AI-часть в продажах и маркетинге: 3 подхода, которые можно разложить в BigQuery

AI-часть в продажах и маркетинге: 3 подхода, которые можно разложить в BigQuery

Этот обзор нужен маркетологам и RevOps-связке, когда вы пытаетесь понять, где AI реально помогает воронке (в терминах: качество лида, скорость реакции, конверсия в MQL/SQL и выручка), а где остаётся красивой витриной. В 2026-м ценность не в «генерации текста», а в измеримости: что улучшилось в данных, и можно ли это доказать без last-click.

AI-ассистенты для менеджеров (помощь на встречах/в CRM) — для команд B2B, которые ведут сделки через звонки и встречи — сильная сторона: ускоряют работу с репликами и поддерживают сценарии выявления потребностей (логика “задавай больше правильных вопросов”, а не “говори о продукте”) — слабая сторона / минус: часто внедряют как “обучалку”, но без метрик качества диалога и без связки с конверсией в CRM (получается эффект “стало удобнее разговаривать”, а не “стало лучше продавать”)

AI-агенты для “inbound-видимости” и агентных воркфлоу — для маркетинга, который пережил просадку классического inbound и теперь ищет контроль над каналами и намерением — сильная сторона: помогают перестроить процессы так, чтобы команда видела, что именно даёт сигнал (контент, запросы, действия на сайте) и быстрее запускала гипотезы — слабая сторона / минус: есть риск превратить агентность в черный ящик; без выгрузок событий в единую модель данных вы не сможете проверить причинность и воспроизвести результат

AI для атрибуции и доказательства прироста (incrementality-логика вместо “на кого списали”) — для RevOps и аналитики, которым нужна privacy-first атрибуция и контроль эффекта — сильная сторона: позволяет измерять вклад кампаний через тесты/модели прироста, а не только через цепочки касаний — слабая сторона / минус: требует дисциплины данных (события, охват, когорты, калибровки), иначе AI будет подгонять историю под метрику, которую вы сами неправильно собрали

Как выбирать — начните с вопроса “какая бизнес-метрика улучшится и как мы это докажем в BigQuery”: если нет схемы событий → CRM-этапов → выручки/retention, любой AI останется скорее удобством, чем инструментом роста.

— @BigQuery4MarketingPro