Как Chat GPT помогает агентству вести маркетинг застройщиков

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Собрать сегменты целевой аудитории для нового жилого комплекса. Проект стартовал, а значит нужно было быстро подготовить портреты покупателей, учесть сезонность спроса, барьеры, драйверы и поведение воронки. Всё — чтобы быстрее включаться в медиаплан и коммуникации.

На классический ресёрч времени не было. Мы решили использовать ChatGPT как вспомогательный инструмент — чтобы сократить рутину, сохранить качество, ничего не забыть и сэкономить часы эксперта.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Что было решено сделать

• Проверить, сможет ли GPT 4.0 помочь с базовой сегментацией — по полу, возрасту, интересам;
• Получить от нейросети гипотезы по времени покупки и обстоятельствам, которые влияют на решение;
• Выяснить, какие точки контакта важны на пути клиента — где можно повлиять на выбор;
• Собрать драйверы и барьеры для каждого сегмента и понять, насколько корректно их определяет ИИ;
• Сравнить полученные данные с нашими практиками и оценить, где GPT экономит время, а где требует доработки.

1. Сегментация: можно начинать с черновика от GPT

Мы дали языковой модели подробный промт и получили 5 логичных сегментов: молодые специалисты, семьи с детьми, родители студентов, инвесторы и переезжающие из других городов. Структура — понятная, описания — рабочие. Уже хорошо: экономим время на подготовку базы, которую дальше можно развивать.

2. Сезонность и поведение спроса

Попросили GPT описать, в какие месяцы и при каких обстоятельствах каждый сегмент становится активным. Ответы оказались внятными и практичными: молодые — в начале года, семьи — летом, инвесторы — по ситуации. Не открытие, но всё по делу. Хорошая подложка под медиаплан.

3. Путь клиента: где принимается решение

На следующем этапе выясняли, как ЦА принимает решение о покупке: где изучает объект, какие каналы используют. GPT предложил адекватные гипотезы — от сайтов и форумов до личных поездок и офлайн-встреч. Мы дополнили своими наблюдениями: например, инвесторы всё равно выезжают на объект, даже если уже приняли решение.

4. Барьеры и драйверы: тут без правок не обошлось

Попросили по 5 на каждый сегмент. GPT справился, но с нюансами: местами путал барьеры с особенностями, не всегда выделял реальные триггеры. Например, «поиск района с хорошей инфраструктурой» — это скорее ожидание, а не страх. Здесь пришлось доработать вручную, но основа сэкономила время.

Что мы получили на выходе

Мы получили черновой сегментационный разбор — быстро, без потери структуры. Местами «сыро», но при экспертной правке — очень удобный шаблон. Подобный подход особенно полезен, когда нужно стартовать работу под проект, а на аналитиков и ресёрч нет ни суток, ни бюджета.

3. Результаты сотрудничества

Кейс подтвердил:

• Нейросеть можно использовать как черновик сегментации — это быстрее, чем с нуля;
• Без контроля эксперта — не обойтись. Нужно редактировать, дополнять, адаптировать под проект;
• ChatGPT хорошо справляется с рутиной, но не видит нюансов объекта — это остаётся за специалистом;
• Мы будем использовать такой подход и дальше — не как замену, а как ускоритель. Где важна скорость — GPT помогает. Где важна точность — дорабатываем сами.