Кратко и по делу.
Как внедрение ИИ меняет роль маркетолога
- Сдвиг от исполнения кампаний к управлению алгоритмами и стратегиям персонализации: маркетолог задаёт цели, сегменты, правила и контролирует модели рекомендаций/таргетинга, вместо ручного подбора креативов для каждой аудитории.
- Переход к непрерывной оптимизации в реальном времени: решения принимаются на основе потоковых предиктов (рекомендуемый товар, динамическая цена, таргет) — маркетолог формулирует метрики и business rules, а не вручную оптимизирует расписания.
- Фокус на данных и метриках качества модели: вместо «чувства рынка» важнее умение интерпретировать метрики прогноза и влияния на LTV/retention.
- Рост роли в управлении этикой, приватностью и регламентацией при использовании персональных данных.
- Сотрудничество с продуктом и ML-инженерами: маркетолог становится продуктовым стейкхолдером ML-функций (формулирует задачу, проверяет гипотезы, оценивает результаты).
Ключевые новые компетенции (кратко и с приоритетом)
- Data literacy: умение читать данные, строить гипотезы, проверять джойны/сэмплы, формулировать фичи.
- Экспериментация и A/B-тестирование: дизайн тестов, контроль статистики и интерпретация результатов. Примеры метрик:
- uplift: $\text{uplift}=\frac{C{R}_{\text{treatment}}-C{R}_{\text{control}}}{C{R}_{\text{control}}}$
- F1 (для задач классификации качества рекомендаций): $\text{F1}=2\cdot \frac{\text{precision}\cdot \text{recall}}{\text{precision}+\text{recall}}$ - Понимание ML-метрик и качества прогноза (MAPE, RMSE, precision/recall):
- MAPE=1n∑t=1n∣At−FtAt∣⋅100%\text{MAPE}=\dfrac{1}{n}\sum_{t=1}^n\left|\dfrac{A_t-F_t}{A_t}\right|\cdot100\%MAPE=n1 ∑t=1n At At −Ft ⋅100%
- $\text{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}{\sum }_{t=1}^n(A_t-F_t{)}^2}$ - Базовые технические навыки: умение запросить и агрегировать данные (SQL), читать простые скрипты/ноутбуки (Python/R) — не обязательно кодить продакшн, но понимать pipeline.
- Интерпретируемость и валидация моделей: умение ставить контрольные срезы, проверять смещения (bias), drift, и верифицировать фичи.
- Prompt engineering (для генеративных инструментов): формулировка задач, контроль качества копирайта/креативов, настройка инструкций.
- Управление данными и приватностью: знание регуляций (GDPR и локальные), практик согласия и анонимизации.
- Бизнес-ориентированный продуктовый подход: перевод данных/моделей в KPI и коммерческие результаты (CAC, LTV, retention).
- Навыки межфункционального взаимодействия и change management: коммуникация с data science, IT, legal и продуктом.
Практические действия для маркетолога (что делать прямо сейчас)
- Освоить SQL + базовый Python/ноутбук и инструменты BI.
- Научиться проектировать A/B-тесты и читать результаты (статистическая значимость, power).
- Ввести мониторинг качества модели (drift, метрики ошибок) и регулярные post‑mortem тестов.
- Определить бизнес‑метрики, которые модели должны оптимизировать (LTV, retention, маржа), и связывать производительность моделей с ними.
- Формализовать политику приватности и объяснимости решений для пользователей.
Итого: роль маркетолога смещается от творческой реализации кампаний к роли менеджера гипотез и контролёра ML‑решений; критичны навыки работы с данными, понимание ML‑метрик, экспериментов, техническая грамотность и управление этикой/приватностью.