Цифры с методикой

Контекст

Каталог готовых AI-агентов для маркетинга, продаж, HR и аналитики. На старте не было ни структуры каталога, ни продуктовой логики, ни понимания, за какие сценарии пользователи готовы платить.

Что сделал

• —Сформировал продуктовую логику и структуру каталога, backlog и roadmap
• —Вместе с командой разработки вывел 10 агентов: от сценария и MVP-гипотезы до каталога
• —В числе запущенных — Джей Вайб, агент, собирающий веб-приложения и прототипы из текстового описания (вайб-кодинг), и ИИ-аналитик данных
• —Сегментировал пользователей по value и ролям, пересобрал онбординг под роли
• —Запустил регулярную продуктовую аналитику: когорты, роли, сценарии; довёл до сходимости отчёты по юнит-экономике
• —Отдельно настроил измерение и отчётность Acquisition и Activation
• —Сформировал и защитил стратегию и roadmap 2026 перед CPO, CMO и техлидами

Контекст

Enterprise-продукт Jay Copilot: нужно было поднять activation после онбординга, понимать, какой размер выборки хватает для решений, и дать пользователям ценность по ролям, а не общий каталог сценариев.

Что сделал

• —Посчитал Sample Size на Python — чтобы оценивать эффект онбординга и экспериментов без шума в выборке
• —Пересобрал онбординг и довёл activation до измеримого прироста
• —Собрал рекомендательную ленту сценариев под роли пользователей

Контекст

Продукту нужен рост лидогенерации, но маркетинг не видел связи между каналами привлечения и выручкой: непонятно, какие кампании окупаются и какие сегменты активируются.

Что сделал

• —Пересобрал GTM-стратегию и маркетинг-микс под B2B-продукт
• —Внедрил сквозную аналитику в Metabase: от лида и канала до выручки и ROMI
• —Запустил отчётность по сегментам и когортам для оценки качества привлечения
• —Автоматизировал исследования, SEO и подготовку кампаний: n8n, Python + GenAI API
• —Проверял гипотезы прототипами: ROI-калькуляторы, лендинги

Контекст

Направлению нужен кратный рост привлечения при контроле стоимости лида. Часть решений принималась без данных — сквозной BI-картины воронки не было.

Что сделал

• —Управлял маркетингом 360: стратегия, оферы, PPC, CRM, ивенты, партнёрства
• —Протестировал в discovery 72 офера — большинство не сработало, выжившие дали кратный рост
• —Обвязал BI-отчётами этапы воронки AARRR, закрывал решения ad-hoc аналитикой (Python, Power BI, DataLens)
• —Оптимизировал кампании, креативы и воронки; вёл бюджеты и юнит-экономику оферов
• —Вёл кросс-командные проекты: контент, продажи, дизайн, разработка, дата-офис, юристы

Контекст

Портфель enterprise-продуктов на Microsoft 365: СЭД, корпоративные порталы, автоматизация закупок. Дорогое привлечение, длинные B2B-циклы, планы выхода на рынки США и Ближнего Востока.

Что сделал

• —Пересобрал кампании, воронки и сегментацию по продвигаемым продуктам
• —Улучшил упаковку и 4P, усилил платный трафик и SEO
• —Настроил сквозную аналитику в Power BI: от MQL до SQL-стадии сделки
• —Запустил и сопровождал GTM на США и Ближний Восток: Google Ads, LinkedIn Ads
• —Строил CJM, вёл бэклог идей с разработкой, обосновывал KPI и бюджеты