Пересмотрели структуру маркетинговых инвестиций, перераспределили бюджет в пользу каналов с лучшей unit‑экономикой и отказались от активностей без прямых конверсий. Маркетинговый бюджет сокращен на 30% без потери объема лидогенерации.

Вместо дорогостоящего запуска разработали MVP, проверили спрос на реальной аудитории, провели кастдевы, оценили экономику продукта и масштабировали решение только после подтверждения гипотезы.

Построили BI‑систему сквозной управленческой аналитики для маркетинга, продаж, ассортимента и unit‑экономики. Компания получила единый инструмент для оценки прибыльности продуктов и принятия решений на основе данных.

Перестроили систему оценки маркетинга: вместо стоимости лида начали управлять стоимостью привлечения на периоде LTV клиента.
Для разных сегментов клиентов были определены разные допустимые значения CAC (стоимость привлечения) исходя из их LTV, что позволило отказаться от единой "стоимости лида" и управлять маркетинговыми инвестициями через экономику каждого клиентского сегмента.

Это позволило перераспределить бюджет в пользу наиболее ценных сегментов и принимать решения на основе полной экономики клиентского портфеля, а не стоимости отдельного лида.

Перестроили систему привлечения клиентов, перейдя от единой маркетинговой модели к сегментированному подходу.
Клиентскую базу разделили по экономическому потенциалу, прогнозному LTV и прибыльности, а для каждого сегмента разработали собственную связку каналов привлечения, офферов, контента, сценариев коммуникации, воронки продаж и стратегии развития после первой сделки.
Маркетинг перестал оцениваться по количеству лидов. Главной целью стало привлечение клиентов, создающих наибольшую долгосрочную ценность для бизнеса.

Построили единую систему BI-дашбордов для маркетинга, продаж, логистики и сервисных подразделений. Объединили разрозненные источники данных, стандартизировали показатели и настроили единую систему управленческой отчетности. Руководство получило единое пространство для принятия решений на основе актуальных данных.

Провели анализ пользовательского поведения, исследовали воронку трафика, построили карту пользовательского пути, выполнили серию A/B-тестов и определили ключевые точки потери конверсии. На основании полученных данных подготовили рекомендации по развитию интерфейсов и пользовательских сценариев.

Протестировали идеи через кастдевы, собрали быстрые MVP для дополнительных услуг, оценили спрос и масштабировали продукты с подтвержденной экономикой.

Проанализировали продуктовый портфель, рекомендовали заморозить инвестирование бюджета и ресурсов в продукты без потенциала роста. Усилили прибыльные направления, переупаковали оставшиеся продукты под актуальные потребности клиентов. В результате экономика продуктового портфеля показала кратный рост.

Построили аналитику ассортимента с использованием ABC/XYZ-анализа, подготовили рекомендации по оптимизации товарной матрицы и разработали систему ранжирования товаров и онлайн-мерчендайзинга, чтобы покупатели чаще видели наиболее востребованный и коммерчески эффективный ассортимент.

Разработали стратегию развития СТМ: брендинг, позиционирование и ассортиментную стратегию. Встроили СТМ в путь клиента: подготовили скрипты и мотивацию для отдела продаж, переработали рекомендательные блоки и поиск по сайту, обновили витрины категорий, подключили дилерские каналы и маркетинговые коммуникации.
Собственная торговая марка стала полноценной частью системы продаж и увеличила свою долю в категории.

Провели конкурентный анализ цен и подготовили рекомендации по ценообразованию с учетом конкурентной среды, спроса и целевой маржинальности. Для разных товарных групп определили оптимальные ценовые сценарии, позволяющие сохранить баланс между объемом продаж и прибыльностью.

Разработали прогнозную модель пополнения запасов на основе истории продаж, сезонности, текущих остатков и прогнозируемого спроса. Это позволило планировать закупки более точно и снижать объем капитала, замороженного в складских запасах.

Проанализировали продуктовый портфель, усилили прибыльные направления, переупаковали продукты и вывели из инвестиционного фокуса решения без потенциала роста.

Выстроили систему постоянного тестирования маркетинговых гипотез (в рамках небольшого бюджета) и сформировали резервный портфель каналов привлечения.

Наряду с поиском новых возможностей регулярно переоценивали эффективность классических каналов: ТВ, радио, наружной рекламы, партнерских программ и других инструментов, которые в условиях меняющегося рекламного рынка РФ вновь стали показывать эффективность для отдельных сегментов бизнеса.

Рост обеспечили не за счет одного удачного канала, а за счет системы непрерывного поиска, проверки и масштабирования новых точек роста при сохранении экономически эффективной стоимости привлечения.

Увеличили долю Авито в общем лид‑миксе, запустили продвижение на Ozon и Wildberries с отдельным ассортиментным сегментом. Система привлечения стала более диверсифицированной и сохранила положительную unit‑экономику.

Построили сквозную аналитику до прибыли и начали оценивать эффективность рекламы не по количеству лидов, а по качеству клиентов, стоимости привлечения, LTV и окупаемости каждого сегмента.

Проанализировали эффективность каждого рекламного канала, кампании, оффера, семантики, товарной категории, региона и аудитории, связав маркетинговые данные с CRM и продажами.

Для разных сценариев спроса сформировали отдельные рекламные стратегии: кампании по брендам, конкурентам, категориям и конкретным моделям товаров, а также разделили коммуникацию по степени готовности клиента к покупке, разработав для каждого сегмента собственные офферы, посадочные страницы и воронки.

Реклама перестала оптимизироваться под стоимость лида. Главной метрикой стала ценность клиента для бизнеса и его вклад в прибыль.

Построили автоматизированную систему управления рекламой на основе товарных фидов. Для каждой товарной категории разработали собственные шаблоны объявлений с динамическими заголовками, УТП, ценами, скидками, коммерческими параметрами и рекламными форматами. При изменении ассортимента, цен или остатков рекламные кампании обновлялись автоматически, сохраняя индивидуальную маркетинговую логику для каждой категории товаров.
Реклама стала управляться данными, а не количеством сотрудников.

Маркетинг стал масштабироваться вместе с бизнесом, а не вместе со штатным расписанием.

Разработали новую стратегию органического роста: перестроили архитектуру сайта, техническое SEO и контентную стратегию в соответствии с современными требованиями поисковых систем и принципами E‑E‑A‑T.

Встроили работу со ссылками и поведенческими факторами. В результате органический трафик увеличился в 12 раз.

Построили масштабируемую SEO-стратегию дс использованием региональных поддоменов, что позволило кратно увеличить региональный поисковый трафик и количество заказов с сайта.

Построили комплексную систему Organic Growth: техническое SEO, контент, мультирегиональное продвижение, мониторинг поисковой видимости конкурентов, поиск и тестирование новых точек роста.

Использовали опыт сопровождения высоконагруженных проектов и экспертизу специалистов, работавших внутри Яндекса, чтобы выстроить SEO с учетом актуальных принципов ранжирования и обеспечить кратный рост поисковых показателей.

Разработали стратегию локального присутствия: оформили и оптимизировали геокарточки, наполнили их коммерческим и экспертным контентом, настроили локальное продвижение и промо, синхронизировали данные компании на картах и в поисковых сервисах.
Компания заняла больше точек входа в локальной поисковой выдаче, увеличила количество "горячих" обращений.

Создали систему AI Search (GEO): экспертный контент, FAQ, Entity SEO, структурированные данные и техническую подготовку сайта для генеративных моделей. Подготовили сайт для попадания в ответы ChatGPT, Gemini, Яндекс Нейро и других AI-поисковиков.

Построили SEO-стратегию для верхней части поисковой воронки.
Разработали систему экспертного контента: блог, отраслевой журнал, FAQ, аналитические материалы и обзоры, разделив контент под разные сегменты аудитории и этапы принятия решения. Для каждого сценария предусмотрели собственную модель конвертации информационного трафика в коммерческие обращения.
Бренд стал присутствовать в поисковой выдаче еще до возникновения коммерческого спроса, формируя доверие и предпочтение задолго до выбора поставщика.

Разработали стратегию управления брендовой поисковой выдачей. Усилили присутствие компании в геосервисах, отраслевых каталогах, отзовиках, профильных площадках и других авторитетных источниках, оптимизировали карточки под поисковые системы и обеспечили единообразие информации о бренде.
Поисковая выдача превратилась в инструмент формирования доверия: бренд занял больше релевантных позиций, увеличил охват, количество обращений и доверие к компании.

Результаты брендового поиска перестали быть случайным набором ссылок и стали управляемой экосистемой цифровых точек контакта с клиентом.

Внедрили AI‑инструменты в SEO, контент, аналитику и внутренние процессы. Автоматизировали рутинные операции, а высвободившийся ресурс направили на развитие продуктов и поиск новых точек роста.

Внедрили AI-генерацию контента, разработали промпты и стандарты качества. AI встроили в производство rich-контента: генерацию изображений, расширение и удаление фона, добавление инфографики, изображений в товаров в интерьере, адаптацию визуалов под разные площадки.

Настроили AI-бота для обработки обращений в чатах, построив каскадные сценарии общения в зависимости от типа запроса, региона, этапа диалога и других параметров. На основе корпоративной базы знаний, скриптов и регламентов настроили быстрые ответы на типовые вопросы, а сложные обращения автоматически передавали профильному специалисту вместе с историей переписки и контекстом.
Автоматизировали не ответы, а процесс обработки типовых обращений (уточнение запроса). Клиенты быстрее получали нужную информацию, а команда перестала тратить время на повторяющиеся вопросы.

Интегрировали AI в систему управленческой аналитики и настроили автоматический мониторинг ключевых показателей. AI непрерывно анализировал данные, выявлял аномалии, ошибки, нетипичную динамику и значимые отклонения, автоматически формируя уведомления и отчеты для владельцев соответствующих дашбордов.

Вместо ручного анализа больших массивов данных руководители начали получать только сигналы, требующие внимания. Это позволило масштабировать аналитическую систему без пропорционального роста команды аналитиков и сосредоточить их работу на поиске решений.

Использовали AI для сегментации клиентской базы, построения поведенческих портретов и анализа покупательских сценариев. Для каждого сегмента автоматически сформировали персонализированные цепочки CRM-коммуникаций, учитывающие историю покупок, интересы, частоту обращений и потенциальные потребности клиента.

Компания получила систему, которая развивает отношения с каждым клиентом без пропорционального роста команды.

Построили автоматизированную систему мониторинга конкурентов, которая отслеживала изменения цен и скидок. На основе этих данных сформировали регулярные отчеты и регламенты принятия решений по корректировке ценовой политики, наценки и маркетинговых активностей.

Мониторинг перестал быть ручной операцией и стал частью системы управления ценообразованием и коммерческой эффективностью.

Разработали единую архитектуру каталога: структуру категорий, систему атрибутов, фильтров и правил наследования характеристик. При проектировании учли требования SEO, коммерческой навигации и пользовательских сценариев, чтобы автоматически формировать оптимизированные страницы категорий и выборок по фильтрам при расширении ассортимента.
Каталог стал масштабироваться без потери управляемости, а SEO-структура — автоматически развиваться вместе с ассортиментом, без постоянной ручной доработки.

Построили систему управления мастер-данными (PIM), интегрировали с ERP, CRM, маркетплейсами, маркетинговые и BI‑системы. Существенно сокращены трудозатраты на поддержку актуальности данных.

Это позволило автоматически формировать и обновлять товарный контент для сайта, маркетплейсов и других каналов продаж.
Каждая площадка начала получать данные в нужном формате автоматически, а управление ассортиментом стало централизованным и масштабируемым независимо от количества каналов продаж.

Построили систему автоматического обогащения товарного контента. Объединили данные поставщиков, товарные фиды, внутренние справочники и внешние источники, автоматически преобразовывая и дополняя информацию для фильтров, поиска, SEO, логистики, rich-контента и коммерческих блоков.

Карточки товаров стали наполняться значительно полнее и быстрее, а команда перестала тратить время на ручной сбор, обработку и проверку информации.

Построили автоматизированный конвейер вывода новых товаров, объединив сразу несколько источников формирования контента. Автоматизировали получение данных от поставщиков и обработку товарных фидов, использовали AI для генерации недостающего визуального контента (изображений, схем, чертежей с размерами и других материалов), парсили сайты производителей и поставщиков для обогащения характеристик, а также настроили пакетную обработку, преобразование и загрузку данных.

Большая часть товарного контента стала формироваться автоматически, Time-to-Market сократился на 30%, а рост ассортимента перестал требовать пропорционального увеличения команды контент-менеджеров.

Построили многоуровневую систему контроля качества товарных данных.

Настроили автоматические проверки по контрольным точкам, контроль обязательных атрибутов, допустимых диапазонов и единиц измерения, а также выявление аномальных значений и логических несоответствий. Все замечания автоматически централизовывались в единой системе тикетов, а владельцы процессов получали уведомления и регулярные отчеты по выявленным ошибкам.
Для типовых проблем разработали пакетные преобразователи данных, автоматически приводящие информацию к единым стандартам.

Контроль качества стал превентивным: система выявляла большинство ошибок до публикации контента, а не после того, как они уже повлияли на продажи, SEO или работу других каналов.

В результате ушли от ручной проверки отдельных карточек в управляемый процесс с автоматическим поиском ошибок, их исправлением и безопасной публикацией изменений.

Разработали архитектуру управления вариативными товарами, объединив цвета, размеры, комплектации и другие модификации в единую карточку для покупателя с удобным переключением вариантов. При этом для каждой модификации сохранили отдельное товарное предложение с собственным URL, набором характеристик и SEO-параметрами, обеспечив корректную индексацию поисковыми системами.

Покупатель получил удобный выбор в рамках одной карточки, а поисковые системы — полноценные индексируемые страницы для каждой товарной модификации. Это позволило одновременно улучшить пользовательский опыт, сохранить SEO-потенциал каталога и упростить управление вариативным ассортиментом.

Построили продуктовую модель разработки: разделили продуктовую разработку и техническую поддержку, внедрили релизное планирование и прозрачную систему приоритизации. Бизнес получил предсказуемые сроки публикации новых функций.

Построили систему сбора и классификации ошибок, внедрили процессы QA и Code Review с нуля. Время обнаружения и устранения ошибок сократилось в 2–3 раза, количество багов на продакшене — в 2 раза.

Провели комплексную техническую и серверную оптимизацию. Выстроили процессы синхронизации данных и кэширования в ночной последовательный таймлайн.
Отказоустойчивость повышена до 99,8%+, время ответа сервера сокращено с 1,5 секунд до 700–800 мс.

Построили новую архитектуру сайта и выполнили поэтапную миграцию на современный технологический стек с сохранением SEO-показателей.

Одновременно централизовали управление интерфейсом: повторяющиеся блоки и стили стали едиными компонентами, что значительно упростило поддержку, развитие и внедрение новых изменений.
После миграции сайт сохранил позиции в поиске, стал существенно дешевле в сопровождении и быстрее в развитии.

Построили компонентную архитектуру сайта с централизованным управлением интерфейсом. Вместо разработки каждой страницы с нуля маркетинговая команда начала использовать готовые переиспользуемые блоки и шаблоны, быстро собирая новые лендинги, акции и разделы без привлечения разработчиков для типовых задач.

Для быстрых маркетинговых запусков часть решений перенесли на Тильду, что позволило оперативно создавать промостраницы и тестировать гипотезы.

Для регулярных операций — управления баннерами, промоблоками и другим контентом — разработали простые пользовательские интерфейсы, с которыми маркетологи могли работать самостоятельно, без участия разработчиков.

В результате от идеи до запуска сократился в несколько раз. Каждую задачу начали выполнять на том уровне сложности, где это экономически оправдано: маркетологи — через простые интерфейсы и конструкторы, разработчики — только там, где действительно требовалась разработка.

Перевели развитие сайта из режима «списка пожеланий» в управляемый продуктовый процесс. Для каждой новой функции стали оценивать трудозатраты, потенциальное и последующее реальное влияние на конверсию, востребованность у покупателей и внутренних пользователей, интеграцию в существующие бизнес-процессы и ожидаемый экономический эффект.
Инициаторы доработок начали обосновывать бизнес-ценность своих предложений.

Каждая новая функция перестала быть "хотелкой" отдельного подразделения и стала инвестиционным проектом с прогнозируемой ценностью для бизнеса.

Каждая доработка получила свой жизненный цикл: гипотеза → прогноз эффекта → реализация → оценка результата → решение о дальнейшем развитии.

После запуска измеряли фактическое влияние на ключевые бизнес-показатели и принимали решения о дальнейших инвестициях только на основе полученных данных.

Сайт начали развивать как долгосрочный актив бизнеса: каждая доработка повышала его ценность, а не просто увеличивала количество функций.