Задача:
Масштабировать экспертную работу коуча, переведя индивидуальное сопровождение в полностью автоматизированный формат обучения внутри Telegram без потери качества прохождения программы.

Реализация:
– Спроектировала архитектуру обучающей платформы внутри SaleBot с нуля
– Объединила в одной системе продажи, прием оплаты, обучение, CRM, аналитику и AI-проверку домашних заданий
– Настроила автоматическую воронку продаж с напоминаниями, приемом оплаты и автоматической выдачей доступа к интенсиву
– Разработала систему прохождения курса с сохранением прогресса, контролем выполнения заданий и возвратом пользователя в нужную точку обучения
– Спроектировала две CRM-воронки: для продаж и сопровождения учеников с автоматическим перемещением между этапами
– Доработала логику AI-проверки заданий: критерии оценки, повторные попытки, персональную обратную связь и сценарии помощи ученикам
– Реализовала систему аналитики, напоминаний и хранения данных участников для дальнейшей работы с базой

Результат:

• Создана полноценная обучающая платформа внутри Telegram, которая автоматизирует весь путь пользователя: от оплаты до завершения обучения. Большинство процессов работают без участия эксперта, что позволяет масштабировать обучение и сопровождать большое количество участников одновременно.

Задача:
Выстроить управляемую систему работы с базой и разделить пользователей на активных и неактивных.

Реализация:
– Настроила единый чат-бот для всей коммуникации, чтобы убрать разрозненные точки контакта
– Построила цепочку: приветствие → подтверждение email → перевод в активную базу, чтобы отделить заинтересованных пользователей
– Добавила сценарии реактивации для возврата неактивной аудитории
– Разделила пользователей на сегменты по поведению для более точной коммуникации
– Настроила логику отправки сообщений, чтобы снизить перегруз и отписки
– Объединила каналы (Telegram, VK, Viber, email) в единую систему
– Реализовала каскадные рассылки, чтобы повышать доходимость сообщений

Результат:

• Появилась централизованная система работы с базой: автоматическая сегментация, более точная коммуникация и снижение потерь аудитории за счет релевантных сообщений.

Задача:
Снизить страх выбора профессии и вовлечь пользователей в воронку продаж образовательных программ.

Реализация:
– Спроектировала нелинейную логику бота, где пользователь сам выбирает сценарий прохождения
– Добавила тесты после каждого блока, чтобы повысить вовлеченность и закрепление материала
– Внедрила систему баллов с конвертацией в скидку, чтобы усилить мотивацию пройти марафон до конца
– Реализовала игровые механики (колесо фортуны) для удержания внимания
– Полностью автоматизировала процесс, чтобы убрать участие команды

Результат:

• Марафон стабильно вовлекает пользователей в процесс и подводит к покупке без ручного сопровождения, выступая постоянным инструментом прогрева.

Задача:
Автоматизировать выдачу заданий и упростить прохождение курса, чтобы снизить потери пользователей и нагрузку на поддержку.

Реализация:
– Спроектировала архитектуру курса на 40 дней с разбивкой на модули
– Перенесла систему в GetCourse, чтобы упростить поддержку и снизить зависимость от внешних сервисов
– Настроила Telegram-бота с ежедневной выдачей уроков для удержания темпа обучения
– Ввела обязательное прохождение заданий, чтобы повысить доходимость до результата
– Реализовала систему напоминаний для возврата пользователей
– Добавила геймификацию (баллы, бейджи) для повышения вовлеченности

Результат:

• Пользователи проходят курс более последовательно, снижается количество незавершенных прохождений и уменьшается нагрузка на поддержку за счет автоматизации.

Задача:
Автоматизировать воронку и доводить пользователей до записи на консультацию без участия менеджеров.

Реализация:
– Настроила распределение пользователей по ближайшим слотам вебинара, чтобы сократить ожидание
– Реализовала перенос на следующий поток, если пользователь не успел, чтобы не терять лидов
– Построила цепочку из 3 дней с автоматической отправкой ссылок и напоминаний
– Добавила сценарии дожима для записи на консультацию

Результат:

• Воронка стабильно приводит пользователей к записи на консультацию и работает без ручного сопровождения.

Задача:
Снизить нагрузку на эксперта и сохранить качество работы с участниками.

Реализация:
– Настроила Telegram-бота с поэтапной выдачей контента и заданий
– Добавила доступ к индивидуальной рабочей тетради через бота, чтобы участники могли возвращаться к заданиям в любое время
– Структурировала процесс прохождения, чтобы участники двигались последовательно без ручного сопровождения

Результат:

• Программа перестала зависеть от личного времени эксперта, участники проходят ее самостоятельно без потери качества результата.

Задача:
Повысить интерес к профессии через простой и доступный формат обучения.

Реализация:
– Разработала структуру мини-курса с поэтапной выдачей уроков
– Добавила подтверждение прохождения, чтобы удерживать внимание
– Настроила напоминания для возврата пользователей
– Внедрила легкую геймификацию через юмор и мемы для снижения барьера обучения
– Реализовала автоматическую выдачу сертификата

Результат:

• Пользователи активно проходят курс до конца и вовлекаются в дальнейшее обучение.

Задача:
Собрать данные о пользователях и сегментировать аудиторию для более точной коммуникации.

Реализация:
– Разработала чат-бот с тестированием по модели пентаграммы Гингера
– Настроила логику распределения пользователей по сегментам на основе ответов
– Интегрировала сегменты в дальнейшие процессы (рассылки и воронки), чтобы использовать данные в маркетинге

Результат:

• Появилась сегментированная база, что позволило делать более точечные предложения и повышать релевантность коммуникации.

Задача:
Упростить выбор среди большого количества услуг, настроить привлечение аудитории и подготовить систему для записи на консультации с учетом разных регионов.

Реализация:
– Спроектировала чат-бота как единую точку входа во все услуги, чтобы заменить первичную ручную коммуникацию
– Разделила пользователей по регионам на входе, чтобы показывать только релевантные услуги и повысить точность предложений
– Настроила структуру бота: услуги, информация об эксперте, запись на консультацию
– Упростила навигацию по направлениям (консультация, сопровождение, диагностика, лечение и т.д.)

– Интегрировала чат-бота с Instagram для автоматической выдачи лид-магнитов
– Реализовала механику: комментарий с кодовым словом → сообщение в директ → переход в чат-бот → получение материала
– Настроила выдачу нескольких лид-магнитов под разные темы для тестирования интереса аудитории

– Добавила проверку подписки на Telegram-канал перед выдачей материалов, чтобы конвертировать трафик в подписчиков
– Настроила систему UTM-меток для отслеживания источников трафика
– Подготовила конструктор ссылок, чтобы команда могла самостоятельно работать с аналитикой

Результат на этапе запуска:
– 42 пользователя пришли в бот, отписка составила ~7% (3 человека), что говорит о релевантности входящего трафика
– 21 пользователь получил лид-магниты через Instagram (4 разных оффера)
– 12 пользователей пришли через Telegram-лид-магниты (3 оффера)
Сформирована базовая аудитория и протестированы механики привлечения.
Система готова к масштабированию трафика и дальнейшей конверсии в заявки.

Задача:
Упростить путь пользователя от знакомства с экспертом до оплаты консультации и выстроить автоматическую воронку с диагностикой и продажей услуг.

Реализация:
– Спроектировала чат-бота как единую точку входа во все услуги эксперта, чтобы заменить ручные ответы и упростить навигацию
– Структурировала предложения по блокам (консультации, услуги, курс), чтобы пользователь быстрее ориентировался и принимал решение

– Интегрировала платежную систему Prodamus, чтобы пользователь мог оплатить консультацию прямо из чат-бота
– Настроила сценарий: выбор услуги → переход на оплату → подтверждение оплаты → возврат в чат-бот
– Добавила автоматическое уведомление пользователю об успешной оплате

– Настроила уведомление эксперта о каждой оплате внутри чат-бота: с данными клиента и выбранной услугой, чтобы сократить время на обработку заявок и не терять клиентов
– Добавила сбор контактных данных после оплаты для дальнейшей связи

– Реализовала сегментацию пользователей по действиям: переходы, интерес к услугам, факт оплаты
– Настроила систему меток для аналитики и дальнейшей работы с базой

– Построила воронку через диагностику:
• пользователь вводит дату рождения
• получает базовый разбор (архетип, тень, глубинные уроки)
• получает предложение углубленного прогноза

– Настроила продажу развернутого прогноза с оплатой внутри воронки
– Добавила автоматическую выдачу дополнительного прогноза после оплаты, чтобы усилить ценность продукта

Результат:

• Пользователь проходит путь от первого касания до оплаты внутри одной системы без участия менеджера.
• Эксперт автоматически получает уведомления о новых оплатах с данными клиентов и может оперативно включаться в работу.

Настроена воронка: диагностика → вовлечение → продажа
Система готова к масштабированию без увеличения нагрузки на эксперта.