«Агентный маркетинг»: модель, благодаря которой чилийский банк увеличил свои цифровые продажи на 69 %

Глобальный отчет BCG «От цифрового маркетинга к агентскому маркетингу» показывает, как банковский сектор заменяет логику кампаний системами искусственного интеллекта, которые принимают решения, обучаются и действуют в режиме реального времени, не лишая человека контроля над ключевыми решениями. На протяжении многих лет формула успеха в цифровом банковском маркетинге была проста: оптимизировать кампании лучше, чем конкуренты. Эта формула уже устарела. Согласно новому отчёту Boston Consulting Group (BCG) «От цифрового маркетинга к агентскому маркетингу», сегодня преимущество определяется тем, кто учится, принимает решения и действует быстрее в условиях, когда ИИ во многом определяет взаимоотношения между банками и клиентами. В Чили один из ведущих банков страны увеличил объём цифровых продаж на 69 % и повысил долю цифрового канала на 15 процентных пунктов после перестройки своего маркетинга с использованием модели «агентного ИИ»: специализированные агенты, которые постоянно реализуют, рекомендуют и корректируют решения, всегда под контролем человека. Эта трансформация объединила модели создания ценности на основе ИИ, передовую методологию оптимизации конверсии и план действий, включающий более 20 экспериментов, проводимых на разных этапах воронки продаж. «Эти 69 % стали результатом не одной успешной кампании, а более 20 экспериментов, проводившихся параллельно». «Благодаря агентной модели банк перестал ждать результатов неделями и начал корректировать свою стратегию практически в режиме реального времени», — отмечает Хуан Камило Бонилья, партнер и руководитель отдела цифрового привлечения клиентов в Латинской Америке компании BCG. Конец «поисковика» в том виде, в каком мы его знали. В отчете BCG отмечается, что традиционные поисковые системы теряют свою монополию в качестве входных ворот. Трафик, приходящий через языковые модели (LLM), за последний год вырос в 5 раз, а компании, инвестирующие в то, чтобы их упоминали эти платформы (что BCG называет «оптимизацией генеративных движков»), отмечают до 7-кратного роста видимости в ИИ-поисковиках. Для банков из этого следует прямое следствие: уже недостаточно просто занимать позиции в Google — нужно добиться того, чтобы чат-бот их рекомендовал. Меньше затрат, больше скорости. Помимо привлечения клиентов, отчет показывает, что агентская модель решает структурную проблему банковского сектора: медлительность и высокую стоимость экспериментов. При традиционном подходе тестирование новой кампании или сообщения может занимать недели и требовать многократного утверждения. С помощью Agentic CRO (оптимизация конверсии на основе ИИ) BCG отмечает до 20-кратного увеличения скорости обучения, снижение затрат на эксперимент на 50–80 % и повышение операционной эффективности до 80 % в наиболее зрелых моделях. В сфере производства креативного контента сокращение сроков и затрат достигает более 80 %, а циклы производства сокращаются с нескольких недель до нескольких дней. Чилийский пример вписывается в региональную тенденцию: BCG фиксирует аналогичные результаты в Центральной Америке и на других рынках Латинской Америки, где благодаря сочетанию ИИ, данных и непрерывных экспериментов объем цифровых продаж увеличился в 4 раза. В отчете, однако, отмечается, что повторение этих результатов зависит не от простого добавления отдельных инструментов ИИ, а от перестройки всей маркетинговой деятельности (люди, процессы и технологии). Кроме того, в отчете подчеркивается, что команды специалистов никуда не исчезают, а их роль эволюционирует от выполнения задач к разработке, управлению и контролю системы, которая постоянно учится и совершенствуется. На протяжении многих лет формула успеха в банковском цифровом маркетинге была проста: оптимизировать кампании лучше, чем конкуренты. Эта формула уже устарела. Согласно новому отчету Boston Consulting Group (BCG) «От цифрового маркетинга к агентскому маркетингу», сегодня преимущество определяется тем, кто быстрее учится, принимает решения и действует в условиях, когда ИИ играет значительную роль во взаимоотношениях между банками и клиентами. В Чили один из ведущих банков страны увеличил объем цифровых продаж на 69 % и повысил долю цифрового канала на 15 процентных пунктов после перестройки своей маркетинговой стратегии с использованием модели «агентного ИИ»: специализированные агенты, которые выполняют, рекомендуют и корректируют решения на постоянной основе, всегда под контролем человека. Эта трансформация объединила модели создания ценности на основе ИИ, передовую методологию оптимизации конверсии и план действий, включающий более 20 экспериментов, проводимых на разных этапах воронки продаж. «Эти 69 % стали результатом не одной успешной кампании, а более 20 экспериментов, проводившихся параллельно. Благодаря агентной модели банк перестал ждать результатов неделями и начал корректировать свою стратегию практически в режиме реального времени», — отмечает Хуан Камило Бонилья, партнер и руководитель отдела цифрового привлечения клиентов в Латинской Америке BCG. Конец «поисковика» в том виде, в каком мы его знали. В отчете BCG отмечается, что традиционные поисковые системы теряют свою монополию в качестве входных ворот. Трафик, привлекаемый языковыми моделями (LLM), за последний год вырос в 5 раз, а компании, инвестирующие в то, чтобы их упоминали эти платформы (что BCG называет «оптимизацией генеративных движков» — Generative Engine Optimization), отмечают рост видимости в ИИ-поисковиках вплоть до 7 раз. Для банков из этого вытекает прямой вывод: уже недостаточно просто занимать высокие позиции в Google — нужно добиться того, чтобы чат-бот рекомендовал их. Меньше затрат, больше скорости. Помимо привлечения клиентов, отчет показывает, что агентская модель решает структурную проблему банковского сектора: медлительность и высокую стоимость экспериментов. При традиционном подходе тестирование новой кампании или сообщения может занимать недели и требовать многократного утверждения. С помощью Agentic CRO (оптимизация конверсии на основе ИИ) BCG отмечает до 20-кратного увеличения скорости обучения, снижение затрат на эксперимент на 50–80 % и повышение операционной эффективности до 80 % в наиболее зрелых моделях. При создании креативного контента сокращение времени и затрат превышает 80 %, а циклы сокращаются с нескольких недель до нескольких дней. Пример Чили вписывается в региональную тенденцию: BCG фиксирует аналогичные результаты в Центральной Америке и на других рынках Латинской Америки, где благодаря сочетанию ИИ, данных и непрерывных экспериментов удалось увеличить объем цифровых продаж в 4 раза. В отчете, однако, отмечается, что для повторения этих результатов недостаточно просто добавить отдельные инструменты ИИ — необходимо перепроектировать всю маркетинговую деятельность в целом (люди, процессы и технологии). Кроме того, он подчеркивает, что команды не исчезают, а их роль меняется: от выполнения задач к разработке, управлению и контролю системы, которая постоянно учится и совершенствуется.