ИИ для маркетинга

ИИ для маркетинга — модели для закономерностей и прогнозов по ключевым показателям. Не замена BI, а слой, который помогает оценивать вероятные изменения.

Какие задачи маркетинга закрываем

Спрос, продажи, нагрузка, поведение клиентов, метрики бизнеса

не только

отчет «что было» — оценка вероятных изменений спроса и каналов

KPI

модели под маркетинговые показатели и воронку

данные

сначала проверяем историю и пригодность рядов

в решения

выводы для бюджета, каналов и планирования

Какие направления закрывает ИИ-прогноз

Спрос, продажи, нагрузка, аномалии, решения и факторы, которые влияют на KPI

Спрос и сезонность

Оценка будущей нагрузки на продажи

Продажи

Прогнозы по каналам и категориям

Операции

Нагрузка, ресурсы, закупки

Аномалии

Отклонения и сигналы внимания

Решения

Поддержка управленческих решений

Закономерности

Что влияет на ваши KPI

Тарифы ИИ для маркетинга ^*

Отличаются числом показателей и глубиной встройки в отчеты

Минимальный

1 показатель

от 288 000 ₽

Пилотная модель и отчет с ограничениями.

Оптимальный

— Рекомендуем —

Качество + BI

от 528 000 ₽

Валидация прогноза и выгрузка в отчеты.

В тариф включено

Все из тарифа «Минимальный»
Проверка качества прогноза на реальных данных
Рекомендации, как использовать прогноз в бизнес-решениях
Выгрузка в отчеты / BI
Документация и обучение работе с прогнозом

Enterprise

Несколько метрик

от 1 380 000 ₽

Регулярный пересчет и управленческий контур.

В тариф включено

Все из тарифа «Оптимальный»
Несколько метрик для разных подразделений
Регулярный пересчет и обновление прогнозов
Встройка в управленческий контур компании
Роли доступа к результатам прогнозов
Сопровождение и рекомендации по развитию моделей

* — цены в тарифах на сайте указаны без учёта НДС в 7%

Для быстрой связи и консультации вы можете написать в личные сообщения

Владислав Иванов

Ведущий менеджер продаж отдела SUP-менеджмента

+7 (495) 989-53-11 доб. 213

v.ivanov@pixelplus.ru

Как внедряем ИИ в маркетинг

Сроки зависят от качества данных и числа метрик

1 этап: Задача

Фиксируем, какой показатель прогнозируем, на какой горизонт смотрим и какие решения должны опираться на результат: бюджет, канал, ассортимент, нагрузка. Без ясной задачи модель некуда прикладывать.

2 этап: Данные

Собираем историю целевого показателя и факторы влияния: CRM, ERP, продажи, трафик, остатки, сезонность, реклама. Проверяем полноту, дыры в рядах и пригодность данных для модели.

3 этап: Подход

Выбираем подход под задачу и данные: классический временной ряд, факторы, комбинированный сценарий. Согласуем, что считаем успехом и какие ограничения важны бизнесу.

4 этап: Модель

Обучаем модель, проверяем на отложенных данных, смотрим ошибку и устойчивость. Честно фиксируем ограничения: где прогноз увереннее, а где нужна осторожность.

5 этап: Выводы

Переводим цифры в понятные выводы: что меняется, какие сценарии возможны и какие действия логичны. Передаем команде правила чтения, чтобы прогноз не остался «отчетом ради отчета».

6 этап: Интеграция

Встраиваем прогноз в отчеты или BI, настраиваем регулярный пересчет и точки обновления. На Enterprise — несколько метрик и управленческий контур под подразделения.

С какими нейросетями работаем

Подбираем модель под задачу, бюджет и требования к данным

ChatGPT / GPT

Универсальные диалоги, агенты, генерация

Claude

Длинный контекст, документы, аккуратные ответы

Gemini

Мультимодальность и рабочие сценарии

GigaChat

Российский контур, корпоративные задачи

YandexGPT

Экосистема Яндекса, RU-сценарии

DeepSeek

Баланс цена/качество для массовых задач

Вокруг модели: RAG и базы знаний, tool-calling и агенты, n8n и API-оркестрация, эмбеддинги, виджеты и мессенджеры, human-in-the-loop.

Комплекс услуг по внедрению ИИ

ИИ-консалтинг

Аудит и план внедрения

Речевая аналитика

Анализ звонков с ИИ

Автоматизация с ИИ

Процессы, CRM, документы

ИИ для бизнеса

Все AI-услуги раздела

Ответы на частые вопросы

Отвечаем на часто задаваемые вопросы о сотрудничестве с нами.

Чем ИИ-прогноз для маркетинга отличается от обычного BI?

BI показывает историю и срезы «как было». Прогнозирование добавляет оценку вероятных изменений и сценариев. Обычно работает рядом с BI: одни и те же данные, другой слой решений.

Что делать, если истории по показателю почти нет?

Сначала проверяем пригодность: объем, качество, стабильность ряда. Иногда честный вывод — «пока рано», иногда — упрощенный пилот на одном KPI.

У вас есть вопрос?

Если вы не нашли ответ на свой вопрос — свяжитесь с нами
любым удобным способом и мы обязательно проконсультируем вас:

8 800 700-79-65
+7 495 989-53-11
manager@pixelplus.ru

Все контакты