Сбер — это хайтек-компания с инфинит-развитием в технологиях.

Клиент

Маркетинг в Сбере охватывает десятки процессов и направлений —
от создания контента и управления проектами до работы с бюджетами
и анализа медиа.

Контекст

Вместо привычного подхода «бренд + канал» команда двигается в сторону автоматизации процессов, интеграции AI и построения единого цифрового пространства, где маркетинг — это не просто коммуникация, а системная, управляемая работа с аудиторией, контекстом и данными.

Для эффективной работы командам нужно, чтобы все инструменты были собраны в одном месте, процессы — понятны, а решения — принимались быстро.

Одновременно с этим важно дать специалистам доступ к современным возможностям автоматизации, генерации контента, аналитике.

В партнерстве со Сбером мы создали масштабную платформу, которая объединяет в себе инструменты базовой автоматизации маркетинга
и возможности продвинутой работы
с данными и AI-моделями.

Решение

В разработке проекта участвуют более 60 человек, из них около 20 — специалисты Далее. Наши эксперты подключились к проекту на этапе активного масштабирования — чтобы помочь Сберу вместе развивать продукт, выстраивать гибкую архитектуру, поддерживать устойчивый темп разработки и внедрять AI-гипотезы в продакшн.

Подход к разработке

Разработка платформы ведется по методологии Сберджайл, внутренней адаптации Agile-подхода.

Процессы выстроены вокруг коротких двухнедельных спринтов:

В начале формулируются задачи.

Затем происходит параллельная работа над фронтендом, бэкендом и тестированием.

В конце спринта новая функциональность показывается пользователям в формате демо.

Слой данных

Единая инфраструктура хранения и обработки больших объемов информации: от внутренних витрин до внешнего медиаполя.

Архитектура AI-платформы строится
по принципу трех уровней:

Архитектура

Слой моделей — AI-инструменты, которые помогают выявлять тренды, собирать и агрегировать данные, формировать сюжеты, обнаруживать отклонения и генерировать контент.

Слой интерфейсов

Веб-приложение с нативным интерфейсом, адаптированным под мобильные сценарии, где можно быстро сформировать коммуникацию, согласовать ее, спланировать и отследить результат в дашборде.

Функциональность созданной системы охватывает весь цикл работы маркетинга: от анализа внешней среды до управления проектами и оценки эффективности.

Возможности AI-платформы

Вся работа ведется в одном интерфейсе, который персонализируется в зависимости от роли пользователя и подстраивается под его задачи.

Co-pilot — AI-помощник
маркетолога

Co-pilot — AI-помощник маркетолога

Co-pilot решает сразу несколько задач:

AI-ассистент позволяет общаться с системой на естественном языке.

Talk-to-data

AI не только анализирует и подсказывает, но и умеет собирать целые цепочки действий.

Запуск маркетинговых действий

На основе собранных данных и анализа ИИ предлагает варианты решений.

Data-driven рекомендации

С помощью copilot’а можно запустить более сложные процессы.

Поддержка стратегических сценариев

Вместе с командой Сбера мы внедрили одно из ключевых решений в AI-платформе — собственный co-pilot. Интеллектуальный помощник встроен в интерфейс платформы, работает на базе GigaChat и других AI-моделей.

Co-pilot становится точкой входа в платформу: не нужно знать, где и как что устроено — достаточно сформулировать задачу, и система выполнит ее с опорой на заложенные процессы и модули.

Он помогает маркетологам быстро ориентироваться в данных, принимать решения и запускать действия без погружения в сложные системы и технические нюансы.

Особенности работы с AI

Продукт-оунеры напрямую общаются с бизнес-заказчиками, собирают запросы, формируют
бэклог и определяют приоритеты.

Основной принцип — реализуются те задачи, которые помогают достигать целей
на квартал или год.

Вся обратная связь попадает к продуктовым командам. На ее основе мы совместно со Сбером принимаем решения о доработке, переработке или изменении приоритетов.

Пользовательский опыт и обратная связь

Стейкхолдеры ведут коммуникацию с пользователями,
рассказывают о новых возможностях и собирают обратную связь. Для команды разработки это постоянный источник роста, экспериментов и реального, измеримого результата.

Оценка пользовательского
опыта — не формальность,
а важная часть развития продукта. Регулярно проверяется CSI — индекс удовлетворенности пользователей.

Команда R&D функционирует независимо. Она экспериментирует с моделями, ищет лучшие решения на рынке, проверяет гипотезы и не ограничена по срокам.

Успешные гипотезы передаются в основную разработку, где уже проходят стандартные этапы, включающие тестирование, демо
и внедрение.

Продуктовой разработки, которая фокусируется на автоматизации процессов.

R&D-потока, который тестирует и поставляет в продукт AI-гипотезы.

Отличительной чертой проекта стало сочетание двух потоков:

Использование AI помогает не просто быстрее создавать контент, но и делать его более уместным, точным и контекстным, «попадать» в момент, интегрировать в коммуникацию нужные поводы и темы.

Качественная коммуникация

Вся информация сосредоточена в одном месте: запуск кампании, согласование, визуал, аналитика. Исключены дубли коммуникаций, пересечения и хаос в расписании — благодаря модулю календарного планирования и общей дашборд-системе.

Оптимизация процессов

Мониторинг медиаполя, подготовка аналитических отчетов, планирование коммуникаций — все это теперь происходит автоматизировано и сохраняет время специалистов на более креативные задачи.

Снижение нагрузки

Планы на будущее

Углубление AI-интеграции:
больше сценариев, новых моделей, мультимодальные решения.

Переход к автономности:
система будет предлагать и запускать действия без участия человека.

Масштабирование: выход за пределы маркетинга — в HR, внутренние коммуникации, продуктовые команды.

700+ активных пользователей

Результаты

AI-платформа Сбера продолжает развиваться — как продукт, как технологическая основа
и как внутренняя экосистема для маркетинга. Она уже принесла компании ощутимые результаты на уровне процессов
и в повседневной работе команд.