КириллЪ

Реклама крутится, деньги тратятся — а откуда приходят клиенты, никто не знает

Типичная история: таргет ведёт один подрядчик, контекст — другой, соцсети ведёт SMM-щик. У каждого своя отчётность, свои метрики, свои «результаты». В итоге CPA считается по-разному, LTV не считается вовсе, а маркетинговый бюджет распределяется по ощущениям.

Я выстраиваю маркетинг как систему. Не набор каналов, а единый механизм: от первого касания до повторной покупки. AJTBD-сегментация → стратегия → контент-план → настройка рекламы → сквозная аналитика → A/B-тесты → оптимизация. Всё в одних руках, с одним дашбордом и одной логикой.

Результат: стоимость привлечения падает на 30-50%, потому что бюджет перераспределяется на рабочие каналы. Конверсия лендингов растёт после AJTBD-копирайтинга. LTV увеличивается за счёт drip-цепочек и retention-сценариев.

Менеджеры тонут в одинаковых вопросах, клиенты ждут ответа часами

Типичная картина: менеджер сидит в пяти чатах, отвечает одно и то же. «А какие размеры? А есть в наличии? А доставка?» Пять-шесть часов в день уходит на это. Клиент, который написал в обед, получает ответ к вечеру. Или не получает.

Я ставлю AI-ассистента, который знает ваш каталог, прайс и FAQ. Клиент описывает задачу — бот подбирает товар, объясняет разницу между моделями, предлагает аксессуары. Если вопрос нестандартный — передаёт менеджеру вместе со всей перепиской, чтобы тот не переспрашивал.

60% консультаций закрывает бот. Время ответа — 2 минуты вместо 4 часов. Средний чек вырос на 18% — потому что бот ничего не забывает предложить.

Рутина съедает 75% рабочего дня, клиенты уходят к тем, кто быстрее

Один туроператор терял клиентов просто потому, что менеджер не успевал. Вручную отвечал в Telegram, потом копировал в CRM, потом лез собирать подборку из трёх таблиц. Заявка «отлёживалась» полдня.

Сделал три бота: для клиентов (каталог, подбор, заявки), для менеджера (видно — кто пишет, откуда пришёл, что смотрел) и цепочки сообщений, которые сами дожимают тех, кто «подумает». Плюс визуальный конструктор — менеджер правит сценарии без программиста.

75% рутины ушло. Время реакции — 2 минуты. Менеджер занимается только тёплыми клиентами.

Половина рекламного бюджета уходит неизвестно куда

Производственная компания тратила 400 тысяч в месяц на рекламу. 70% обращений приходили «ниоткуда» — источник неизвестен. Половина бюджета шла в канал, который давал 8% выручки. Но этого никто не видел — данные лежали в пяти системах.

Собрал цепочку от клика до закрытой сделки. Каждый контакт привязан к источнику, кампании и объявлению. Подключил Power BI и Roistat. Настроил нейросеть, которая каждое утро готовит сводку: что отработало, что нет, где горит бюджет.

Стоимость лида упала на 40%. ROAS вырос с 180% до 790%. Руководитель впервые увидел, за что он реально платит.

CRM превратилась в свалку — менеджеры её обходят, сделки теряются

Пришёл в компанию, где в CRM крутились 40 ботов и 604 автоматических действия. Никто не знал, какой бот за что отвечает. Половина логики была зашита в роботах, а не в регламентах — менеджеры просто обходили систему, потому что «она мешает работать».

Разобрал каждое действие, классифицировал по зонам риска, составил реестр. Перенастроил воронки и роботов. Синхронизировал amoCRM, 1С и телефонию — чтобы была одна правда, а не пять версий.

Сделки перестали теряться. Руководитель отдела продаж впервые увидел реальную воронку и начал управлять командой по цифрам.

Сайт грузится 4 секунды — 68% мобильных уходят, не дождавшись

Компания вложилась в рекламу, а сайт грузился 4.1 секунды. На телефонах 68% людей уходили до первого экрана. Органика падала каждый месяц, а подрядчик «оптимизировал» картинки.

Переписал сайт на Next.js с серверным рендерингом. Собрал свою дизайн-систему, адаптив, SEO. Настроил автоматический запуск через Docker — обновления выкатываются за минуту, без звонков разработчику.

Загрузка — 1.2 секунды. Отказы на мобильных упали до 34%. Органический трафик вырос на 40% за квартал.

Сервер сканируют каждый день — а вы узнаёте об этом после взлома

Сервер с клиентскими данными ни разу не проходил аудит. Порты открыты, SSH доступен по паролю, логи — ноль. Никто не знал, пытались ли уже влезть — или уже влезли.

Провёл полный аудит. Написал свой инструмент проверки на базе nmap, whois и nikto. Закрыл порты, настроил fail2ban, файервол, VPN. Поставил мониторинг с оповещениями в Telegram — если что-то подозрительное, я узнаю раньше хакера.

За первый месяц система заблокировала 2000+ попыток проникновения. Инцидентов с момента настройки — ноль.