ИИ в маркетинговой стратегии работает не как «генератор гениальных инсайтов», а как ускоритель воркфлоу. Если

ИИ в маркетинговой стратегии работает не как «генератор гениальных инсайтов», а как ускоритель воркфлоу. Если дать запрос в духе «сделай стратегию для SaaS», на выходе почти всегда будет упаковка банальностей: сегменты, УТП, каналы, CJM — всё есть, но без рабочей механики.

Нормальный сценарий другой: разбить задачу на блоки и кормить модель контекстом поэтапно.

Схема:
1) входные данные: продукт, ICP, юнит-экономика, ограничения по каналам;
2) первичная декомпозиция: гипотезы по сегментам, офферам, каналам;
3) фильтр на реалистичность: что можно проверить за 1-2 недели;
4) финальная сборка: приоритизация, риски, план тестов.

Что обычно ломается:
— модель переоценивает «умные» каналы и недооценивает операционку;
— без цифр по CPA/LTV она начинает фантазировать;
— если не задать формат ответа, получаешь воду вместо плана.

Рабочий паттерн — не просить «стратегию», а собирать её из отдельных промптов. ИИ тут не стратег, а аналитический буфер. Если его правильно ограничить входными данными, он нормально экономит часы на черновой работе 🤖