12.10.2023 г. — Игорь, расскажите о вашем опыте в сетевом маркетинге с NL International. Что вас привлекло в MLM, и какие ключевые достижения вы можете выделить?
— Мой путь в сетевом маркетинге начался с NL International, и это был невероятно ценный этап в моей карьере. Меня привлекла модель MLM, потому что она предоставляет уникальную возможность строить бизнес, опираясь на силу человеческих связей, мотивацию и масштабируемые системы. NL International выделялась своим качественным продуктовым портфелем и философией, ориентированной на развитие лидеров, что идеально сочеталось с моим стремлением к созданию чего-то значимого. Это был не просто бизнес, а возможность выстраивать сообщества, вдохновлять людей и создавать устойчивый рост.
Ключевым достижением стало построение одной из крупнейших партнерских сетей в компании — более 850 человек. В 2021 году в возрасте 17 лет я стал топ-лидером, став первым и самым молодым ТОП лидером не только в России, но и в компании в целом. Мы разработали уникальную маркетинговую модель, которая сочетала традиционные подходы MLM с инновационными цифровыми инструментами.
Это позволило увеличить оборот структуры и повысить удержание партнеров за счет системного обучения и вовлечения. Одним из ярких результатов стало масштабирование сети через реферальные кампании, что задало новые стандарты в компании. Этот опыт научил меня выстраивать эффективные команды, создавать доверие и разрабатывать системы, которые работают на долгосрочный результат.
Вы упомянули «мягкий выход» из MLM в проекты, такие как Big Checks. Как вы организовали этот переход, и какие уроки из MLM помогли вам в новой сфере?
— Переход от MLM к проектам вроде Big Checks был осознанным и постепенным. Я называю это «мягким выходом», потому что не хотел полностью отходить от принципов, которые сделали меня успешным в MLM: построение сообществ, мотивация людей и создание масштабируемых систем. Однако я видел, что технологии, особенно ИИ, открывают новые горизонты для автоматизации и персонализации, и это стало моим следующим вызовом.
В Big Checks я руководил отделом партнерского маркетинга и создал IT-отдел с нуля, что позволило интегрировать AI-инструменты в воронки продаж. Этот проект был сосредоточен на высокодоходных продажах и менторстве, где мы использовали автоматизацию для масштабирования. Результатом стал рост продаж на 26 млн рублей ($300,000+) менее чем за полгода, а конверсия реферальных программ увеличилась на 38% благодаря AI-оптимизации.
Ключевые уроки из MLM, которые помогли в этом переходе, — это понимание психологии мотивации, важность доверительных отношений и умение выстраивать повторяемые процессы. В MLM я научился создавать структуры, где каждый участник чувствует себя частью системы, и перенес этот подход в Big Checks, автоматизировав рутинные задачи, чтобы люди могли сосредоточиться на стратегических целях. Также опыт работы с большими командами помог мне эффективно управлять IT-разработкой и внедрять инновации, сохраняя фокус на результат.
Вы сказали AI-оптимизации, как Вы начали изучать ИИ? Как он сможет помочь в данной сфере?
— Когда я начал работать над Big Checks, я только приступал к изучению искусственного интеллекта, и мои знания ограничивались базовыми концепциями. Тем не менее, даже эти начальные, несколько кустарные внедрения ИИ оказались трансформационными. Экспериментируя с простыми алгоритмами машинного обучения для сегментации аудитории и базовыми инструментами автоматизации для охвата, мы добились значительных результатов, включая увеличение конверсии на 38%. Эти ранние успехи показали мне огромный потенциал ИИ и вдохновили на более глубокое изучение его приложений.
ИИ не просто способен помочь в реферальном маркетинге — он кардинально меняет подходы к маркетингу в целом, открывая эру по-настоящему интеллектуального взаимодействия с клиентами. Мы переходим от массового маркетинга к гипер-персонализированным стратегиям, где каждый клиент получает уникальный опыт, созданный специально для него.
Представьте себе систему, которая анализирует не только историю покупок клиента, но и его поведенческие паттерны: как долго он изучает продукт перед покупкой, в какое время дня наиболее активен в социальных сетях, какие эмоциональные триггеры на него действуют. Алгоритмы машинного обучения обрабатывают миллионы точек данных — от демографических характеристик до микро-взаимодействий с контентом — чтобы создать детальный психографический портрет каждого потенциального реферала.
Но настоящая магия начинается с предиктивной аналитики. ИИ не просто анализирует прошлое — он моделирует будущее поведение. Система может с высокой точностью предсказать, кто из ваших клиентов с вероятностью 85% поделится вашим продуктом с друзьями в ближайшие две недели. Более того, она определит оптимальный момент для предложения реферальной программы: возможно, это третий день после покупки, когда клиент уже оценил качество продукта, но энтузиазм еще не угас.
Персонализация стимулов достигает невиданного уровня. Вместо универсального «приведи друга и получи скидку 10%», ИИ создает индивидуальные предложения. Для одного клиента это может быть эксклюзивный доступ к новой коллекции, для другого — благотворительное пожертвование в его любимый фонд, для третьего — персональная консультация с экспертом. Система учитывает ценности, мотивацию и жизненные обстоятельства каждого человека.
Динамическая оптимизация кампаний происходит в режиме реального времени. ИИ непрерывно тестирует различные сообщения, каналы коммуникации, визуальные элементы и даже время отправки. Если система замечает, что клиенты определенного сегмента лучше реагируют на видео-контент в Instagram Stories вечером в пятницу, алгоритм автоматически корректирует стратегию для максимизации эффективности.
Эмоциональный интеллект становится частью аналитики. Продвинутые системы анализируют тональность сообщений клиентов, их реакции на контент, даже время, проведенное за просмотром определенных элементов. Это позволяет создавать эмоционально резонансные кампании, которые не просто информируют, а вдохновляют на действие.
Сетевые эффекты усиливаются благодаря анализу социальных графов. ИИ может определить влиятельных узлов в сети клиента — людей, чье мнение имеет особый вес в их кругу общения. Фокусируясь на таких «коннекторах», компании могут достичь экспоненциального роста охвата при меньших затратах ресурсов. Автоматизация всего цикла реферального маркетинга освобождает маркетологов для стратегических задач. От выявления потенциальных рефералов и создания персонализированных предложений до отслеживания результатов и оптимизации кампаний — всё это происходит без постоянного человеческого вмешательства, но с сохранением человечности в коммуникации.
В результате мы получаем не просто более эффективный маркетинг, а качественно новую экосистему взаимодействий, где технология служит созданию подлинных, ценных связей между брендом и его сообществом.
Сейчас вы создали собственную платформу для реферального маркетинга?
— Да, сейчас я занимаюсь собственной платформой реферального маркетинга. Она предназначенна для помощи бизнесам, особенно экспертам и онлайн-школам, в увеличении продаж с помощью автоматизированных реферальных воронок и Telegram-сервисов.
Мы сосредоточились на создании инструментов, упрощающих процесс построения и управления реферальными кампаниями, от генерации уникальных реферальных ссылок до отслеживания производительности и вознаграждения участников. Одним из ключевых достижений стало увеличение аудитории с 3000 до 6500 пользователей за счет реферальных ссылок, что демонстрирует способность платформы обеспечивать измеримые результаты.
Вы уже применяете ИИ в своей платформе?
— Больше скажу, на этом основывается моя платформа. Мы интегрировали целую экосистему ИИ-решений, каждое из которых решает конкретные задачи с измеримой эффективностью. Большие языковые модели, включая GPT-4 и наши собственные fine-tuned версии, стали основой для создания гипер-персонализированного контента. Система анализирует не только демографические данные пользователя, но и его поведенческие паттерны, стиль коммуникации, предпочтения в контенте. В результате каждое email-письмо, push-уведомление или текст на лендинге создается индивидуально для конкретного получателя.
Практические результаты впечатляют: вовлеченность выросла на 34%, но это только вершина айсберга. Мы видим, что персонализированные сообщения не просто получают больше кликов — они создают более глубокую эмоциональную связь с брендом. Пользователи чаще сохраняют письма, делятся ими в социальных сетях, возвращаются к контенту повторно.
Визуальная составляющая получила революционный апгрейд благодаря интеграции сверточных нейронных сетей и генеративных состязательных сетей. StyleGAN2 и аналогичные архитектуры позволяют создавать уникальные визуальные материалы, которые не только привлекают внимание, но и психологически настроены на конкретную аудиторию. Система может генерировать варианты баннеров, учитывающие культурный контекст, возрастные особенности, даже эмоциональное состояние пользователя в момент взаимодействия. Рост кликабельности на 27% — это результат того, что каждый визуал становится максимально релевантным для своего получателя.
Особую гордость вызывает система предиктивной аналитики на основе рекуррентных нейронных сетей с LSTM-архитектурой. Точность прогнозирования поведения пользователей в 87% позволила нам практически исключить случайность из реферального маркетинга. Система не просто предсказывает, когда пользователь наиболее вероятно совершит действие — она определяет оптимальную последовательность touchpoints, эмоциональный контекст сообщения, даже время суток для максимальной эффективности.
Конверсационный ИИ на базе трансформеров стал настоящим прорывом в автоматизации customer support и onboarding процессов. Точность обработки запросов в 94% при времени ответа всего 1.2 секунды создает пользовательский опыт, который часто превосходит живое общение. Но главное — система не просто отвечает на вопросы, она выявляет потребности, подводит к реферальным предложениям, создает естественные точки для конверсии. Рост конверсии с 12% до 31% — это результат того, что каждое взаимодействие становится продающим, но при этом остается полезным и естественным.
Алгоритмы обучения с подкреплением, особенно Deep Q-Networks, превратили оптимизацию кампаний в непрерывный процесс самосовершенствования. Система не просто A/B тестирует различные варианты — она создает тысячи микро-экспериментов, анализирует результаты в режиме реального времени и мгновенно адаптируется к изменяющимся условиям. Рост конверсии на 47% — это следствие того, что каждая кампания становится все более эффективной с каждым новым взаимодействием.
Вопросы конфиденциальности и соблюдения GDPR мы решили через федеративное обучение — подход, который позволяет обучать модели на данных пользователей, не передавая эти данные на наши серверы. Это не просто юридическое требование, но и конкурентное преимущество: пользователи доверяют нам больше, зная, что их данные остаются под их контролем, при этом качество персонализации не страдает.
Какие трудности вы встретили при внедрении ИИ на платформу?
— Внедрение ИИ в нашу работу стало настоящим приключением, которое заставило нас переосмыслить подходы к разработке и росту. Каждая проблема превращалась в урок, а в итоге мы построили систему, которая работает как часы.
Первая загвоздка — данные. Они приходили в полном беспорядке: пропущенные значения, дубли, разные форматы. Модели ИИ на таком «сырье» выдавали слабые результаты. Мы взялись за дело: создали систему управления данными с четкими правилами проверки, алгоритмами очистки и мониторингом в реальном времени. Построили pipeline, который нормализует и обогащает данные. В итоге, точность моделей выросла на, и у нас появилась крепкая основа для работы.
Найти специалистов, которые разбираются и в ИИ, и в маркетинге, оказалось почти невыполнимой задачей. Data scientists не понимали маркетинговых метрик, а маркетологи терялись в технических деталях. Мы пригласили консультантов, обучили команду и подключили AutoML-платформы (Google Cloud, AWS SageMaker, Azure ML), чтобы автоматизировать процессы и упростить жизнь. Это помогло снизить барьер и дало команде больше уверенности.
Для аналитики в реальном времени и персонализации нужна была мощная инфраструктура. Мы полностью перестроили нашу систему: перешли на микросервисы с Kubernetes, внедрили Apache Kafka и Apache Spark, а облачные провайдеры помогли нам масштабироваться без боли. Это был большой шаг вперед.
Самая большая проблема — нехватка специалистов, которые разбираются и в ИИ, и в маркетинге. Мы решили не ждать «единорогов» и создали собственную академию, чтобы растить таких профессионалов внутри компании. Теперь мы не просто решаем задачи, а готовим кадры для будущего.
То есть, Вы запустили образовательную академию с целью подготовки специалистов, которые смогут развивать ИИ в реферальном маркетинге? Как вы видите вклад вашей академии в формирование кадров для этой ниши?
— Да, мы запустили образовательную академию на базе shalamov.io, чтобы растить специалистов, которые смогут мастерски использовать ИИ в реферальном маркетинге. Идея родилась из понимания, что технологии меняют правила игры, но без правильных знаний их потенциал теряется.
Мы хотели не просто раздать инструменты, а научить людей думать по-новому — как соединить силу данных и алгоритмов с маркетинговыми стратегиями, чтобы создавать кампании, которые реально работают. Для этого мы создали целую экосистему: курсы, практические воркшопы и Telegram-сообщество, где уже больше 10,000 ИИ-промптов, 250+ готовых шаблонов и 30+ видеоуроков. Всё это помогает маркетологам, предпринимателям и фрилансерам быстро освоить ИИ и начать применять его на практике.
Я вижу вклад академии в том, чтобы вырастить новое поколение профессионалов, которые разбираются в маркетинге, но при этом свободно ориентируются в мире ИИ. Это не просто технари, которые пишут код, или теоретики, которые знают термины, — это люди, которые понимают, как данные и алгоритмы могут сделать реферальные программы мощнее, персонализированнее и эффективнее.
Наши выпускники уже показывают крутые результаты: некоторые добились роста конверсии своих кампаний на 30-50%, а кто-то запустил полностью автоматизированные воронки, которые экономят время и увеличивают доход. Наше сообщество — это отдельная гордость. Это место, где люди делятся своими кейсами, обсуждают идеи, тестируют новые подходы и даже создают свои ИИ-решения вместе. Такой обмен опытом ускоряет развитие всей индустрии реферального маркетинга.
В долгосрочной перспективе я хочу, чтобы академия стала настоящим хабом инноваций в MarTech. Мы уже планируем расширить программы, добавив курсы по передовым технологиям, таким как мультимодальный ИИ, который объединяет текст, изображения и видео, или edge computing для мгновенной персонализации. Это позволит нашим специалистам быть на шаг впереди и справляться с любыми вызовами, которые принесет будущее. Мы также работаем над созданием отраслевых шаблонов для ниш вроде e-commerce, фитнеса или онлайн-образования, чтобы сделать ИИ еще доступнее для малого и среднего бизнеса.
Какие Ваши дальнейшие планы?
— Несмотря на успех shalamov.io и все достижения в области реферального маркетинга, я понимаю, что это только начало моего пути в мире искусственного интеллекта. Опыт создания ИИ-платформы открыл мне глаза на невероятный потенциал этих технологий, и теперь я хочу развиваться в этом направлении еще глубже и масштабнее.
Моя основная цель на ближайшие годы — создавать новые ИИ-продукты, которые помогут оптимизировать и упростить работу людям в самых разных сферах. Работая с платформой, я постоянно наблюдаю, как правильно примененные алгоритмы машинного обучения могут в разы повысить эффективность рутинных процессов, освободить человека для творческих задач, дать возможность сосредоточиться на стратегических решениях вместо механического выполнения операций.
Это видение выходит далеко за рамки маркетинга. Я вижу огромные возможности для автоматизации и оптимизации в образовании, журналистике, аналитике, управлении проектами — практически в любой области, где людям приходится обрабатывать большие объемы информации и принимать решения на основе данных.
Сейчас я потихоньку начинаю работать над новым проектом — новостным агрегатором, который станет следующим шагом в этом направлении. Идея родилась из собственной боли: каждый день мне приходится отслеживать десятки источников информации: новости индустрии ИИ, маркетинговые тренды, обновления в технологиях, изменения в законодательстве. Существующие агрегаторы либо показывают слишком много шума, либо пропускают важные детали, либо не умеют выделить именно то, что релевантно для конкретного пользователя.
В перспективе вижу создание целой линейки инструментов: ИИ-ассистент для исследователей, который поможет быстро анализировать научные публикации; платформа для автоматизации отчетности, которая сама соберет данные из разных источников и создаст презентацию; система прогнозирования трендов для предпринимателей; персональный аналитик для принятия инвестиционных решений.
Мой долгосрочный план — построить экосистему ИИ-продуктов, которая кардинально изменит подход к работе с информацией в различных профессиональных сферах. Хочу, чтобы через несколько лет специалисты любого уровня могли использовать мощь искусственного интеллекта для решения своих задач так же естественно, как сейчас используют поисковые системы или мессенджеры.
Игорь, благодарю Вас за то, что нашли время ответить на наши вопросы! Желаем вашей компании дальнейшего процветания и успехов в новых увлекательных проектах!
—
Интервью провел Игорь Сотников
Журналист в области digital технологий и цифровизации будущего
Новые комментарии: