Как найти слабое место вебинарной воронки
Как разложить вебинарную воронку на этапы и выбрать участок для доработки. По материалам встречи с Алексеем Ткаченко.
Читать статьюБлог CMO.PRO
Как расширить аудиторию продукта: опыт Zerocoder
Как команда Zerocoder пересмотрела аудиторию и предложение. Разбираем логику решений по рассказу Кирилла Пшинника на встрече CMO.PRO.
Читать статью
Как выбрать тему SEO-статьи и сгруппировать запросы
Как выбрать самостоятельную тему статьи, учесть регион и собрать связанные запросы. Разбор подхода из практикума Ильи Чумаченкова.
Читать статью
Как проверять видимость бренда в поиске Google с ИИ
Как проверять видимость бренда в ИИ-функциях Google Search: технические и контентные условия, оценка данных Search Console и честные ограничения измерения. Без обещаний попадания, индексации или позиций.
Читать статью
Как тестировать рекламные материалы с ИИ: варианты, гипотезы, выводы
Как проверять рекламные материалы, созданные с ИИ: гипотеза, один изменяемый фактор, контрольный вариант, единая метрика и критерий остановки. По официальным правилам рекламной системы и Метрики.
Читать статью
Как измерить пользу от ИИ в маркетинге и показать её руководству
План измерения пользы от ИИ: базовая линия до внедрения, затраты на проверку, качество работы и заявка как бизнес-цель. С честной зоной неопределённости и без выдуманных ROI и рыночных процентов.
Читать статью
ИИ в работе с обращениями и отзывами: что доверить машине, а что человеку
Схема работы с обращениями и отзывами: классификация, черновой ответ, обязательное ручное согласование и эскалация. Почему автоматическая отправка не считается безопасной по умолчанию.
Читать статью
Как выбрать инструмент ИИ для маркетинга и проверить поставщика
Рабочая рамка выбора инструмента ИИ для маркетинга: таблица критериев и вопросы поставщику о данных, правах на результат, надёжности, скрытых расходах и условиях выхода из сервиса. Без рейтинга поставщиков.
Читать статью
ИИ в маркетинговой аналитике: где прогнозы обманывают
Как проверять прогнозы и выводы ИИ на маркетинговых данных: утечка будущих данных, неполные цели, малые выборки, устойчивость модели и обязательный человеческий контроль. С паспортом прогноза.
Читать статью