Курс AI в маркетингу

Дізнаєтесь, як побудувати єдину логіку використання AI та розробити систему для вимірювання впливу на бізнес. Навчитеся системно тестувати гіпотези, аналізувати дані та будувати цілісний підхід до залучення клієнтів за допомогою AI. Зрозумієте, як створювати мультиформатний контент, що зберігає автентичність бренду, і застосовувати AI для досліджень без ризиків. Сформуєте карту AI-можливостей для вашого бізнесу та розробите план автоматизації з чітким ефектом.

Програма курсу

AI-ландшафт 2026 і твій робочий стек

• Огляд поточного ландшафту: Claude, GPT, Gemini, відкриті моделі
• Фокус на Claude-екосистему як робоче середовище:
  • Chat - для мислення і аналізу
  • Code - для автоматизацій і роботи з кодом/файлами
  • Cowork - для щоденних задач
• MCP-конектори до сервісів (Gmail, Calendar, Jira, Webflow)
• Розбір реальних кейсів: що AI робить краще за маркетолога, що - гірше, що - тільки разом
• Режими: фейки, приватність, авторське право - що треба знати

Дослідження ринку та конкурентів

• Deep Research у Claude для аналізу ринку
• TAM/SAM/SOM через Claude Chat
• Конкурентний аналіз: web search + структурування в artifacts
• White space і конкурентні карти
• Моніторинг трендів через Cowork-автоматизації

Стратегія і позиціонування з AI

• ICP-проробка через Claude: від гіпотез до сегментів
• Побудова моделі на базові метрики
• North Star Metric і дерево метрик
• Позиціонування: "AI-стратегія за 1 сторінку"
• Підхід "живої стратегії" - не фіксований документ, а Cowork-skill, який оновлюється
• Стратегія як система ставок: ICP + 3 стратегічні ставки

Контент як система, а не як пости

• Контент-стратегія на основі ICP і позиціонування із заняття 3
• Контент як продукт: багатоканальна адаптація
• Локалізація та масштабування
• Claude Code для генерації контент-календаря, роботи з Webflow CMS, масової локалізації
• Контентні експерименти: що тестувати і як
• Етика та авторське право: що можна, що не можна

SEO, GEO та органічне залучення

• SEO/ASO та покриття інтенцій
• GEO (Generative Engine Optimization) - як потрапляти в AI-відповіді
• Зв'язок пошукових інтенцій з ICP і позиціонуванням
• Schema.org та структуровані дані
• Claude Code для масового аудиту і фіксів: meta-теги, alt-тексти, schema, індексація
• ASO для мобільних продуктів
• AI як провокатор ідей: кластеризація запитів і контент-план

Перформанс-маркетинг та експерименти

• Performance-експерименти та креативні фабрики через Claude
• Генерація гіпотез, текстів, варіантів оголошень
• Lead-магніти та воронки
• A/B тестування: від гіпотези до аналізу через Claude
• Оцінка каналів через LTV/CAC
• Unit-економіка: LTV/CAC-калькулятор як Cowork-skill

Персоналізація, активація та утримання

• Onboarding і time-to-value
• Тригерні комунікації та next-best-action
• Churn prediction і моделі ризику
• Retention-механізми: loops, streaks, milestones
• Claude для проєктування CRM-сценаріїв
• Claude Code + MCP для зв'язки з реальними інструментами (email-сервіси, CRM)
• Upsell/Cross-sell без агресії

Аналітика та робота з даними

• Які дані реально потрібні маркетологу
• Побудова моделі на базові метрики: когорти, retention-криві, юніт-економіка
• Claude Code для обробки CSV/Excel, побудови дашбордів
• Підключення GA4/Amplitude через MCP (де доступно)
• Від даних до рішень: framework прийняття рішень на основі даних
• Привчення до кореляцій vs причинності

AI-автоматизації та робочі процеси

• Claude Code skills - створення власних інструментів
• MCP-сервери: підключення до робочих сервісів напряму (Gmail, Calendar, Jira, Webflow)
• Cowork для щоденних автоматизацій
• Паттерни автоматизацій:
  • Моніторинг конкурентів
  • Автозвіти
  • Контент-пайплайн
  • Відповіді на типові запити
• Human-in-the-loop: де AI вирішує сам, а де питає
• Guardrails та моніторинг: сценарії збоїв

Фінальний захист - AI Growth Blueprint

• Презентація AI-growth blueprint
• Питання, розбір, рекомендації щодо впровадження
• Оцінка впливу: метрики, ризики, пріоритети
• Peer review від групи

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Фінальний проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Іван Шестаков - Fractional CPO / CMO & Product Advisor