Конец кликов? Незаметный захват: когда агенты ИИ захватывают путь клиента – почему агенты ИИ скоро будут контролировать 80% ваших клиентов

Несмотря на революцию в сфере ИИ: почему человеческий фактор в маркетинге сейчас ценнее, чем когда-либо

В мире маркетинга происходит беспрецедентный структурный сдвиг: по прогнозам, к 2028 году значительная часть пути клиента будет проходить не самим клиентом, а с помощью автономных агентов искусственного интеллекта. Провокационное, но основанное на данных правило 80/20 гласит, что машины будут обрабатывать 80 процентов процессов исследования, оценки и предварительного выбора, оставляя людям лишь оставшиеся 20 процентов для принятия эмоциональных решений и построения подлинных отношений. Те, кто по-прежнему полагается исключительно на показатели кликабельности, традиционный веб-трафик и обычную SEO-оптимизацию, оптимизируют свой контент для мира, который исчезает прямо на наших глазах. В этой статье рассматривается, почему генеративная оптимизация (GEO) становится новым стандартом, логика принятия решений о покупке агентами ИИ и почему человеческий фактор ни в коем случае не становится устаревшим в эту новую эпоху, а, наоборот, претерпевает фундаментальную трансформацию. Узнайте, почему переход к маркетингу, ориентированному на агентов, — это уже не вопрос будущего, а стратегическое выживание компаний.

В связи с этим:

• Искусственный интеллект, дом горит! Эпоха ИИ наступила, но насколько важен человеческий фактор? Станет ли он в 20 раз важнее для маркетинга и коммерции в эпоху ИИ?

Кто на самом деле принимает решения сегодня — человек или машина?

Большинство маркетинговых команд по-прежнему оптимизируют свою деятельность в мире, который исчезает. Они корректируют пути перехода по ссылкам, совершенствуют целевые страницы, анализируют показатели открытия электронных писем — и, таким образом, постоянно измеряют результаты за прошлые периоды. Однако они упускают из виду следующее: по прогнозам Gartner, к 2028 году 90% всех B2B-покупок будут совершаться при посредничестве агентов искусственного интеллекта, что приведет к корпоративным расходам на сумму более 15 триллионов долларов. McKinsey также прогнозирует, что к 2030 году глобальный объем выручки, управляемый агентами ИИ только в потребительском секторе, достигнет 3–5 триллионов долларов. Это уже не сценарий будущего. Это продолжающийся структурный сдвиг, и маркетинговые организации, игнорирующие его, рискуют потерять свою стратегическую значимость.

Суть тезиса: Принцип 80/20 в новом подходе к взаимодействию с клиентом

Провокационное утверждение о том, что 80 процентов взаимодействия с клиентом будет принадлежать не клиенту, а его агенту, звучит радикально. Но это не так. Это трезвое описание технологического сдвига в расстановке сил, который уже четко отражен в данных. Gartner подсчитала, что организации, использующие многоагентный ИИ для 80 процентов своих бизнес-процессов, ориентированных на клиентов, к 2028 году будут систематически превосходить своих конкурентов. В то же время компания прогнозирует, что к этому времени число агентов ИИ превысит число продавцов-людей в соотношении десять к одному.

Что это значит в конкретных терминах? Агент по закупкам, работающий на основе искусственного интеллекта и принимающий решения о закупках от имени компании, не читает рекламные сообщения. Он не кликает на баннеры. На него не влияют эмоциональные кампании. Он анализирует характеристики продукта, сравнивает цены, проверяет отзывы, сверяет документы на доставку и автономно совершает транзакции — всё без участия человека в момент принятия решения. Формула 80/20 описывает не произвольную оценку, а скорее конечную точку тенденции автоматизации: 80 процентов процессов исследования, оценки и предварительного отбора обрабатываются машиной; оставшиеся 20 процентов — окончательное эмоциональное решение, подписание контракта и управление отношениями — по-прежнему остаются за людьми.

Конец воронки человекоцентричного подхода

Чтобы понять масштабы этого сдвига, необходимо рассмотреть, как изначально задумывался классический путь клиента. С самого начала это был человеческий процесс. Клиент изучает информацию, сравнивает товары, сомневается, доверяет и принимает решение. Маркетинговые команды десятилетиями учились обращаться именно к этим людям: с помощью эмоций, с помощью историй, с помощью контента, укрепляющего доверие, на каждом этапе взаимодействия. Современный путь клиента в B2B-секторе в среднем включает от 27 до 59 точек контакта до завершения покупки. В то же время исследования показывают, что 73 процента лиц, принимающих решения в B2B-секторе, уже приняли 70 процентов своего решения о покупке еще до того, как впервые связались с отделом продаж поставщика.

Ситуация кардинально меняется. Точки контакта не исчезают — они делегируются. Люди отправляют своих агентов вперед. Эти агенты самостоятельно проходят этапы осведомленности, рассмотрения и иногда даже принятия решения. Они обобщают информацию, отсеивают альтернативы и в конечном итоге предоставляют клиенту заранее подготовленную рекомендацию или напрямую совершают транзакции. Человек подключается к процессу только после того, как машина уже приняла решение.

Последствия для маркетинговых команд, если задуматься, катастрофичны: кампании, ориентированные на внимание и эмоции человека, просто перестают достигать тех, кто находится на этапе, предшествующем принятию решения, — потому что на этом этапе человеческое внимание отсутствует.

Почему классические маркетинговые показатели больше не отражают современность

Коэффициент кликабельности (CTR), коэффициент открытия, трафик сайта, время, проведенное на сайте — все эти показатели объединяет общее предположение: человек должен активно их создавать. Однако это предположение сейчас рушится. Около 65 процентов всех поисковых запросов сегодня заканчиваются без единого клика на веб-сайте. Gartner прогнозирует, что объем традиционного поиска сократится на 25 процентов к концу 2026 года, поскольку генеративные ИИ-помощники и разговорные платформы все чаще заменяют Google в качестве основной точки входа. Таким образом, трафик, который измеряют маркетинговые команды, не только сокращается, но и перестает измерять то, что должен измерять.

Фактическая деятельность по принятию решений смещается на невидимые уровни: в запросы к ИИ, вызовы API между агентами и параметры, согласованные машиной, которые никогда не открывают браузер и не переходят на целевую страницу. Тот, кто до сих пор сосредоточен исключительно на кликах, открытиях и трафике веб-сайтов, измеряет прошлое с помощью устаревших инструментов. Трафик с сервисов ИИ на розничные веб-сайты вырос на 4700 процентов в годовом исчислении в июле 2025 года — но это те случаи, когда агент по-прежнему направляет человека на веб-сайт. Гораздо чаще он вообще никуда его не направляет, потому что сам предпринимает действия.

Появляется новый показатель — «Доля обсуждений» или «Доля ответов»: как часто бренд, продукт или предложение упоминаются, рекомендуются или используются в качестве предпочтительного источника системой искусственного интеллекта? Этот показатель пока еще неизведан для большинства маркетинговых команд, но в ближайшие три-пять лет он станет решающим конкурентным показателем.

Объём рынка в условиях потрясений: цифры, подчеркивающие неотложность ситуации

Экономические масштабы этой трансформации впечатляют и одновременно отрезвляют тех, кто еще сомневается. Объем мирового рынка корпоративного агентного ИИ в 2024 году оценивался в 2,58 миллиарда долларов и, по прогнозам, вырастет до 24,5 миллиарда долларов к 2030 году – при среднегодовом темпе роста (CAGR) в 46,2 процента. Другие исследовательские компании пришли к аналогично впечатляющим цифрам: Grand View Research оценивает рынок агентного ИИ в 3,67 миллиарда долларов на 2025 год, Mordor Intelligence – в 7,28 миллиарда долларов, а оценки на 2030 год варьируются от 24,5 миллиарда до 48,2 миллиарда долларов. Прогнозируется, что общий экономический эффект от повышения производительности и новых моделей создания стоимости обеспечит дополнительный рост ВВП на сумму от 2,6 до 4,4 триллиона долларов к 2030 году.

Эти цифры не абстрактны. Они описывают конкретные потоки капитала, которые уже меняются. Согласно опросу BCG, 43 процента опрошенных директоров по маркетингу уже инвестируют от 10 до 15 миллионов долларов в год в масштабирование решений на основе ИИ. Более 80 процентов всех директоров по маркетингу сообщают о растущей уверенности и любопытстве относительно потенциала ИИ, но лишь немногим менее трети из них уже опробовали его за пределами чистого создания контента. Этот разрыв между осведомленностью и действиями является реальной зоной риска на ближайшие два года. Любой, кто начнет трансформировать свою маркетинговую операционную модель на агентскую только в 2027 году, уже значительно понесет убытки.

BCG расшифровывается как Boston Consulting Group — американская консалтинговая фирма, специализирующаяся на стратегическом консалтинге, основанная в Бостоне в 1963 году Брюсом Д. Хендерсоном. Наряду с McKinsey и Bain & Company, она входит в так называемую «Большую тройку» глобального управленческого консалтинга и считается одним из самых влиятельных аналитических центров в области корпоративной стратегии во всем мире.

Как агенты искусственного интеллекта на самом деле принимают решения о покупке

Для эффективного внедрения маркетинга, ориентированного на агентов, крайне важно понимать логику процессов выбора, используемых агентами ИИ. Исследование Колумбийского и Йельского университетов, проанализировавшее покупательское поведение различных моделей ИИ, включая GPT-4, Claude Sonnet 3.5 и Gemini 1.5 Flash, в контролируемых условиях электронной коммерции, предоставляет ценные сведения. Агенты ИИ систематически анализируют атрибуты продукта, такие как цена, рейтинги и отзывы. Они также реагируют на характеристики платформы, такие как позиция на странице и теги рекомендаций. Метки «Спонсорская реклама» воспринимались негативно, в то время как рекомендации типа «Лучший выбор» или структурированные данные о продукте оказывали положительное влияние.

Последствия далеко идущие: классические рекламные форматы, основанные на восприимчивости человека к визуальным стимулам, эмоциональной составляющей повествования или отношениям с брендом, совершенно не достигают своей цели, когда целевой аудиторией является алгоритм. ИИ-агент невосприимчив к глянцевой рекламе. Он реагирует на структурированные данные, машиночитаемые атрибуты продукта, надежные системы оценок и понятные API-интерфейсы. Это коренным образом меняет маркетинговый арсенал: от креативного брендинга к технической подготовке данных, семантическому структурированию и алгоритмической надежности.

К этому добавляется аспект прозрачности и контроля: репрезентативный опрос Deloitte, проведенный среди 1500 немецких потребителей, показывает, что около половины респондентов уже использовали функции, поддерживаемые ИИ, во время покупок. В то же время большинство по-прежнему хотят человеческого контроля в отношении автономных решений, особенно в деликатных областях, где ключевыми ожиданиями являются прозрачность и отслеживаемость. Это создает продуктивное противоречие: агенты становятся все более влиятельными, но люди, которые им доверяют, оставляют за собой право обострять ситуацию. Для брендов это означает, что они должны оптимизировать оба уровня – для агента, который делает предварительный выбор, и для человека, который в конечном итоге доверяет системе.

Генеративная оптимизация поисковых систем: новая SEO-стратегия для агентской эры

Поскольку агенты искусственного интеллекта все чаще выступают в роли посредников между брендами и покупателями, возникает стратегический вопрос: как добиться того, чтобы вас нашли и предпочли эти агенты? Ответ кроется в новой области знаний, которая получила название генеративной оптимизации поисковых систем (GEO). Если традиционная SEO-оптимизация задавалась вопросом, как попасть в топ результатов поиска по определенным ключевым словам, то GEO спрашивает: как стать источником, которому система искусственного интеллекта доверяет настолько, чтобы ссылаться на него, рекомендовать или отдавать ему предпочтение при совершении сделок?

Разница принципиальна. Традиционное SEO-ранжирование оптимизировано для привлечения внимания человека: пользователь кликает, прокручивает страницу, читает, оценивает и совершает конверсию. Геопространственное ранжирование оптимизировано для машинной оценки: ИИ анализирует, расставляет приоритеты, доверяет и рекомендует — без участия человека, который бы вообще видел веб-сайт. Техническая точность, однозначные структуры данных, четкая тематическая авторитетность, последовательные факты и надежная семантическая разметка — вот строительные блоки этой новой видимости. Те, кто не позиционируется для геопространственного ранжирования, просто невидимы для растущей доли процессов принятия решений с участием агентов — независимо от того, насколько хороши их результаты в традиционном SEO-продвижении.

С этим тесно связана концепция «машинно-читаемых сигналов бренда»: бренды должны общаться в форматах, которые агенты искусственного интеллекта могут обрабатывать напрямую — посредством структурированных данных о продуктах, открытых API, машиночитаемых прайс-листов и документированных условий доставки. Розничные продавцы и поставщики, которые не предоставляют свои данные в этом формате, просто окажутся несовместимыми с автономными агентами по закупкам и, таким образом, выбудут из конкуренции еще до того, как первый человек даже задумается о ручном исследовании.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

Новая двойная стратегия: доступность и привлекательность

В недавнем анализе BCG описывает два стратегических императива, определяющих успех или неудачу в эпоху агентского маркетинга: обнаруживаемость и привлекательность. Обнаруживаемость относится к способности быть найденными агентами, которые способствуют процессам обнаружения — парадигма GEO. Привлекательность описывает способность быть желанным для потребителей, которых обслуживают эти агенты — классическое обещание бренда и доверия.

Эта двойная стратегия имеет решающее значение, поскольку она исправляет иллюзию, что агентский маркетинг — это исключительно технический процесс. Те, кто оптимизирует маркетинг исключительно для машин, теряют человеческий фактор, который в конечном итоге формирует лояльность к бренду. Тех, кто оптимизирует маркетинг исключительно для людей, игнорируют агенты, которые обрабатывают 80 процентов первоначального отбора. Успешные бренды должны освоить оба уровня: они должны быть одновременно алгоритмически видимыми и привлекательными для людей.

Компания BCG количественно оценивает рентабельность инвестиций в этот двухсторонний подход: компании, которые глубоко интегрируют Agentic AI в свои маркетинговые операции, достигают утроения рентабельности инвестиций, скорости и объёма — что приводит к увеличению выручки на 5–10 процентов и экономии затрат на 15–20 процентов. Это самоокупаемая трансформация: более быстрые циклы обеспечивают более высокую маржу, которую можно реинвестировать в дальнейшие инвестиции в ИИ.

В связи с этим:

• Почему структура B2B большинства промышленных компаний больше не соответствует рынку – и во сколько это обходится

Закупки B2B как авангард структурных преобразований

В секторе B2B трансформация еще более масштабна, чем в потребительском сегменте, поскольку объемы транзакций и сложность процессов принятия решений значительно выше. По прогнозам Gartner, к 2028 году более 15 триллионов долларов США в сфере B2B-расходов будут проходить через обмен данными с помощью агентов ИИ — автономные процессы закупок между машинами, в которых сравнения, переговоры, проверка документов и выполнение транзакций происходят без участия человека. Уже сейчас 94% команд по закупкам еженедельно используют инструменты генеративного ИИ — поэтому полная агентизация — это не вопрос «если», а вопрос «когда».

Практические последствия для отделов продаж B2B огромны. Агент по закупкам B2B вскоре сможет самостоятельно сканировать поставщиков, сравнивать цены, проверять документы соответствия, отслеживать уровни запасов и автоматически запускать заказы, когда уровни падают ниже определенного порога — и все это без участия человека. С представителями отдела продаж, которые полагаются на личное общение и отношения, все чаще будут связываться только тогда, когда агент передаст запрос на рассмотрение вышестоящему руководству или потребуется принять решение, превышающее заданные пороговые значения. Например, инструмент Adobe «Experience Platform Agent Orchestrator» уже автоматизирует весь процесс — от идентификации группы покупателей и управления взаимодействием с клиентами до квалификации потенциальных клиентов. Salesforce Einstein Agents, HubSpot Breeze Intelligence и аналогичные платформы реализуют ту же логику в операционном плане.

Согласно данным Alvarez & Marsal, 81 процент руководителей компаний, работающих в сфере маркетинговых технологий, уже сообщают, что их организации либо тестируют, либо внедряют автономных агентов искусственного интеллекта в производство. Это уже не сценарий будущего, а текущее положение дел в ведущих компаниях.

Как Xpert.Digital создает дополнительную ценность для своих партнеров в этой парадигме

Вопрос о том, как специализированный поставщик B2B-платформ, такой как Xpert.Digital, создает добавленную стоимость для своих партнеров в этом контексте, не является абстрактным стратегическим вопросом – это ключевой операционный вопрос, оказывающий прямое влияние на конкурентоспособность. Подход, вытекающий из этих структурных изменений, следует четкой логике.

Во-первых: архитектура данных как основа. В мире, где агенты ИИ принимают решения о покупке на основе атрибутов продукта, ценовых структур и рейтинговых данных, качество и машиночитаемость ваших собственных данных становятся ключевой компетенцией. Партнеры, предоставляющие свои услуги, экспертизу и условия в структурированных форматах, доступных через API, совместимы с процессами агентной коммерции. Те, кто этого не делает, просто невидимы для автономных агентов по закупкам. Xpert.Digital создает здесь дополнительную ценность, предоставляя цифровую инфраструктуру, которая делает партнеров видимыми в машиночитаемом формате — не только для пользователей-людей, но и для агентов ИИ, которые проводят исследования и закупки от имени компаний.

Во-вторых: сигналы доверия как стратегический ресурс. Агенты ИИ алгоритмически оценивают уровень доверия: посредством оценок, согласованности информации в разных источниках данных и силы тематического авторитета. Архитектура платформы Xpert.Digital позволяет партнерам систематически формировать именно эти сигналы — посредством контентных стратегий, структурированной документации по экспертизе и проверяемых показателей эффективности, доступных как лицам, принимающим решения, так и алгоритмам оценки ИИ.

В-третьих: человеческий фактор как отличительная черта. Те 20 процентов пути клиента, которые остаются за людьми — эмоциональные решения, стратегическое партнерство, сложные переговоры, контракты с высоким риском — это не тот остаток, который можно игнорировать. Именно в этой области человеческая компетентность, эмпатия и стратегическое суждение наиболее ценны. Для Xpert.Digital это означает, что платформа должна быть не только способна взаимодействовать с агентами, но и ориентирована на человека в критические моменты. Эта двойственность является стратегическим ядром ценностного предложения партнера.

Вопрос управления: кто контролирует тех, кто принимает решения?

По мере того как агенты ИИ обретают всё большую автономию, усложняется и проблема управления — и она далеко не тривиальна. Когда агенты действуют от имени компаний и потребителей, необходимо чётко определить вопросы подотчётности, прозрачности и механизмов эскалации с участием человека. Около 73 процентов респондентов в недавнем немецком опросе считают, что агенты ИИ уже используются в рекламе, однако большинство по-прежнему желает человеческого контроля при принятии автономных решений в деликатных областях. Прозрачность и подотчётность считаются ключевыми ожиданиями в отношении использования ИИ.

Эти ожидания создают структурные требования к компаниям: решения агентов должны быть подлежащими аудиту. Должны быть определены пути эскалации для проверки человеком. Системы управления должны включать защиту данных, проверку на предвзятость и соблюдение нормативных требований в архитектуру агентов. Gartner прямо предупреждает, что экосистема ИИ-агентов будет фрагментирована по регионам, требования к управлению ужесточатся, и компании, недооценивающие эту структурную сложность, столкнутся со значительными регуляторными и репутационными рисками.

В то же время важно избегать чрезмерно директивных подходов. Недавнее исследование Criteo предостерегает от рассмотрения ИИ в сфере покупок как всеобъемлющего интерфейса — первоначально он будет функционировать как дополнительная точка контакта, которая постепенно будет брать на себя все больший контроль. Для маркетологов это означает, что обнаружение, доверие и видимость должны стратегически управляться во все большем количестве сред — не как выбор между маркетингом, основанным на человеческом факторе и агентском маркетинге, а как осознанное управление обоими уровнями одновременно.

Почему человеческий фактор не исчезает, а трансформируется

На фоне всех этих структурных сдвигов в сторону автоматизации на основе агентов легко возникает ложное впечатление: что людей вытесняют из процесса взаимодействия с клиентом. Это опасная чрезмерная интерпретация. Реальность гораздо сложнее и имеет более важное стратегическое значение. Хотя агенты берут на себя ресурсоемкую, информационную сторону взаимодействия с клиентом, важность человеческой компетентности возрастает именно в те моменты, когда требуются доверие, эмпатия, креативное решение проблем и этические суждения.

Результаты исследования BCG показывают, что две трети ведущих руководителей маркетинговых отделов ожидают значительного изменения потребительского поведения под влиянием ИИ. Они выделяют три области, в которых брендам необходимо повысить устойчивость: поиск информации (где доминируют агенты), обслуживание (где появляются гибриды человека и машины) и взаимоотношения с клиентами (где люди играют ведущую роль). Компании, которые стратегически освоят эту триаду — которые будут совместимы с алгоритмами, не жертвуя при этом человеческим теплом, — станут победителями следующей эпохи.

Особенно показательны результаты нейропсихологических исследований: они показывают, что рекламный контент, созданный с помощью ИИ, активирует более слабые структуры памяти и чаще воспринимается как навязчивый или скучный. Такие бренды, как Polaroid, Heineken и Porsche, уже начинают публично позиционировать себя с помощью слогана «Сделано людьми», тем самым обращаясь именно к тем 20 процентам потребителей, для которых эмоциональное качество человеческого общения имеет решающее значение. Это не романтизированная регрессия, а скорее умная стратегия позиционирования в мире, где человеческий фактор приобретает ценность именно из-за своей редкости.

Стратегические направления деятельности для маркетинговых организаций

С учетом этих экономических и технологических изменений, перед маркетинговыми организациями, стремящимися занять выгодное положение в будущем, вырисовываются конкретные стратегические направления деятельности.

Первое направление работы — стратегия работы с данными. Данные о продуктах, описания услуг, ценовые структуры и профили компаний должны быть представлены в машиночитаемых, структурированных форматах, которые агенты искусственного интеллекта смогут обрабатывать напрямую. Это не задача для ИТ-специалистов — это ключевая маркетинговая компетенция. Те, кто не инвестирует в это направление, просто не смогут адаптироваться к растущему сегменту процессов принятия решений, управляемых агентами.

Вторая область действий — это революция в метриках. Традиционные KPI — клики, открытия, трафик — должны быть дополнены метриками, основанными на действиях агентов: доля ответов, коэффициент цитирования ИИ, оценка совместимости агентов. Компании, которые полагаются исключительно на исторические метрики, будут систематически принимать неверные решения, поскольку их данные не отражают новую реальность принятия решений.

Третья область действий — развитие навыков. По данным Gartner, к 2027 году навыки работы с ИИ будут активно проверяться в 75% всех процессов найма. Маркетинговые команды должны начать развивать грамотность в области ИИ не как дополнительную опцию, а как ключевую компетенцию. Навыки подсказок, проектирование рабочих процессов с использованием ИИ-агентов и критическое суждение относительно расходов на ИИ — это новые ключевые навыки маркетинга.

Четвертая область действий — это архитектура управления. Любой, кто использует агентов в маркетинге, должен определить четкие структуры принятия решений: какие решения агент может принимать автономно? В какой момент агент передается человеку? Как решения агентов документируются и обеспечиваются их прозрачность? Эта структура важна не только с точки зрения регулирования, но и свидетельствует о доверии к клиентам и партнерам.

Наконец, пятая область действий — это парадоксальное усиление человеческого фактора. Именно потому, что агенты выполняют 80 процентов работы, оставшиеся 20 процентов человеческого взаимодействия должны быть наполнены еще большим качеством, эмпатией и стратегической глубиной. Именно в эти моменты по-настоящему формируются отношения с брендом, и ни один агент никогда не сможет их заменить.

Час принятия решения

Тезис 80/20 — это не антиутопия. Это трезвое описание реальности, которая разворачивается в настоящее время. Искусственный интеллект берет на себя обработку информации, сравнение и предварительный отбор — просто потому, что он может делать это лучше, быстрее и экономичнее, чем люди. Это не угроза маркетингу, а приглашение к переосмыслению. Вопрос не в том, грядут ли эти изменения — они уже здесь. Вопрос в том, какие маркетинговые организации будут формировать их, а какие останутся позади.

Те, кто до сих пор строит исключительно с учетом человеческого фактора, строят для вчерашнего дня. Те, кто мыслит с учетом человеческого фактора, строят для завтрашнего дня. Стратегическое преимущество заключается не в выборе «или-или», а в мастерском управлении обоими уровнями: алгоритмически совместимым во всех аспектах, но при этом убедительно человечным по своей сути. Это новый эталон маркетингового совершенства в эпоху автономных агентов.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты : [email protected]

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Когда проверенные стратегии терпят неудачу: Организационная адаптивность в цифровой трансформации, основанной на гибкости и умении работать обеими руками — Изображение: Xpert.Digital

В настоящее время мы переживаем период экономической нестабильности, принципиально отличающийся от предыдущих рецессий. В залах заседаний советов директоров европейских и международных компаний царит обманчивая тишина, нарушаемая лишь звуками провальных стратегий, которые еще вчера считались гарантией успеха. Это не просто циклический спад, а глубокий структурный разрыв. Инструменты, с помощью которых компании добивались роста на протяжении более двух десятилетий, просто перестали работать.

Более подробная информация здесь:

• Когда проверенные стратегии терпят неудачу: Организационная адаптивность в цифровой трансформации, основанной на гибкости и умении работать в разных сферах

Знания о рынке против маркетинговых знаний: почему малые и средние предприятия блокируют собственный рост - Изображение: Xpert.Digital

Среди малых и средних предприятий (МСП) существует устойчивое прагматическое заблуждение: что те, кто знает своих клиентов и рынок, также знают, как работает маркетинг. Однако именно это уравнение все чаще становится стратегической ловушкой для многих МСП.

В данной статье анализируется часто упускаемое из виду противоречие между оперативными знаниями рынка (оглядываясь назад) и стратегическими маркетинговыми знаниями (ориентир на будущую долю рынка). Узнайте, почему сосредоточение исключительно на целевых показателях продаж приводит к взаимозаменяемости в долгосрочной перспективе и как малые и средние предприятия могут превратиться из «бегунов на короткие дистанции» в уникальные бренды, сознательно разделяя и перестраивая эти две дисциплины. Потому что те, кто понимает маркетинг лишь как «яркие картинки для продаж», без борьбы отдают 95 процентов потенциальных клиентов завтрашнего дня конкурентам.

Более подробная информация здесь:

• Проблема 95/5: почему одних лишь знаний в области продаж недостаточно для роста средних предприятий?