У корпоративных маркетинговых команд есть доступ к мощному ИИ. Самая сложная задача заключается в том, чтобы связать его с продуктовыми знаниями, стандартами бренда, системами и принимаемыми решениями, которые определяют то, как маркетинг работает внутри организации.
В Jasper мы верим, что наибольшую пользу маркетинговым организациям принесет перестройка этой работы вокруг того, на что ИИ способен сегодня, а не просто его добавление к существующим системам. Для этого требуются инженерная экспертиза, маркетинговое чутье и технологии, которые заставляют корпоративные знания работать.
Именно поэтому мы расширяем модель внедрения Jasper и увеличиваем число инженеров и экспертов по маркетингу, которые работают бок о бок с нашими клиентскими командами. Вместе они определяют, где ИИ может выполнять наиболее ценную работу, согласованную с их маркетинговыми целями. Используя Jasper, они создают и интегрируют рабочие процессы, объединяющие знания компании, специализированные агенты и контроль со стороны человека.
Почему именно модель внедрения?
К настоящему моменту корпоративным маркетинговым командам не занимает ИИ-инструментов или токенов. Чего им не хватает, так это двух вещей: единого определения качественной работы и способа связать эту работу с бизнес-результатами.
Лишь немногие маркетинговые команды имеют письменный, согласованный стандарт того, как выглядит качественная работа. Обычно он существует в головах нескольких опытных сотрудников, отличается у разных проверяющих и меняется в зависимости от дедлайнов. Без такого определения невозможно узнать, производит ли ИИ качественную работу или просто производит ее в больших объемах.
Без четкой связи между ежедневными задачами и стратегическими результатами бизнеса организации не могут определить, какие инвестиции в ИИ действительно имеют смысл.
Большинство сотрудников концентрируют ИИ на изолированных, первоочередных задачах вроде составления планов кампаний или проверки брифов, полностью упуская возможности для трансформации рабочих процессов всей команды. Даже когда команды успешно перестраивают рабочий процесс, они остаются в неведении относительно того, как эти изменения влияют на финансовые результаты.
Мы развиваем нашу модель внедрения, чтобы устранить эти пробелы.
Наши инженеры и маркетологи показывают клиентам то, что возможно, привносят лучшие практики работы сотен корпоративных маркетинговых организаций и работают вместе с ними, чтобы превратить ИИ из инструмента, повышающего индивидуальную продуктивность, в систему, которая обеспечивает измеримые бизнес-результаты.
Что делают наши инженеры и маркетологи?
Инженеры могут создавать рабочие процессы, но они вряд ли смогут подсказать, хорош ли ваш маркетинг. Именно поэтому мы объединяем их с маркетологами по внедрению, которые сами запускали кампании, выводили продукты на рынок и управляли программами локализации.
Наши маркетологи делают гораздо больше, чем просто оценивают результат. Они помогают решить, какую работу стоит перестроить, определяют стандарты качества и выясняют, где ИИ может действовать самостоятельно, а где требуется участие человека. Наши инженеры создают системы, интеграции и средства автоматизации, которые преобразуют эти решения в рабочий процесс, функционирующий в рамках существующих инструментов клиента с учетом встроенных требований к управлению.
По нашему опыту, именно такое партнерство является главным признаком того, что проект отразится на прибылях и убытках клиента, а не просто поможет повысить продуктивность.
Как мы понимаем, что работа выполнена качественно?
Первое, что делают наши маркетологи при работе с клиентом — садятся вместе с носителями глубоких знаний о бренде, чтобы понять, что означает качество для задач, стоящих перед командой, и определить, где ИИ может принести пользу. Что делает страницу продукта сильной? Что делает локализованную кампанию соответствующей бренду на рынке, с которым центральная команда никогда не работала? Что на самом деле требует комплаенс в отличие от того, что люди предполагают?
Затем наши инженеры кодируют это определение в повторяемые оценки: набор тестов, которые рабочий процесс запускает при любых изменениях — будь то модель, используемые знания или подключенные системы. Это позволяет ответить на самый важный вопрос до того, как что-либо попадет в продакшен: способна ли модель создавать работу, соответствующую этому стандарту, не разово, а стабильно и надежно?
Этот же процесс определяет, где модель способна справляться, а где нет. Эта карта показывает, где ИИ может действовать самостоятельно, где требуется проверка человеком, а где ИИ пока использовать не стоит. В корпоративном маркетинге издержки от одного несоответствия бренду или упущенного шага комплаенса могут перевесить пользу от тысячи удачных результатов. Мы закладываем учет этой асимметрии с самого начала, а не обнаруживаем ее уже в продакшене.
Это тот шаг, который большинство команд пропускает, и именно здесь кроется большая часть ценности. Рабочий процесс без определения качества — это просто автоматизация. Рабочий процесс, протестированный на соответствие ему — это то, на что бизнес может положиться.
Как устроено наше сотрудничество
- Определите рабочий процесс, результат и критерии качества. Выделите задачу для перестройки, проследите ее путь от поручения к выполняемой функции и ожидаемому бизнес-результату, зафиксируйте базовые показатели и согласуйте метрики успеха.
- Создавайте, тестируйте и проверяйте. Загрузите знания компании клиента в Jasper IQ, подключите необходимые системы и протестируйте рабочий процесс на соответствие оценкам и требованиям управления, согласованным на первом этапе.
- Внедряйте в работу и масштабируйте. Повышайте квалификацию команды клиента, измеряйте производительность и используйте результаты для улучшений и выбора следующих рабочих процессов.
По завершении каждого этапа наша цель — дать команде клиента возможность самостоятельно адаптировать, расширять и дальше оптимизировать созданные нами рабочие процессы, избавив их от зависимости от наших экспертов.
Как это выглядит на практике?
Мы уже наблюдаем влияние такого подхода на самые разные задачи корпоративного маркетинга — от глобального управления контентом до ИИ-поиска.
Одной глобальной корпорации потребовалось быстрее запускать контент на большем количестве языков, не ослабляя при этом строгий процесс комплаенс-контроля. Хотя универсальные ИИ-инструменты могли перевести текст, клиенту требовались переводы с таким же уровнем качества, как у оригинального контента, с точной терминологией и последовательным позиционированием бренда на всех этапах утверждения.
Наша команда поработала с клиентом над определением стандартов бренда и качества для успешного перевода, а затем описала путь перехода от утвержденного контента к живым страницам. После этого мы создали на базе Jasper рабочий процесс, который переносил знания о продукте и стандарты клиента на каждый язык, причем проверка на соответствие нормам была интегрирована во весь процесс, а не откладывалась напоследок.
Результат:
- Средние сроки перевода сократились с 22 до 13 дней.
- Контент на девяти языках был запущен всего за 11 календарных дней, включая проверку на соответствие требованиям.
- Прогнозируемая экономия составляет около 300 000 долларов США ежегодно.
Глобальный банк уступал конкурентам в позициях по генерируемым ИИ ответам на коммерчески важную тему на ключевом рынке. Данные мониторинга показывали проблему, но не то, как ее решить. Наша команда помогла расставить приоритеты для страницы с наибольшим коммерческим потенциалом, объединила данные видимости с локальными знаниями рынка, превратила их в конкретные изменения, которые стейкхолдеры банка смогли рассмотреть и утвердить, а также измерила результат. Всего за две недели:
- Количество цитирований в ведущих LLM увеличилось на 114%.
- Поднял свое предложение с седьмого на первое-третье место на Perplexity.
- Достигнуто 77% присутствия бренда в анализируемых ответах, сгенерированных ИИ.
Теперь у банка есть воспроизводимый метод, который он применяет к другим страницам и рынкам.
В обоих случаях технология была необходима, но недостаточна. Наши эксперты на передовой сыграли решающую роль, поняв суть работы, определив критерии качества, решив, что нужно изменить, и внедрив это в повседневные процессы команды.
Лежащая в основе технология
Наши команды на передовой опираются на две существующие возможности Jasper:
- Jasper IQ, наш собственный интеллектуальный уровень, который превращает знания компании (стандарты бренда, информацию о продуктах, аналитику клиентов, случаи, когда требуется участие человека) в контекст и защитные механизмы для ИИ.
- Специализированные агенты используют этот интеллект для выполнения определенных задач маркетинга с встроенным управлением и контролем со стороны человека.
В течение прошлого года мы продолжали инвестировать в эту технологию, представив GEO Hub, GEO Agent, Jasper MCP и Product IQ. За тот же период мы почти удвоили нашу корпоративную регулярную годовую выручку, что отражает растущий спрос на то, что мы создаем вместе с нашими клиентами.
Почему это важно сейчас
Более 900 предприятий, включая 20% компаний из списка Fortune 500, используют Jasper. Наибольшую пользу от ИИ извлекают те, кто перестроил системы управления своими маркетинговыми организациями вокруг ИИ.
Показателем внедрения ИИ является не то, сколько людей имеют доступ к инструментам ИИ, сколько токенов они потребляют и сколько они производят. Важно то, какую отдачу это приносит бизнесу. Наша модель работы на передовой создана для того, чтобы связать токены, которые тратит предприятие, с необходимыми ему результатами, и мы расширяем ее, потому что именно там наши клиенты видят результаты.
