Александр Шестов, Генеральный директор «Профресгрупп»
Год за годом мы наблюдаем одну и ту же картину в B2B-маркетинге: компании инвестируют в автоматизацию, закупают дорогие CRM и системы аналитики, настраивают сложные воронки в Яндекс.Директ, но результат остается линейным и предсказуемым. Полученные лиды часто холодны, конверсия нестабильна, а процесс не способен адаптироваться к меняющемуся рынку. Проблема кроется в фундаментальном подходе: мы продолжаем использовать линейные, «водопадные» модели в мире, который требует эволюционной гибкости и самостоятельного принятия решений.
🔄 Кризис линейности: почему традиционная автоматизация больше не работает
Классическая модель «настроил и забыл» в контекстной рекламе или email-маркетинге исчерпала себя. Она не учитывает:
· Динамику данных: поведение ЦА меняется быстрее, чем маркетолог успевает обновить креативы.
· Контекстную сложность: один лид из вебинара и лид из статьи несут разный вес и требуют разных подходов к прогреву.
· Необходимость проактивности: система должна не просто реагировать на действия, а предугадывать потребности и инициативно предлагать решения.
Ответом на этот вызов становится Agentic AI — не следующий тренд, а принципиально новый этап цифровизации.
🧠 Что такое Agentic AI и почему это не «просто чат-бот»
Автономный агент ИИ — это программная сущность, которой ставится цель высокого уровня (например, «оптимизировать бюджет контекстной рекламы для увеличения LTV»). Агент самостоятельно:
1. Воспринимает среду: анализирует данные из CRM, Яндекс.Метрики, сквозной аналитики, соцсетей.
2. Интерпретирует информацию с помощью ML-моделей, NLP и компьютерного зрения (для анализа визуального контента) .
3. Планирует стратегию, декомпозируя главную цель на подзадачи.
4. Действует через интеграции с рекламными кабинетами, системами рассылок, CRM.
5. Обучается на основе обратной связи, непрерывно оптимизируя свои действия .
Ключевое отличие от привычной автоматизации — способность к самостоятельному рассуждению и принятию решений в условиях неопределенности .
🧬 ADAPT Cycle: эволюционная методология создания маркетинговых агентов
Внедряя подобные системы, мы в «Профрессгрупп» отошли от линейных схем и разработали итеративную методологию ADAPT (Autonomous Design & Adaptive Performance Tuning). Ее сердце — не этапы, а две сквозные оси: Безопасность/Контроль и Human-in-the-Loop (Человек в цикле).
1. Define & Architect (Определение и архитектура)
На этом этапе мы проводим«архитектурный спринт». Вместо долгого создания монолитного агента мы быстро прототипируем 2-3 минимально жизнеспособных агента (MVA), каждый со своей логикой работы с данными и воронкой. Например, один агент может фокусироваться на анализе поведения на сайте, другой — на оптимизации ставок в Директе. Их тестируют на синтетических и исторических данных, выбирая наиболее эффективный для масштабирования.
2. Prototype with Feedback (Прототипирование с обратной связью)
Запущенный MVA работает в песочнице— на изолированном сегменте рекламного кабинета или части трафика. Важнейший элемент — встроенный Human-in-the-Loop (HITL). Агент не просто действует, а оценивает свою уверенность (confidence score) в принятом решении. При низкой уверенности в ключевых точках (например, при изменении стратегии работы с дорогим лидом) система автоматически запрашивает решение у маркетолога-эксперта . Это обеспечивает контроль и позволяет системе учиться на корректировках.
3. Execute & Monitor (Запуск и мониторинг)
После отладки агент масштабируется на основные процессы.Мониторинг идет не только по ключевым KPI (CPL, ROI), но и по внутренним метрикам агента: частота запросов к HITL, динамика уверенности, паттерны принимаемых решений. Это позволяет видеть не только что происходит, но и почему агент принимает те или иные решения.
4. Assess & Learn (Оценка и обучение)
Это фаза эволюции.Данные мониторинга, решения экспертов в HITL и итоговые бизнес-результаты формируют цикл обратной связи. На основе этих данных:
· Происходит дообучение моделей агента на реальных кейсах.
· Корректируются промпты и логика планировщика.
· Динамически настраивается уровень автономии: если в определенных сценариях (работа с новой аудиторией) агент часто ошибается, система временно повышает роль человека, пока агент не освоит задачу.
Схема цикла ADAPT:
[Безопасность/Контроль]
⬇
[Define] → [Prototype] → [Execute] → [Assess]
⬆___________________________⬆
[Человек в цикле (HITL)]
🛠️ Agentic AI в действии: применение в B2B-маркетинге и лидогенерации
Внедрение агентов по методологии ADAPT трансформирует каждый этап воронки:
· Генерация спроса: Агент анализирует тренды в отраслевых медиа (используя NLP), выявляет болевые точки ЦА и самостоятельно формирует контент-план или корректирует таргетинг в режиме, близком к реальному времени, а не раз в месяц.
· Привлечение и квалификация лидов: Вместо статических форм подписки агент может вести адаптивный диалог (чат-бот нового поколения), задавая уточняющие вопросы на основе поведения пользователя на сайте и данных из CRM. Он оценивает вовлеченность и потенциал лида, присваивая рейтинг, который динамически меняется.
· Прогрев и передача в продажи: Агент выстраивает персональные цепочки коммуникации. Он решает, какому лиду и когда отправить кейс, приглашение на вебинар или предложение демо-доступа, основываясь на цифровых следах и реакции на предыдущие сообщения.
· Оптимизация рекламных кампаний: Это больше чем «скрипт для Директа». Агент непрерывно тестирует гипотезы по креативам, ставкам и аудиториям, перераспределяет бюджет между каналами, прогнозируя LTV разных сегментов.
⚖️ Практические аспекты внедрения: баланс автономии и контроля
Главный вопрос, который задают клиенты: «Как мы можем доверить машине управление бюджетом?» Ключ — в многоуровневой системе контроля:
1. Сценарные ограничения: Жесткие правила, которые агент не может нарушить (максимальный CPC, запрещенные темы в креативах).
2. Динамический HITL: Настройка порогов уверенности, при которых требуется одобрение человека (например, при отклонении бюджета более чем на 15% или работе с VIP-сегментом).
3. Сквозная прозрачность: Все действия агента, его «рассуждения» и данные, на которых основаны решения, логируются и доступны для аудита.
📈 Результаты и перспективы: переход от операционной эффективности к стратегическому преимуществу
Компании, внедряющие Agentic AI, выходят на новый уровень:
· Гиперперсонализация в B2B-коммуникациях становится технически и экономически достижимой.
· Скорость реакции на рыночные изменения сокращается с недель до часов.
· Масштабируемость сложных многоходовых воронок перестает линейно зависеть от размера маркетинговой команды.
Эволюция неизбежна. Будущее принадлежит не тем, кто просто автоматизирует рутину, а тем, кто создает адаптивные маркетинговые системы, способные учиться, предвидеть и действовать автономно в интересах бизнеса. Agentic AI — это следующий логичный шаг в развитии от инструментов аналитики к настоящему бизнес-интеллекту.
The Evolution of Business Intelligence: From Linear Scripts to Adaptive Agents in B2B Marketing
Alexander Shestov, CEO of «PROFRESGRUPP»
Year after year, we witness the same pattern in B2B marketing: companies invest in automation, purchase expensive CRMs and analytics systems, set up complex funnels in Yandex.Direct, yet the results remain linear and predictable. Leads are often cold, conversion is unstable, and the process cannot adapt to a changing market. The problem lies in the fundamental approach: we continue to use linear, "waterfall" models in a world that requires evolutionary flexibility and independent decision-making.
🔄 The Linearity Crisis: Why Traditional Automation No Longer Works
The classic "set and forget" model in contextual advertising or email marketing is obsolete. It fails to account for:
· Data Dynamics: Target audience behavior changes faster than a marketer can update creatives.
· Contextual Complexity: A lead from a webinar and a lead from an article carry different weight and require different nurturing approaches.
· The Need for Proactivity: The system must not just react to actions but anticipate needs and proactively offer solutions.
The answer to this challenge is Agentic AI—not the next trend, but a fundamentally new stage of digitalization.
🧠 What is Agentic AI and Why It's Not "Just a Chatbot"
An autonomous AI agent is a software entity assigned a high-level goal (e.g., "optimize the contextual advertising budget to increase LTV"). The agent independently:
1. Perceives the environment: analyzes data from CRM, Yandex.Metrica, end-to-end analytics, social media.
2. Interprets information using ML models, NLP, and computer vision (for visual content analysis) .
3. Plans strategy by decomposing the main goal into sub-tasks.
4. Acts through integrations with ad platforms, email systems, CRM.
5. Learns from feedback, continuously optimizing its actions .
The key difference from familiar automation is the ability for independent reasoning and decision-making under uncertainty.
🧬 ADAPT Cycle: An Evolutionary Methodology for Creating Marketing Agents
When implementing such systems at "PROFRESGRUPP," we moved away from linear schemes and developed the iterative methodology ADAPT (Autonomous Design & Adaptive Performance Tuning). Its core is not stages, but two foundational axes: Safety/Control and Human-in-the-Loop (HITL).
1. Define & Architect
At this stage,we conduct an "architecture sprint." Instead of lengthy development of a monolithic agent, we quickly prototype 2-3 Minimum Viable Agents (MVA), each with its own logic for handling data and the sales funnel. For example, one agent might focus on website behavior analysis, another on bid optimization in Direct. They are tested on synthetic and historical data to select the most effective one for scaling.
2. Prototype with Feedback
The launched MVA operates in a sandbox—on an isolated segment of the ad account or a portion of traffic.The crucial element is the embedded Human-in-the-Loop (HITL). The agent not only acts but also evaluates its confidence in the decision made. When confidence is low at key points (e.g., when changing strategy for an expensive lead), the system automatically requests input from a marketing expert . This ensures control and allows the system to learn from corrections.
3. Execute & Monitor
After debugging,the agent is scaled to core processes. Monitoring covers not only key KPIs (CPL, ROI) but also the agent's internal metrics: frequency of HITL requests, confidence dynamics, patterns of decisions made. This reveals not only what is happening but also why the agent makes certain decisions.
4. Assess & Learn
This is the evolution phase.Monitoring data, expert decisions from HITL, and final business results form a feedback loop. Based on this data:
· The agent's models are retrained on real cases.
· The planner's prompts and logic are adjusted.
· The level of autonomy is dynamically configured: if the agent frequently errs in certain scenarios (e.g., targeting a new audience), the system temporarily increases the human role until the agent masters the task.
ADAPT Cycle Diagram:
[Safety/Control]
⬇
[Define] → [Prototype] → [Execute] → [Assess]
⬆___________________________⬆
[Human-in-the-Loop (HITL)]
🛠️ Agentic AI in Action: Application in B2B Marketing and Lead Generation
Implementing agents using the ADAPT methodology transforms every stage of the funnel:
· Demand Generation: The agent analyzes trends in industry media (using NLP), identifies target audience pain points, and independently forms a content plan or adjusts targeting in near real-time.
· Lead Attraction & Qualification: Instead of static subscription forms, the agent can conduct adaptive dialogues (next-gen chatbots), asking clarifying questions based on user website behavior and CRM data. It assesses lead engagement and potential, assigning a dynamically changing score.
· Nurturing & Sales Handoff: The agent builds personalized communication chains. It decides which lead receives a case study, webinar invitation, or demo access offer, and when, based on digital footprints and responses to previous messages.
· Advertising Campaign Optimization: This is more than a "Direct script." The agent continuously tests hypotheses on creatives, bids, and audiences, reallocating budget between channels while forecasting the LTV of different segments.
⚖️ Practical Aspects of Implementation: Balancing Autonomy and Control
The main question clients ask is: "How can we trust a machine with budget management?" The key lies in a multi-level control system:
1. Scenario Constraints: Hard rules the agent cannot violate (max CPC, prohibited topics in creatives).
2. Dynamic HITL: Configuring confidence thresholds that require human approval (e.g., for budget deviations over 15% or when handling VIP segments).
3. End-to-End Transparency: All agent actions, their "reasoning," and the data behind decisions are logged and available for audit.
📈 Results and Perspectives: Moving from Operational Efficiency to Strategic Advantage
Companies implementing Agentic AI reach a new level:
· Hyper-personalization in B2B communications becomes technically and economically achievable.
· Reaction speed to market changes shrinks from weeks to hours.
· Scalability of complex multi-step funnels ceases to depend linearly on the size of the marketing team.
Evolution is inevitable. The future belongs not to those who simply automate routine tasks but to those who create adaptive marketing systems capable of learning, anticipating, and acting autonomously in the interests of the business. Agentic AI is the next logical step in the evolution from analytics tools to true business intelligence.
Все права принадлежат компании ООО "ПРОФРЕСГРУПП". 2012-2025
#PROFRESGRUPP #TECH #B2B #Лиды #ЯндексДирект #ITмаркетинг #B2Bпродажи #Лидогенерация #ТехническийМаркетинг #ВоронкаПродаж #CRM #Аналитика #SaaS #Enterprise #PPC #КонтекстнаяРеклама #DigitalMarketing #AgenticAI #AI #MarketingAutomation #HumanInTheLoop #B2BMarketing #LeadGeneration #MarketingTechnology #SalesFunnel