Эра агентного маркетинга: почему классический маркетинг начинает проигрывать

Последние пару лет в разговорах с CMO всё чаще чувствуется раскол на два мира.

В первом обсуждают, сколько ещё можно выжать из ручного управления ставками, как точнее настраивать ретаргет и как жить с семью дашбордами из разных систем.

Во втором мире уже живут по-другому. Там у маркетинга есть собственная команда ИИ-агентов, это и есть агентный маркетинг. Они собирают брифы, тестируют офферы, поднимают и гасят кампании, объясняют руководителю, почему сегодня ROMI такой, а не другой, и что с этим делать.

Сегодня я расскажу про второй, про то, как выйти в ту часть рынка, где маркетинг работает вместе с ИИ-агентами.

Агентный маркетинг - это связка трёх вещей.

• Данные о клиентах и кампаниях.
• Сеть ИИ-агентов с понятными ролями.
• Доступ этих агентов к реальным системам и каналам.

Это точно не один волшебный ИИ, а внутренняя цифровая команда.

Примеры ролей таких агентов.

• Агент по брифам. Поднимает историю кампаний, продуктовую матрицу, сегменты, прошлые креативы и собирает черновик брифа под новый запуск. Не с нуля, а опираясь на то, что уже работает.
• Агент по контенту. Генерирует варианты баннеров, текстов, email и лендингов, сразу подставляя нужные сегменты и офферы и соблюдая рамки бренда.
• Агент по бюджетам и ставкам. Следит за Директом и ВК, выключает мусор, усиливает то, что приносит деньги, реагирует на изменения спроса и конкуренции быстрее любой ручной настройки.
• Агент-аналитик. Разбирает причины падений и ростов. Не «просел конверт», а «просел вот здесь, в этом сегменте, из-за такого оффера и такого сочетания площадки и креатива».

Ключевой момент: ИИ-агенты не просто разговаривают с вами в чате. Они видят ваши данные и могут запускать действия в рекламных системах и CRM внутри заданных правил и ограничений.

Возьмём типовую картину, с которой я часто сталкиваюсь в проектах своих клиентов.

Есть сайт и сеть офлайн-точек. Трафик от 100 до 400 тысяч уникальных пользователей в месяц. Основные каналы: Яндекс.Директ, SEO, ВК, ретаргет, иногда маркетплейсы, наружка, офлайн-активности. В CRM своя логика, в BI своя, в рекламных кабинетах своя.

В старой реальности это выглядит так:

• Специалисты выгружают отчёты и сводят их в Excel.
• Маркетолог пишет бриф и отправляет его агентству, ждёт креативы.
• Настройки в Яндекс.Директе и ВК крутятся руками.
• CMO раз в месяц получает презентацию и задаёт одни и те же вопросы.

В новой реальности порядок меняется.
На стороне компании появляется нормальный слой данных: цифровой паспорт пользователя, сквозная аналитика, событийная разметка через Тег-менеджер.
Эти данные собираются в платформе вроде Андата, а не размазаны по пяти сервисам.

Сверху к этому слою подключаются ИИ-агенты: по брифам, по контенту, по бюджетам, по аналитике и другим.

Агент общается с CMO и командой в привычном интерфейсе: в личном кабинете, в чате, где можно написать «покажи пять сегментов с худшим DRR за последнюю неделю» и сразу получить ответ с рекомендациями.

Агент по ставкам имеет доступ к Директу и ВК через интеграции и живёт по правилам, которые вы задаёте: какой DRR приемлем, где потолок CAC, какие сегменты в приоритете.

На выходе там, где раньше требовались три-четыре человека на рутину, остаётся один-два сильных маркетолога и сеть ИИ-агентов, которые забирают тяжёлую работу. Люди уходят от механических действий в интерфейсах и сосредотачиваются на постановке задач и принятии решений.

В агентном мире роль CMO смещается от привычного быть диспетчером каналов к архитектору системы.

Вместо вопросов «какую стратегию в Директе сейчас включить» появляются другие.

• Какие данные мы собираем и в каком виде, хватает ли этого для нормальной работы ИИ-агентов.
• Какие агенты у нас уже есть, какие задачи они закрывают, чего явно не хватает.
• Как команда взаимодействует с агентами каждый день, а не по настроению.
• Где человек по-прежнему критичен (стратегия, продукт, финальное решение), а где спокойно можно отдавать задачи ИИ.

Плюс появляются новые зоны ответственности.

• Командная конфигурация. Нужны кросс-функциональные команды, где маркетинг, данные и ИТ находятся рядом.
• Навыки. Маркетологи учатся формулировать задачи для ИИ, читать ответы, проверять гипотезы на данных, а не на ощущениях.
• Метрики. Появляются KPI не только по заявкам и выручке, но и по агентной системе: доля задач, закрываемых ИИ, экономия времени команды, влияние на CAC и ROMI.
• Инфраструктура. Нужен понятный список платформ и сервисов, на которых вы строите весь этот контур.

По сути CMO становится владельцем «агентной операционной системы» маркетинга.

Самое честное, что видно и в реальных проектах, и в исследованиях BCG (Boston Consulting Group): пока нет нормальной базы данных и интеграций, ИИ-агенты не выходят дальше пары красивых пилотов.

Фундамент выглядит довольно приземлённо.

Слой данных.

• Сайт, CRM, офлайн-продажи, коллтрекинг, маркетплейсы, отзывы, внешние площадки.
• Всё это сведено в единую модель, а не живёт в виде разрозненных отчётов.
• В Андата эту роль играет цифровой паспорт и сквозная аналитика.

Слой интеграций.

• Надёжные коннекторы к Яндекс.Директу, ВК, email-платформам, SMS, мессенджерам, внутренним системам.
• Это уже не опция, а обязательное условие, если вы хотите, чтобы агенты не были слепыми.

Слой ИИ-агентов.

• Набор специализированных агентов со своей зоной ответственности, правами и доступом к данным.
• Агент по брифам, по контенту, по бюджетам, по аналитике, по сегментам и так далее.

Интерфейс для людей.

• Личный кабинет платформы, где видно, что делают агенты и к каким данным они обращаются.
• Чат, в котором маркетолог, руководитель направления или CMO может задать вопрос на обычном языке и запустить нужный сценарий.

Над этим всем лежит управление доступами: роли, права, логирование действий агентов, политика по персональным данным. Без этого агентный маркетинг превращается в источник проблем, а не в конкурентное преимущество.

Агентный маркетинг это не модный тренд, а смена операционной системы.

Как только в компании появляются слой данных, которому можно доверять, интеграции с ключевыми каналами, сеть ИИ-агентов и команда, которая воспринимает их как усиление, а не угрозу, маркетинг перестаёт быть чёрным ящиком затрат и превращается в управляемую систему роста.

В Андата мы как раз это и строим. Собираем данные из всех каналов, формируем цифровой паспорт клиента, подключаем ИИ-агентов и даём CMO и командам живой рабочий инструмент. Не очередной дашборд, а среду, где можно спросить «за счёт чего мы можем вытащить ещё 5–10 процентов выручки» и получить осмысленный ответ с вариантами действий.

Исследования крупных консалтингов и то, что я вижу в реальных проектах, говорят об одном и том же. Классический маркетинг будет постепенно проигрывать тем, кто сумеет построить у себя агентный подход.

Что такое агентный маркетинг простыми словами
Агентный маркетинг - это подход, при котором маркетингом помогает управлять сеть ИИ-агентов. Они анализируют данные, предлагают решения и запускают действия в рекламных системах и CRM по заранее заданным правилам.

Чем агентный маркетинг отличается от обычного использования ИИ-чата
В обычном сценарии ИИ просто общается с вами в чате. В агентном маркетинге ИИ-агенты подключены к вашим данным и системам: Яндекс.Директу, ВК, email-платформам, CRM. Они могут не только объяснить, что происходит, но и сами принять и выполнить часть решений.

Какой эффект дают ИИ-агенты для маркетинга
Кейсы и исследования показывают, что ранние компании получают кратный рост ROI и скорости запуска кампаний, увеличивают выручку за счёт более точной персонализации и освобождают до 15–20 процентов маркетингового бюджета за счёт автоматизации рутины и пересборки процессов.

С чего CMO начать переход к агентному маркетингу
Лучший старт - выбрать один процесс с понятной экономикой: отчёты, брифы, креативы или управление ставками. Запустить пилот с ИИ-агентом, привязать его к деньгам и времени команды и заранее планировать, как этот опыт можно масштабировать.

Нужна ли своя платформа данных для агентного маркетинга
Да. Без нормальной работы с собственными данными (сайт, CRM, офлайн-продажи, коллтрекинг, внешние площадки) агенты будут слепыми. Поэтому в Андате мы начинаем с Data Hub, Тег-менеджера и сквозной аналитики, а уже поверх этого строим ИИ-агентов.

Заменят ли ИИ-агенты маркетологов
ИИ-агенты забирают повторяемую и рутинную работу: сбор и сводку отчётов, подготовку брифов, вариативность креативов, базовую корректировку ставок. Маркетологи переходят в роль оркестраторов: отвечают за стратегию, продукт, финальные решения и качество вопросов, которые задаются системе.