Вероника и GPT-маркетологи

Дорогой чат, назрел вопрос. Я люблю писать про GPT и маркетинг, но правда в том, что из-за моего проекта по подбору маркетологов у меня накопилась куча фактов про карьеру, которыми хочется делиться.

Например, 90% ребят делают в резюме ошибку, которая критично влияет на то, пригласят ли их дальше. Они не пишут, чем занималась компания. Там стоят ноунейм-бренды вроде MTeams, MPG Academy и тд. Сайтов нет, по бренду проекты не гуглятся. Да и HR не идет искать и пролистывает резюме как нерелевантное. И это сильно режет приглашения.

Простая фраза «Продвигал бухгалтерское бюро на малый бизнес» уже решит проблему. Итак, поговорим:

Какой маркетолог подойдет стартапу Кажется, главная боль на рынке труда — это поиск разработчиков, потому что они делают продукт. Но 22% стартапов проваливаются из-за отсутствия маркетинга. Быстро найти маркетолога – непросто. Хотя кажется, им работает каждый второй. Просто на рынке 30+ специализаций, которые отвечают за разные каналы привлечения: через контент, платный трафик, linkedIn и прочие. Не так давно я написала лонгрид в Cossa о том, как подобрать маркетолога в стартап. Если коротко, то искать нужно под стратегию, под продукт или под бизнес-модель. Еще я дала расшифровку 13 самым популярным позициям и их функциям: • Digital Marketing Менеджер • Директор по маркетингу/стратег • Product Marketing менеджер • Маркетолог-аналитик. • Ecommerce-маркетолог • B2B-маркетолог • CRM-маркетолог • Growth-маркетолог • Influence-маркетолог • Контент-маркетолог • Email-маркетолог И так далее. Полную версию «Какой маркетолог подходит вашему стартапу» читайте по ссылке в Cossa. Все эти позиции мы успешно ищем и закрываем в Marketlead.me. PS - Кстати, иллюстрации я сгенерила сама с ChatGPT) Чего нельзя сказать о статье.

Как сделать AI-copilot для бизнеса без бюджета (и с ним) Всего 6 месяцев прошло с появления первых GPTs, а co-pilot уже встроен в каждый утюг. Сегодня увидела, как на Авито робот продает стул вместо меня (пруф на фото). В этом посте в общих чертах рассказываю, какие есть варианты внедрить AI-ассистента в бизнес с маленьким бюджетом. На примерах. Определить, кому помогаем ▪️ Если вы делаете внешнюю AI-поддержку для клиентов, можно использовать конструктор вроде coze.com или botsonic.com. Coze бесплатный. Это подойдет для бизнесов, где часто задают одинаковые простые вопросы и обращения в день идут на десятки. И ничего страшного, если бот начнет ловить галлюцинации – в суд никто не пойдет. Настраивается такой бот промтингом и выводится на сайт в виджете. Можно подключить вывод бота в Telegram. ▪️Если вы делаете поддержку для сотрудников, например онбординг новичков или помощь для sales, проще настроить GPTs от OpenAI и раскидать ссылки по отделам. Они теперь в открытом доступе. Или использовать готовые решения в CRM. Например, Bitrix встроил к себе AI, который работает с вашими промтами и принимает разные роли. К нему можно подключить вашу подписку. Определить цену ошибки Как я уже писала выше, бесплатные решения – скорее для малого бизнеса, где скорость ответа важнее его качества. Для сервисов с высокой нагрузкой и рисками при неверном ответе – подход совсем другой. ▪️Там компании страхуются и вводят роботизированные ответы. Как например в кейсе с Авито, там не свободный диалог, а робот, который знает статус моего объявления и разобрал входящий стандартный запрос «еще продаете?». Свободную речь GPT и жесткий сценарий, кнопки-предложения вопросов комбинируют. Отдельный и большой пласт работ – привести в порядок базу знаний компании. ИИ могут использовать для оценки интонации и разбора смысла в сложном запросе от клиента. ▪️ Также, большая проблема – это цена использования платных ИИ в проекте. Из-за всех этих нюансов, цена разработки качественной ИИ-линии поддержки улетает в космос и идет на миллионы. После разработки встает вопрос: сколько будет стоит каждый диалог? Себестоимость токенов доходит до 20-50 рублей за чат в разных нишах. Вывод Вот и получается, что малому бизнесу легче обойтись конструктором, а для большого (телеком, банки, доставки) целые команды причесывают данные и тренируют модели, чтобы это окупить. А средний бизнес пока в пролете. Кстати, я как-то писала на эту тему подробную статью на РБК, разбирала, чем дешевле пользоваться HR-у. - Вероника и GPT-маркетологи

Мы живем в интересные времена, где руководителем ты можешь стать за месяц. Нанимаешь таргетолога, а затем юнитка сложилась и их становится пять. И вот ты уже лидер распределенной команды, которую надо мотивировать и планировать выплаты. Было? Было. Ставьте огонек. Неудивительно, что руководить мы учимся налету. Причем, в этом деле софты важнее знания CRM. Поэтому, я взяла на рекламу курс от SETTERS EDUCATION «Как управлять командой и собой». Но сначала, я посмотрела QA-сессию с ведущим куратором, Еленой Скоробогатой. И принесла вам пару кошерных идей: • Если люди лениво и плохо делают ваши задачи, возможно дьявол в мелочах. А точнее, в мелком неуважении. Например, вы не даете сказать на звонке, но предлагаете премии. И у человека остается гаденькое чувство, что он продает душу за оклад. • Говорят, молодые не хотят работать за деньги. Нет, им нужны деньги. Но еще больше им нужны смыслы. Поэтому, крутая идея может компенсировать зарплату. Но не наоборот. Иначе зарплата все равно уйдет на психолога. В их мире каждая следующая работа интереснее, а устроиться на нее можно за пару месяцев. Крутой опыт важнее золотых гор. • Если от вас ушла половина отдела, не факт что дело в вас. У сотрудников есть цикл развития, он длится 2-3 года. Просто ваша обоюдная сделка закончилась и кое-кому она больше не выгодна. А еще часто людей нанимают волнами. И уходят они волнами. Если вы хотите послушать QA-сессию целиком, оставьте почту на сайте SETTERS EDUCATION, письма придут бесплатно. Ну а если вы настроены серьезно, можно пройти целый курс из 10 онлайн-встреч и 5 мастермайндов по лидерству. Реклама. 16+ ИП Жаркова. ИНН: 233713844261

Исследования McKinsey и Stanford по использованию ИИ в работе ...На BBC два дня назад вышла статья: некая редакция уволила 60 авторов и оставила только ChatGPT.

Бенджамин Анонимус рассказал, как он управлял редакцией из 60 авторов. Затем за месяц им внедрили AI и он остался один. Его работа превратилась в редактуру ответов.

У меня к этой истории вопросы, начиная от того, были ли это SEO-статьи и кто их читал. По качеству материала кажется, что саму статью BBC написали нейросети. Вместо кошмариков, ловите исследования, где реально используют ИИ и чью работу ему поручают: 📄 Stanford University выпустил отчет по трендам в ИИ. Люди все еще лучше перформят в классификации изображений, пересказах текстов, понимании языка, логическом мышлении. Сотрудники среднего уровня используют AI как мостик и по уровню перформанса добираются до серьезных специалистов благодаря ИИ. Лучше всего ИИ бустит работу онлайн-консультантов и поддержки, рекрутеров и разработчиков. Читать саммари Скачать полную версию 📄 McKinsey 14 июня выпустил исследование о том, как AI влияет на продуктивность сотрудников с точки зрения экономики. Какую прибавочную стоимость он дает. Внутри – анализ 16 должностей и 63 кейсов использования ИИ в бизнесе. К 2045 лишь половина наших day-to-day задач будет автоматизирована. Используйте это для собственной стратегии развития. И лайк, если вам тоже нравится бороться со смутой на языке фактов)

Cписок профессий, чьи задачи на 70% заберут на себя GPTs (и как с этим бороться) Список основан на исследовании команды OpenAI. И приправлен моими наблюдениями. А еще добавила, какие AI-навыки помогут им остаться в индустрии даже с более высоким доходом, чем сейчас. 1. Переводчики GPT 4-o, LLama и даже Yandex-браузер переводят текст, голос и видео в моменте, в отличие от человека. Однако, они все еще делают стилистические ошибки и нам потребуются редакторы ИИ-текстов, которые будут не только делать сам перевод, но и перепроверять и улучшать его эмоционально и метафорично. 2. Исследователи Вычитывать тонны отчетов, искать данные, делать выжимки, ссылаться на источники – нет, это только главные вичи Perplexity.ai, но и человека на должности Market Research Analyst. К AI доверия еще мало, поэтому на проектирование исследования и проверку нужен человек. 3. Писатели, поэты, контент-креаторы, PR-специалисты, журналисты, репортеры Чтобы удержаться в гонке с GPTs, достаточно изучить многоступенчатый промтинг и навыки тренировки машины под свои стили письма. На эту тему писала инструкцию. Также, ПО на основе GPTs на 50% сократит время работы для этих людей: - Специалисты по животноводству и из Агросектора; - Математики; - Налоговики; - Блокчейн-инженеры; - Ассистенты, секретари, клерки (работа с письмами и тд) - Судебные клерки; - Страховщики (оформление авто-выплат); - Менеджеры данных в медицине; - Дизайнеры интерфейсов. А еще анализ показывает, что профессионалы с дипломами бакалавра и магистра более подвержены воздействию LLM (языковых моделей), чем те, у кого нет формального образования. Что думаем? Нашли себя?

Cписок профессий, чьи задачи на 70% заберут на себя GPTs (и будет еще хуже) Список основан на исследовании команды OpenAI. И приправлен моими наблюдениями. А еще добавила, какие AI-навыки помогут им остаться в индустрии даже с более высоким доходом, чем сейчас. 1. Переводчики GPT 4-o, LLama и даже Yandex-браузер переводят текст, голос и видео в моменте, в отличие от человека. Однако, они все еще делают стилистические ошибки и нам потребуются редакторы ИИ-текстов, которые будут не только делать сам перевод, но и перепроверять и улучшать его эмоционально и метафорично. 2. Исследователи Вычитывать тонны отчетов, искать данные, делать выжимки, ссылаться на источники – нет, это только главные вичи Perplexity.ai, но и человека на должности Market Research Analyst. К AI доверия еще мало, поэтому на проектирование исследования и проверку нужен человек. 3. Писатели, поэты, контент-креаторы, PR-специалисты, журналисты, репортеры Чтобы удержаться в гонке с GPTs, достаточно изучить многоступенчатый промтинг и навыки тренировки машины под свои стили письма. На эту тему писала инструкцию. Также, ПО на основе GPTs на 50% сократит время работы для этих людей: - Специалисты по животноводству и из Агросектора; - Математики; - Налоговики; - Блокчейн-инженеры; - Ассистенты, секретари, клерки (работа с письмами и тд) - Судебные клерки; - Страховщики (оформление авто-выплат); - Менеджеры данных в медицине; - Дизайнеры интерфейсов. А еще анализ показывает, что профессионалы с дипломами бакалавра и магистра более подвержены воздействию LLM (языковых моделей), чем те, у кого нет формального образования. Что думаем? Нашли себя?

Там идет презентация Apple, где они прямо сейчас презентуют Siri с функциями AI-помощника (finally). Если вы тоже лениво скроллите ленту, пока Тим Кук рекламирует dark mode в айфоне, то вот еще контент: