Клуб медицинского маркетинга · Екатеринбург

AI для медицинских
маркетологов

Практика

Евгений Кузнецов · Head of Analytics, JetStyle

Контекст

Мы здесь уже были

1999
Появился интернет
  • «Это игрушка для гиков»
  • «Серьёзный бизнес строится вживую»
  • «У нас нет ресурсов на это»
  • «Подождём, пока технология созреет»
2025
Появился AI-агент
  • «Это просто чат, у нас ChatGPT есть»
  • «Серьёзные решения принимают люди»
  • «Нет времени разбираться»
  • «Подождём, пока всё устаканится»

Те, кто не ждал в 1999 — построили бизнес на интернете.
Те, кто действует сейчас — строят бизнес на AI.

Шкала трансформации · Сева Устинов

Путь от «умного Google» к AI-компании

01 ChatGPT как умный Google
02 Проекты с контекстом
03 Это не чат — это агент
04 Личный workspace
05 Регулярные задачи → правила
06 Командный workspace
07 Workflow по триггерам
08 Агент делает — человек улучшает
09 Меняется оргструктура
10 Ответ за результат, не инструмент
11 Цикл обратной связи < 1 дня
12 Уникальные данные → уникальные агенты
Шаги трансформации
Шкала трансформации · Где вы сейчас

Большинство — здесь

01 ChatGPT как умный Google
02 Проекты с контекстом
03 Это не чат — это агент
04 Личный workspace
05 Регулярные задачи → правила
06 Командный workspace
07 Workflow по триггерам
08 Агент делает — человек улучшает
09 Меняется оргструктура
10 Ответ за результат
11 Цикл < 1 дня
12 Уникальные данные
Где большинство прямо сейчас Вы здесь
Цель этого мастер-класса

Шаги 1–2: «спросил — получил ответ — сделал сам».
Сегодня делаем переход на шаги 3–4.

Что открывается дальше

Шаги 3–4: агент с контекстом клиники

Шаг 3

Это не чат — это агент

Дайте AI доступ к файлам — и он не просто отвечает, а делает: читает, анализирует, создаёт документы. Вы задаёте задачу, он выполняет цепочку действий.

Шаг 4

Личный workspace

Агент работает внутри вашего мира: знает вашу клинику, конкурентов, пациентский путь. Каждый следующий запрос — умнее, потому что контекст накоплен.

Результат

20 минут вместо 2 дней

Конкурентная разведка + матрица позиционирования + черновик посадочной + структура кампании — за одну рабочую сессию агента, не человека.

Илья Красинский — о промптах

«Попытка AI извлечь максимум смысла из короткого промпта — это математически некорректная задача»

— Илья Красинский

По умолчанию AI выдаёт усреднённый, стереотипный результат.

Не описывайте что делать — описывайте входные данные и критерии качества результата.

Каждая ошибка агента — не правка руками, а новое правило в базу знаний.

Главный тезис

Не промпты важны.
Важен контекст
и система.

Промпт — это вопрос. Контекст — это всё, что AI знает о вашей клинике, пациентах, конкурентах и задаче, до того как вы задали вопрос.

Разрыв

«Спросил AI» vs «AI работает внутри твоего мира»

⚠ Было: спросил AI

Открыл ChatGPT, написал «напиши текст для страницы ЭКО»
Получил общий текст про «высококвалифицированных специалистов»
Переписал вручную, добавил про клинику
Повторил три раза — получилось что-то похожее на правду

✓ Стало: AI с контекстом

Агент читает: данные клиники + CJM пациента + анализ конкурентов
Выявляет незакрытые боли, которых нет у конкурентов
Пишет тексты на языке пациента, с закрытием конкретных страхов
Проверяет себя в роли QA-эксперта и находит нарушения закона о рекламе
Блок 2

Сейчас
покажем

Живое демо на материале ВРТ-клиник Екатеринбурга.
Конкурентная разведка + черновик стратегии за 20 минут.

Точка отсчёта

Тогда и сейчас

Тогда: ChatGPT-чат

1Написали промпт: «составь CJM для ВРТ-клиники»
2Получили общую структуру — не то
3Уточнение: «добавь этапы 1–10, эмоции, боли»
4Ещё итерация: «сведи в таблицу»
5Финальный CJM через 3 итерации

Один вопрос — один ответ. Контекст не накапливается.

Сейчас: агент с контекстом

→Передаём CJM как файл — агент читает весь пациентский путь сразу
→Агент извлекает: боли, окна контакта, маркетинговые возможности
→Этот файл используется в каждом следующем шаге автоматически

CJM — не одноразовый артефакт. Это живая база знаний.

Что делаем сейчас

5 этапов за 20 минут

Пролог
CJM → база знаний
Агент извлекает контекст пациентского пути
→
Этап 0
Контекст клиники
Создаём clinic-context.md с персонами и УТП
→
Этапы 1–2
Конкуренты + матрица
6 сайтов, матрица, незакрытые ниши
→
Этап 3
Посадочная
Тексты на языке пациента + QA-проверка
→
Этап 4
Кампания
Структура Директ по этапам пути пациента

Инструмент: Cursor (или Claude Code в терминале) · Модель: Claude Sonnet

Демо — Пролог + Этап 0 · ~5 минут

Закладываем фундамент

Пролог: CJM → база знаний

Агент читает файл assets/CJM для ВРТ.md и создаёт demo/cjm-insights.md со структурированными разделами:

  • Эмоциональный маршрут пациента
  • Боли по этапам (хронические)
  • Возможности для клиники
  • Маркетинговые окна

Этап 0: Контекст клиники

Агент создаёт demo/clinic-context.md — «маркетинговый мозг» клиники «Надежда»:

  • 3 персоны пациентов с болями и языком
  • Услуги и реалистичные УТП
  • Tone of voice — тёплый, честный
  • Что нельзя обещать (закон о рекламе)

→ Эти два файла — основа. Все следующие этапы читают их как контекст.

Демо — Этапы 1–2 · ~12 минут

Конкурентная разведка

Этап 1: Анализ сайтов

Агент обходит 6 сайтов клиник Екатеринбурга и извлекает по каждому:

  • H1 и главный оффер
  • 2–3 УТП из текста
  • Цена, онлайн-запись (да/нет)
  • Явные слабые места

Результат: demo/competitors-analysis.md

Этап 2: Матрица и ниши

Агент сравнивает конкурентов с болями из CJM и семантикой пациентов:

  • Матрица по 7 критериям
  • Что не делает ни один конкурент
  • ТОП-3 незакрытые потребности
  • 3 гипотезы позиционирования

Результат: demo/competitive-matrix.md

Демо — Этапы 3–4 · ~8 минут

От анализа к готовым материалам

Этап 3: Посадочная страница

Структура с готовыми текстами — тон из эмоций этапа «Выбор клиники» CJM:

  • H1 + подзаголовок + CTA на языке пациента
  • 3 блока под хронические боли
  • Блок «Мы понимаем ваш путь» (лестница эскалации)
  • QA-проверка: агент находит нарушения сам

Этап 4: Рекламная кампания

Структура Яндекс Директ по этапам пути пациента, не просто по ключам:

  • Группа 1: Активный поиск (информационные запросы)
  • Группа 2: Выбор клиники (коммерческие)
  • Группа 3: ЭКО по ОМС (31k запросов)
  • Группа 4: После неудачных попыток
Итог демо

Что сделал агент за 20 минут

6
сайтов конкурентов проанализировано
3
незакрытые ниши на рынке ЭКО
1
черновик посадочной страницы готов
4
рекламные группы по CJM

Это шаг 4. Агент работал с контекстом клиники, пациентского пути и конкурентного рынка — одновременно.

Без контекста — это была бы неделя работы аналитика.

Блок 3 · Инструментарий

На чём это работает

🧠
Claude / ChatGPT — мозг агента
Языковая модель, которая понимает задачу, читает файлы и генерирует результат
⚡
Cursor / Claude Code — среда работы
IDE или терминал, где агент читает файлы, создаёт документы и делает задачи в цепочке
📁
Markdown-файлы — база знаний клиники
Все знания в простых текстовых файлах: клиника, конкуренты, CJM, семантика, результаты
📋
CLAUDE.md / .cursorrules — память агента
Контекстный файл с правилами. Агент читает его при каждом запросе. Это и есть главный инструмент.
Ключевой инструмент

Что такое контекстный файл клиники

# Клиника «Надежда» — контекст для AI ## Целевые пациенты Персона 1: женщина 28–35 лет, первичное бесплодие Страхи: «не знаю с чего начать», «это очень дорого» Язык: «не получается забеременеть», «врачи не находят причин» Персона 2: пара 35–42, вторичное бесплодие Страхи: «время уходит», «уже 1,5 года пробуем» ## Tone of voice Тёплый, без медицинского формализма. Честный про риски — без обещания гарантий. «Мы понимаем что вы уже многое прошли». ## Что нельзя говорить — Гарантия беременности — Конкретные сроки лечения — Сравнения с конкурентами по имени

Это не настройка

Это характер агента. Он читает файл при каждом запросе — и всегда знает кто его клиника, кто пациент, что можно говорить.

Одного файла достаточно для старта

Начните с 20 строк о клинике. Дополняйте после каждой задачи. Через месяц агент будет знать вашу клинику лучше нового сотрудника.

С чего начать прямо сейчас

4 шага на эту неделю

Запомните одно

Инструменты вторичны.

Первична система контекста.

Cursor или ChatGPT — это просто среда.
Ваша база знаний о клинике — это то, что делает агента умным.

Блок 4 · Учебный курс

Повторите всё самостоятельно

М0
Настройка рабочего пространства
Cursor, папка проекта, первый контекстный файл. Старт за 30 минут.
М1
База знаний клиники
Шаблон clinic-context.md с персонами, УТП и правилами tone of voice.
М2
Конкурентная разведка
Готовые промпты: анализ сайтов → матрица → незакрытые ниши.
М3
Черновик посадочной страницы
Тексты на языке пациента + QA-проверка агентом. Приём Красинского.
М4
Структура рекламной кампании
Группировка по этапам пути пациента, готовые заголовки и объявления для Яндекс Директ.
Ваш следующий шаг

Откройте курс
и повторите
прямо сейчас

Всё что делали на экране — пошагово, с готовыми промптами.
Сканируйте QR или откройте ссылку на ноутбуке.

→ Откройте index.html в папке курса

QR — при публикации
замените на реальный

Спасибо

Вопросы?

Евгений Кузнецов
Head of Analytics, JetStyle

Курс: course/index.html · Промпты: assets/prompts/ · JetStyle · Екатеринбург
1 / 22
← На главную