Маркетинг — это постоянно развивающееся направление, и по мере того, как появляются новые технологии, становится все важнее быстро адаптировать стратегии, чтобы оставаться конкурентоспособными и прибыльными. Одним из крупнейших технологических достижений нашего времени является возникновение искусственного интеллекта. По мере того, как AI становится более распространенным, он значительно меняет подход маркетологов к своей работе.

Одно из самых больших преимуществ ИИ в маркетинге — это его способность быстро анализировать большие объемы данных и создавать практические рекомендации для разработки контента или сам маркетинговый контент. Также с помощью AI маркетологи могут получать более глубокое понимание своей целевой аудитории. Это может быть использовано для создания персонализированных маркетинговых кампаний, которые вызывают резонанс у потребителей на более глубоком эмоциональном уровне.

Программа лекции:

1. С чего начинать маркетинг в своем (или чужом) проекте? Я подняла seed-раунд (ура!), нужен ли маркетинг директор?

2. Собственная команда маркетинг или агентства, что лучше? Как нанять агентство правильно?

3. Как рассчитать маркетинговый бюджет в стартапе, скейлапе, растущей компании?

4. Маркетинг и бизнес-цели: как определить и отслеживать KPI?

Лекцию ведет Татьяна Сорокина.

Татьяна 16 лет в маркетинге. Прошла путь от интерна до маркетинг директора. Возглавляла digital marketing команды в международных агентствах для таких клиентов как P&G, Volkswagen & Audi Group, Novartis, Sony Mobile, Entertainment, Visa, Shell etc. Ушла из агентств в стартапы и скейлапы, работала в России, Европе, США и теперь UK.

В 2017 занималась блокчейном, помогала писать white papers и разрабатывать стратегии продвижения для интересных проектов в этом поле, некоторые из которых до сих пор успешно функционируют. (Зачеркнуто — доставала видео-карты для майнинга крипто-валют, когда их нельзя было достать).

Все эти годы основной фокус был на новых технологиях и digital и performance marketing. AI и data-tech увлеклась в 2013, когда участвовала в разработке большой data-платформы для P&G. Впоследствии работала в medical AI, изучала AI в коротких программах LSE и MIT.