Год назад мне подкинули клиента (шатаут Эдуарду @e_d_p) - маркетинговое агентство из США в лице Грега.
Я взялся заменить существующие автоматизации в Make/Cassidy на полноценную внутреннюю платформу.
Мы начали с генерации текста и картинок для Linkedin. Основой системы являются клиенты - к каждому из них можно загрузить собственный набор документов, который будет использован для контекста при генерации.
Сгенерированный контент можно редактировать также с ИИ и далее отправлять в Sprout (тулза для постинга в несколько сетей сразу).
Приятной мелочью был добавлен аудио ввод для инпутов - возможно скоро люди просто будут говорить и перестанут даже печатать, как раньше перестали писать.
Грег, кстати, просто замечательный клиент - он активно использует Claude и четко понимает что и зачем хочет. Также он составляет детальные диаграммы с скриншотами и описанием всех тонкостей.
Дальше стало интереснее - меня попросили анализировать данные о тендерах (о чем я писал тут). Разные источники потребовали разных подходов - что-то берется из файла с компьютера, что-то с гугл диска, а что-то парсится с длинного списка сайтов по расписанию.
Полученную информацию о тендерах мы анализируем с ИИ отдельно для каждого клиента и собираем релевантные для них тендеры. Но не всем клиентам нужны сами тендеры, некоторым нужны победители, которые могут стать потенциальными клиентами этих клиентов (все мы чьи-то клиенты 😉). Для этого мы собираем информацию повторно и отслеживаем победителей тендеров.
Разобравшись с тендерами, мы подобрались к более фундаментальной проблеме маркетинговых агентств - отслеживаем ли мы эффективность наших действий в рекламных сетях?
И здесь мы медленно подходим к построению сквозной аналитики для десятков клиентов на основе нескольких сетей и разных интеграций со стороны клиентов (CRM, имейл маркетинг и тд).
В следующем посте расскажу как я перешел с n8n на чистый ИИ-код при реализации сквозной аналитики и скоро совсем разучусь думать.