15 мая прошла встреча ALTA Guest – про маркетинг в эпоху AI. Наш резидент Роман Кумар Виас поделился кейсами из своей практики: как его команда перестроила процессы, сократила расходы и кратно улучшила результаты.
Выжимка из главного:
⏺ Три зоны оптимизации
Роман выделил три направления, где AI даёт реальный эффект: процессы с высокой долей ошибок (перформанс-маркетинг, аналитика), человекоёмкие процессы, которые не масштабируются без найма (дизайн, копирайт, QA), и замена дорогих B2B-сервисов внутренними решениями через вайбкодинг. Один человек с зарплатой $2500 сейчас поддерживает 10 платформ — вместо десятков тысяч евро на подписки.
⏺ Маркетинг — один человек вместо команды из 10
Раньше маркетинг обслуживали 8–10 человек: дизайнеры, копирайтеры, аналитики, таргетологи. Сейчас — один, обложенный AI-скиллами. Лендинг создаётся за 10 минут и стоит меньше $20. Пак баннеров — за 10 минут, около 10 центов за штуку.
⏺ Анализ креативов — от субъективного к системному
Главная проблема в performance-маркетинге — поверхностный анализ: «давай больше красного», «добавь девушек». Роман с командой выстроил двухуровневую систему: регрессионный анализ отдельных элементов + генеалогический анализ семейств креативов. Результат — с 10–12 winning creatives из 100 до 40–60. Стоимость привлечения упала почти вдвое с начала года.
⏺ Конкуренты — супер источник данных
Через Meta Ad Library + агент на Google Gemini команда автоматически собирает и разбирает рекламу конкурентов: hook, оффер, CTA, эмоция, формат. Фильтр — total reach + duration. Всё это идёт в общую систему анализа и влияет на рецепт следующего креатива.
⏺ Second Brain для компании
Самая масштабная идея встречи — единая векторная база знаний, в которую стекается весь контекст бизнеса: финансы, CRM, рекламные кабинеты, звонки, таск-трекеры, созвоны. Поверх — система алертов, которая несколько раз в день сигнализирует: где растёт стоимость лида, где проседает конверсия, где команда занята не тем. Например, так ребята обнаружили, что их таргетолог случайно поднял бюджет на 4 минуты — кабинет ушёл в переобучение, стоимость лида выросла в 7 раз на два дня. Система это увидела. Человек — нет.💡
Выжимка из главного:
⏺ Три зоны оптимизации
Роман выделил три направления, где AI даёт реальный эффект: процессы с высокой долей ошибок (перформанс-маркетинг, аналитика), человекоёмкие процессы, которые не масштабируются без найма (дизайн, копирайт, QA), и замена дорогих B2B-сервисов внутренними решениями через вайбкодинг. Один человек с зарплатой $2500 сейчас поддерживает 10 платформ — вместо десятков тысяч евро на подписки.
⏺ Маркетинг — один человек вместо команды из 10
Раньше маркетинг обслуживали 8–10 человек: дизайнеры, копирайтеры, аналитики, таргетологи. Сейчас — один, обложенный AI-скиллами. Лендинг создаётся за 10 минут и стоит меньше $20. Пак баннеров — за 10 минут, около 10 центов за штуку.
⏺ Анализ креативов — от субъективного к системному
Главная проблема в performance-маркетинге — поверхностный анализ: «давай больше красного», «добавь девушек». Роман с командой выстроил двухуровневую систему: регрессионный анализ отдельных элементов + генеалогический анализ семейств креативов. Результат — с 10–12 winning creatives из 100 до 40–60. Стоимость привлечения упала почти вдвое с начала года.
⏺ Конкуренты — супер источник данных
Через Meta Ad Library + агент на Google Gemini команда автоматически собирает и разбирает рекламу конкурентов: hook, оффер, CTA, эмоция, формат. Фильтр — total reach + duration. Всё это идёт в общую систему анализа и влияет на рецепт следующего креатива.
⏺ Second Brain для компании
Самая масштабная идея встречи — единая векторная база знаний, в которую стекается весь контекст бизнеса: финансы, CRM, рекламные кабинеты, звонки, таск-трекеры, созвоны. Поверх — система алертов, которая несколько раз в день сигнализирует: где растёт стоимость лида, где проседает конверсия, где команда занята не тем. Например, так ребята обнаружили, что их таргетолог случайно поднял бюджет на 4 минуты — кабинет ушёл в переобучение, стоимость лида выросла в 7 раз на два дня. Система это увидела. Человек — нет.💡