Кейсы.

Проблема

Паблишеры выполняли публикацию рекламных постов вручную: копировали текст из веб-интерфейса, переносили ссылки, форматировали под Telegram. Это снижало количество выполненных заказов на пользователя, ухудшало CR из созданного заказа в опубликованный пост и негативно влияло на retention паблишеров

Исследование

Провёл конкурентный анализ: самостоятельно регистрировался на трёх платформах-конкурентах, проходил полный пользовательский путь, изучал отзывы. Вывод: ни один конкурент не предлагал автоматизацию размещения — это незанятое рыночное окно.

Провёл глубинные интервью с 4 лояльными паблишерами: выяснял, используют ли они конкурентов и какие у тех минусы. Подтвердил, что отсутствие автопостинга — системная боль, а не единичная жалоба. Все четверо поддержали гипотезу до старта разработки.

Гипотеза

Если автоматизировать цикл публикации через Telegram-бота и убрать ручные шаги, вырастет количество выполненных заказов на пользователя, снизится процент ошибок при публикации и улучшится retention паблишеров

Решение

Результат

Проблема

Продукт требовал создавать заказ минимум за 24 часа до публикации. Это блокировало сценарий «здесь и сейчас»: рекламодатели теряли горячие лиды в моменте. Ограничение искусственно снижало конверсию в создание заказа, GMV и активацию новых пользователей

Исследование

Провёл конкурентный анализ: у большинства платформ минимальный TTM (time-to-market) составлял 24–72 часа. Это подтвердило, что снижение порога даст нам конкурентное преимущество и напрямую повлияет на CR и LTV

Гипотеза

Если снизить минимальный порог публикации с 24 часов до 1 часа и добавить гибкий выбор времени, вырастет CR в создание заказа, увеличится количество заказов на пользователя, GMV и retention рекламодателей

Решение

Цель: перейти от жёсткой модели к гибкой, ориентированной на сценарий пользователя. Сформировал требования, приоритизировал задачи в бэклоге, запустил в production

• Снизили минимальное время публикации: 24 ч → 1 ч
• Добавили выбор точного времени и даты публикации
• Реализовали сценарий «опубликовать как можно раньше»
• Внедрили push-уведомления для паблишеров о предстоящих размещениях
• Синхронизировали ожидания обеих сторон сделки

Результат

Проблема

Новый продукт Telepost не имел узнаваемости среди целевой аудитории — паблишеров Telegram-каналов. Отсутствовал канал коммуникации с потенциальными пользователями, что тормозило рост платформы на старте

Гипотеза

Использование существующей базы пользователей смежного продукта компании позволит быстро донести ценность нового продукта, привлечь первых паблишеров и снизить CAC без рекламного бюджета

Решение

Цель: обеспечить быстрый старт продукта за счёт внутреннего ресурса, сократив стоимость привлечения

• Собрал и сегментировал базу ~5 000 пользователей, отобрал релевантную аудиторию
• Сформировал требования к тексту с фокусом на сильный CTA
• Координировал разработку и запуск механики рассылки
• Контролировал метрики конверсии на каждом этапе воронки

Результат

Проблема

Создание рекламных кампаний происходило через Telegram-бота в виде последовательного диалога. Отсутствие валидации приводило к ошибкам в данных: некорректные форматы, пропущенные поля, неверные значения. Каждая ошибка требовала ручного исправления и замедляла запуск кампании

Исследование

Провёл внутренние интервью с командой: собрал проблемные шаги через встречу с коллегами, зафиксировал узкие места, составил CJM текущего процесса

Гипотеза

Если сократить количество шагов и добавить валидацию данных на этапе ввода, снизится количество ошибок, ускорится запуск кампаний и уменьшится операционная нагрузка на команду

Решение

Цель: исключить ошибки на этапе ввода и ускорить time-to-launch рекламной кампании

• Провёл CJM-анализ текущего сценария, выявил точки отказа
• Сократил количество шагов в сценарии создания кампании
• Внедрил inline-валидацию данных: система не принимает некорректный ввод
• Структурировал ввод таким образом, чтобы исключить человеческий фактор

Результат

Проблема

Карточка на оплату формировалась частично вручную: менеджеры переносили данные в Google Таблицу, выполняли дозаполнение и проверку. Это увеличивало время до выставления счёта и снижало масштабируемость процесса

Гипотеза

Автоматизация заполнения данных карточки оплаты сократит время на создание документа, снизит ручной труд и ускорит цикл "заказ - оплата"

Решение

Цель: исключить ручной труд из повторяющегося операционного сценария

• Провёл анализ текущего процесса, выявил все точки ручного ввода
• Определил данные, которые можно подтягивать автоматически из системы
• Спроектировал логику автозаполнения, описал требования
• Передал в разработку, контролировал внедрение и приёмку

Результат

Проблема

Паблишеры обновляли цены вручную — по одному каналу через Telegram-бота. При большом количестве каналов это занимало часы, поэтому пользователи откладывали обновление. Следствие: устаревшие данные в каталоге снижали качество предложения для рекламодателей

Исследование

До старта разработки собрал обратную связь от 6 паблишеров и коллег. Цель: подтвердить, что боль реальна и достаточно распространена

Ключевые инсайты:

• Паблишеры с 10+ каналами системно избегают обновления цен — слишком высокая трудоёмкость
• Корневая причина не в забывчивости, а в том, что пользователи откладывают из-за рутины
• Google Таблица — привычный инструмент, не требует обучения и снижает порог входа

Гипотезу верифицировал до начала разработки: все участники подтвердили ценность решения.

Гипотеза

Если дать возможность массово редактировать цены через Google Таблицу, паблишеры начнут чаще актуализировать данные, что повысит качество каталога и улучшит предложение для рекламодателей

Решение

Цель: вынести массовые операции в инструмент, где это можно сделать в разы быстрее. Спроектировал сценарий и довёл до релиза за 5 дней

• Паблишер запрашивает список каналов через бота
• Система генерирует Google Таблицу с текущими ценами и отправляет ссылку
• Паблишер вносит изменения в удобном формате
• По кнопке в боте данные загружаются обратно и автоматически обновляются в каталоге

Результат

Проблема

Процесс разработки был неуправляемым: задачи поступали без декомпозиции, прозрачный бэклог отсутствовал, ритм работы не был выстроен. Команда выпускала ~6 задач в неделю при нестабильных сроках и непредсказуемом time-to-market

Гипотеза

Внедрение системного процесса разработки — декомпозиция, приоритизация бэклога, спринтовый ритм — позволит увеличить пропускную способность команды и сделать delivery предсказуемым

Решение

Результат

Проблема

Главная страница была визуально перегружена: одновременно отображались баннеры, видео-виджет и онлайн-чат. Это ухудшало восприятие контента, отвлекало пользователя от целевых действий и снижало эффективность страницы

Гипотеза

Если сократить количество одновременно отображаемых элементов и выстроить их показ по приоритету и контексту, пользователь быстрее дойдёт до целевого действия, вырастет конверсия и доходность страницы

Решение

Убрать визуальный шум и показывать пользователю только то, что влияет на целевое действие

• Провёл анализ пользовательских сценариев и поведения на странице
• Определил приоритеты отображения для каждого элемента
• Внедрил динамическое отображение: элементы показываются в зависимости от позиции пользователя на странице
• Ограничил количество одновременно видимых блоков

Результат

Проблема

Страница заведения не удерживала пользователей: не хватало социальных доказательств, визуальный контент был слабо представлен, первый экран не захватывал внимание. Следствие: высокий показатель отказов, низкая глубина просмотра, стагнация трафика

Гипотеза

Усиление страницы через визуальный контент и элементы доверия увеличит время на странице, снизит показатель отказов и даст рост трафика

Решение

С первых секунд показать ценность и удержать пользователя. Изменения протестировал через A/B-тест

• Добавил блок с наградами заведения — усилил социальные доказательства
• Вынес видео интерьера на первый экран
• Добавил фотослайдер на третий экран
• Перераспределил визуальные акценты страницы

Результат

Проблема

Каждая страница заведения создавалась с нуля без единого стандарта: не было требований к структуре и контенту, процесс зависел от конкретного исполнителя. Это делало качество непредсказуемым и тормозило масштабирование контента

Гипотеза

Единый шаблон и стандартизированный процесс сократят время создания страниц, увеличат объём публикуемого контента и стабилизируют качество

Решение

Убрать зависимость от ручной сборки и сделать процесс масштабируемым

• Разработал единый шаблон страницы заведения
• Описал требования к структуре и обязательному контенту
• Подготовил документацию для передачи процесса
• Делегировал выполнение сотруднику

Результат

Проблема

Посадочные страницы показывали плохие метрики: показатель отказов ~86%, низкая конверсия в покупку, медленная загрузка (~5 сек), отсутствие чёткого УТП. Трафик не конвертировался — выручка страдала

Гипотеза

Упрощение структуры страниц, ускорение загрузки и добавление понятного УТП снизят показатель отказов, увеличат конверсию и повысят эффективность трафика

Решение

Быстро донести ценность и провести пользователя к покупке

• Переработал структуру блоков под логику пользовательского пути
• Добавил УТП: скидка при покупке через сайт
• Улучшил навигацию и CTA-элементы
• Оптимизировал скорость загрузки страниц

Результат

Проблема

Ключевой элемент интерфейса — сайдбар с выбором сервисов — отсутствовал на части страниц и был слабо заметен визуально. Это усложняло навигацию, создавало лишние шаги в пути пользователя и потенциально снижало конверсию

Гипотеза

Если сделать сайдбар доступным на всех страницах и визуально усилить его, пользователи будут быстрее находить нужные сервисы и реже покидать страницу без целевого действия

Решение

Сделать навигацию предсказуемой и доступной в любой точке продукта

• Обеспечил отображение сайдбара на всех вложенных страницах
• Усилил визуальный акцент: контраст, обводка, иерархия
• Упростил доступ к ключевым разделам

Результат

Проблема

Коммуникация между продуктом и разработкой была неструктурированной: задачи описывались по-разному, баг-репорты содержали неполную информацию. Разработчики тратили время на уточнения, задачи возвращались на доработку — скорость разработки падала

Гипотеза

Стандартизация описания задач и баг-репортов сократит количество уточнений, ускорит разработку и снизит время на исправление ошибок

Решение

Результат