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