Дословные цитаты из документа, разбор трёх проблем и три вопроса к вашей последней стратегии.
Это была идея кого-то из команды: давайте возьмём реальный бриф и честно посмотрим что выдаст ChatGPT.
Взяли стоматологическую клинику в Москве. Имплантация. Средний чек 120 000₽. Рекламный бюджет 300 000₽ в месяц. Цель: вырасти с 40 до 80 первичных пациентов за полгода. Составили подробный промпт с ролью, контекстом, задачей и форматом. Дали нейросети все шансы.
ChatGPT выдал документ на 18 страниц за 30 секунд. С оглавлением, структурой, подзаголовками. Выглядело солидно — ровно до второй страницы.
Меня зовут Виктория Росинская, сооснователь маркетингового агентства ELPODIUM. Семь лет, 300+ стратегий, 17+ стран. Дальше - разбор того что мы увидели. И три вопроса к вашей собственной последней стратегии в конце.
Что выдал ChatGPT - дословно, без редактуры
Вот ключевые блоки из документа.
Целевая аудитория: «Мужчины и женщины 30–55 лет, средний и выше среднего доход, проживающие в Москве и Московской области. Ценят качество, безопасность и современные технологии. Ищут клинику с хорошей репутацией и опытными врачами».
Конкурентный анализ: «На рынке стоматологии Москвы работают крупные сети и частные клиники. Конкуренция высокая. Основные преимущества конкурентов: широкий спектр услуг, удобное расположение, программы лояльности».
Каналы продвижения: «Яндекс.Директ, Google Ads, Instagram*, ВКонтакте, SEO, контент-маркетинг, работа с отзывами на агрегаторах».
KPI: «Увеличить количество первичных пациентов до 80 в месяц. Снизить стоимость привлечения на 20%. Повысить конверсию сайта до 5%».
Если вы маркетолог с опытом - вы уже видите проблему. Если ещё нет - сейчас разберём на конкретных примерах.
Причина первая: описание аудитории подходит к любому бизнесу
Замените слово «стоматология» на «автосервис» или «частную школу» и «мужчины и женщины 30–55, ценят качество и безопасность» останется тем же самым. Дословно.
ChatGPT не знает кто реально приходит в эту конкретную клинику. Он не разговаривал с пациентами. Не выяснил что 42% людей которым нужна имплантация - женщины 45–60, которые боятся боли больше чем цены и принимают решение 2–6 месяцев. И что 27% обращений - мужчины 35–50 которым важна скорость: «хочу решить за три визита, у меня нет времени ходить полгода».
Без этого понимания невозможно написать рекламный текст который привлечёт внимание конкретного человека с конкретным страхом. Можно написать только текст «для всех» — а значит ни для кого.
Причина вторая: список каналов вместо приоритетов
«Яндекс.Директ, Google Ads, Instagram*, ВКонтакте, SEO, контент-маркетинг, агрегаторы» - это перечень всего что существует на рынке.
Для клиники с бюджетом 300 000₽ запускать семь каналов одновременно значит размазать деньги так тонко что ни один не даст результата. Нормальная маркетинговая стратегия отвечает на вопрос «куда вложить первые 100 000₽ чтобы получить максимум заявок». ChatGPT на этот вопрос не ответил - он просто перечислил всё что знает.
Причина третья: KPI без расчёта
«80 пациентов в месяц, снизить CPL на 20%» - откуда эти цифры?
Нейросеть не рассчитала текущую стоимость привлечения одного пациента. Не посчитала при каком бюджете клиника выходит в плюс. Не спрогнозировала конверсию на каждом этапе воронки.
Число «80» может оказаться как заниженным так и физически недостижимым при текущих ресурсах. Без расчёта KPI - это пожелание. Не план.
Как выглядит тот же бриф после интервью с реальными пациентами
Мы взяли тот же бриф и сделали иначе: провели кастдев - двенадцать глубинных интервью с людьми которые уже сделали имплантацию в этой клинике. Расшифровки обработали через нейросеть за 40 минут. Получили три совершенно разных портрета — с конкретными страхами и конкретными триггерами.
Сегмент первый - 42% обращений. Женщины 45–60 лет. Главный страх: боль и осложнения. Дословная цитата из интервью: «Я три года ходила и думала. Боялась что будет больно, что не приживётся, что придётся переделывать». Цикл принятия решения: 2–6 месяцев. Триггер записи: видео с врачом который спокойно и подробно рассказывает о процедуре.
Сегмент второй - 27% обращений. Мужчины 35–50 лет. Главный страх: «затянется на полгода, я не могу столько ходить». Дословная цитата: «Мне нужно было быстро. Я выбрал клинику где сказали: три визита и всё готово». Цикл принятия решения: 1–3 недели. Триггер записи: чёткий план лечения с конкретным количеством визитов.
Сегмент третий - 18% обращений. Мужчины и женщины 55–70, выбирают для пожилых родителей. Дословная цитата: «Я искал клинику где есть опыт работы с пожилыми. Не все берутся». Триггер записи: кейс с пациентом того же возраста.
По этим данным — три разных рекламных объявления, три разных лендинга, три разных скрипта для администратора. Каждое бьёт в конкретный страх конкретного сегмента.
Нейросеть здесь работала как ускоритель: обработать двенадцать интервью и выделить паттерны - 40 минут вместо двух дней. Но провести сами интервью, задать правильные вопросы, отличить реальный страх от социально одобряемого ответа - это работа маркетолога. Никакая нейросеть её не заменит.
История Маргариты: что изменилось когда она начала работать иначе
До того как Маргарита пришла к нам на обучение, она продавала стратегии по 1 000€. Нейросети использовала - но примерно так же как в нашем эксперименте: задавала промпт, получала текст, дорабатывала руками. Получался документ. Выглядело прилично. Но заказчики не понимали за что именно платят и не платили дороже.
После обучения она изменила три конкретные вещи.
Первое - начала проводить кастдев до написания стратегии. Не брать данные «из головы», а разговаривать с реальными покупателями заказчика и загружать расшифровки в нейросеть для выделения сегментов.
Второе - начала анализировать конкурентов по бюджетам и слабым местам. Не «три названия из головы», а 15–20 компаний с разбором воронок и рекламных каналов.
Третье - начала считать юнит-экономику и давать заказчику конкретный прогноз. Не «увеличим поток на 20–30%», а «при бюджете 300 000₽ ожидайте 85 обращений с конверсией 30%».
На первой же защите по новой методологии заказчик не спрашивал «почему так дорого». Он спрашивал «когда начинаем».
Чек вырос с 1 000€ до 1 500€. За время курса - три стратегии по новому чеку.
Её слова: «Увидела насколько глубже можно анализировать нишу и насколько поверхностно я работала раньше».
Три вопроса к вашей последней стратегии
Приложите те же три критерия к последней стратегии которую вы уже отдали заказчику.
Вопрос первый. Описание аудитории в вашей стратегии основано на интервью с реальными покупателями - или на предположениях? Если вы ни разу не разговаривали с покупателями этого конкретного бизнеса — ваше описание по глубине не отличается от того что выдал ChatGPT. Различаются формулировки. Но не качество данных.
Вопрос второй. Вы можете назвать рекламные бюджеты хотя бы пяти конкурентов заказчика? Если нет - ваш конкурентный анализ отличается от анализа нейросети количеством текста, но не глубиной.
Вопрос третий. Вы можете сказать заказчику «при бюджете 300 000₽ ожидайте 85 обращений в месяц с конверсией 30%» - и обосновать каждую цифру расчётом? Если ваш прогноз выглядит как «увеличим поток на 20–30%» - он по точности не отличается от прогноза ChatGPT.
Если хотя бы на один вопрос ответили «нет» - вы понимаете где проходит граница между промптом и методологией.
И вот одно конкретное действие которое можно сделать уже сегодня. Возьмите телефон. Позвоните трём клиентам вашего текущего заказчика и задайте один вопрос: «Почему вы выбрали именно эту компанию, а не других?» Запишите дословно. Это займёт час - и изменит то как вы пишете описание аудитории в следующей стратегии.
Покажите в комментарии одну фразу из вашего последнего описания аудитории. Смотрим вместе - это про конкретных людей или про всех сразу?
Больше разборов из практики агентства - в нашем Telegram-канале.
Узнать про курс "Маркетинговые стратегии с ИИ":
Виктория Росинская, сооснователь ELPODIUM
*Instagram принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой на территории РФ.