Сценарии Google для ИИ в маркетинге и аналитике: сводка по кейсам Gemini

Google собрала большой массив клиентских кейсов по Gemini в рабочей среде. Можно брать на заметку сценарии, которые дают наибольший эффект по окупаемости, продуктивности и срокам. Особенно там, где ИИ давно помогает делать повседневную работу: собирать материалы, готовить брифы, разбирать поведение пользователей, запускать кампании и работать с данными.

Хотите понять, в какой последовательности внедрять ИИ в маркетинг? Собрали для вас пошаговую статью.

→ ИИ для маркетинга: пошаговый гид по внедрению в бизнес

А теперь – сводка по материалам Google.

Что Google собрала по Gemini

Google Workspace выпустила подборку 128 реальных клиентских сценариев использования Gemini.

В эту выборку вошли:

• маркетинговые агентства
• розничные компании
• клиентский сервис
• команды данных
• распределённые международные команды

Что видно по маркетинговым кейсам

В маркетинговых командах Gemini чаще всего используют для четырёх типов задач:

• подготовка клиентской работы
• ускорение креативных итераций
• анализ данных и поведения пользователей
• масштабирование контента и коммуникаций

Google приводит несколько показательных примеров.

Incubeta, маркетинговое агентство:

• до 50% улучшения окупаемости краткосрочных кампаний

MERGE, агентство на стыке маркетинга и технологий:

• сроки выполнения клиентской работы сократились на 33%

MAS, агентство в сфере событийного маркетинга:

• команда расширила работу на 13 стран
• использовала перевод субтитров, помощь в написании и автоматические заметки для ускорения итераций

Croud, медийное агентство:

• рост продуктивности в 4-5 раз с Gemini и NotebookLM

Fullstory:

• использует Gemini для массовой персонализированной видеокоммуникации
• использует Gemini для кратких сводок по поведению пользователей

Gemini чаще всего встраивается туда, где у команды уже есть постоянный поток материалов, документов, обсуждений, данных и повторяющихся рабочих задач.

Что показывает кейс MAS

MAS описывает свой подход формулой one brain, то есть единая рабочая среда для всей распределённой команды.

По кейсу видны три результата:

• перевод субтитров помог снять языковые барьеры при работе в 13 странах
• функции помощи в написании и автоматических заметок ускорили креативные итерации
• единый контур Google Workspace поддержал общую модель совместной работы

Что показывает кейс MERGE

У MERGE в пилоте были следующие цифры:

• 89% устойчивого использования за 3 месяца
• 33% ускорения по срокам клиентской работы

Google перечисляет и сами сценарии:

• стратегические документы
• проектные брифы
• мозговые штурмы
• креативные брифы
• анализ клиентских инсайтов

В кейсе отдельно отмечен переход от пустого листа к шаблонам и черновикам, собранным ИИ на основе клиентских данных и идей.

Что показывает кейс Fullstory

У Fullstory кейс интересен сразу по двум линиям: рабочие сценарии и требования к среде.

Google пишет, что внутри компании были важны три критерия:

• защита данных
• заметный рост продуктивности
• согласование с юридической функцией, безопасностью, ИТ и контролем соответствия требованиям

Сценарии у них такие:

• автоматические заметки со встреч
• краткие сводки в структурированном виде
• превращение таких сводок в короткий видеосценарий
• подготовка видео для клиентов, потенциальных клиентов и мероприятий
• краткие сводки по поведению пользователей на сайте для более содержательных диалоговых сценариев

Что показывает кейс Sift Lab для маркетинговой аналитики

Sift Lab строит маркетинговую платформу на Google Cloud. Этот кейс ближе всего к теме аналитики, сквозной аналитики и работы с клиентскими данными.

По кейсу заявлены результаты:

• рост эффективности кампаний до 200%
• аналитика и настройка кампаний выполняются в 10 раз быстрее
• прирост годовой выручки на 5-7% у корпоративных клиентов
• рост пожизненной ценности клиента на 15-30% для клиентов с маркетинговым согласием
• улучшение рентабельности рекламных расходов на 40-50%

Самое полезное место в этом кейсе – формулировка проблемы. Sift Lab пишет, что значительная часть полезных сигналов теряется в разрозненных системах и изолированных данных.

Дальше в кейсе уже показан знакомый для рынка контур:

• собственные данные компании
• прогнозная аналитика
• автоматическая сегментация
• диалоговый интерфейс
• запуск действий по каналам

Что ещё видно в сводной подборке из 128 кейсов

Google приводит и другие цифры по компаниям из общего списка.

Geotab:

• 89% внедрения
• 2300 сотрудников сделали 110 000 запросов к Gemini за один месяц
• в среднем 40 запросов на человека в день

Docusign:

• создала безопасную среду для экспериментов с генеративным ИИ
• 80% участников пилота увидели положительный эффект
• 67% получили 1-4 часа продуктивности в неделю

Banestes:

• рост продуктивности в юридическом отделе и маркетинге

Wayfair:

• рост продуктивности сотрудников
• лучшее взаимодействие между командами
• усиление креативной работы

UNFPA:

• команда описывает Gemini как усиленного помощника по написанию текстов

Google подтверждает, что ИИ уже используется в корпоративной среде с массовым использованием.

Какие сценарии можно считать рабочими

Если собрать все кейсы в один список, то для маркетинга и аналитики хорошо подтверждены такие сценарии:

Для маркетинга

• подготовка брифов
• подготовка стратегических документов
• мозговые штурмы
• сбор конкурентной информации
• ускорение креативных итераций
• работа с многоязычным контентом
• персонализированная видеокоммуникация

Для аналитики

• работа с таблицами и выгрузками
• краткие сводки по поведению пользователей
• поиск закономерностей в воронке
• ускоренная настройка кампаний
• сегментация и поиск точек роста
• подготовка сводок по большим массивам данных

Для корпоративной среды

• заметки и сводки со встреч
• единый рабочий контур для распределённых команд
• согласование ИИ с требованиями безопасности, ИТ и юридической функции
• массовое использование ИИ в ежедневной работе

Когда ИИ становится полезен команде

• постоянный поток документов и материалов
• повторяющиеся рабочие задачи
• большие объёмы текстов, заметок или данных
• потребность сократить время между запросом и рабочим результатом

Для маркетинга это означает более быстрый выпуск материалов, ускорение клиентской работы, удобную работу с креативом и исследованиями.

Для аналитики – быстрый анализ выгрузок, поиск проблемных участков в воронке и сокращение ручной сборки промежуточных выводов.

Вывод

Подборка Google по Gemini показывает зрелую стадию корпоративного использования ИИ:

• в агентской клиентской работе
• в креативных итерациях
• в аналитике
• в работе с поведением пользователей
• в международной координации
• в сборке документов и сводок

ИИ становится полезен, когда у вас много повторяющейся работы, длинные цепочки подготовки материалов и сложные данные, которые нужно быстро превратить в понятный результат.

Нужен корпоративный ИИ для маркетинга и аналитики? Мы разработали универсального помощника Хелпи.

→ Узнайте, как ИИ Хелпи может помочь вашему бизнесу + окупаемость + кейсы

Хотите видеть больше кейсов ИИ в маркетинге? Они регулярно выходят в нашем TG. Там вы найдёте гайды по оптимизации медийной рекламы, разбор сквозной аналитики и многое другое.

→ Подпишитесь на уникальный авторский контент – будет полезно!