Примеры работ и кейсы по направлению «Бизнес-консультирование»

Аналитика и проектирование ИИ-агента до старта разработки - чтобы агент решал бизнес-задачу, а не просто «болтал». Состав работы: техническое задание на агента (цели и метрики, каналы и языки, сценарии диалога, критерии квалификации, тон и стиль, эскалация, интеграции); архитектура решения (ядро, инструменты, потоки данных, связь с CRM и LLM); регламент диалога и правила работы с базой знаний. Это и есть «не чёрный ящик»: заказчик заранее видит, как агент устроен, что он делает на каждом шаге и по каким показателям оценивается результат. Основано на 20+ годах системного анализа и архитектуры корпоративных систем (требования, ТЗ по ГОСТ 34, BPMN, C4, интеграции). В материалах: структура ТЗ и регламента агента, схема архитектуры.

ИИ-ассистент, который отвечает клиентам строго из вашей базы знаний - фактами, а не фантазиями модели. Архитектура RAG: вопрос клиента -> эмбеддинг -> векторный поиск по базе -> релевантный контекст -> ответ LLM со ссылкой на источник. База знаний - до 30 Q&A и документов в базовой версии: прайс, регламенты, описания продуктов. Обновляется без переобучения модели. Если ответа в базе нет - агент честно отвечает «не знаю» и передаёт менеджеру, а не выдумывает. Каналы: Telegram, MAX, виджет на сайте; интеграции с CRM, генератором КП, календарём. Подходит для поддержки, консультаций и первичных продаж. В материалах: схема RAG-конвейера и карта интеграций ассистента.

Разработка ИИ-агента, который ведёт продажи: принимает входящие обращения, выявляет потребность, квалифицирует лид по 5-7 критериям и доводит до целевого действия — заявки, записи или передачи менеджеру. Работает в Telegram, MAX и в виджете на сайте, общается на разных языках. Что внутри: ядро на LLM с системным промптом, классификация намерений, память диалога, маршрутизация и эскалация. Интеграция с CRM (Bitrix24 / amoCRM), генерация коммерческих предложений, запись на встречи. Подход — не «чёрный ящик»: каждый агент строится по техническому заданию, с архитектурой, регламентом диалога и понятными метриками (конверсия, время ответа, доля эскалаций). За плечами 20+ лет системного анализа и архитектуры корпоративных систем — поэтому агент надёжный и встроен в реальные бизнес-процессы. В материалах: демонстрация реального диалога агента с генерацией КП, сценарий квалификации, метрики и короткое видео.

Описание Компания по продаже стройматериалов и строительных услуг. Данные по продажам, маркетингу и финансам находились в разных системах и файлах. Для получения полной картины бизнеса приходилось вручную собирать информацию из нескольких источников. Задача - создать единую систему управленческой отчетности для контроля ключевых показателей компании и принятия решений на основе данных. Решение Разработал систему управленческой отчетности на базе Excel и Google Sheets. Показатели по продажам: * выручка * количество лидов * количество сделок * конверсии по этапам воронки * показатели менеджеров: выручка, выполнение KPI, средний чек (AOV), конверсия в сделку Показатели по маркетингу: * рекламные расходы по каждому каналу * ДРР * CPL * CPO * ROMI * AOV Финансовые показатели: * прибыль * расходы * движение денежных средств * план-факт анализ Дополнительно настроил дашборды для руководителя и детализацию по менеджерам, отделам, продуктам и каналам. Результат * ключевые показатели компании собраны в одном месте * время подготовки отчетов сократилось в несколько раз * появилась прозрачность по продажам, маркетингу и финансам * стало проще выявлять проблемные зоны и точки роста * решения начали приниматься на основе данных, а не предположений Напишите - помогу определить ключевые показатели вашего бизнеса и собрать их в единую систему управленческой отчетности.

Подготовил бизнес-план, финансовую модель и инвестиционную презентацию для проекта «Космодром Приморский» — частной стартовой инфраструктуры для регулярных пусков сверхлёгких ракет. Задача состояла в том, чтобы рассмотреть космодром не как часть большой аэрокосмической компании, а как самостоятельный инвестиционный объект: сервисную площадку, которая зарабатывает на услуге старта для внешних операторов. В рамках работы была структурирована концепция проекта, рынок, потребность клиентов, бизнес-модель, каталог услуг, каналы привлечения заказчиков, состав инфраструктуры, CAPEX, сценарии загрузки, финансовые показатели, дорожная карта и риски. Финансовая модель была построена вокруг ключевой логики: тариф за пуск — около 45 млн ₽, прямые расходы — около 8 млн ₽, вклад на пуск — около 37 млн ₽. Отдельно были рассчитаны сценарии загрузки, выручка, EBITDA, накопленный денежный поток, окупаемость, IRR, NPV и чувствительность проекта к снижению спроса. Особое внимание было уделено честной проверке спроса: внутренний рынок ограничен, подтверждённых контрактов пока нет, а целевая загрузка требует выхода на ранние ниши, dual-use, суборбитальные пуски, экспорт и собственные пуски Space Energy как якорь загрузки. Итогом стала инвестиционная упаковка: бизнес-план, финмодель и презентация, которые позволяют инвестору оценить проект как инфраструктурный актив с понятной экономикой, высокой маржинальностью и ключевым риском — глубиной внешнего спроса.

Подготовил бизнес-план, финансовую модель и инвестиционную упаковку для частной аэрокосмической компании Space Energy — научно-технического проекта в сфере суборбитальных и орбитальных пусков, сервисов ДЗЗ, малых космических аппаратов и собственной пусковой инфраструктуры. Задача состояла не в том, чтобы красиво описать идею, а в том, чтобы перевести сложный deeptech-проект на язык инвестора: показать бизнес-модель, источники выручки, инвестиционную логику, сценарии развития, экономику пусков, потребность в финансировании, риски и возможные точки роста. В рамках работы были структурированы продукты компании: суборбитальная ракета KAMCHATKA-1 для научных и технологических испытаний, орбитальная РН «Орбита», ДЗЗ-сервисы, платформа малых КА MATRIX и проект частного космодрома «Приморский». Была собрана финансовая модель с несколькими сценариями, рассчитаны выручка, EBITDA, чистая прибыль, юнит-экономика пуска, точка безубыточности, потребность в инвестициях и логика транширования. Отдельно были выделены технологические, рыночные, регуляторные и операционные риски. Итогом стала инвестиционная упаковка проекта: бизнес-план, финмодель и презентация, которые помогают потенциальному инвестору быстро понять суть проекта, масштаб рынка, финансовый потенциал, ключевые риски и условия участия в раунде.

Процессы и интеграции на 1С ERP / WMS, ABC / XYZ-анализ, пополнение складов just-in-time для розницы 40+ точек. Результат: прозрачные сквозные процессы от закупки до полки.

ТЗ на автогенерацию фидов для ЦИАН, Авито, Яндекс.Недвижимость, модуль ипотечных программ с калькулятором ставки, процессы AS IS / TO BE, прототипы в Figma, шаблон ТЗ по ГОСТ 34. Результат: документация ушла в разработку, процесс стандартизирован.

Построил Data Lake на PostgreSQL + S3 + Apache Iceberg, конвейер Debezium - Kafka - Flink, governance через Atlas, контракты REST/gRPC/OpenAPI, более 250 артефактов. Результат: единая платформа данных, интерфейсов и аналитики.

Спроектировал трёхуровневое хранение данных HOT/WARM/COLD, правила автомиграции и SLA, перевёл спецификации в OpenAPI 3, собрал C4, BPMN и техдокументацию. Результат: дешевле хранение, автомиграция, масштабируемость.