Анна Машковцева

Необходимо ориентироваться на опыт других брендов и глобальные кейсы по запуску проектов в новых медиа, извлекать лучшие практики, чтобы учитывать их при разработке механик с участием ИИ/AR/MR-инструментов, и соблюдать баланс из следующих действий:

1. Перед установкой KPI четко сформулировать бизнес-задачи, которые проекты должны решать. Это может быть увеличение знания о бренде, привлечение новых клиентов или рост продаж. Сопоставить предлагаемые цели с конкретными измерениями и подобрать соответствующие KPI для каждой цели. Например:

• Для роста знания о бренде — охват кампании, количество упоминаний бренда в социальных сетях. 
• Для привлечения новых клиентов — количество регистраций на сайте или участников акций в зависимости от контекста компании. 
• Для анализа увеличения продаж — конверсии в покупки, средний чек, общий объем и динамику продаж. 

Также можно ставить дополнительные цели по сокращению затрачиваемого времени на производство, поскольку те же ИИ-инструменты позволяют оптимизировать процессы и автоматизировать рутинные задачи.

2. После определения целей рекомендуем запускать тестовые кампании на ограниченный список продуктов или тестовую аудиторию с выделением контрольного сегмента. Так можно определить, насколько механика отвечает целям и нужно ли внести корректировки в KPI или функции инструмента.

3. Третий шаг после экстраполяции подхода на массовую аудиторию — продолжать регулярно снимать результаты и анализировать KPI, чтобы оценить эффективность текущих действий. На основе анализа данных корректировать стратегию, оптимизируя тактики для достижения лучших результатов.

Универсальным бенчмарком для маркетолога при запуске проектов в новых медиа должен являться ROI — коэффициент возврата инвестиций в маркетинговые кампании, который позволяет оценивать их экономическую эффективность, отдачу от вкладываемых средств.

Важно не переставать пробовать новые гипотезы и решения, а также не надеяться, что ROI сразу будет положительным, особенно при тестовых запусках инструментов.

Например, ИИ автоматизирует многие аспекты маркетинговых кампаний, но эксперименты с новыми алгоритмами нейросетей могут быть рискованными, требовать много ресурсов и не всегда приводить к немедленно высокому ROI. 

Применение VR и MR в маркетинге может быть особенно эффективным в определенных нишах, таких как образование, недвижимость и ретейл. Тем не менее стартовые затраты и разработка контента могут быть высокими, что окажет влияние на дальнейший ROI.