### Директор по маркетингу или нейросеть «Директор»? Забавная вакансия от AI-стартапа Mercanis.

Коллеги, сегодня на нашем операционном столе оказалась прелюбопытнейшая вакансия. Компания **Mercanis** ищет в Берлине директора по маркетингу. И это тот случай, когда ирония — не просто вишенка на торте, а сам торт целиком.

**Кратко о компании:** Mercanis — это «The KI Procurement Platform» (Платформа для закупок на базе ИИ). Их миссия — сделать закупки цифровыми, прозрачными и интеллектуальными. Они используют ИИ для автоматизации всего закупочного процесса, чтобы «освободить отделы закупок от операционки для решения стратегических задач». Запомните эту фразу, она нам еще пригодится. Компания привлекла более 30 миллионов долларов в раунде Series A, так что намерения у них самые серьезные.

**Их текущая ситуация и боль:** Продукт есть, деньги от инвесторов есть, команда из 6 маркетологов есть. Теперь нужна магия — масштабирование до 30 млн евро ARR. Для этого требуется человек-оркестр, который:
* Разработает и исполнит GTM-стратегию для выхода на рынки UK и Франции.
* Превратит компанию в «Thought Leader» и подружится с аналитиками из Gartner/G2.
* Переключит компанию с исходящего маркетинга (Outbound) на мощный входящий (Inbound).
* Будет «играющим тренером» для команды, сочетая стратегию с работой «руками».
* И, конечно, будет тесно работать с продажами и разработкой, используя данные и автоматизацию.

По сути, Mercanis ищет мозг. Стратегический, креативный, опытный, мультизадачный и эмпатичный мозг, который будет управлять маркетинговой машиной. И они готовы платить за него €100-120k + бонусы. Достойная плата за хороший человеческий мозг. Но постойте… они же сами строят бизнес на замене рутинных и даже стратегических человеческих задач с помощью ИИ. Не находите это забавным?

**Как можно было бы решить задачу с помощью ИИ?**

Давайте представим диалог в переговорке Mercanis. На одной стороне — условный CEO, на другой — я, ваш покорный слуга, в роли IT-менеджера с наклонностями евангелиста ИИ.

**CEO:** Нам нужен директор по маркетингу. Стратег. Лидер. Человек, который выведет нас на 30 миллионов. Который чувствует рынок.

**Я:** Безусловно. А что, если я скажу, что ядро этого «директора» можно собрать за пару месяцев, и оно будет стоить дешевле, работать 24/7 и принимать решения исключительно на основе данных, а не «чуйки»? Мы же AI-компания, в конце концов. Давайте есть собственную еду для собак.

**CEO:** Это ты про чат-бота, который будет посты в LinkedIn писать? Нам нужен кто-то, кто с Gartner будет общаться!

**Я:** Не совсем. Я говорю о создании системы «AI Marketing Director». Это не один инструмент, а связка нейросетей и сервисов, которая закроет 80% задач из вашей вакансии. А на оставшиеся 20% наймем не директора, а оператора-валидатора этой системы.

### Подходы, инструменты и шаги по внедрению

Итак, как бы выглядел наш «AI Director» на практике?

**1. Стратегическое ядро (The Brain):**
* **Задача:** Разработка GTM-стратегии, анализ рынков UK и Франции, позиционирование.
* **Инструменты:** Берем GPT-4, Claude 3 или другую мощную LLM. «Скармливаем» ей всю внутреннюю документацию: данные о текущих клиентах, win/loss-анализ от сейлзов, описание продукта, все маркетинговые материалы. Подключаем через API к сервисам рыночной аналитики (вроде SEMrush, Ahrefs, Similarweb) и новостным агрегаторам.
* **Процесс:**
1. Ставим задачу: «Проанализируй наших топ-10 конкурентов на рынке UK в сегменте B2B SaaS Procurement. Выдели их УТП, каналы продвижения и тональность коммуникации. Предложи 3 варианта позиционирования для Mercanis с учетом нашей цели — CFO и глав по закупкам».
2. Далее: «На основе выбранной стратегии, разработай контент-план на 3 месяца для утверждения нас в роли Thought Leader. Темы должны быть ориентированы на боль целевой аудитории. Предложи форматы: white papers, вебинары, статьи, посты».
3. ИИ выдает не просто идеи, а структурированный план с KPI, бюджетами и таймлайнами.

**2. Контент- и Inbound-движок:**
* **Задача:** Создание контента, управление кампаниями, генерация лидов.
* **Инструменты:** Связка из Jasper/Copy.ai (для генерации текстов), Midjourney (для визуалов), Descript (для видео и подкастов), HubSpot/Pardot (для автоматизации). И все это под управлением нашего «стратегического ядра».
* **Процесс:** ИИ-ядро ставит задачу контент-генераторам: «Напиши статью на тему X в стиле Y для аудитории Z». Готовый текст автоматически отправляется на локализацию через DeepL API для британского и французского рынков. Затем система автоматически создает посты для соцсетей, настраивает email-рассылку и ставит задачу на создание визуала. Человек (оператор) на этом этапе только проверяет и нажимает кнопку «Approve».

**3. Модуль аналитики и отношений с аналитиками:**
* **Задача:** Построение отношений с Gartner/G2, анализ данных.
* **Инструменты:** Интеграция с CRM, Google Analytics. Парсеры для мониторинга отчетов Gartner и обзоров на G2.
* **Процесс:**
* ИИ 24/7 мониторит упоминания конкурентов и ключевых тем в отчетах аналитиков. При появлении релевантного отчета он сам готовит саммари для команды и предлагает тезисы для питча аналитику.
* Он может даже драфтить письма для аналитиков: «Уважаемый [Имя аналитика], я заметил ваш последний отчет “Magic Quadrant for Procurement Suites”. Наша платформа Mercanis решает проблему X, о которой вы писали, с помощью Y. Будем рады предоставить вам демо».
* Вся воронка продаж и маркетинга анализируется в реальном времени. Вместо отчетов раз в неделю, ИИ сам пишет в Slack: «Внимание, конверсия на лендинге во Франции упала на 15% после последнего обновления. Рекомендую откатить текст заголовка к версии Б».

**Снижение недоверия:** Никто не предлагает завтра уволить всю команду и довериться Скайнету. Внедрение должно быть поэтапным:
* **Пилотный проект:** Запускаем AI-систему на одном рынке или одном продуктовом направлении. Например, поручаем ей полностью вести кампанию в UK.
* **A/B тест «Человек vs Машина»:** Даем одну и ту же задачу (например, запустить кампанию по продвижению нового вебинара) команде людей и AI-системе под управлением одного оператора. Сравниваем скорость, стоимость и результат (CPL, количество регистраций).
* **Human-in-the-loop:** На первых порах человек не просто валидатор, а наставник. Он корректирует результаты ИИ, обучая его. Роль команды смещается от «делателей» к «тренерам» и «стратегам верхнего уровня».

### Как валидировать результат ИИ?

Валидация здесь даже проще, чем оценка работы живого директора. У ИИ нет «плохого дня», «выгорания» или «личных мотивов». Есть только данные.

1. **Жесткие KPI:** Сравниваем метрики напрямую. Стоимость лида (CPL), возврат на маркетинговые инвестиции (ROMI), скорость роста Net New ARR. Цифры либо бьются, либо нет.
2. **Скорость и объем:** Замеряем, сколько гипотез и кампаний система способна запустить и протестировать за месяц по сравнению с человеческой командой. Результат вас удивит.
3. **Качественная обратная связь:** Используем ИИ для анализа записей звонков отдела продаж. Слышат ли они от клиентов те же самые ключевые сообщения, которые сгенерировал наш «AI Director»? Если да — позиционирование работает.

Вместо того чтобы искать одного человека, который должен быть и стратегом, и креативщиком, и аналитиком, и менеджером, Mercanis мог бы инвестировать часть его зарплаты в создание системы, которая выполнит эти функции. А на оставшиеся деньги нанять блестящего оператора, который будет дирижировать этим AI-оркестром.

Ведь если вы строите будущее закупок на базе ИИ, может, стоит начать с будущего маркетинга? Просто пища для размышлений.

Вакансия отсюда: https://www.linkedin.com/jobs/view/4393502803/