7 Уникальных Способов Применить AI в Маркетинговых Исследованиях и Фокус-группах
Готовьтесь, коллеги! Если вы до сих пор сомневаетесь в том, что искусственный интеллект — это игра всерьез в мире маркетинга, то порой вы просто отстаёте. Сразу в лоб: AI в маркетинговых исследованиях уже не прихоть, а острая необходимость. Думали, фокус-группы — это только сидеть за зеркалом и слушать мнения? Или что опросы — это рутинная табличка с галочками? Ну-ну, пора проснуться! Современное использование AI для проведения маркетинговых исследований — это ураган, который переворачивает всё с ног на голову. Да, я говорю о той самой мощи, которая позволяет вам заглянуть в голову потребителю глубже, быстрее и точнее, чем любой традиционный метод. Хватит тратить недели на ручной разбор ответов и гадания на кофейной гуще!
Знаете, что самое обидное? Пока вы мучаетесь с эксельками и горами raw data из опросов, ваши конкуренты уже вовсю используют ИИ для фокус-групп, чтобы выявлять неочевидные тренды и тончайшие нюансы в поведении клиентов. Рынок меняется с бешеной скоростью. Потребители стали чертовски привередливыми и требуют персонализации на уровне "вы знаете меня лучше, чем я сам". А где взять эти данные? Правильно, из автоматизации исследований с ИИ. Это как получить суперспособность видеть сквозь стены данных. Ведь вручную обработать сотни, тысячи ответов с открытыми вопросами — это просто адский труд, который часто сводится к поверхностному анализу.
Хм, а вы представляете, что AI может не просто собирать данные, а еще и прогнозировать? Да-да, анализ данных искусственным интеллектом позволяет не просто констатировать факт, а заглянуть в будущее. Прогнозирование спроса с помощью ИИ — это не просто предсказание, это возможность увидеть, что будут хотеть ваши клиенты завтра, послезавтра, через год! А отсюда прямая дорога к персонализации маркетинга через AI. Никакого больше "бить из пушки по воробьям"! Только точечные, супер-релевантные предложения, от которых просто невозможно отказаться. Вот это я называю эффективным маркетингом!
Как же выглядит этот чертов ИИ-анализ на практике? Ну, представьте: вы провели фокус-группу. Раньше что было? Диктофон, куча записей, ручная расшифровка (ужас!) и попытка найти общие нити в потоке сознания респондентов. Чаще всего, вы цеплялись за самое громкое или запоминающееся, упуская тонкие, но важные сигналы. Теперь? AI слушает (или читает) всё. Он ловит не только слова, но и интонации, выявляет скрытые эмоции, группирует идеи по темам. Это называется анализ тональности текста и тематическое моделирование. Ваш ИИ-помощник не устает, не отвлекается и не упускает детали. Это автоматизация сбора данных на новом уровне.
Возьмем реальный бизнес. Например, наши друзья из DIY-сферы. Как думаете, как они продают всякую мелочевку типа лески для триммеров или перчаток? Не просто так! ИИ анализирует покупки покупателя: купил триммер? Скорее всего, понадобится леска. Простая логика для нас, но для бизнеса в масштабе — это миллионы потенциальных рекомендаций. Вот вам пример кейс Incanto: банальные рекомендации товаров на сайте увеличили выручку на 5.5%! Это не космос, это просто грамотное использование рекомендательных систем на основе ИИ. Или представьте, онлайн-консультант в гипермаркете. Не человек, а бот с AI, который не только отвечает на типовые вопросы, но и подсказывает сопутствующие товары на основе предыдущих покупок и просмотра страниц. Фантастика? Нет, реалии!
А как насчет виртуальных фокус-групп? Это вообще отдельная песня. Вместо того чтобы собирать людей в одной комнате, вы можете проводить исследования онлайн, охватывая гораздо больше людей из разных регионов. А обработка данных? Курс Николая Шейна показал, что ИИ может обрабатывать более 1000 ответов в час! Представьте, сколько времени это экономит! Эту технологию можно использовать для анализа «открытых вопросов» в масштабных опросах. Раньше их обрабатывали вручную, выбирая пару самых частых вариантов. Теперь ИИ может выявить десятки, сотни уникальных инсайтов, которые раньше просто игнорировались из-за сложности обработки.
Помню, как раньше ломал голову над тем, как оптимально распределить рекламный бюджет. Тестирование гипотез, ручная коррекция ставок, подбор ключевых слов — всё это занимало тонну времени и часто приводило к сливу бюджета. А теперь? Алгоритмы ИИ могут самостоятельно рассчитывать бюджет, подбирать креативы и ключевые слова, основываясь на реальных данных о конверсии и поведении пользователей. Это не просто удобство, это повышение ROI рекламных кампаний и, что самое важное, сокращение затрат на маркетинг. Знаете, по данным одного исследования, 40% малых и средних предприятий уже вовсю используют ИИ для автоматизации процессов. Это сигнал, друзья мои! Игнорировать его — значит, добровольно выйти из игры.
В общем, что мы видим? Использование AI для маркетинговых исследований — это не про то, чтобы заменить людей машинами. Это про то, чтобы дать маркетологам супер-инструменты, которые позволяют работать быстрее, точнее и эффективнее. От автоматизации сбора данных до глубокого анализа и прогнозирования спроса — AI открывает горизонты, о которых мы раньше могли только мечтать.
Хотите узнать, как конкретно вы можете внедрить эти технологии в свой бизнес? Мы в COMANDOS AI постоянно генерируем и публикуем готовые кейсы по AI-автоматизации бизнеса, которые можно просто брать и повторять. Тысячи предпринимателей уже ощутили на себе эффект AI.
Не упустите шанс! Присоединяйтесь к нашему телеграм-сообществу и получите доступ к проверенным AI-решениям для вашего маркетинга: 
Ладно, давайте продолжим рубить правду-матку! Если вы до сих пор не врубились, как именно этот самый AI может прокачать ваши маркетинговые исследования, то вот вам четкий план действий. Это не волшебная палочка, конечно, но если делать всё по уму, эффект будет куда ощутимее, чем просто прикупить новый софт и ждать чуда.
Шаги к внедрению AI в исследования
Не будем ходить вокруг да около. Внедрение ИИ для фокус-групп или анализа опросов – это не просто покупка лицензии. Это целый процесс, который требует системного подхода. Вот как я бы советовал действовать:
1. Аудит текущих процессов и данных
Что делать: Сначала нужно понять, где вы находитесь сейчас. Какие маркетинговые исследования вы уже проводите? В каком виде собираете данные (опросы, интервью, соцсети, CRM)? Какой объем данных имеете? Насколько хорошо структурированы ваши данные?
Почему это важно: Нельзя автоматизировать хаос. Если данные разрознены или низкого качества, никакой AI вам не поможет. Аудит покажет узкие места и определит, какие задачи AI-автоматизации дадут максимальный эффект.
Инструменты: Внутренние отчеты, CRM-системы, платформы для опросов.
Подводные камни: Сопротивление сотрудников, которые привыкли работать по старинке. Недооценка сложности интеграции.
Экспертный совет: Часто компании начинают с малого – например, с анализа данных искусственным интеллектом в одном конкретном сегменте или для одной рекламной кампании. Пилотный проект поможет оценить реальные возможности и сложности.
2. Определение ключевых задач для AI
Что делать: Исходя из аудита, выберите 1-3 задачи, которые можно и нужно автоматизировать или улучшить с помощью AI. Это может быть автоматизация сбора данных из соцсетей, анализ тональности текста в отзывах, или прогнозирование спроса.
Почему это важно: Попытка охватить всё сразу приведет к провалу. Фокусировка на конкретных проблемах позволяет быстро увидеть результат и обосновать дальнейшие инвестиции.
Инструменты: Аналитические сессии с командой маркетинга и продаж.
Подводные камни: Выбор слишком сложных задач для старта. Недооценка времени на настройку и обучение модели.
Экспертный совет: Начинайте с задач, где уже есть достаточно данных и где эффект от автоматизации легко измерить (например, сокращение времени на ручной анализ, увеличение конверсии).
3. Выбор подходящих AI-инструментов или платформ
Что делать: Изучите рынок решений для использования AI для маркетинговых исследований. Вам могут понадобиться платформы для автоматизации сбора данных, инструменты для анализа текста (NLP), платформы для предиктивной аналитики. Учитывайте бюджет, сложность внедрения, необходимость интеграции с существующими системами (CRM, BI).
Почему это важно: Правильный инструмент – половина успеха. Есть готовые SaaS-решения, а есть более сложные, кастомизируемые платформы. Выбирайте исходя из масштабов и специфики ваших задач.
Инструменты: Сравнительные обзоры (как наш!), демо-версии продуктов, консультации с вендорами.
Подводные камни: Выбор инструмента только по цене, без учета его функционала. Игнорирование возможностей интеграции.
Экспертный совет: Не ведитесь на громкие слова. Просите показать конкретные кейсы из вашей отрасли. Если есть возможность, протестируйте инструмент на небольшом объеме ваших реальных данных.
4. Подготовка и разметка данных
Что делать: Это, пожалуй, самый рутинный, но критически важный этап. Для обучения AI нужны чистые и размеченные данные. Если вы планируете анализ тональности, то часть текстов нужно будет разметить вручную (позитив/негатив/нейтраль). Если анализ данных AI для сегментации – убедитесь, что все поля заполнены корректно.
Почему это важно: Garbage in – garbage out. Низкокачественные данные приведут к неточным прогнозам и ошибочным выводам.
Инструменты: Специализированные платформы для разметки данных, внутренние команды разметчиков.
Подводные камни: Недооценка объемов работ по разметке. Игнорирование важности качества данных.
Экспертный совет: Есть сервисы аутсорсинга для разметки данных. Это может быть быстрее и часто дешевле, чем делать это силами своей команды.
5. Внедрение и обучение AI-модели
Что делать: Настройте выбранный инструмент или платформу. Загрузите подготовленные данные и запустите процесс обучения модели. На этом этапе часто приходится итерировать, корректируя параметры модели или добавляя новые данные.
Почему это важно: AI-модели не работают "из коробки" идеально. Им нужно время и данные, чтобы научиться распознавать паттерны, специфичные для вашего бизнеса.
Инструменты: Интерфейс выбранной AI-платформы, помощь технических специалистов вендора.
Подводные камни: Недостаточное количество данных для обучения. Неверные параметры настройки модели.
Экспертный совет: Не ожидайте 100% точности сразу. Оцените, какой уровень точности для вас приемлем на данном этапе. Помните, AI – это постоянный процесс обучения и донастройки.
6. Интеграция и тестирование
Что делать: Интегрируйте AI-решение с вашими существующими системами (CRM, BI, платформы для рекламы). Проведите тестирование на реальных данных и сравните результаты с тем, что было "до AI".
Почему это важно: Изолированное AI-решение бесполезно. Оно должно органично вписываться в ваши бизнес-процессы и обмениваться данными с другими инструментами.
Инструменты: API для интеграции, тестовые среды.
Подводные камни: Сложности интеграции с устаревшими системами. Проблемы с безопасностью данных.
Экспертный совет: Начните интеграцию с одной или двух систем. Постепенно расширяйте список. Уделите особое внимание вопросам безопасности при передаче данных.
7. Мониторинг и донастройка
Что делать: После запуска AI-решения необходимо постоянно мониторить его работу. Следите за точностью прогнозов, качеством анализа, скоростью обработки. Регулярно дообучайте модель на новых данных.
Почему это важно: Рынок меняется, поведение потребителей эволюционирует. AI-модель должна адаптироваться к этим изменениям, чтобы оставаться эффективной.
Инструменты: Дашборды в AI-платформе, регулярные отчеты.
Подводные камни: Игнорирование необходимости постоянной поддержки и донастройки. Отсутствие ответственного за работу AI-системы.
Экспертный совет: Выделите ответственного сотрудника или команду, которая будет заниматься поддержкой и развитием AI-решений. Это не должен быть "одноразовый" проект.
Проблемы, риски и ограничения AI в маркетинговых исследованиях
Ох уж эти розовые очки! Конечно, AI – это круто, но давайте будем честны: есть и обратная сторона Луны. Внедрение ИИ для фокус-групп или автоматизации исследований может наткнуться на вполне реальные проблемы. И лучше знать их заранее, чтобы не облажаться.
1. Качество и объем данных
Проблема: AI-модели прожорливы до данных. Если у вас их мало или они плохого качества, результат будет так себе. Анализ данных искусственным интеллектом не сработает, если ему нечего анализировать или он анализирует мусор.
Последствия: Неточные прогнозы, некорректная сегментация, потерянные инсайты. Фактически, деньги на ветер.
Решение: Инвестируйте в сбор качественных данных. Проведите аудит источников данных, настройте процессы сбора и верификации. Возможно, придется начать с более простых задач, чтобы накопить данные для более сложных AI-проектов.
Результат: Надежная основа для работы AI, повышение точности анализа.
2. Сложность внедрения и интеграции
Проблема: Интегрировать новую AI-платформу с устаревшим CRM или самописной BI-системой может быть адочком. Разные форматы данных, отсутствие API, проблемы совместимости – полный набор.
Последствия: Проект затягивается, бюджет выходит за рамки, нервные срывы у команды.
Решение: Выбирайте решения с хорошей документацией и широким спектром API. Возможно, придется провести модернизацию части вашей IT-инфраструктуры. Привлекайте опытных интеграторов.
Результат: Бесшовная работа AI-системы в экосистеме вашего бизнеса.
3. Необходимость специфических компетенций
Проблема: Не каждый маркетолог – дата-сайентист. Для настройки, обучения и поддержки AI-моделей нужны люди с соответствующими знаниями (машинное обучение, работа с данными, программирование).
Последствия: Неэффективное использование инструментов, невозможность получить максимум от AI, зависимость от внешних консультантов.
Решение: Инвестируйте в обучение своих сотрудников либо наймите специалистов. Начните с курсов по основам работы с данными и AI для маркетологов.
Результат: Команда, способная эффективно работать с AI-инструментами и извлекать максимум пользы.
4. Проблема "черного ящика"
Проблема: Некоторые сложные AI-модели (особенно глубокие нейронные сети) работают как "черный ящик". Вы видите результат (прогнозирование спроса, анализ тональности), но не всегда можете понять, почему AI принял именно такое решение.
Последствия: Сложность интерпретации результатов, недоверие к системе, трудности при объяснении выводов руководству.
Решение: Используйте методы объяснимого AI (Explainable AI — XAI), где это возможно. При выборе инструментов обращайте внимание на их прозрачность и возможности визуализации процесса принятия решений. Для критически важных решений используйте более простые и понятные модели.
Результат: Повышение доверия к AI-системе, возможность обосновать решения, принятые на ее основе.
5. Этические вопросы и предвзятость данных
Проблема: Если данные, на которых обучается AI, содержат скрытые предвзятости (например, предпочтение определенной демографической группе из-за исторических особенностей продаж), AI эту предвзятость воспроизведет.
Последствия: Дискриминация определенных сегментов аудитории, PR-риски, неточные или несправедливые рекомендации.
Решение: Проводите аудит данных на предмет предвзятости. По возможности используйте сбалансированные наборы данных для обучения. Внедряйте механизмы контроля за рекомендациями и прогнозами AI.
Результат: Fair-play в маркетинге, снижение репутационных рисков.
Честное слово, это не попытка вас отпугнуть. Это напоминание, что любое внедрение новых технологий – это проект со своими сложностями. Главное – быть к ним готовым и иметь план действий. И тогда использование AI для маркетинговых исследований принесет те самые 5.5% роста выручки, о которых мы говорили раньше!
Сравнение AI с альтернативными подходами
Окей, допустим, вы всё еще сомневаетесь. Думаете, традиционные методы маркетинговых исследований работают не хуже? Давайте посмотрим правде в глаза и сравним анализ данных искусственным интеллектом с тем, что мы делали раньше (и что многие до сих пор делают).
Традиционный ручной анализ данных (опросы, фокус-группы)
Описание: Человеческий фактор на всех этапах: разработка анкет, проведение опросов и интервью, ручная расшифровка записей фокус-групп, ручной анализ тональности текста и группировка ответов.
Преимущества: Гибкость в формулировках вопросов, возможность углубиться в тему в интервью, человеческая интуиция при интерпретации невербальных сигналов в фокус-группах.
Недостатки: Огромные временные затраты (особенно на обработку открытых вопросов), высокая стоимость (оплата работы интервьюеров, расшифровщиков), субъективность анализа (аналитик может упустить важные детали или поддаться предвзятости), сложность обработки больших объемов данных, практически невозможность точного прогнозирования спроса на основе только качественных данных.
Для каких сценариев: Небольшие ad-hoc исследования, исследование очень специфических ниш, где требуется глубокое понимание контекста и нет больших объемов данных.
Статистический анализ готовых данных (Excel, базовые BI-системы)
Описание: Использование статистических методов для анализа данных, собранных из опросов или транзакций. Построение графиков, таблиц, выявление корреляций.
Преимущества: Относительная простота освоения для базового уровня, возможность выявить очевидные тренды и закономерности в структурированных данных.
Недостатки: Ограниченность в анализе неструктурированных данных (тексты из соцсетей или открытые ответы), сложность работы с очень большими объемами данных без специализированных программ, слабая предиктивная мощность по сравнению с AI, отсутствие персонализации маркетинга на основе глубокого анализа поведения. Не позволяет проводить автоматизацию исследований в полном объеме.
Для каких сценариев: Анализ базовых метрик, отчетность по результатам простых опросов, выявление очевидных корреляций в продажах.
Специализированные платформы для опросов и BI (без глубокой AI-интеграции)
Описание: Платформы типа SurveyMonkey для проведения опросов или Tableau/Power BI для визуализации данных. Предлагают более продвинутые инструменты анализа, но без использования AI-алгоритмов для анализа текста, прогнозирования или персонализации.
Преимущества: Удобство сбора данных (опросы), возможности визуализации, автоматизация создания базовых отчетов.
Недостатки: Отсутствие продвинутого анализа данных искусственным интеллектом, ограниченность в работе с неструктурированной информацией, необходимость ручной настройки большинства аналитических моделей, не позволяют провести глубокую автоматизацию исследований.
Для каких сценариев: Проведение масштабных количественных опросов, создание стандартных отчетов и дашбордов.
Использование AI в маркетинговых исследованиях (наш герой статьи!)
Описание: Интеграция алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) на всех этапах исследования: автоматизация сбора данных, анализ тональности текста и тематический анализ больших объемов неструктурированной информации (отзывы, соцсети, открытые ответы в опросах, транскрипты фокус-групп), прогнозирование спроса на основе множества факторов, персонализация маркетинга на основе глубокого анализа поведения клиента.
Преимущества: Высокая скорость обработки данных, возможность работы с огромным объемом информации, выявление неочевидных инсайтов и скрытых закономерностей, точность прогнозирования, глубокая персонализация, сокращение затрат на рутинную работу, повышение эффективности маркетинговых кампаний. Позволяет проводить автоматизацию исследований на качественно новом уровне.
Недостатки: Требовательность к качеству и объему данных, сложность внедрения и интеграции, необходимость специфических компетенций, эффекты "черного ящика" и потенциальная предвзятость.
Для каких сценариев: Масштабные исследования рынка, анализ больших объемов обратной связи, прогнозирование спроса в динамичных нишах, создание высокоперсонализированных маркетинговых кампаний, оптимизация рекламного бюджета, выявление скрытых трендов в поведении потребителей.
Как видите, традиционные методы имеют право на жизнь, но они безнадежно проигрывают AI, когда речь идет о масштабе, скорости и глубине анализа. Ручной труд хорош для небольших уточнений и нюансов, но для обработки массивов данных из онлайн-источников или сотен ответов из одной виртуальной фокус-группы? Без AI это просто нереально или требует несоразмерных затрат.
AI в маркетинговых исследованиях – это не просто еще один инструмент. Это смена парадигмы. Переход от "глядеть в прошлое" к "прогнозировать будущее", от "средней температуры по больнице" к "гиперперсонализации", от рутины с данными к извлечению реальных инсайтов.
Конечно, это не значит, что фокус-группы в традиционном смысле исчезнут. Живое общение, мимика, интонации – всё это пока трудно полностью оцифровать. НО! AI может взять на себя рутинную работу по расшифровке, анализу тональности, поиску ключевых тем в десятках часов записи. Высвободив время для более глубокой интерпретации и стратегических выводов.
Так что выбор за вами. Оставаться на обочине, копаясь в табличках вручную, пока конкуренты обгоняют вас, вооружившись AI? Или принять вызов, инвестировать в новые технологии и стать лидером в своем сегменте? Помните те 40% малых и средних предприятий, которые уже используют AI? Это не шутки. Это уже реальность. И эта реальность приносит им повышение эффективности, сокращение затрат и, что самое важное, лучшее понимание своего клиента. Вот в чем ключевая ценность автоматизации исследований с ИИ.
Мы в COMANDOS AI верим, что будущее за теми, кто умеет использовать технологии для кратного роста. Мы постоянно ищем и делимся готовыми AI-решениями, которые вы можете применять в своем бизнесе уже сейчас. Если хотите быть в курсе и получить доступ к кейсам, которые работают прямо сейчас – подписывайтесь на наш телеграм-канал! Увидимся там!
Хотите узнать, как AI-автоматизации могут изменить подход к вашим маркетинговым исследованиям и помочь вам быстрее достигать результатов? Подписывайтесь на наш Телеграмм-канал 💡, где мы делимся реальными кейсами внедрения AI в бизнес и готовыми решениями, которые вы можете применять уже сейчас. Узнайте, как получить более точные инсайты, сократить затраты и повысить эффективность.
Не упустите шанс! Присоединяйтесь к нашему телеграм-сообществу и получите доступ к проверенным AI-решениям для вашего маркетинга: 🟡 Подписаться на канал
Вот мы и добрались до сути. Если вы дочитали до сюда, значит, всерьез задумались, как этот самый искусственный интеллект может взорвать ваш маркетинг и сделать исследования не рутиной, а настоящим двигателем роста. Мы прошлись по основам – от того, как AI вообще способен обрабатывать наши любимые данные из опросов и фокус-групп, до конкретных примеров, когда компании благодаря ИИ не просто сэкономили, а реально увеличили продажи и лучше поняли своих клиентов.
Суть проста: раньше, чтобы собрать и проанализировать информацию, уходили недели, а то и месяцы. Мы тонули в таблицах, вручную расшифровывали часы записи, пытались выудить инсайты из моря разрозненных мнений. И часто упускали главное – те тонкие сигналы рынка, которые видны только при взгляде на «большие данные» целиком.
С появлением AI всё изменилось. Теперь мы можем автоматизировать сбор данных откуда угодно – из соцсетей, отзывов, онлайн-опросов. ИИ не устает, не пропускает ничего, обрабатывая тысячи ответов за минуты. Он способен не просто посчитать количество упоминаний, но и понять тональность текста, выявить скрытые мотивы, сгруппировать идеи, о которых вы даже не подозревали. Наши фокус-группы становятся куда информативнее, потому что анализ данных искусственным интеллектом позволяет увидеть всю картину, а не только самые яркие фрагменты.
И самое мощное – это прогнозирование спроса. AI анализирует не только исторические данные, но и внешние факторы, предсказывая, что ваши клиенты захотят завтра, и помогая вам быть на шаг впереди. А персонализация маркетинга? Забудьте про шаблонные рассылки! AI позволяет обращаться к каждому клиенту так, будто вы знаете его лично, предлагая именно то, что ему нужно и когда нужно.
Помните кейсы? Вот вам реальный мир, где компании не просто играют с технологиями, а зарабатывают на них. Рекомендательные системы, которые увеличивают выручку на проценты, которые раньше казались недостижимыми. Виртуальные фокус-группы, обрабатывающие сотни ответов в час. Это уже не фантастика, а рабочие инструменты для тех, кто готов их использовать.
Если вы чувствуете, что теряете время на рутину, что конкуренты используют какие-то секретные фишки, а ваши маркетинговые исследования дают устаревшие данные – пора действовать. ИИ — это ваш шанс сократить затраты, повысить эффективность и, самое главное, глубже понять своего клиента.
Не оставайтесь в стороне, пока рынок трансформируется на ваших глазах. Внедрение AI — это не просто техническая задача, это стратегический шаг к новому уровню бизнеса.
Готовы узнать, как это работает на практике и автоматизировать исследования в своем бизнесе?
Мы в COMANDOS AI собираем и делимся теми самыми готовыми кейсами по AI-автоматизации, которые экономят время и приносят ощутимые результаты. Это реальные сценарии, которые тысячи предпринимателей уже взяли на вооружение. Никакой воды, только проверенные решения, которые вы можете просто повторять.
Присоединяйтесь к сообществу тех, кто уже использует AI для роста. Получите доступ к эксклюзивной информации и внедряйте эффективные решения уже сегодня, пока ваши конкуренты только планируют!
Не упустите свой шанс! Присоединяйтесь к нашему телеграм-сообществу и получите доступ к проверенным AI-решениям для вашего маркетинга:
Увидимся в COMMANDOS AI!
Дмитрий Попов | Бизнес Стратег
