IBM сократила число мероприятий вдвое и нарастила лиды: кейс по инфлюенс-маркетингу с ИИ

IBM сообщила о результатах внедрения искусственного интеллекта в маркетинг и коммуникации: за два года компания сократила число офлайн-мероприятий вдвое, при этом количество лидов выросло на 10–20%, а общая экономия за три года составила $4,5 млрд. Вице-президент IBM по маркетингу и коммуникациям Джонатан Адашек рассказал о подходе «клиент ноль» и о том, как ИИ помогает пересмотреть процессы в инфлюенс-маркетинге — от таргетинга до персонализации и измерения эффективности событий.

Данные взяты из интервью с руководителем маркетинга IBM, опубликованного Adweek в июне 2025 года. Цифры отражают внутренние результаты корпорации за период с 2023 по начало 2025 года. Важное ограничение: IBM не раскрывает детальную методику подсчёта лидов и не публикует разбивку экономии по направлениям, поэтому сравнивать показатели напрямую с кампаниями малого и среднего бизнеса некорректно. Тем не менее подход к автоматизации процессов и приоритизации событий применим на любом рынке, включая российский.

Меньше событий — больше результата: как ИИ меняет событийный маркетинг

IBM перешла от стратегии максимального охвата к точечной работе с целевой аудиторией. Два года назад компания проводила вдвое больше мероприятий, но получала меньше квалифицированных контактов. После внедрения ИИ-инструментов для таргетинга, персонализации приглашений и постобработки событий число лидов выросло на 10–20% при сокращении календаря событий наполовину. Адашек подчёркивает: рост эффективности достигнут за счёт релевантности до, во время и после события, а не за счёт увеличения бюджета или частоты контактов.

Для российского рынка это особенно актуально: после 2022 года бюджеты на офлайн сократились, а требования к ROI событий выросли. Вместо участия в десятках выставок и конференций бренды переходят к камерным форматам с точной сегментацией. ИИ позволяет заранее оценить, какие спикеры, темы и форматы дадут максимальную конверсию в диалог, и настроить персонализированные цепочки касаний после события.

«Клиент ноль»: как корпорация тестирует ИИ на собственных процессах

IBM называет внутреннее внедрение ИИ подходом «клиент ноль» — компания использует собственные отделы маркетинга и коммуникаций как пилотную площадку. Команда Адашека составила карту процессов: от подготовки брифа до аналитики кампаний. Затем для каждого этапа определили, где ИИ может автоматизировать рутину, упростить согласование или полностью исключить избыточные операции. Результат — $4,5 млрд экономии за три года, ещё $1 млрд запланирован на 2025 год.

Адашек настаивает: цель не только сокращение затрат, но рост эффективности и фокус на выручке. ИИ освобождает время для стратегических задач — сегментации аудитории, разработки нарратива, интеграции бренда и продуктовых месседжей. При этом руководитель IBM открыто признаёт: часть ролей меняется или исчезает, средний срок жизни технологических навыков сократился до трёх лет, и компаниям придётся постоянно переобучать команды и пересматривать структуру.

Внедрение ИИ — это не просто добавление инструментов. Команде нужны обучение, время и понимание, как меняются рабочие процессы, когда разные люди используют разные агенты.

Дисциплина процессов: почему ИИ требует методологии, а не только бюджета

Адашек предупреждает о главном риске: если организация запустит тысячи ИИ-агентов без единой методологии, данные окажутся в силосах, затраты на токены выйдут из-под контроля, а инструменты перестанут взаимодействовать. Чтобы этого избежать, IBM сначала описала рабочие процессы, затем обучила команды, согласовала набор инструментов и внедрила правила использования агентов. Только после этого начался массовый rollout.

Для российских брендов, выстраивающих стратегию продвижения через лидеров мнений, тот же принцип работает на уровне медиапланирования и аналитики. ИИ помогает автоматизировать подбор авторов по тематике и аудитории, прогнозировать охват и вовлечённость, формировать персонализированные брифы. Но если каждый менеджер использует собственный набор сервисов, данные не сводятся, а бюджет размывается на десятки подписок без единой картины эффективности.

Как ETC строит стратегию инфлюенс-маркетинга с учётом автоматизации и данных

В агентстве ETC процесс начинается с аудита текущей стратегии: какие сегменты аудитории приоритетны, какие форматы и авторы дают максимальную конверсию, где теряется бюджет. Затем команда составляет карту касаний — от знакомства с брендом до покупки — и определяет роль каждого канала. ИИ-инструменты применяются на этапе исследования аудитории (анализ интересов, пересечений, тональности), подбора авторов (совпадение ценностей, качество вовлечённости, история интеграций) и прогнозирования KPI (охват, переходы, конверсия в целевое действие).

После запуска кампании агентство отслеживает метрики в реальном времени: UTM-переходы, динамику комментариев, упоминания бренда, рост поисковых запросов. Все интеграции маркируются в соответствии с требованиями законодательства. Финальный отчёт включает сравнение план-факт, расчёт стоимости лида и рекомендации по масштабированию или корректировке стратегии. Такой подход позволяет измерять не только медийные показатели, но и влияние на выручку — ровно то, о чём говорит IBM в контексте объединения маркетинга и коммуникаций.

Чек-лист: как внедрить ИИ в событийный маркетинг и работу с лидерами мнений

• Составьте карту процессов: от брифа до отчёта. Определите, где тратится больше всего времени на рутину.
• Выберите 2–3 пилотных задачи: например, подбор авторов по параметрам аудитории или автоматическая генерация персонализированных приглашений на событие.
• Обучите команду работе с выбранными инструментами. Установите правила: кто какой сервис использует, как данные передаются между этапами.
• Запустите пилот на одном мероприятии или одной кампании с блогерами. Измерьте время на подготовку, количество лидов, конверсию в целевое действие.
• Сравните результаты с предыдущими кампаниями. Если эффективность выросла — масштабируйте методологию на остальные события и каналы.
• Регулярно пересматривайте набор инструментов и обучайте команду новым навыкам: средний срок жизни технологии — три года.

Что это значит для российского рынка и брендов

Опыт IBM показывает: автоматизация маркетинга и коммуникаций даёт измеримый результат, если начинать с процессов, а не с покупки инструментов. Для российских компаний это особенно важно в условиях сокращения бюджетов и роста требований к ROI. Вместо участия в десятках выставок и запуска сотен интеграций с блогерами бренды могут сфокусироваться на точечных кампаниях с высокой релевантностью.

ИИ помогает решить три задачи: отобрать события и авторов с максимальным совпадением аудитории, персонализировать коммуникацию до и после контакта, автоматизировать сбор и анализ данных. При этом методология остаётся критически важной: без единых правил использования агентов, обучения команды и дисциплины процессов инструменты создадут хаос, а не эффективность.

Российский рынок продвижения через лидеров мнений уже движется в сторону автоматизации: появляются платформы для подбора авторов по параметрам аудитории, сервисы прогнозирования охвата, инструменты мониторинга упоминаний. Следующий шаг — интеграция этих инструментов в единый процесс и обучение команд работать с данными, а не только с креативом и переговорами.

Частые вопросы

Как ИИ помогает сократить число мероприятий и увеличить число лидов одновременно?

ИИ анализирует данные о предыдущих событиях, выявляет, какие форматы, темы и спикеры дают максимальную конверсию, и помогает точнее таргетировать приглашения. В результате бренд проводит меньше мероприятий, но каждое из них собирает более релевантную аудиторию, что повышает качество лидов и снижает стоимость контакта.

Можно ли применить опыт IBM к работе с блогерами на российском рынке?

Да, принципы те же: сначала описать процессы (от брифа до отчёта), затем выбрать инструменты автоматизации для подбора авторов, персонализации коммуникации и анализа результатов. Важно обучить команду единой методологии и не распылять бюджет на десятки разрозненных сервисов.

Какие риски возникают при внедрении ИИ в маркетинг?

Основной риск — создание тысяч агентов без единой методологии: данные оказываются в силосах, затраты на подписки и токены растут, а инструменты не взаимодействуют. Чтобы избежать этого, нужна дисциплина процессов, обучение команды и регулярный пересмотр набора инструментов.