AI в маркетингу курс: навчання використанню ШІ | Laba (Лаба)
Записатись
Записатись

Опануйте АІ маркетинг для левел-апу у сфері

lector

Курс з AI в маркетингу для вас, якщо ви:

Маркетинг-менеджери та CMO

Дізнаєтесь, як побудувати єдину логіку використання AI та розробити систему для вимірювання впливу на бізнес.

Digital-маркетологи

Навчитеся системно тестувати гіпотези, аналізувати дані та будувати цілісний підхід до залучення клієнтів за допомогою AI.

Контент- і бренд-менеджери

Зрозумієте, як створювати мультиформатний контент, що зберігає автентичність бренду, і застосовувати AI для досліджень без ризиків.

Власники малого та середнього бізнесу

Сформуєте карту AI-можливостей для вашого бізнесу та розробите план автоматизації з чітким ефектом.

Викладач

Іван Шестаков

  • Fractional CPO / CMO & Product Advisor
  • 15+ років досвіду роботи з технологічними компаніями на ринках EU, US, UK та CA
  • Ex-Chief Marketing & Strategy Officer у MEGOGO
  • Масштабував платформу з одного streaming-продукту до multi-vertical екосистеми
  • Збільшив аудиторію до 55+ млн користувачів з показником CAGR понад 50%
  • Керував маркетингом, стратегією та core-продуктом
  • Реалізував перехід від promo-growth до bundle- та ecosystem-моделі
  • Забезпечив ~30% зростання retention і стабільну монетизацію на ринках CIS, CEE та EEA
lector

Програма курсу з AI для маркетингу

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

Долучитися до курсу

Залишити заявку

Щоби перетворити AI-інструменти на керовану систему для зростання бізнесу.

Обов'язкове поле
Реєструючись та натискаючи кнопку «Залишити заявку », ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою приватності
Copyright © 2015-2024 LABA All Rights Reserved.