Efektywne wykorzystanie AI do automatyzacji w marketingu - od tworzenia treści po skalowanie procesów

1. Znaczenie kontekstu w generowaniu treści przez AI: w jaki sposób zbudować kontekst biznesowy? Jak wykorzystać istniejące materiały jako wsad merytoryczny?
2. Narzucanie własnego Tone of Voice i usuwanie robotycznego brzmienia: w jaki sposób opracować ToV dla chatbota? Jak pozbyć się naleciałości z j. angielskiego przy polskich treściach?
3. Zasady prompt engineeringu: tworzenie nowych promptów lepiej niż większość użytkowników, optymalizacja istniejących promptów (w tym iteracyjne zmiany, testowanie rezultatów).
4. Zaprezentowanie powyższych usprawnień na przykładzie tworzenia treści reklamowych (Google Ads, Facebook Ads), pisania newsletterów, generowania treści na bloga.
5. Case Study: recykling treści blogowych, które linkują wewnętrznie (np. do naszych produktów lub kategorii).
6. Warsztat pod okiem prelegenta:
   • Przykład transformacji prostego zadania w efektywny proces wspomagany przez AI
   • Zadanie: generowanie treści na stronę główną sklepu internetowego - wykorzystanie kontekstu, narzucenie ToV, optymalizacja promptów
   • Analiza wyników i omówienie miejsce do poprawy.
7. Dobre praktyki i najczęstsze pułapki
   • Dobre praktyki: struktura prompta, iteracyjne podejście, sposób udzielania feedbacku
   • Pułapki: pomijanie kontekstu lub podawanie zbyt ogólnych informacji, nadmierne poleganie na AI bez weryfikacji wyników, balans między wykorzystaniem danych, a bezpieczeństwem.

1. Omówienie popularnych platform:
   • Make.com - wszechstronność i łatwość użycia.
   • Zapier - prostota i szeroka integracja z aplikacjami.
   • PowerAutomate - zintegrowanie z ekosystemem Microsoft.
   • n8n - open-source dla bardziej technicznych użytkowników.
2. Przykłady zastosowania w marketingu:
   • Integracja aplikacji, które działają niezależnie.
   • Automatyczne wysyłanie notyfikacji czy wykonywanie zadań, zgodnych z naszymi regułami biznesowymi.
   • Monitorowanie i synchronizacja danych (np. z formularzy).
3. Podstawy tworzenia automatyzacji na platformie Make.com
   • Wprowadzenie do interfejsu Make.com.
   • Tworzenie prostych scenariuszy: triggery i akcje – jak je definiować, łączenie aplikacji (np. Google Sheets, Gmail), rozwiązywanie najczęstszych problemów
   • Praktyczny przykład: synchronizacja danych między formularzem a arkuszem Google.
4. Case Study: gdzie szukać zadań do zautomatyzowania i od czego zacząć?
5. Warsztat pod okiem prelegenta: budowa przykładowej automatyzacji od podstaw
   • Problem: wysłanie powiadomienia e-mail na podstawie nowych wierszy w Google Sheets
   • Proces: ustawienie wyzwalacza w Google Sheets, konfiguracja wysyłania e-maili, testowanie i optymalizacja procesu, dyskusja o potencjalnych usprawnieniach
   • Najlepsze praktyki i sposoby unikania najczęstszych błędów

1. Zalety połączenia AI i automatyzacji: zwiększenie skalowalności procesów, nowe możliwości w ramach standardowych scenariuszy (np. analiza danych i podjęcie decyzji o kolejnych krokach), oszczędność czasu i zasobów.
2. Wyzwania: brak powtarzalności wyników przy pracy z LLM (Large Language Models).
3. Wykonywanie dużej liczby zdań z ręcznym wykorzystaniem chatbotów jest nieefektywne - jak zaadresować ten problem?
4. Przykład: opracowanie 100 opisów produktów, w których dane czerpiemy z wewnętrznych systemów
5. Case Study: praktyczne przypadki użycia w marketingu i e-commerce
6. Warsztat pod okiem prelegenta:
   • zbudowanie własnej automatyzacji wykorzystującej AI
   • tworzenie opisów produktów w skali (połączenie ChatGPT/Claude i wytycznych na temat produktu)

Uwaga!
Na czas szkolenia zapewniamy uczestnikom dostęp do niezbędnych kluczy API potrzebnych do pracy z automatyzacjami z wykorzystaniem AI. Nie jest wymagana żadna wiedza techniczna - wszystkiego nauczysz się w trakcie warsztatów.