Как Amazon, AWS, Cast AI и ModMed используют AI в B2B-маркетинге
В новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders эксперты из международных компаний рассказали о том, как их команды используют AI для B2B-маркетинга.
Выписала кейсы, которыми поделились спикеры.
✅ Опыт Amazon и AWS
Кейс 1. Массовое производство контента через корпоративного AI-агента
Задача: нужно быстро подготовить 30+ единиц контента под разные платформы: LinkedIn (статьи и посты), YouTube, Twitter, Instagram.
Что сделали: маркетолог загрузил во внутренний AI чек-листы по SEO, требования алгоритмов площадок, ключевые сообщения по продукту. AI генерировал черновики, маркетолог дорабатывал их.
Результат: ускорение работы примерно в 10 раз
✅ Похожим кейсом поделился спикер из компании ModMed: для масштабирования копирайтинга они использовать инструмент Jasper
Какие ограничения я вижу: для качественных результатов AI должен быть интегрирован в корпоративную инфраструктуру. Если же компания использует сторонний AI, то для корректной работы компании нужно загрузить материалы, чтобы AI их обработал и обучился.
Кейс 2. Конкурентный анализ и ресерч через внутренний AI
Задача: для запуска новой кампании нужно сделать конкурентный анализ.
Что сделали: вместо ручного анализа десятков источников задали вопрос корпоративному AI-агенту, который подтянул данные из разных внутренних систем.
Результат: AI-агент подготовил анализ за 30–40 минут вместо нескольких часов ручной работы.
Ограничения здесь такие же, как в предыдущем кейсе.
Кейс 3. Расчет KPI перед запуском кампании
Задача: перед запуском новой кампании маркетологу нужно понять, на какие бенчмарки ориентироваться при оценке эффективности кампании.
Что сделали: AI рассчитал ориентиры на основе исторических данных компании, а не средних данных по рынку.
Результат: получены более реалистичные KPI, основанные на имеющихся данных компании.
Какие ограничения я вижу: если воронка искажена, то AI лишь масштабирует ошибку.
Кейс 4. Перевод скриптов на 5–7 языков за минуты
Задача: нужно подготовить материалы для глобальной коммуникации в десятках стран.
Что сделали: партнерское агентство Amazon использует AI-переводчик для быстрого создания мультиязычных версий скриптов.
Результат: черновики на нескольких языках за 5–10 минут.
Какие ограничения я вижу: необходима финальная проверка нейтивами.
В чувствительных темах (финансы, медицина, юриспруденция) автоматический перевод может создать риски.
✅ Cast AI
Кейс 1. AI на сайте как персональный консультант
Задача: пользователь хочет понять, подходит ли продукт для его кейса.
Что сделали: AI загрузили все необходимые материалы о продуктах компании. Пользователь задает вопрос и получает персонализированный ответ + CTA.
Результат: у клиента есть ощущение глубокой персонализации, можно просто и быстро понять, подходит ли тебе данный продукт
✅ Спикер из ModMed поделился похожим кейсом: они на сайт компании добавили AI-чат-бота Drift AI, который квалифицирует посетителей и предлагает забронировать демо.
Какие ограничения я вижу: это работает в B2B с техническим продуктом и большой базой документации. Если продукт сложный и требует кастомных решений, чат-бот не заменит пресейл.
Кейс 2. AI для видеопродакшена
Задача: оптимизировать и ускорить монтаж подкастов и вебинаров.
Что сделали: используют AI-инструмент Descript, который убирает слова-паразиты, делает транскрипт, предоставляет различные опции для монтажа выпуска.
Результат: экономия времени при подготовке подкастов и вебинаров.
Какие общие выводы можно сделать из того, что сказали спикеры:
AI сегодня усиливает маркетинговые команды и ускоряет продакшн, аналитику и персонализацию.
Но пока что AI нельзя использовать без качественных входных данных, без финальной оценки экспертом компании, и для принятия стратегических решений.
В выпуске есть еще много чего полезного, поэтому если интересно, то посмотреть эпизод можно на YouTube, а послушать на Mave, Spotify и Apple Podcasts.
В новом выпуске нашего подкаста B2B Marketing Leaders эксперты из международных компаний рассказали о том, как их команды используют AI для B2B-маркетинга.
Выписала кейсы, которыми поделились спикеры.
✅ Опыт Amazon и AWS
Кейс 1. Массовое производство контента через корпоративного AI-агента
Задача: нужно быстро подготовить 30+ единиц контента под разные платформы: LinkedIn (статьи и посты), YouTube, Twitter, Instagram.
Что сделали: маркетолог загрузил во внутренний AI чек-листы по SEO, требования алгоритмов площадок, ключевые сообщения по продукту. AI генерировал черновики, маркетолог дорабатывал их.
Результат: ускорение работы примерно в 10 раз
✅ Похожим кейсом поделился спикер из компании ModMed: для масштабирования копирайтинга они использовать инструмент Jasper
Какие ограничения я вижу: для качественных результатов AI должен быть интегрирован в корпоративную инфраструктуру. Если же компания использует сторонний AI, то для корректной работы компании нужно загрузить материалы, чтобы AI их обработал и обучился.
Кейс 2. Конкурентный анализ и ресерч через внутренний AI
Задача: для запуска новой кампании нужно сделать конкурентный анализ.
Что сделали: вместо ручного анализа десятков источников задали вопрос корпоративному AI-агенту, который подтянул данные из разных внутренних систем.
Результат: AI-агент подготовил анализ за 30–40 минут вместо нескольких часов ручной работы.
Ограничения здесь такие же, как в предыдущем кейсе.
Кейс 3. Расчет KPI перед запуском кампании
Задача: перед запуском новой кампании маркетологу нужно понять, на какие бенчмарки ориентироваться при оценке эффективности кампании.
Что сделали: AI рассчитал ориентиры на основе исторических данных компании, а не средних данных по рынку.
Результат: получены более реалистичные KPI, основанные на имеющихся данных компании.
Какие ограничения я вижу: если воронка искажена, то AI лишь масштабирует ошибку.
Кейс 4. Перевод скриптов на 5–7 языков за минуты
Задача: нужно подготовить материалы для глобальной коммуникации в десятках стран.
Что сделали: партнерское агентство Amazon использует AI-переводчик для быстрого создания мультиязычных версий скриптов.
Результат: черновики на нескольких языках за 5–10 минут.
Какие ограничения я вижу: необходима финальная проверка нейтивами.
В чувствительных темах (финансы, медицина, юриспруденция) автоматический перевод может создать риски.
✅ Cast AI
Кейс 1. AI на сайте как персональный консультант
Задача: пользователь хочет понять, подходит ли продукт для его кейса.
Что сделали: AI загрузили все необходимые материалы о продуктах компании. Пользователь задает вопрос и получает персонализированный ответ + CTA.
Результат: у клиента есть ощущение глубокой персонализации, можно просто и быстро понять, подходит ли тебе данный продукт
✅ Спикер из ModMed поделился похожим кейсом: они на сайт компании добавили AI-чат-бота Drift AI, который квалифицирует посетителей и предлагает забронировать демо.
Какие ограничения я вижу: это работает в B2B с техническим продуктом и большой базой документации. Если продукт сложный и требует кастомных решений, чат-бот не заменит пресейл.
Кейс 2. AI для видеопродакшена
Задача: оптимизировать и ускорить монтаж подкастов и вебинаров.
Что сделали: используют AI-инструмент Descript, который убирает слова-паразиты, делает транскрипт, предоставляет различные опции для монтажа выпуска.
Результат: экономия времени при подготовке подкастов и вебинаров.
Какие общие выводы можно сделать из того, что сказали спикеры:
AI сегодня усиливает маркетинговые команды и ускоряет продакшн, аналитику и персонализацию.
Но пока что AI нельзя использовать без качественных входных данных, без финальной оценки экспертом компании, и для принятия стратегических решений.
В выпуске есть еще много чего полезного, поэтому если интересно, то посмотреть эпизод можно на YouTube, а послушать на Mave, Spotify и Apple Podcasts.