing)

От «ручного SMM» к системе данных, автоматизации и предсказуемых продаж. ИИ — не магия, а дисциплина.

📘 520 часов ⏱️ 3 месяца 🎓 Диплом о профпереподготовке 🗂️ Внесение сведений в ФИС ФРДО 💻 100% электронная форма (ЭО и ДОТ)
19 600 ₽9 800 ₽
Рассрочка платежа — 0%
Подать заявку

Мотивация дня: «AI-маркетинг экономит бюджет и ускоряет рост. Ваша очередь — включить его правильно»

Кратко о программе

  • Итог: междисциплинарный экзамен (тест) по материалам всей программы (часы аттестации не входят в 520 ч).
  • Документ: диплом о профессиональной переподготовке установленного образца; сведения вносятся в ФИС ФРДО.
  • Практика: кейсы внедрения AI, шаблоны автоворонок, прототипы AI‑ассистентов, чек‑листы правовых рисков, контрольные вопросы для самопроверки.

Актуальность программы

AI меняет маркетинг с шоу-кейсов на управляемую экономику: персонализация в один клик, прогноз оттока, умные бюджеты и автоворонки без «ручной магии».

Цели программы

  • Подготовить специалиста, который использует ИИ для роста выручки и удержания клиентов.
  • Научить строить систему данных, персонализации и автоматизации.
  • Сформировать управленческие навыки внедрения AI‑подходов и измерения эффекта.

Задачи программы

  • Разработка стратегии AI Marketing под KPI бизнеса (CAC, LTV, ROMI).
  • Автоматизация сегментации, персонализации и сценариев коммуникации.
  • Правовые и этические рамки использования ИИ в рекламе и контенте.
  • Метрики эффективности и защита бюджетов на языке цифр.
  • Внедрение AI в CRM, продукт и продажи.

Целевая аудитория

Маркетологи, перформанс‑ и CRM‑специалисты, аналитики, продукт‑менеджеры, предприниматели. А также лица со СПО/ВО, планирующие работать в AI‑маркетинге.

Кто может поступить

Лица, имеющие или получающие среднее профессиональное или высшее образование (ст. 76 Федерального закона № 273‑ФЗ). Формат — 100% электронное обучение, очных занятий нет.

Нормативные документы

  • Федеральный закон № 273‑ФЗ «Об образовании в РФ», ст. 76.
  • Приказ Минобрнауки России № 266 от 24.03.2025: ≥250 часов, цели/результаты, обязательная аттестация, ФИС ФРДО.
  • Правоприменительная практика ДПО: диплом ПП подтверждает новую квалификацию и право на профдеятельность.

Квалификация (запись в дипломе)

Присвоена квалификация: «Специалист по AI‑маркетингу и автоматизации маркетинговых процессов». Слушатель освоил программу (520 ч) и имеет право осуществлять профессиональную деятельность в области data‑driven маркетинга и персонализированных коммуникаций.

Перспективы трудоустройства и карьеры

  • Должности: AI‑маркетолог, менеджер по автоматизации, CRM/Retention lead, Head of Growth.
  • Рост: переход из «ручного SMM» к управлению воронкой и выручкой.
  • Конкурентность: работодателям нужны люди, которые автоматизируют получение денег, а не только контент.

Документ об образовании

Диплом о профессиональной переподготовке, дающий право заниматься новым видом профессиональной деятельности. Сведения о выпускниках и выданных дипломах вносятся в ФИС ФРДО в установленные сроки.

Форма обучения и аттестация

  • 100% электронная форма обучения (ЭО и ДОТ). Аудиторные занятия не предусмотрены.
  • Итоговая аттестация: междисциплинарный экзамен (тест). Часы аттестации в 520 ч не включаются.

Стоимость обучения

19 600 ₽9 800 ₽
Рассрочка платежа — 0%

Оплата частями доступна. Партнёрам ИНТехнО — дополнительные условия.

Записаться на программу

Подать заявку

Содержание программы

  1. Роль ИИ в воронке и продажах
  2. Структура маркетинга: скорость, персонализация, масштаб
  3. Зоны максимальной отдачи: привлечение, удержание, апсейл
  4. Данные как условие успеха
  5. Маркетинг как система гипотез и тестов
  6. Единый контур маркетинга, продукта и продаж
  7. KPI AI‑маркетинга: CAC, LTV, ROMI, Churn
  8. Что автоматизировать уже сегодня
  9. Риски «галлюцинаций» и ложных выводов
  10. Как не допустить «игрушечного пилота»
  11. Продажа проекта руководству
  12. Пилоты в МСБ vs крупная компания
  13. AI и голос бренда
  14. ИИ как усилитель дисциплины
  15. Траектория входа в профессию
  1. Нужные данные для персонализации
  2. CRM и CDP: что и как хранить
  3. Микросегменты и профили
  4. Прогноз намерения и оттока
  5. Логика рекомендательных систем
  6. Оценка «горячести» лида
  7. Гигиена данных и приоритезация
  8. Интеграция офлайн‑данных
  9. Классификация контактов
  10. Безопасность и риски утечки
  11. Персональные данные: согласие и прозрачность
  12. Этические и юридические ограничения
  13. Анонимизация и псевдонимизация
  14. Опасность «серых баз»
  15. Подготовка дата‑фундамента
  1. Автовыделение сегментов
  2. Персональные офферы
  3. Динамический контент на сайте
  4. Сценарии «брошенная корзина» и др.
  5. Триггерные письма и сообщения
  6. AI‑логика маршрутизации сообщений
  7. Индивидуальные скидки и маржа
  8. Предиктивные рекомендации
  9. Персонализация без давления
  10. Анти‑спам и частота касаний
  11. Измерение эффекта персонализации
  12. Этика и анти‑дискриминация
  13. Контроль качества предложений
  14. Документирование логики
  15. Независимость от «единственного специалиста»
  1. AI‑копирайтинг для разных каналов
  2. Визуал и промо‑материалы
  3. Видео‑скрипты и короткие форматы
  4. Чек‑лист правок человеком
  5. Единый tone of voice бренда
  6. Юридические риски обещаний
  7. Этические ограничения контента
  8. Репутационная защита
  9. Масштабирование без потери смысла
  10. Гайды бренда и словарь
  11. Многоязычные материалы
  12. Канальные различия контента
  13. Адаптация под сегменты
  14. Качество vs «нагенерили»
  15. Роли людей после внедрения ИИ
  1. Логика автоворонки
  2. Чат‑боты на базе ИИ
  3. Nurturing‑сценарии без участия менеджера
  4. AI‑ассистенты отдела продаж
  5. Адаптивные скрипты
  6. Follow‑up без навязчивости
  7. Ретаргетинг и ремаркетинг
  8. Подсказки следующего шага
  9. «Умное окно предложения»
  10. Экономика удержания vs привлечения
  11. Оценка риска оттока
  12. Апсейл и кросс‑сейл
  13. Послепродажная коммуникация
  14. Анти‑спам гигиена
  15. Контроль клиентского опыта
  1. Оптимизация ставок и бюджетов
  2. Динамические объявления
  3. Оценка конверсии до показа
  4. Выбор площадок под цель
  5. A/B/n тестирование креативов
  6. Управление частотой показа
  7. Как AI спасает бюджеты
  8. Где алгоритмы ошибаются
  9. Ограничения платформ
  10. Право и этика рекламы
  11. Антифрод и аномальные клики
  12. Прогноз выручки по метрикам
  13. Реал‑тайм оптимизация
  14. Отчётность по эффективности
  15. AI как усилитель, а не «бог»
  1. Персональные сценарии удержания
  2. Упреждающие предложения
  3. Скидки vs маржа
  4. Анализ причин оттока
  5. Эмоциональные маркеры в жалобах
  6. Сервисные боты поддержки
  7. Обучение бота на диалогах
  8. «Человекообразный» тон
  9. Удовлетворённость через заботу
  10. Антикризис «до скандала»
  11. Сервисная модель «мы надолго»
  12. Связка CRM+AI с продажами
  13. Репутация и автоматизация
  14. Метрики удержания
  15. CLV как главный аргумент
  1. Можно ли доверить голос бренда машине
  2. Контроль соответствия тону
  3. Риски токсичности и дискриминации
  4. Юр. ответственность за AI‑сообщения
  5. Кто «сторож» этики
  6. Прозрачность: бот или человек
  7. AI vs доверие клиента
  8. Когда нужно вмешательство человека
  9. Границы автоответа в деликатных темах
  10. Риски «нечеловеческой холодности»
  11. Честность и анти‑манипуляция
  12. Ответственность топ‑менеджмента
  13. Внутренние регламенты общения
  14. Архивация и хранение коммуникаций
  15. Этический чек‑лист перед запуском
  1. Что реально работает: доказательная аналитика
  2. Предиктивный спрос
  3. Прогноз оттока
  4. Модели цены и скидок
  5. Атрибуция каналов
  6. Неочевидные связи поведения
  7. Раннее падение конверсии
  8. Узкие места воронки
  9. Автодашборды для руководства
  10. KPI для маркетинга
  11. KPI удержания
  12. Пояснимость моделей
  13. Риски переобучения
  14. Пилот vs масштабирование
  15. Защита бюджетов цифрами
  1. Единый контур данных
  2. Совместное владение воронкой
  3. От «привели лид» к «довели до денег»
  4. Подсказки во время переговоров
  5. Скрипты по сегментам
  6. Персонализированные КП
  7. Согласование с отделом продаж
  8. Тональность продажника vs авто‑касания
  9. High‑touch vs low‑touch
  10. Контроль внедрения обещаний
  11. Не «перегреть» клиента
  12. Подготовка к апсейлу/кросс‑сейлу
  13. Фидбек продаж в модель
  14. Риск потери клиента на внедрении
  15. Общий язык: деньги и метрики
  1. Роли и ответственность
  2. Как получить ресурсы
  3. Пилот против «сразу на весь рынок»
  4. Документация процессов
  5. Настройка KPI и ожиданий
  6. Типовые барьеры внедрения
  7. Обучение и снятие страхов команды
  8. Риски соответствия и репутации
  9. Доступ и защита данных
  10. Масштабирование удачных кейсов
  11. Отчётность для руководства
  12. Устойчивость решения
  13. Сценарий «стоп‑кран»
  14. Контроль качества AI‑ответов
  15. Этический регламент использования ИИ
  1. Единая карта AI‑маркетинга компании
  2. Чек‑лист готовности к масштабу
  3. Пакет документов и гайдов
  4. Встраивание в стратегию 3–6–12 мес
  5. Презентация эффекта в цифрах
  6. Роль выпускника: управляю системой дохода
  7. Типовые вопросы итогового теста
  8. Правовые ограничения применения ИИ
  9. Риски репутации: повтор ключевого
  10. Метрики эффективности: повтор ключевого
  11. Самооценка компетенций
  12. Индивидуальная карта развития
  13. Портфолио кейсов автоматизации
  14. Самопрезентация работодателю
  15. Готовность взять ответственность за AI‑маркетинг