Kitobni o'qish: «Маркетинг 7.0. Слияние психологии и искусственного интеллекта»

Цель маркетинга всегда заключается в том, чтобы улучшать жизнь людей и вносить вклад в общее благо.

Филип Котлер

Эту книгу я посвящаю Майку, Стефани и Даррену – всем с фамилией Хермаван, продолжая их вклад в мир маркетинга.

Хермаван Картаджайа

Посвящаю своей любимой семье: Луизе, Джовину и Джастину.

Айвен Сетиаван

Серия «Атланты маркетинга»

Philip Kotler, Hermawan Kartajaya and Iwan Setiawan

Marketing 7.0: A Guide for Thinking Marketers in the Age of AI

Copyright © 2026 by John Wiley & Sons, Inc.

All Rights Reserved

This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc. via Igor Korzhenevskiy of Alexander Korzhenevski Agency

Перевод с английского Валерии Мещеряковой

© В. Мещерякова, перевод, 2026

© В. Ушаков, иллюстрации, 2026

© В. Корчагина, обложка, 2026

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2026

Часть 1
Путь к человеческому мышлению

Глава 1
Путь к маркетингу 7.0

Почему социальные сети, искусственный интеллект и иммерсивные технологии открывают доступ к человеческому мышлению

Технологии не стоят на месте: каждый новый этап опирается на прошлые достижения. Например, первая версия Microsoft Windows появилась в 1985 году, с тех пор продукт пережил множество обновлений. Браузер Chrome пошел еще дальше: благодаря стремительным релизам к марту 2025 года он дошел до версии 133. Эти условные обозначения не просто указывают на обновления – они наглядно показывают повторяющееся развитие технологии.

Аналогичным образом и маркетинг развивается так же непрерывно. Он постоянно менялся под влиянием новых инструментов – от цифровых технологий и искусственного интеллекта (ИИ) до иммерсивных решений.

«Маркетинг 7.0» – пятая книга из серии «Marketing X.0», которая создавалась 16 лет. Название выбрано не случайно: оно перекликается с тем, как технологические компании обозначают развитие своих продуктов. Такой подход отражает основную идею нашей серии:

Маркетинг – это движение, непрерывный процесс адаптации к постоянно меняющемуся рынку.

До наступления цифровой эпохи компании обращались к широкой аудитории почти одинаково, не имея возможности учитывать различия между людьми. С появлением социальных сетей и электронной торговли бизнес переместился в онлайн и научился точнее находить свою аудиторию.

Вместе с этим возникли огромные объемы данных, которые удалось накопить в процессе создания контента и взаимодействия с пользователями. Именно они ускорили развитие искусственного интеллекта, что позволило компаниям внедрять еще более точный таргетинг на основе данных.

Сегодня алгоритмы искусственного интеллекта создают персонализированный опыт не только в цифровом пространстве, но и в физической среде. Они усиливают возможности иммерсивных технологий, таких как расширенная реальность (XR), и подстраивают контент в режиме реального времени. В результате маркетинг перешел от широких массовых предложений к индивидуальному подходу, рассчитанному на конкретного человека.

Теперь отрасль подходит к новому рубежу: маркетинг начинает активно использовать достижения когнитивной науки, которая изучает мышление и поведение человека.

Как искусственный интеллект и иммерсивные технологии, эта дисциплина существует давно, но раньше ее трудно было применять широко и оперативно.

Когнитивистика на протяжении десятилетий давала ценные знания о поведении человека. Однако способов применять эти знания не хватало. Ситуацию изменили искусственный интеллект и иммерсивные технологии. Без них идеи когнитивной науки так и остались бы теорией, а теперь они становятся частью повседневной практики.

Искусственный интеллект и XR превращают научные выводы в работающие инструменты: они позволяют создавать персональный опыт для огромного числа людей одновременно.

Проследим, как цифровизация, искусственный интеллект и иммерсивные технологии постепенно меняли маркетинг, прокладывая путь когнитивистике, которая впоследствии стала оказывать значительное влияние в этой области.

Маркетинг 3.0: Рождение человекоцентричного подхода

Первая книга серии, «Маркетинг 3.0: от продуктов к потребителям и далее – к человеческой душе», вышла в 2010 году. Уже в подзаголовке авторы обозначили ключевые перемены: сначала компании ориентировались на товар (1.0), затем – на потребителя (2.0), а позже поставили в центр человека с его ценностями (3.0).

В эпоху маркетинга 1.0 компании стремились как можно быстрее продать стандартный товар широкой аудитории. Однако с приходом интернета ситуация изменилась: люди стали более информированными и научились сравнивать предложения, чтобы выбрать лучшее. Это изменение привело к эпохе 2.0, когда внимание переключилось на покупателя.

Бизнесу пришлось изучать желания и ожидания аудитории, чтобы создавать продукты под конкретные группы.

Тем не менее одного понимания потребностей было недостаточно и не могло давать гарантий: конкуренты располагали теми же данными и предлагали похожие решения. Чтобы выделиться, брендам пришлось искать более глубокий подход. Так сформировался маркетинг 3.0. Теперь компании видели в людях не только покупателей, но начали воспринимать их как личностей – с мыслями, чувствами и внутренними убеждениями. В первый раз мы представили концепцию человекоцентричности, подчеркнув, что бренды должны выходить за рамки удовлетворения рациональных потребностей, чтобы находить отклик в эмоциях, убеждениях и ценностях аудитории.

Маркетинг 4.0: восход социального человека

Люди по своей природе тянутся к общению, и именно это сделало интернет по-настоящему массовым. Для молодого поколения интернет в первую очередь стал пространством для общения и только потом – источником информации. Социальные сети заняли значительную часть онлайн-активности пользователей: около 90% людей имеют аккаунты на таких платформах, где они проводят более трети своего времени в сети (по данным креативного агентства We Are Social и аналитической компании Meltwater).

Этот сдвиг в поведении изменил социальный путь клиента, на английском языке он получил название «5А» – осведомленность (aware), привлекательность (appeal), вопрос (ask), действие (act), адвокация (advocate). Впервые данную модель описали в книге «Маркетинг 4.0» в 2017 году. Сначала человек узнает о бренде (осведомленность), затем выбирает несколько вариантов, которые ему нравятся (привлекательность). Прежде чем принять решение, он обращается к своему окружению – спрашивает мнения, ищет подтверждение (вопрос). Убедившись, он взаимодействует с брендом (действие). И уже спустя время довольные клиенты советуют бренд другим (адвокация).

Общение в цифровой среде открыло то, что раньше оставалось скрытым от брендов: эмоции, убеждения и ценности покупателей.

Пользователи начали свободно делиться мыслями и впечатлениями в социальных сетях – без проведения традиционных опросов и исследований от компаний. Благодаря этому брендам стало легче перейти к человекоцентричному подходу. Более того, сами бренды стали более «человечными»: теперь они показывают не только свои сильные стороны, но и уязвимость, чтобы вызвать у покупателя больше доверия.

Маркетинг 5.0: от социального к индивидуальному подходу

Мы предвидели, что по мере перехода бизнеса в онлайн маркетинг все сильнее будет опираться на данные. Каждое действие покупателя – поиск, клик, покупка или обсуждение – превращалось в ценную единицу данных, сигнал. Огромные массивы информации дали искусственному интеллекту топливо для развития. Чем точнее ИИ был в своих действиях, тем охотнее компании начинали их применять, а это, в свою очередь, ускоряло обучение систем. Так возник замкнутый круг роста: чем чаще использовали ИИ, тем умнее он становился.

Эта идея легла в основу книги «Маркетинг 5.0», представленной в 2021 году, где мы поддержали использование стратегий с опорой на искусственный интеллект. Мы призвали компании выстраивать надежную инфраструктуру данных, использовать разные источники данных, чтобы раскрыть полный потенциал технологий. С их помощью маркетологи смогли предсказывать поведение клиентов и точнее настраивать кампании. Кроме того, ИИ позволил бизнесу настраивать маркетинг под персональное взаимодействие, предлагая покупателю то, что действительно ему подходит.

Помимо персонализации, искусственный интеллект повысил эффективность работы: он усилил человеческие возможности, объединив скорость и точность автоматизации с теплотой и эмпатией живого общения. Это помогло компаниям быстрее реагировать на изменения и подстраиваться под новые привычки покупателей.

Сначала социальные данные дали ИИ возможность развиться, предоставив ему огромные объемы информации для обучения. Теперь ИИ стал мощным инструментом, который маркетологи используют, чтобы превращать эти данные в персонализированный опыт.

Благодаря этому, взаимодействие с каждым клиентом в больших масштабах становится реальностью.

Маркетинг 6.0: от персонализации к впечатлениям

Сначала ИИ проявил себя в цифровой среде: его использовали для таргетинга в социальных сетях, рекомендаций в интернет-магазинах и работы чат-ботов и виртуальных ассистентов. Однако ИИ все чаще интегрируется в физические пространства для создания иммерсивных впечатлений.

В книге «Маркетинг 6.0», опубликованной в 2023 году, мы описали несколько технологий, которые стирают границу между цифровым и реальным миром и помогают ИИ улучшать взаимодействие с клиентом. Одна из таких технологий – интернет вещей (Internet of Things или IoT): устройства, оснащенные датчиками, которые собирают данные из окружающей среды и превращают их в цифровую информацию в реальном времени. Например, в розничной торговле такие системы помогают распознавать конкретных покупателей и показывать им персональные предложения.

Еще одну важную роль играют иммерсивные технологии – дополненная (AR) и виртуальная реальность (VR). Виртуальная реальность полностью заменяет физический мир и погружает человека в искусственно созданную среду с помощью специальных устройств. Дополненная реальность, напротив, накладывает цифровые элементы на окружающий мир и позволяет взаимодействовать с ними через смартфоны или специальные очки.

Подобно тому, как социальные медиа стали основой для развития ИИ, искусственный интеллект сыграл решающую роль в продвижении иммерсивных технологий.

Он сделал иммерсивный опыт более реалистичным, интерактивным и персонализированным, открыв новые возможности для взаимодействия с клиентами.

Маркетинг 7.0: конечной целью всегда был человеческий разум

Маркетинг 7.0 находится на пересечении социального, индивидуального маркетинга и маркетинга впечатлений, указывая на следующее изменение в том, как бренды взаимодействуют с клиентами (рис. 1.1). Построенный на фундаменте, заложенном его предшественниками, этот маркетинговый подход сохраняет суть маркетинга 3.0 – отношение к клиентам как к целостным личностям с мыслями, чувствами и внутренними убеждениями, – но теперь подкреплен передовыми технологическими инструментами. Мы утверждаем, что

Маркетологи должны использовать три ключевых канала для воздействия на человеческий разум: социальный, индивидуальный и эмоциональный.

Эти каналы помогают маркетологам формировать восприятие, влиять на принятие решений и создавать значимые связи с покупателями во все более цифровом мире.

Рисунок 1.1. Инструменты маркетинга 7.0

Социальный канал

Когнитивная наука подтверждает тот факт, что социальная среда напрямую влияет на то, как люди воспринимают бренды и делают о них выводы. Покупатель не оценивает компанию изолированно – на его мнение сильно воздействует то, что думают и говорят другие. Это объясняют два важных механизма когнитивистики: один связан с устройством мозга, другой – с нашей склонностью бессознательно повторять поведение окружающих.

Первый механизм – концепт «социального мозга» – сеть участков, которые помогают считывать сигналы других людей и регулируют наше поведение в обществе. В центре этой системы находится миндалевидное тело (амигдала) – небольшой, но крайне важный отдел мозга, отвечающий за эмоции и реакцию на социальную среду. В маркетинге этот механизм объясняет, почему люди чаще доверяют тем брендам, которые выглядят популярными и получают одобрение со стороны.

Это явление называют социальным доказательством. Маркетологи активно используют его, чтобы влиять на поведение покупателя.

Когда человек видит, что бренд пользуется спросом и получает поддержку других, он с большей вероятностью будет ему доверять и с удовольствием выбирать.

Маркетологи используют такие социальные доказательства, как рейтинги и отзывы покупателей на онлайн-платформах, длинные очереди в магазинах, которые указывают на высокий спрос, а также публикации в известных медиа или сотрудничество с уже признанными брендами. Все это создает ощущение надежности и привлекательности, что укрепляет доверие потребителей к бренду.

Второй механизм связан с зеркальными нейронами – особыми клетками мозга, которые активируются не только тогда, когда человек что-то делает, но и когда наблюдает за действиями других. По своей сути эти нейроны позволяют нам «примерить» чужой опыт. Именно это доказывает эффективность маркетинга в социальных сетях.

Как сами инфлюенсеры, так и пользовательский контент напрямую задействуют механизм зеркальных нейронов в своей поддержке брендов. Когда потенциальный покупатель видит, как блогер или обычный человек пользуется продуктом, его мозг моделирует этот опыт – возникает ощущение личного участия. Это позволяет легче оценить ценность продукта, чем при чтении рекламных заявлений. В результате рекомендации других людей влияют на принятие решения сильнее, чем традиционная реклама. Влияние мнения коллег и личный опыт знакомства с брендом гораздо эффективнее.

Еще один хороший пример – приложение для изучения языков Duolingo. Оно активно использует юмористический контент, ориентированный на поколение Z, на платформах вроде TikTok. Видео быстро набирают просмотры и вызывают отклик, что создает доказательство массового признания приложения. При этом Duolingo задействует зеркальные нейроны своей аудитории следующим образом: показывает знакомые и забавные ситуации, связанные с изучением языков, создавая ощущение общего опыта. Такой подход заметно увеличил активную аудиторию и наглядно показал, как социальное влияние ускоряет рост бренда.

Индивидуальный канал

Социальные сигналы вызывают у человека эмоции, а личные – включают рациональное мышление. В своей книге «Думай медленно… Решай быстро» Даниэль Канеман описал системы мышления, где первая действует быстро и опирается на эмоции, вторая – медленнее и отвечает за логику.

Объединить эти две системы помогает сеть значимости – крупная нейронная система, которая расставляет приоритеты и управляет вниманием. Она выполняет что-то вроде роли привратника и решает, на какие сообщения стоит обратить внимание и какие требуют осмысления. Выполняя роль фильтра, сеть значимости отсекает все лишнее и пропускает только то, что действительно важно.

Если сообщение требует детального рассмотрения, то оно передается в префронтальную кору – область мозга, которая отвечает за рациональное мышление. Здесь новая информация соотносится с прошлым опытом и знаниями. Чем более актуальным является сообщение, тем легче оно воспринимается мозгом. И тем выше вероятность, что оно приведет к положительным действиям.

Именно то, как мозг обрабатывает важную информацию, и подчеркивает силу персонализированного маркетинга.

В эпоху переизбытка контента большинство рекламного контента воспринимается как шум. Клиенты инстинктивно игнорируют все лишнее, но замечают то, что соответствует их интересам, и вызывает положительный отклик.

Здесь маркетологам может помочь искусственный интеллект. Он помогает предсказать, какие сообщения откликнутся у конкретного клиента. Современные ИИ-модели, особенно нейросети, обучены воспроизводить аналитический процесс работы префронтальной коры. Определяя важность, они обеспечивают прохождение контента через личный фильтр и делают массовую персонализацию реальностью.

Благодаря постоянному обучению ИИ уточняет свои рекомендации, анализируя поведение пользователей в реальном времени. Постоянная адаптация помогает маркетологам не только подстраиваться под текущие интересы клиентов, но и заранее улавливать новые.

На примере популярных стриминговых сервисов – Spotify и Netflix – мы можем увидеть, как персонализация позволяет вовлекать пользователей. Spotify собирает персональные плейлисты вроде Discover Weekly и Release Radar, опираясь на вкусы слушателя, а также подсказывает новые релизы от любимых исполнителей, рассказывает о скорых концертах или выпущенных подкастах. Netflix, в свою очередь, предлагает фильмы и сериалы с учетом истории просмотров и оценок фильмов. Он также учитывает предпочтительную длительность контента и используемые устройства. Домашняя страница Netflix формируется специально под запросы каждого пользователя.

Такие персонализированные предложения удерживают внимание пользователей, они все чаще находят тот контент, который хочется воспроизвести. В итоге у клиента появляется вполне рациональная причина продолжать подписку.

Эмоциональный канал

Главная цель воздействия – оставить в памяти клиента такое сильное впечатление о бренде, которое повлияет на его будущий выбор. Если бренд первым приходит на ум в своей категории, вероятность его покупки заметно возрастает. С высокой узнаваемостью каждое новое взаимодействие становится более эффективным, поскольку контент бренда с большей вероятностью привлечет внимание и усилит его образ.

Наш мозг лучше запоминает бренд через личный опыт взаимодействия с ним. Центральную роль в этом процессе занимает миндалевидное тело (амигдала), которое регулирует эмоции. Оно отмечает эмоциональные моменты и определяет порядок закрепления их в долгосрочной памяти. Поэтому впечатления, которые вызывают сильные чувства, запоминаются особенно ярко.

Опыт, в котором сочетается привычность и новизна, особенно эффективно привлекает внимание и усиливает процесс запоминания.

Знакомые впечатления вызывают положительные эмоции, потому что они воспринимаются как безопасные и предсказуемые. Однако новые впечатления активизируют участки мозга, связанные с возбуждением, в первую очередь за счет выброса дофамина, химического вещества, отвечающего за хорошие ощущения.

Корейский бренд очков Gentle Monster – прекрасный пример сочетания новизны и привычного в своих торговых точках. Во флагманском магазине в Нью-Джерси покупатели могут посетить пространство, которое в своем дизайне сочетает неожиданные элементы с привычными вещами. Аниматронные инсталляции, такие как гиперреалистичный движущийся бизон и огромная мигающая скульптура глаза, создают непривычную обстановку, мгновенно привлекая внимание посетителей.

При этом яркий дизайн пространства сбалансирован знакомыми элементами, которые клиенты ожидают от магазина очков: качественные товары, аккуратно расставленные на полках, удобные места для примерки очков и дружелюбный персонал, готовый проконсультировать. Благодаря такому продуманному сочетанию бренду удается удерживать интерес клиентов, при этом не перегружая их.

Иммерсивные, многосенсорные впечатления способствуют улучшению запоминания, активируя более обширные зоны мозга, что позволяет точнее фиксировать информацию. Визуальные, слуховые и тактильные стимулы активируют затылочную, височную и соматосенсорную кору соответственно. Однако такие мультисенсорные ощущения наиболее эффективны, когда сенсорные сигналы согласованны и последовательны.

Премиальные сети отелей показывают, как многосенсорные впечатления могут быть улучшены при помощи продвинутой персонализации. Они выходят за рамки стандартных практик, таких как фирменные ароматы или специальное постельное белье. Например, несколько отелей Four Seasons на Гавайях предлагают программы оздоровления, основанные на данных посетителя. Все начинается с заполнения анкет и проведения диагностики: это позволяет собрать необходимую информацию и сформировать индивидуальную программу оздоровления – от питания до лечения.

После этого каждый гость получает персонализированный опыт. Ему могут предложить, например, массаж с акцентом на зоны напряжения, выявленные с помощью тепловизионного анализа, или сеанс в VR-среде, где в течение 20 минут синхронизируются визуальные, звуковые, тактильные и ароматические стимулы. Сочетая индивидуальные рекомендации с иммерсивными технологиями, премиальные бренды индустрии формируют запоминающийся и трансформирующий опыт.

Чем отличается маркетинг 7.0

Что же на самом деле отличает маркетинг 7.0 от предыдущих этапов? Чтобы по-настоящему это понять, важно взглянуть на эволюцию ожиданий потребителей и на то, как вместе с ними менялась роль маркетолога (см. рис. 1.2).

История начинается с маркетинга 1.0, который сформировался под влиянием индустриализации. В центре внимания тогда находилось массовое производство и сбыт продукции. Потребитель воспринимался прежде всего как носитель базовых потребностей, а задача компании была создать продукт и донести его до максимально широкой аудитории.

С развитием телевидения и средств массовой информации возникает маркетинг 2.0. Фокус внимания смещается в сторону потребителя. Аудитория становится более осведомленной и избирательной. Компании стараются учитывать потребности клиентов, поскольку в центре внимания теперь покупатель. Коммуникация перестает быть односторонней – формируется диалог между брендом и аудиторией.

Следующий этап – маркетинг 3.0, появившийся с распространением интернета. Он предполагает более глубокое понимание человека как потребителя.

Фокус смещается от потребительского мышления к восприятию человека в целом – с его разумом, чувствами и ценностями. Компании нацелены не только на решение проблем, но и желают стать движущей силой перемен для покупателя. Бренды определяют свои ценности и социальную миссию. На этом этапе маркетинг становится человекоориентированным: он обращается к убеждениям людей и целеустремленности.

На этапе маркетинга 4.0 в игру вступают социальные сети. И теперь потребитель превращается во «включенного» пользователя – он не просто воспринимает информацию о продукте, а сам создает и распространяет контент. В центре внимания маркетинга – помощь в установлении социальных связей. Личные рекомендации становятся более эффективными, чем традиционная реклама. На этом этапе подход становится цифровым, а контент – интересным, вовлекающим и располагающим к диалогу.

Рисунок 1.2. Эволюция маркетинга

Маркетинг 5.0 строится на использовании искусственного интеллекта. На этом уровне появляется концепция «сегмента из одного». Вместо работы с широкими аудиториями компании переходят к индивидуальному подходу. Маркетинг становится прогностическим, гибким и максимально релевантным. ИИ позволяет автоматизировать путь клиента, использовать чат-боты и рекомендательные системы. Основное внимание уделяется персонализации предложений в реальном времени. Появляется маркетинг, основанный на ИИ и машинном обучении.

Маркетинг 6.0 внедряет использование иммерсивных технологий: дополненная (AR) и виртуальная реальность (VR) и другие виды технологий. Рынок снова меняется, теперь в сторону так называемых phygital¹ –пользователей, которые свободно живут в физическом и цифровом мире. В центре внимания – эффект погружения. Маркетинг выходит за пределы экранов и становится частью среды обитания клиента. Главная задача – создать многосенсорный интерактивный опыт. Такой подход называется иммерсивным маркетингом. Бренды создают такой опыт для клиента, который можно не только увидеть, но и почувствовать – как в реальном, так и в виртуальном пространстве.

Каждый этап все точнее раскрывает понимание клиента. Один логично вытекает из другого, постепенно создавая основу для маркетинга 7.0, где человеческое мышление становится новым рубежом.

Основной движущей силой маркетинга 7.0 становятся когнитивные технологии. Клиент превращается в «расширенного» человека – того, кто полагается на цифровые инструменты, чтобы мыслить, принимать решения и действовать. В центре внимания оказывается воздействие на сознание. Маркетинг начинает учитывать то, как люди обрабатывают информацию, формируют воспоминания и принимают решения. Важным становится добиться отклика от покупателя. Так формируется когнитивный подход, который помогает оказать влияние на выбор клиента.

Структура книги

Книга подробно рассматривает маркетинг, ориентированный на мышление: от ключевых тенденций, формирующих современного потребителя, до практических инструментов когнитивного подхода. Ее можно читать последовательно, чтобы увидеть целостную картину маркетинга 7.0, но при желании легко перейти сразу к интересующим вас разделам.

Рисунок 1.3. Бизнес-реальность

Почему?

Если вам важно сначала разобраться в общей картине и тенденциях, стоит начать с первой части (главы 2–4). В этих главах объясняется эволюция маркетинга и ключевые сдвиги, которые привели к появлению маркетинга 7.0. Особое внимание мы уделяем пяти факторам изменений: технологиям, политике и праву, экономике, социокультурным изменениям и динамике рынка (см. рис. 1.3).

Эти факторы меняют как конкурентную среду, так и поведение потребителей. Мы свели основные тенденции к трем направлениям:

• Глава 2 рассматривает технологический сдвиг в сторону искусственного общего интеллекта (ИОИ). Он вызывает опасения, что эффективность может вытеснить человеческий фактор из маркетинга. Однако главная проблема заключается не в самом внедрении ИИ, а в том, чтобы маркетологи остались востребованными в системе взаимодействия человека и машины.

• Глава 3 рассматривает геополитическую нестабильность и экономическую неопределенность, которые заставляют бренды делать упор на краткосрочные результаты. Из-за этого цифровой маркетинг становится все более однообразным, а инструменты на базе ИИ лишь ускоряют этот процесс.

• Глава 4 представляет новый тип потребителя – «прокачанный» человек. Это люди, для которых цифровая среда является первичной, а их мышление формируется технологиями. Они могут фильтровать и анализировать рекламу, живут внутри информационных пузырей, созданных алгоритмами, и испытывают усталость от бесконечной смены микротрендов.

Что?

Если вам ближе работа с моделями и структурными подходами, обратите внимание на вторую часть (главы 5 и 6). В этих главах представлен когнитивный компас (см. рис. 1.4) – центральная концепция маркетинга 7.0, которая помогает понять, как устроено человеческое сознание, и преобразовать эту информацию в стратегию.

Рисунок 1.4. Когнитивный маркетинговый компас

Когнитивный компас состоит из двух частей. Первая – когнитивная карта, модель понимания клиента, основанная на том, как мозг обрабатывает маркетинговые стимулы. Вторая – квадранты стимулов, стратегический инструмент, который помогает преобразовать понимание в конкретные действия: от сторителлинга бренда и ценностного предложения до подходов к продажам и построения клиентского опыта.

Эти элементы соотносятся с более широкой маркетинговой триадой: когнитивная карта связана с управлением клиентами, ценностное предложение и подход к продажам – с управлением продуктом, а сторителлинг и клиентский опыт – с управлением брендом.

• Глава 5 полностью объясняет данную модель и подчеркивает, что даже в эпоху ИИ маркетинг начинается с понимания людей. Она предлагает согласовывать маркетинг с тем, как работает наш мозг.

• Глава 6 вводит эмпатическое наблюдение как способ лучшего понимания мышления «расширенных» людей. Когнитивная карта опирается на три ключевые системы: мозг внимания (что люди замечают), социальный мозг (как они выстраивают связи) и мозг вознаграждения (что движет их поведением).

Как?

Если вы ориентированы на практику, третья часть (главы 7–10) предлагает конкретные рекомендации и инструменты для применения подхода, ориентированного на мышление человека:

• Глава 7 будет полезна специалистам по коммуникациям, разрабатывающим истории брендов. В ней представлены три формулы сторителлинга и примеры их применения.

• Глава 8 написана для продуктовых менеджеров. В ней рассматривается уравнение ценности и объясняется, как потребители мысленно соотносят выгоды и затраты на тот или иной продукт.

• Глава 9 ориентирована на специалистов по продажам, стремящихся конвертировать лиды. Она анализирует техники продаж с тем, как люди принимают решения о покупке, и предлагает практические рекомендации для общения с клиентом, с учетом особенностей его мышления.

• Глава 10 – для команд, отвечающих за клиентский опыт. Она предоставляет чек-лист и принципы дизайна для создания запоминающегося пути клиента как в цифровой, так и в физической среде.

Краткое содержание

Технологии развиваются поэтапно, с повторениями, так же как и маркетинг. Путь начался с маркетинга 1.0 и 2.0, когда акцент сместился от продажи продуктов к пониманию потребностей клиента. Маркетинг 3.0 добавил глубину, рассматривая человека не только как покупателя, но как личность – с ее мыслями, чувствами и ценностями.

С появлением социальных сетей сформировался «включенный» потребитель – этап маркетинга 4.0. Маркетинг 5.0 внедрил использование искусственного интеллекта и возможность масштабной персонализации. Маркетинг 6.0 расширил эту персонализацию до иммерсивного опыта, стирающего границу между физическим и цифровым миром. С каждым новым этапом мы все лучше понимали поведение клиента и постепенно приближались к его мышлению. Маркетинг 7.0 опирается на предыдущие знания, внедряя знания когнитивистики. Он использует три канала воздействия – социальный, индивидуальный и эмоциональный – чтобы точнее воздействовать на мозг человека.

В первой части книги рассматриваются факторы, которые подготовили этот переход. От развития искусственного общего интеллекта до глобальной неопределенности и цифровой усталости – все этапы сформировали новый тип потребителя: «расширенного» человека, чьи решения формируются алгоритмами.

Вторая часть представляет когнитивный компас – стратегическая модель для работы в новой бизнес-реальности. Она вводит понятие когнитивной карты, которая объясняет, как человек обрабатывает информацию, социальные сигналы и вознаграждения. Эти знания потом используются на практике через четыре ключевых инструмента: сторителлинг бренда, ценностное предложение, подход к продажам и клиентский опыт.

Заключительные главы превращают стратегию в исполнение. Независимо от того, над чем вы работаете – создаете ли вы историю бренда, формируете продуктовое предложение, выстраиваете продажи или проектируете клиентский путь, – каждая глава предлагает практические инструменты, учитывающие особенности работы мозга.

Вопросы для размышления

• Как менялся ваш маркетинг вместе с развитием технологий?

• Какой этап маркетинга ближе всего к вашему текущему подходу? Чего вам не хватает, чтобы перейти к маркетингу 7.0?

• Насколько хорошо вы понимаете, как думают и принимают решения ваши клиенты?

Глава 2
Угрозы искусственного общего интеллекта

Почему мышление человека и мышление машины должны сосуществовать ради более эффективного маркетинга

Технологии развиваются настолько стремительно, что многие забывают: изначально компьютерами называли людей. С начала XVII века и до середины XX века так именовали тех, кто вручную выполнял трудоемкие математические вычисления – зачастую за столами сидели команды, состоявшие из женщин. В их задачи входило составление астрономических таблиц, выполнение военных расчетов и участие в первых космических программах.

С распространением электронно-вычислительных машин в середине XX века роль «человеческих компьютеров» изменилась, и они трансформировались в программистов. Сначала они работали напрямую с машинным кодом, что требовало глубокого понимания аппаратного обеспечения устройства. Со временем они начали использовать языки программирования – системы команд, с помощью которых можно управлять техникой.

Сегодня отношения между человеком и технологиями снова меняются. С развитием искусственного интеллекта программисты выступают в роли тренеров. Вместо того чтобы давать явные инструкции, они теперь загружают подготовленные данные, позволяя машинам самостоятельно выявлять закономерности и настраивать свои алгоритмы. Это знаменует новый этап: человек не просто использует компьютер, но и сотрудничает с ним.

Со временем обучение ИИ становится все более автономным и требует все меньшего участия человека.

Мы пришли от «обучения под присмотром», где используются размеченные данные – информация с четкими описаниями, – к «обучению без присмотра», при котором система сама находит закономерности в данных без заранее заданных маркеров.

Еще один метод обучения ИИ – через «обучение с подкреплением», ИИ адаптируется в реальном времени, действуя методом проб и ошибок и постепенно совершенствуясь. В результате роль человека смещается к функции оркестратора: он определяет цели и контролирует процесс, а не управляет каждым шагом (см. рис. 2.1).

Рисунок 2.1. Изменение роли человека в отношениях между человеком и технологиями

Растущая автономность систем ИИ вызывает опасения по поводу развития искусственного общего интеллекта (ИОИ) – технологий, способных соответствовать уровню когнитивных способностей человека или даже превосходить его в широком спектре задач. В отличие от узкоспециализированного ИИ, который предназначен для выполнения конкретных функций, ИОИ сможет самостоятельно обучаться и действовать в разных областях, что усиливает тревогу: не вытеснят ли машины человека из процесса принятия решений.

Сдвиг в сторону большей автономности машин уже заметен в маркетинге. Например, компания может начать с обучения модели ИИ с помощью «обучения под присмотром» на размещенных рекламных текстах, дополненных метриками эффективности, такими как кликабельность.

По мере проведения кампаний система переходит к «обучению без присмотра», самостоятельно выявляет новые темы в комментариях пользователей в социальных сетях и на их основе предлагает свежие идеи для рекламы. «Обучение с подкреплением» позволяет ИИ тестировать различные варианты рекламных креативов, определять, какие комбинации наиболее эффективны, и адаптироваться в реальном времени для достижения лучших результатов.

Но когда ИИ берет на себя все больше задач и при этом выполняет их с меньшим контролем, возникает новая проблема.

Люди, задающие цели для таких систем, не всегда понимают, как именно ИИ приходит к своим выводам.

Это явление известно как «черный ящик ИИ»: алгоритмы становятся настолько сложными, что даже их создатели не могут полностью объяснить логику получаемых результатов.

С одной стороны, более автономное обучение ИИ дает явные преимущества в эффективности и масштабируемости. Маркетологи могут оптимизировать кампании в больших масштабах без крупных команд или внешних подрядчиков. С другой – из-за этого прогресса появляется фундаментальный вопрос: если ИИ способен делать все, какая роль остается человеку в маркетинге?

Движение к искусственному общему интеллекту (ИОИ)

С 1980-х годов искусственный интеллект значительно преобразился, причем основной прогресс пришелся на период после 2020 года. Изначально он создавался как инструмент для помощи человеку, но со временем превратился в более самостоятельные системы и теперь движется в сторону ИОИ.

Этот прогресс можно проследить через четыре ключевых этапа (см. рис. 2.2). На ранних стадиях ИИ работал четко по определенным правилам или статистическим моделям, полностью опираясь на заранее подготовленные данные и ручную настройку.

По мере развития ИИ стал более автономным: ему открылась возможность самостоятельно интерпретировать закономерности в данных, а также прямой доступ к обратной связи от пользователей в реальном времени. Это позволило ему непрерывно обучаться на основе взаимодействия с реальным миром.

Рисунок 2.2. Четыре ключевых этапа развития ИИ

Этап 1: правило-ориентированный ИИ

Ранние системы искусственного интеллекта работали на основе заранее заданных правил, используя принцип «если… то…». Такой метод до сих пор используется в базовой маркетинговой автоматизации. Например, если покупатель добавил товар в корзину, но не оформил заказ, то надо отправить ему напоминание. По тому же правило-ориентированному принципу работают простые чат-боты: если клиент запрашивает информацию о продукте, то нужно отправить каталог.

Этап 2: прогностический ИИ

Более продвинутой формой ИИ является прогностический ИИ, который использует статистические инструменты для анализа исторических данных и оценки вероятности будущих результатов. В маркетинге его часто применяют для анализа оттока клиентов – чтобы выявить, кто из клиентов с наибольшей вероятностью перестанет пользоваться продуктом или услугой. Другой вариант использования – рекомендательные системы, предлагающие товары на основе предыдущих покупок пользователя.

Этап 3: генеративный ИИ

Наиболее распространенная форма ИИ в последние годы – генеративный ИИ, способный создавать новый контент: тексты, изображения, мультимедиа и программный код. Обычно он опирается на алгоритмы машинного обучения для выявления закономерности в больших наборах данных и создания их в новом контенте.

Маркетологи могут использовать эти технологии для персонализированных имейл-рассылок, адаптированных под конкретных клиентов.

Он также может создавать контент для социальных сетей в больших масштабах, помогая брендам оставаться активными на нескольких платформах. Генеративный ИИ обеспечивает работу продвинутых чат-ботов, которые могут отвечать на широкий круг вопросов от клиентов, включая те, что не были заранее прописаны.

Этап 4: агентный ИИ

Текущим направлением в развитии ИИ является агентный ИИ – системы, способные самостоятельно достигать сложных целей, принимая решения при минимальном контроле со стороны человека.

В отличие от генеративного ИИ, который отвечает на подсказки (промпты), агентный ИИ действует проактивно – сам инициирует действия, чтобы добиться заданного результата. Он представляет собой важный шаг на пути к ИОИ, поскольку закладывает основу для машин, которые однажды смогут мыслить подобно человеку.

В маркетинге агентный ИИ может выступать в роли менеджера кампаний. Маркетолог задает цель, например повышение узнаваемости бренда, а ИИ определяет аудиторию, оптимизирует креативы и распределяет бюджет в реальном времени. Он также способен управлять всей воронкой продаж: самостоятельно квалифицирует лиды, инициирует контакты, выстраивает отношения с клиентом и даже помогает закрывать сделки – практически без вмешательства человека.

Конечная цель ИОИ

Переход к более автономным системам – это шаг к созданию ИОИ. И хотя идея искусственного интеллекта, сопоставимого с человеческим, обсуждалась еще с 1950-х годов, сам термин «искусственный общий интеллект» был введен в 2002 году исследователями Шейном Леггом и Беном Герцелем. Часто этот термин связывают с концепцией сингулярности – гипотетического будущего, в котором искусственный интеллект превзойдет человеческий разум.

Тема ИОИ остается предметом активных споров. Одни видят в нем прорыв, который поможет человеку преодолеть собственные ограничения. Другие предупреждают об экзистенциальных рисках, сценарии доходят до таких масштабов, при которых машины станут мощнее своих создателей. Ведутся и постоянные дискуссии о том, возможен ли ИОИ в принципе. Некоторые эксперты считают, что до него осталось всего несколько лет, в то время как другие уверены, что машинам недоступны такие абстрактные аспекты человеческого мышления, как здравый смысл и интуиция.

Долгие годы эти разговоры оставались по большей части теоретическими. Публично доступные ИИ, в основном в форме чат-ботов, не оправдывали ожиданий. Ситуация изменилась в ноябре 2022 года, когда OpenAI представила ChatGPT – генеративную модель ИИ. За первые пять дней она произвела впечатление на более чем миллион пользователей благодаря хорошо написанным и осмысленным ответам на запросы.

Внезапно ИИ стал одной из центральных тем в мире технологического бизнеса. Компания Microsoft стала ключевым инвестором OpenAI, что позволило ей интегрировать модели OpenAI в свой ИИ-продукт Copilot. Другие технологические гиганты, такие как Google, также активизировали свои усилия в области ИИ, опасаясь потерять позиции на рынках поисковых систем и социальных сетей.

Одновременно с ними стали появляться новые поисковые системы на базе ИИ. Например, Perplexity, используя технологии ChatGPT и Microsoft Bing, представила себя как альтернативу классическим поисковым системам. В ответ Google внедрил ИИ непосредственно в поиск и запустил AI Overviews («Обзоры на основе ИИ») – сводки ключевой информации, которые появляются в верхней части результатов поиска. Цукерберг также ускорил свое продвижение в сфере ИИ, встроив AI в свои продукты, где пользователи могут напрямую взаимодействовать с ИИ-ассистентом.

Тем временем в январе 2025 года в Китае стартап DeepSeek запустил свою модель ИИ – R1, бросив прямой вызов OpenAI. Компания утверждала, что их модель соответствует возможностям ChatGPT, но при этом требует меньших затрат на разработку и использование.

Гонка в сфере ИИ в целом принесла пользу бизнесу, что ускорило массовое внедрение искусственного интеллекта. По данным отчета McKinsey за 2025 год, 92% компаний планируют инвестировать в генеративный ИИ в ближайшие три года. Глобальное исследование The Conversation также показало, что уже 58% работников используют ИИ для повышения производительности.

Интересно, что сейчас ИИ применяют не только для генерации идей или создания контента. Filtered, компания в сфере образовательных технологий, проанализировала обсуждения на платформах вроде Reddit и Quora и выяснила, что

В 2025 году наиболее распространенным способом использования ИИ стали психологическая поддержка и общение. Развитие диалоговых моделей сделало такие формы взаимодействия естественными и востребованными.

К марту 2025 года исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего сообщили, что модель GPT–4.5 прошла тест Тьюринга – критерий, предложенный пионером ИИ Аланом Тьюрингом для оценки того, может ли система вести диалог настолько убедительно, чтобы человек не мог понять, что ему отвечает ИИ. Когда GPT–4.5 попросили отвечать от имени человека, в 73% случаев ее принимали за реального собеседника. Этот результат заставил многих задуматься: возможно, ИОИ гораздо ближе, чем казалось.

Дорожная карта к ИОИ и сопутствующие риски

В книге мы представляем структуру, которая поможет маркетологам лучше понять, как технологии будут развиваться на пути к конечной цели – созданию искусственного общего интеллекта (ИОИ). Она основана на простой идее: человек создает машины по своему образу и подобию (см. рис. 2.3).

Выделяются шесть ключевых человеческих способностей, которые должны воспроизводить машины: мышление, коммуникация, чувственное восприятие, действие, воображение и установление связей. Хотя ИИ, главным образом благодаря обработке естественного языка, достиг значительного прогресса, для появления ИОИ потребуется развитие по всем шести направлениям.

По мере того как машины обретают все более человекоподобные качества, усиливаются риски, что маркетологи станут просто наблюдателями, уступая технологиям не только в исполнении задач, но и в стратегическом планировании.

Рисунок 2.3. Дорожная карта к ИОИ

Машины, которые мыслят

Мышление – самая базовая способность человека. Такие модели, как ChatGPT, основаны на «нейронных сетях», подобно человеческому мозгу. Как человек учится на собственном опыте, так и искусственный интеллект обучается на больших массивах данных. В результате формируется некая база знаний аналогичная человеческой памяти. Ошибки и обратная связь позволяют как людям, так и машинам постоянно улучшать свою мыслительную деятельность.

И люди, и машины применяют этот процесс обучения для распознавания закономерностей. Например, маркетолог методом проб и ошибок может прийти к выводу, что определенный формат работает эффективнее других. Аналогичным образом ИИ способен выявить, какие элементы кампании повышают вовлеченность, анализируя данные из социальных сетей.

Как человек использует опыт для принятия решений, так ИИ использует обученные модели, чтобы предлагать оптимальные действия. В повседневной жизни человек опирается на интуитивные пути – эвристики, – позволяющие быстро принимать решения. Например, сотрудники Apple могут предлагать покупателям iPhone дополнительно приобрести наушники AirPods, исходя из накопленного опыта. По тому же принципу работает рекомендательная система Amazon, предлагая товары на основе предыдущих действий пользователя – покупок или оставленного отзыва.

Некоторое мышление требует более систематического анализа. Оно предполагает четкое, пошаговое решение проблем, которое часто называют алгоритмическим мышлением. И люди, и машины используют этот подход там, где важна точность: например, при сегментации аудитории или оптимизации маркетинговых кампаний на основе данных.

ИИ способен имитировать мышление человека и часто обрабатывать гораздо больше данных, делая это более последовательно. Однако эта сильная сторона систем ИИ, также является его ограничением: для обучения ему обычно необходимы большие объемы данных. Человек же способен действовать и в условиях ограниченного опыта или неопределенности, опираясь на абстрактное мышление – умение проводить аналогии и находить общее между, казалось бы, не связанными между собой идеями.

Многие технологические компании пытались воспроизвести эту сильную сторону человеческого мышления с помощью так называемого «обучения с нуля» – подхода, при котором модель ИИ учится распознавать закономерности без предварительных примеров. Однако по уровню гибкости мышления ИИ все еще уступает человеку.

Недавние разработки в области ИИ действительно опираются на достижения когнитивистики и более глубокое понимание того, как работает человеческий мозг. Google DeepMind и совместный проект Microsoft с Inait использовали нейронаучный подход, моделируя биологические механизмы интеллекта. Например, исследуется такое направление как «органоидный интеллект», где в качестве основы для синтетических биологических вычислительных систем используются выращенные в лаборатории трехмерные структуры из клеток мозга – так называемые мозговые органоиды.

По мере того, как машины все точнее воспроизводят человеческое мышление, маркетологи рискуют потерять бдительность в данном направлении. Сосредоточившись на обучении ИИ, они могут перестать развивать интуицию и критическое мышление – качества, необходимые, чтобы подвергать сомнению предположения и оспаривать рекомендации алгоритмов. Важно также уметь увидеть то, что машина может упустить из анализа.

Более того, есть опасность начать воспринимать клиента как простой набор данных.

Маркетологи могут стать чрезмерно зависимыми от анализа данных, что приведет к утрате эмпатии. А без нее маркетинг упускает скрытые потребности и глубинные мотивы, стоящие за поведением людей. Данные показывают тренды, но только эмпатия позволяет понять, что на самом деле движет людьми.

Машины, которые общаются

Язык формирует мышление человека, через него мы учимся, передаем знания и выражаем сложные мысли. Структура и лексика языка влияют на то, что мы замечаем в опыте и насколько ярко мы его запоминаем или описываем.

В маркетинге язык играет не меньшую роль. Способ выражения напрямую влияет на то, как бренд воспринимается в разных культурах. Хорошо известный пример – кампания Coca-Cola «Поделись кока-колой» (Share a Coke). В США на бутылках печатали популярные имена, делая акцент на персонализации. А вот в Китае, с другим культурным контекстом, где важнее коллективные ценности, компания использовала обращения вроде «милашка» (Xiao Kě'ài) или «гуру» (Dàshén), что лучше откликнулось у аудитории поколения Z.

Язык сыграл ключевую роль и в развитии ИИ. Прорыв произошел благодаря технологиям обработки естественного языка, которые позволили машинам понимать и генерировать человеческую речь. На их основе появились большие языковые модели, такие как ChatGPT, благодаря которым общение с ИИ стало возможным на обычном языке, без программирования. Это существенно расширило доступ к искусственному интеллекту и ускорило его распространение.

Тем не менее остается одно ключевое ограничение: большинство таких систем «думает» на английском языке. Данные системы поддерживают использование разных языков, однако внутренняя логика этих систем все равно формируется под влиянием английского. Например, в китайских моделях ИИ, таких как DeepSeek, рассуждения по умолчанию ведутся на английском – из-за богатства англоязычных обучающих данных. Это создает проблему, поскольку язык формирует человеческое мышление. Рассуждения, построенные на английском языке, могут не замечать культурных оттенков, заложенных в других языках. При переводе могут теряться смысловые нюансы, что особенно критично для маркетинга, где важны точность и культурная чувствительность.

Именно поэтому современные исследования в области NLP продвигаются дальше – от многоязычной коммуникации к многоязычному мышлению. Это важнейший шаг на пути к созданию ИИ, который понимает культурные особенности.

На практике машины, которые умеют общаться, уже заметно меняют маркетинг. Большие языковые модели (LLM) позволяют в реальном времени анализировать обсуждения в социальных сетях, выявлять зарождающиеся тренды и оценивать общественные настроения. Кроме того, LLM лежат в основе чат-ботов, что обеспечивает более естественное взаимодействие с клиентами в сервисе и продажах.

Однако у этого удобства есть обратная сторона.

Чем больше времени маркетологи проводят за анализом цифровых обсуждений и полагаются на автоматизированные диалоги, тем реже они общаются с клиентами напрямую. А ведь именно в живом общении часто рождаются самые глубокие инсайты и формируются прочные отношения с клиентами.

Кроме того, LLM радикально меняют создание контента и коммуникацию брендов. Они способны писать тексты и генерировать идеи, адаптируя тон и стиль под конкретную аудиторию. Однако не стоит забывать про риск: бренды могут потерять ту самую подлинность, которая изначально привлекает клиентов.

Машины, которые чувствуют

Многие эксперты утверждают, у машин по-прежнему отсутствует важнейший аспект человеческого интеллекта – телесность.

Человеческое мышление неотделимо от тела, которое взаимодействует с физическим миром, – и этого у машин нет.

Все клетки нашего тела считывают окружающую обстановку и адаптируются к ней.

Иными словами, человеческое познание – это не просто работа мозга. В восприятии мира участвует все тело целиком. Именно эта телесность позволяет человеку опираться на интуицию и принимать решения с помощью эвристик. Машины же действуют иначе, через алгоритмы: они систематически обрабатывают информацию и нуждаются в огромных объемах данных для каждого нового вывода.

Ключевой аспект нашей телесности играют органы чувств: зрение, слух, осязание, обоняние и вкус. Они собирают информацию из внешней среды и запускают когнитивные процессы мозга. Машины пытаются воспроизвести эти способности с помощью камер, микрофонов, тактильных датчиков и других сенсорных технологий.

Компьютерное зрение позволяет распознавать и интерпретировать изображения, видео и выражения лиц. Технологии распознавания речи переводят устную речь в текст для дальнейшей обработки и широко используются в голосовых ассистентах. Датчики движения и тактильные сенсоры применяются в беспилотных автомобилях и робототехнике – они позволяют определять движение и ориентацию в пространстве. Разрабатываются и системы, имитирующие обоняние и вкус, – «электронный нос» и «электронный язык», хотя они пока значительно уступают по уровню развития другим сенсорным технологиям.

По мере того как машины все лучше чувствуют окружающий мир, они начинают интерпретировать данные в реальном времени и реагировать на них – во многом как люди. Так, футурист Эми Уэбб ввела понятие «живой интеллект», где описывает идею объединения ИИ, сенсоров и биотехнологий, что позволило бы системам учиться непосредственно из среды.

Здесь возникают серьезные риски. Маркетинг всегда строился на глубоком понимании человека – во многом благодаря наблюдению за его поведением в естественной среде. Этнографический подход, предполагающий погружение маркетолога в повседневную жизнь клиента, может отойти на второй план, если сбор информации будет полностью передан машинам. Без этого человеческого взгляда легко потерять связь с реальностью клиента.

Кроме того, данные с датчиков часто лишены контекста. Машина может зафиксировать выражение лица или жест, но не способна точно понять, что за ними стоит. Улыбка может означать радость или, например, неловкость – такие нюансы расшифровать под силу лишь тому, кто обладает эмпатией, – то есть человеку.

Машины, которые действуют

Действие – это момент, когда мысль воплощается в реальность. У человека это может быть покупка или рекомендация продукта. Для машин действие – выполнение задач на основе решений, принятых ИИ, и сенсорных датчиков. Иногда может идти речь о физических действиях роботов. Например, в отеле робот на стойке регистрации может предложить гостям отсканировать их документы для заселения – происходит автоматизация процесса, который раньше требовал участия сотрудника.

В других случаях это реализуется через роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Так, при получении заявки на кредит система RPA в банке может автоматически извлечь данные клиента, проверить кредитную историю, провести оценку рисков и запустить процесс одобрения – без участия человека.

Подобные технологии стремительно меняют маркетинговые процессы.

Агентный ИИ, форма искусственного интеллекта, предназначенная для самостоятельного выполнения задач, может управлять всей маркетинговой воронкой – от квалификации лидов до закрытия сделок.

Сейчас он способен самостоятельно запускать кампании, проводить A/B-тестирование креативов и распределять бюджеты. То, на что раньше уходили недели, теперь может запускаться за считаные минуты.

Вместе с этим усиливаются и риски. Маркетинг начинает превращаться в черный ящик: машины лучше выполняют задачи, а специалисты видят только входные данные и итоговый результат, не понимая, что происходит внутри. Это может привести к отдалению и потере контроля над процессами.

Кроме того, возникает этическая проблема. Если решения полностью делегировать машинам, маркетологам станет сложнее отследить, как именно они принимаются и кого могут затронуть. Например, система ИИ, обученная на исторических данных клиентов, может неосознанно отдавать приоритет более обеспеченным районам, исключая менее обеспеченные группы из персонализированных предложений. Такая алгоритмическая предвзятость способна усиливать социальное неравенство – даже без явного намерения. Машина лишь выполняет задачу, но ответственность по-прежнему лежит на маркетологах.

Машины, которые используют воображение

Воображение позволяет человеку представлять то, чего еще не существует: разрабатывать новые продукты, создавать необычные впечатления и писать захватывающие истории. В его основе лежит абстрактное мышление – способность видеть не только очевидное, но и более глубокие смыслы.

Когда мы размышляем о глубинном смысле фильма или о таких понятиях, как любовь и свобода, мы как раз задействуем этот уровень мышления. Он позволяет нам увидеть целостную картину. Именно поэтому сторителлинг так тесно связан с абстрактным мышлением: он требует понимания идей, выходящих за рамки буквальных событий.

Воображение – движущая сила творчества. Оно позволяет представлять будущее и находить решения, которых еще не существует.

Благодаря метафорам и аналогиям человек соединяет несвязанные между собой области и черпает вдохновение в самых неожиданных источниках.

Любая маркетинговая инновация начинается именно с человеческого воображения.

И машинам труднее всего скопировать эту человеческую способность. Генеративный ИИ действует в пределах уже существующих данных, тогда как человеческое воображение стремится выйти за пределы познанного. Мы можем представлять будущее, которое еще не наступило, – и ни один набор данных не подтвердит жизнеспособность такой идеи, пока она не будет проверена на практике.

Когда ИИ пытается «вообразить» что-то вне границ своего обучения, он нередко сталкивается с так называемыми галлюцинациями ИИ – уверенными, но ложными выводами, которые не имеют фактов в своей основе. По сути, это несовершенная имитация воображения. По мере того как машины все чаще берут на себя креативные задачи, становится все сложнее отличить их воображение от подобной галлюцинации.

Наиболее близко к воображению машины подходят через технологии дополненной и расширенной реальности (XR) и метавселенные. Эти иммерсивные технологии позволяют машинам визуализировать даже невозможные идеи.

Дополненная (AR), виртуальная (VR) и смешанная (MR) реальности позволяют формировать новые способы человеческого восприятия. В маркетинге, например, можно организовать виртуальные шоурумы или демонстрацию продуктов. Метавселенная расширяет эти границы еще дальше, давая брендам возможность моделировать сценарии, невозможные в физическом мире, вроде летающих автомобилей в игре Roblox.

Однако в основе любого иммерсивного опыта лежит история, которая по-прежнему требует человеческого воображения. Если полностью передать машинам эту роль, возникнет риск: сможем ли мы отличить осмысленное видение от ошибки в виде галлюцинации. Это может привести к искажению культурных ценностей, закреплению стереотипов и формированию нереалистичных ожиданий. Подобные просчеты способны нанести ущерб репутации бренда и подорвать доверие аудитории.

Машины, которые устанавливают связи

Умение устанавливать связи – одна из ключевых человеческих черт, напрямую влияющая на когнитивные способности. Люди развиваются в социальной среде: в семьях, сообществах и командах. В мозге даже существует отдельная система, отвечающая за социальные взаимодействия, что подчеркивает, насколько значимыми для человека являются общение и связи.

Недостаток социальных связей негативно сказывается на когнитивных способностях, а развитие цивилизации во многом стало возможным благодаря сотрудничеству.

Машины уже начинают подражать этой форме связей – правда, пока без формирования эмоциональных привязанностей. Интернет вещей (IoT) объединяет устройства для сбора и обмена данными из окружающей среды. Блокчейн объединяет компьютеры в одноранговую сеть для совместного хранения информации. Вместе эти технологии формируют взаимосвязанную экосистему.

Недавние исследования показывают, что связи между машинами становятся еще глубже. В исследовании 2024 года, опубликованном в журнале Nature, ученые представили модель ИИ, способную не только обучаться, но и передавать знания другим ИИ. Таким образом, агенты ИИ могут делиться не только данными, но и лучшими практиками.

Однако и в этом случае есть риски.

По мере того как машины начинают самостоятельно обучать друг друга, роль человека может отходить на второй план.

Хотя такие экосистемы повышают продуктивность, они не могут стать заменой человеческим отношениям. Если маркетологи будут слишком полагаться на автоматизированные системы и координацию, они рискуют утратить связь с человеческим контекстом, который как раз и придает брендам смысл и ценность.

Краткое содержание

Взаимодействие человека и машин значительно изменилось: от эпохи, когда человек выступал в роли компьютера, до роли программиста, а теперь, в эпоху искусственного интеллекта, – к функциям тренера и оркестратора. Сегодня человек уже не прописывает машинам четкие инструкции, он загружает данные в системы, что позволяет им самостоятельно учиться и совершенствоваться. По мере роста автономности ИИ – от правило-ориентированного подхода до агентного интеллекта – роль человека в этом сотрудничестве становится все более неопределенной.

Этот сдвиг особенно критичен в маркетинге. Хотя ИИ предлагает беспрецедентную эффективность и масштабируемость, он также увеличивает риск того, что маркетологи превратятся в пассивных наблюдателей в собственной профессии.

По мере движения к ИОИ машины перестают быть просто инструментами – они претендуют на роль того, кто принимает серьезные решения.

Когда машины обретут способность мыслить, они, возможно, начнут формировать маркетинговые стратегии. Когда они смогут общаться – они станут управлять голосом бренда, смогут глубже понимать потребности клиентов, чем маркетинговые исследования. Когда они научатся действовать во всех каналах, они возьмут под контроль маркетинговый процесс. Обладая «воображением», они смогут создать иммерсивные форматы взаимодействия. А если смогут устанавливать связи – они будут управлять отношениями с клиентами практически без участия человека.

Каждая из этих способностей отражает ключевые человеческие качества. И хотя это ускоряет движение к ИОИ, одновременно возникает риск вытеснения человека из маркетинга. И наша главная задача – не просто внедрять искусственный интеллект, а сохранить активную роль маркетолога во взаимоотношении человека с машинами.

Вопросы для размышления

• Вы по-прежнему формируете стратегию или лишь утверждаете предложения, сгенерированные ИИ?

• Сохраняете ли вы живую связь с клиентами или передали ее ИИ?

• Понимаете ли вы, как ваши ИИ-системы принимают решения, или работаете с «черным ящиком»?

Глава 3
Подводные камни в цифровом мире

Почему одержимость эффективностью и ИИ убивает аутентичность

Кто бы мог предположить, что термин VUCA, появившийся в Военном колледже армии США в 1980-х, будет точно описывать современную реальность. Аббревиатура расшифровывается как volatility (нестабильность), uncertainty (неопределенность), complexity (сложность) и ambiguity (двусмысленность) и показывает то, насколько непредсказуемым стал бизнес.

Геополитическая нестабильность в последние годы значительно усилилась. Войны и конфликты приводят к сбоям в глобальных цепочках поставок, вызывая дефицит товаров во многих регионах. Дополнительное давление создают торговые войны: стремясь защитить внутреннее производство, страны повышают тарифы, но своими действиями рискуют только спровоцировать рост цен. Бизнес обеспокоен снижением покупательной способности и вероятностью экономического спада.

Подобная нестабильность усиливает неопределенность на финансовых рынках. Фондовые рынки по всему миру реагируют на уровень роста напряженности снижением индексов, поскольку инвесторы принимают решения осторожнее. В результате международная система торговли становится более запутанной и сложной.

Рынкам удавалось восстанавливаться после кризисов, однако именно двусмысленность вызывает наибольшую тревогу у компаний. В условиях давления многие из них сосредоточены исключительно на краткосрочных результатах, что делает долгосрочное планирование все более трудным. Перед маркетологами встает новая задача: балансировать между быстрыми результатами и созданием устойчивых, долгосрочных отношений с клиентами. Параллельно с этим необходимо внедрять искусственный интеллект, который одновременно приносит новые решения и создает риски в области цифрового воздействия.

Организация переходит на краткосрочную ориентацию

Краткосрочная ориентация бизнеса оказывает все большее давление на руководителей. Акционеры ожидают быстрых и измеримых результатов. Зарплата топ-менеджеров зачастую связана с краткосрочными показателями, и это, в свою очередь, негативно сказывается на долгосрочных инвестициях. В результате руководители компаний отдают приоритет быстрым победам.

Если руководители не достигают поставленных результатов, компании часто считают нестабильное время подходящим моментом для смены руководства. По данным компании Challenger, Gray & Christmas, занимающейся трудоустройством топ-менеджеров, смена генеральных директоров достигла рекордного уровня в 2025 году.

Директор по маркетингу также находится под давлением. Он должен одновременно внедрять новые технологии и предоставлять быстрые результаты в условиях быстро меняющегося технологического мира. Согласно данным компании Spencer Stuart, занимающейся поиском руководителей, средний срок пребывания в должности директора по маркетингу составляет чуть более четырех лет, что указывает на всю сложность этой работы.

Постоянная смена руководителей неизбежно приводит к нестабильному рабочему климату в коллективе. Новые лидеры часто предлагают собственное видение и внедряют другие методы работы, вследствие чего ранние проекты могут быть отменены, так и не показав результаты. Все это негативно сказывается на моральном состоянии сотрудников, которые вынуждены постоянно подстраиваться под новые условия. В коллективе снижается вовлеченность и растет апатия.

Ситуация усугубляется следующей тенденцией: продолжительность работы на одном месте среди молодого поколения значительно снижается. По данным Бюро трудовой статистики, средняя продолжительность работы у молодых специалистов примерно в три раза ниже, чем у старших поколений.

Такая частая смена работы частично объясняется быстрым снижением удовлетворенности работой. Многие из поколения Y (рожденные в период между 1981 и 1996 годами) амбициозны и уже занимают руководящие должности. Они ориентированы на карьерный рост, но при этом ценят баланс между работой и личной жизнью.

Поколение Z (1997–2012 годы) преимущественно работает на операционных должностях. Они стремятся к осмысленной работе: им важны компании, которые соответствуют их ценностям и где они могут оказывать реальное влияние. Кроме этого, они уделяют внимание вопросам ментального здоровья и предпочитают бренды, поддерживающие эмоциональное благополучие.

В условиях, когда руководители, менеджеры и сотрудники сосредоточены на краткосрочных целях, испытывают тревогу о возможном увольнении или находятся в постоянном поиске лучших возможностей, организация должна становиться более гибкой и адаптируемой.

В ответ на это многие компании внедряют принципы бережливого и гибкого управления при смене руководства или изменении планов. Подходы заимствуются из концепции бережливого производства, направленного на оптимизацию процессов и сокращение потерь. В свою очередь, принципы гибкости, заимствованные из стартапов, акцентируют внимание на быстрых экспериментах и непрерывной итерации. Два этих подхода позволяют организациям быстрее и эффективнее адаптироваться к изменениям.

Маркетинг становится бережливым и гибким

Бережливые и гибкие подходы меняют маркетинг и его тренды. Компании все больше перераспределяют бюджеты в сторону цифрового маркетинга. По данным исследований Deloitte и Gartner, сейчас 50–60% маркетинговых расходов приходится на цифровой маркетинг. Такое перераспределение вполне логично, потому что его гораздо легче корректировать по сравнению с традиционным.

Многие компании сегодня ориентируются на перформанс-маркетинг – стратегию, при которой основной фокус делается на быстрые результаты, а не на долгосрочное построение бренда.

Наиболее активно ее применяют компании, работающие онлайн. Через Google, Amazon и других цифровых гигантов они добиваются быстрого роста.

На практике это работает так: банк может показывать рекламу пользователям, которые ищут кредитную карту для путешествий. В рекламе написано: «Получи 100 долларов кешбэка – оформи карту сейчас». Цель здесь – немедленная продажа. А вот имиджевая реклама работает через истории, чтобы человек проникся эмоциями и запомнил бренд.

Ключевое преимущество перформанс-маркетинга – его опора на данные, зачастую усиленные искусственным интеллектом. Такой подход делает цифровой маркетинг более точным и снижает потери бюджета. Кроме того, он полностью измерим: бизнес платит только за результаты – привлеченного клиента или продажи.

Мгновенная обратная связь позволяет маркетологу в реальном времени корректировать параметры таргетинга, контента и распределение средств без ожидания квартальных отчетов. Дополнительное преимущество – использование тестирования: бренд может запустить небольшую кампанию, а затем масштабировать только то, что показало лучший результат. Так ресурсы не тратятся впустую.

Маркетологи попадают в ловушку эффективности

Несмотря на все преимущества, у перформанс-маркетинга есть и серьезные недостатки. Сильный упор на быстрые продажи может навредить бизнесу в долгосрочной перспективе. Компании, сместив фокус внимания, рискуют забыть о развитии ценности бренда, хотя именно она со временем помогает снижать маркетинговые затраты.

Многие компании слишком зависят от платной рекламы для привлечения клиентов на сторонних цифровых платформах. Такие кампании дают быстрый результат, но одновременно усиливают конкуренцию. Поскольку большинство платформ работают по аукционной системе, рост спроса на одну и ту же аудиторию неизбежно ведет к повышению рекламных затрат.

Еще один тревожный аспект – реакция аудитории на подобную тактику.

Перформанс-маркетинг может вызывать зависимость у брендов: они увеличивают рекламные бюджеты в погоне за продажами, что ведет к усталости аудитории от однотипных объявлений и раздражению.

Кроме того, такие кампании часто строятся на скидках и ограниченных предложениях. Такой подход формирует поведение, при котором клиенты покупают только из-за выгодной цены, а не из-за любви к бренду. В долгосрочной перспективе это снижает маржинальность и ослабляет ценность бренда.

Компания рискует оказаться в плену быстрых побед, а за ними могут скрываться рост стоимости рекламы, усталость аудитории и зависимость клиентов от скидок, но самое главное – потеря капитала в долгосрочной перспективе.

ИИ и унификация маркетинга

Краткосрочность современного маркетинга – лишь одна из проблем цифровой эпохи. Более серьезный недостаток ИИ-маркетинга заключается в том, что он прогнозирует будущее на основе прошлого выбора.

Вспомните, как Spotify и Netflix предлагают музыку или фильмы. Они анализируют ваши ранние предпочтения. Формула проста: «Тебе понравилось это – значит, может понравиться и это». Со временем такие рекомендации становятся однообразными, запирая пользователей в личном информационном пузыре. Вместо того чтобы знакомить с новым контентом, они закрепляют уже существующие предпочтения и ограничивают доступ к свежим продуктам.

Подобная тенденция плоха не только для аудитории, но и представляет прямую угрозу для творчества.

Чем меньше новых открытий, тем сильнее снижается креативное мышление.

Что еще хуже, создатели музыки и фильмов ориентируются на то, что нравится максимально широкой аудитории. Это затрудняет прорыв свежих, оригинальных идей.

Аналогичным образом ИИ-маркетинг часто направляет маркетологов к решениям, которые уже доказали свою эффективность и показали высокие результаты с точки зрения метрики. В итоге бренды начинают генерировать похожий контент. Вместо того чтобы формировать собственные нарративы, они используют схемы, которые сработали у других. Системы на базе ИИ, созданные для массового использования, непреднамеренно приводят к унификации маркетинга: ограничивают появление чего-то нового и уникального.

В настоящее время генеративные модели ИИ, которые используются в маркетинге, обучаются на контенте, созданном людьми. Но что случится, если интернет будет переполнен сгенерированным ИИ контентом? Они будут учиться у самих себя, основываясь на предыдущих результатах. Следовательно, ИИ-маркетинг станет еще более однородным и утратит свою аутентичность.

Закат эры настоящих маркетологов

Сразу уточним: мы не выступаем против цифрового маркетинга и искусственного интеллекта. Более того, мы сами продвигали эти подходы в книгах «Маркетинг 4.0» и «Маркетинг 5.0». Но чем сильнее бизнес полагается на цифровые инструменты, тем заметнее риски.

Маркетинг не просто фокусирует свое внимание на быстрых результатах – он теряет свою подлинность.

Коренная причина этого кризиса в образе мышления самих специалистов.

С начала 2010-х выросло новое поколение маркетологов, чьи навыки сильно отличаются от предшественников. Раньше маркетологи воспринимали маркетинг как искусство, в основном потому, что они не обладали современными технологиями. Сегодня все иначе: специалисты уверенно работают с искусственным интеллектом и воспринимают работу как точную науку.

Маркетинг становится техничным. Все внимание маркетологов смещается к алгоритмам, поскольку работа полностью переходит в цифровые каналы – социальные сети и поисковые системы.

Современное обучение и практика делают акцент на умении «взламывать» алгоритмы и оптимизировать метрики, вместо того чтобы разбираться в человеческой психологии.

У этого подхода есть очевидный недостаток: специалисты пытаются обыграть систему, а не понять человека. Алгоритмы приблизительно отражают поведение покупателя, но до сложности человеческого мышления им еще далеко.

Гонка за трендами усугубляет ситуацию. Ради алгоритмов компании постоянно меняют посыл своей рекламы. В результате теряется позиционирование и исчезает понимание ценностей бренда. Погоня за быстрым откликом приводит к «обезличиванию» маркетинга: одни и те же инструменты, одинаковые тренды, похожие кампании.

Как итог – маркетинг становится бездушным и теряет живость. То, что когда-то было привлекательным, уступает место оптимизации, где эффективность вытесняет подлинность.

Аутентичность рождается из уникального голоса бренда и людей, которые за ним стоят, а также ценностей, культуры и жизненного опыта. Инструменты ИИ работают быстро и эффективно, но результат их работы часто выглядит безликим. Ему не хватает человеческого присутствия и тепла, которые делают историю бренда близкой.