Примеры работ и кейсы по направлению «Маркетинговая стратегия»

EdTech (онлайн-школа «Викиум» ): Рост заявок на 40% за 2 месяца без увеличения бюджета. Ситуация: Онлайн-школа по развитию когнитивных способностей имела хороший трафик, но низкую конверсию в заявки (около 8%). Маркетинговый бюджет был фиксирован, увеличить его было нельзя. Задача: Повысить конверсию из трафика в лиды с 8% до минимум 11% за 2 месяца, сохраняя прежний уровень затрат. Решение с AI: Провёл глубинный анализ поведения пользователей с помощью когортного анализа в Яндекс.Метрике и выявил 3 проблемных этапа воронки. Внедрил квиз-маркетинг — вопросы и логику ветвления сгенерировал в GigaChat (с учётом возрастной и образовательной аудитории). Создал персонализированные письма-триггеры с помощью ChatGPT для каждого сегмента (по 5 вариантов текста). Разработал AI-аватара преподавателя в D‑id и разместил на посадочной странице — видео-приветствие с персонализированным оффером. Результат: Конверсия выросла с 8% до 12,5% (превышение плана). Количество целевых заявок увеличилось на 40%. Время ответа на возражения в чате сократилось на 50% благодаря AI-чату на базе YandexGPT.

Ситуация: Бюджет тратился по инерции — часть каналов давала результат, часть работала в минус, но их продолжали финансировать. Владелец чувствовал, что деньги уходят «в песок», но не понимал куда. Задача: Провести аудит, построить юнит-экономику (CAC, LTV, ROI по каждому источнику), перераспределить бюджет в пользу окупаемых каналов, повысить эффективность на 20%. Решение с AI: Аналитика и юнит-экономика. Perplexity + ChatGPT обработали данные за 12 месяцев (Яндекс.Директ, VK, Telegram, партнёрки). Рассчитали CAC, LTV, ROMI по каналам и сегментам. Когортный анализ. Выявили каналы, привлекающие «токсичных» подписчиков, которые отписывались на 2‑й месяц и не окупались — главная утечка. Прогнозное моделирование. ChatGPT + Perplexity построили модель: сколько подписчиков с каким LTV принесёт каждый канал при разных инвестициях. Бюджет перераспределили — отключили каналы с отрицательным ROMI, усилили прибыльные. Креативы под «правильную» аудиторию. Claude/DeepSeek — тексты, Flux/Kandinsky — визуалы для сегментов (триллеры, семейный, арт-хаус). A/B‑тесты с автоматическим анализом в ChatGPT. Автоматизация отчётности. Дашборд в Perplexity с метриками в реальном времени — владелец больше не тратил время на ручной сбор. Результат: Отключены 3 убыточных канала, уходило до 30% бюджета. ROMI вырос на 25% при том же бюджете. CAC «долгоживущего» подписчика (удержание 6+ мес.) снизился на 18%. Владелец получил прозрачную юнит-экономику для принятия решений без интуитивных догадок.

Ситуация: Системного маркетинга не было — пожертвования шли волнообразно, реклама в Директе запускалась от случая к случаю, часть бюджета тратилась впустую без понимания причин. Задача: Сделать привлечение доноров предсказуемым и масштабируемым: снизить CPA на 30%, создать прозрачную аналитику, обеспечить стабильный поток, а не разовые всплески. Решение с AI: Анализ аудитории. ChatGPT + Perplexity выделили 3 сегмента с разными мотивациями (эмоциональные, рациональные, партнёрские). Для каждого — уникальные гипотезы. Гибридная стратегия в РСЯ. Часть бюджета — на охват, часть — на ретаргетинг. Тексты в Claude/DeepSeek под сегменты, визуалы в Kandinsky/Flux вместо стандартных фото. A/B‑тесты с AI‑аналитикой. Тестировали заголовки, визуалы, офферы (разовое vs регулярное). ChatGPT выявлял паттерны, масштабировали успешное, отключали неэффективное. Прогнозная оптимизация ставок. Perplexity предсказывала конверсионные часы и дни, ставки корректировались в реальном времени. Сквозная аналитика. Связали Директ, Метрику и CRM — видели полный путь от клика до пожертвования. Владельцы получили автоматический дашборд. Human‑in‑the‑loop. Каждый текст и визуал проверял на этику, факты и эмоциональную корректность — исключил «галлюцинации» нейросетей. Результат: CPA снижен на 37% (план 30% перекрыт). Объём пожертвований вырос на 25% за счёт перераспределения бюджета. Команда обучена работе с аналитикой. Создана система, работающая без моего постоянного участия.

Студия «ФаСАД» (архитектурный дизайн): годовой план +20% выручки, –20% бюджета без хаоса. Ситуация: Маркетинг в режиме «пожарного» — спонтанные запуски, интуитивные решения, нестабильный набор, перерасход на неэффективные каналы. Задача: Системный годовой план со стабильным набором, исключением спонтанных трат, снижением затрат на 15% и дорожной картой с KPI. Решение с AI: Аудит. Perplexity + ChatGPT проанализировали историю кампаний, выявили лучшие каналы по CPL и сезонам, когортный анализ в Яндекс.Метрике — определили источники с высоким LTV. Прогноз бюджета. ChatGPT + Perplexity построили модель спроса по месяцам (пики в сентябре и феврале), оптимизировали расходы на каждый период. Контент и креативы. Claude + GigaChat создали 12‑месячный контент-календарь (посты, вебинары, акции, триггеры). Kandinsky и Flux — баннеры с «до/после» работ студентов, Runway — видео-тизеры. Автоматизация воронки. Чат‑бот на YandexGPT квалифицировал лидов (уровень, цель, бюджет) и передавал менеджерам готовый скрипт. Время реакции — с 4 часов до 3 минут. Ежемесячная корректировка. A/B‑тесты гипотез с автоматическим анализом в ChatGPT — гибкая тактика без пересмотра всего плана. Результат: Годовой план с помесячными KPI и бюджетами — дорожная карта для владельца. Заполняемость потоков выросла с 65% до 92%. Затраты на маркетинг снижены на 20% (перераспределение по прогнозу). Выручка студии выросла на +20% при сокращении бюджета. Владелец освободил 15 часов в месяц от ручного управления.

Level Kitchen (доставка готового питания): +47% заказов за 3 месяца без роста рекламного бюджета. Ситуация: Высококонкурентный рынок Москвы и СПб, бюджет фиксирован, CPL рос. Уникальных креативов не было, объявления сливались с конкурентами. Задача: Рост заказов на 30% при сохранении бюджета и снижении CPL на 20%. Решение с AI: Креативы под сегменты. ChatGPT + Perplexity выделили 5 персонажей (по целям: похудение/набор массы/ЗОЖ). Flux, Kandinsky, SD_XL сгенерировали сотни визуалов — не просто еда, а сцены «до/после», офис, спортзал. Claude отобрал лучшие по CTR. Динамические видео. Runway и Pika создали 15‑секундные ролики с анимацией блюд и сменой текстов, Suno добавила аудио для «вкусного» звучания. Умные ставки. В Яндекс.Директе и VK Рекламе — автостратегии с еженедельной коррекцией по прогнозной модели Perplexity (конверсионные часы и дни, перебюджетирование). Персонализированные письма. YandexGPT и GigaChat генерировали рецепты и офферы под историю заказов клиента. Чат‑бот на сайте. На базе ChatGPT подбирал рацион за 2 минуты, повышая конверсию на этапе выбора. Результат: Заказы +47% (план 30% перекрыт). CPL снижен на 24% (с 480 до 365 руб.). Средний чек +12% (кросс‑сейлы в письмах). ROMI вырос со 180% до 240% за квартал.

Технологии (Apple IProfii): Вывод сайта в ТОП‑5 органической выдачи за 2 месяца с помощью AI-кластеризации. Ситуация: Сервисный центр по ремонту техники Apple — старый сайт, низкие позиции в поиске, трафика почти нет. Задача: Выйти в ТОП‑5 по ключевым коммерческим запросам («ремонт iPhone», «замена экрана MacBook» и т.п.) за 2 месяца. Решение с AI: Собрал семантическое ядро из 800+ запросов через Perplexity и ChatGPT, провёл кластеризацию и выделил 20 ключевых групп. Написал SEO-тексты для всех страниц с помощью Claude и DeepSeek, с оптимизацией под LSI-фразы. Создал новые посадочные страницы на Tilda с улучшенной структурой и микроразметкой (сгенерировал контент-план через GigaChat). Внёс технические правки (заголовки, alt-теги) с помощью AI-инструментов, но все изменения проверял вручную. Результат: Через 2 месяца сайт вышел в ТОП‑5 по 80% целевых запросов. Органический трафик вырос в 3,5 раза. Количество заявок с сайта увеличилось на 55% без увеличения рекламного бюджета.

В данном блоке собраны отзывы собственников бизнеса по результатам проведенных мной аудитов для площадки Avito. Что включает в себя аудит: -Анализ текущего позиционирования компании и аудит шапки профиля. -Поиск критических ошибок, из-за которых сливается бюджет. -Формирование точечных рекомендаций по исправлению воронки продаж и росту конверсии в звонок. Даже экспресс-разбор со стороны профессионального маркетолога-экономиста позволяет вовремя бизнесу заметить скрытые дыры и сэкономить десятки тысяч рублей на рекламе. Листайте скриншоты ниже, чтобы увидеть обратную связь.

Работа с международной компанией (собственники — предприниматели из Китая), которая выходила на рынок Киргизии. Изначально продвижение на площадке lalafo.kg велось хаотично, без четкой стратегии и понимания аудитории. Точка А (Что было изначально): Полное отсутствие целевых обращений (0 звонков в месяц). Неэффективный, непродающий баннер в профиле. Рекламный бюджет тратился впустую, доверие к площадке падало. Что было сделано (Моя стратегия): Полная переупаковка профиля на Lalafo: Были выделены основные ниши в бизнесе: ремонт дизельных систем, ремонт мочевины, ремонт турбин, ремонт ЭБУ. Оптимизация воронки продаж: Перестроена логика объявлений, внедрено понятное позиционирование и УТП, бьющее в потребности локального рынка. Запуск эффективной лидогенерации: Настроена точечная реклама на целевую аудиторию внутри площадки lalafo.kg. Точка Б (Результаты в цифрах): Выход на стабильный поток: от 150 до 200 целевых звонков в месяц с полного нуля! Профиль на Lalafo превратился в главный и регулярный источник заявок для бизнеса. Следующий этап (Масштабирование и развитие): Благодаря успешным результатам и росту доверия, сейчас проект переходит на новый стратегический уровень. Собственники выделили флагманские направления бизнеса для дальнейшего развития. В ближайших планах — запуск комплексных маркетинговых воронок, подключение Instagram, Telegram и автоматизированных чат-ботов для удержания клиентов и максимизации прибыли.

Крупный автосервис и оптово-розничная компания по продаже восстановленных двигателей и моторов премиум-класса в Москве. Основное флагманское направление — продажи. Компания вкладывала серьезные бюджеты в продвижение на Avito, но сталкивалась с низкой конверсией в целевые звонки. Был обнаружен откровенный «слив» рекламного бюджета из-за стратегических и технических ошибок в оформлении и ведении профиля. ​ Выявлен и устранен диссонанс в названии и шапке профиля. Разделены и четко сфокусированы направления «сервис» и «продажа двигателей», чтобы клиент с первой секунды понимал, куда он попал. Разработано понятное, бьющее в боли целевой аудитории уникальное торговое предложение (УТП). ​Проведен детальный разбор условий конкурентов на рынке Москвы (включая анализ гарантийных обязательств до 1 года / 30 000 км). На основе этого сформированы рекомендации по усилению собственного оффера компании. ​Анализ контента и юзабилити: Выявлен перегруз профиля лишней и неэффективной информацией (например, массовое размещение более 150 видео в карусели, которые перегружали пользователя и снижали фокус внимания). Оптимизирована воронка внутри объявления: от первого фото и характеристик до условий покупки и понятного призыва к действию. Создана подробная «дорожная карта» и готовое коммерческое предложение по полной переупаковке профиля и внедрению трехступенчатой маркетинговой воронки. Стратегические изменения направлены на остановку слива бюджета и обеспечение роста целевых звонков до 100%

Проект в EdTech-направлении: учебный центр с широким каталогом курсов, ограниченным рекламным бюджетом и уже задействованными классическими каналами привлечения. Задача: увеличить количество заявок без кратного роста рекламных расходов. Вместо простого расширения рекламы фокус был сделан на улучшении пользовательского пути и запуске нового стабильного канала привлечения. Я участвовал во внедрении новой системы авторизации и оформления курсов на сайте, чтобы снизить потери на этапе заявки. Параллельно запустил VK Ads как дополнительный performance-канал, управлял контекстной рекламой, A/B-тестами, конкурентным анализом, SEO-задачами и подрядчиками. Результат: количество заявок выросло на 30% за счёт продуктового улучшения сайта. VK Ads стал стабильным дополнительным каналом с CPA около 600 ₽. Рост был достигнут не за счёт «заливки» бюджета, а через улучшение воронки и добавление управляемого канала привлечения.