Портфолио технического специалиста
Кейс 1. Снижение потерь лидов в автоворонке с динамическим стартом
В школе использовалась автоворонка с динамическим стартом обучения: дата начала зависит от дня регистрации. Однако из-за ошибки в формуле расчёта времени старта часть пользователей получала некорректные уведомления — например, сообщения о занятиях до фактического старта или вовсе молчание.
Провёл аудит логики воронки в Salebot и отредактировал формулу расчёта времени старта:
- для тех, кто зарегистрировался до начала текущего потока — старт оставался в эту неделю;
- для тех, кто зарегистрировался после — старт автоматически переносился на следующую неделю.
Также настроил проверку корректности отправки сообщений в зависимости от даты старта.
— Потери лидов сократились в 2 раза.
— Ученики стали получать актуальные и своевременные уведомления, что повысило вовлечённость в первые дни обучения.
— Снизилось количество обращений в поддержку по вопросу «Когда у меня старт?».
Кейс 2. Увеличение конверсии автоворонки на 5% за счёт точной аналитики
Контекст
Онлайн-школа еженедельно запускает потоки предобучения. Рекламный трафик привлекается через Telegram-бота и вебинары, но конверсия в регистрации оставалась ниже потенциала: подрядчик по трафику не имел точных данных о том, какие клики действительно приводят к заявкам.
Что сделал
Настроил отправку офлайн-конверсий в Яндекс.Метрику при регистрации пользователя по ссылке из бота на вебинар. Это позволило корректно атрибутировать действия: система стала фиксировать не просто «регистрацию на бесплатный курс», а именно «целевое действие — вход в вебинарную комнату из бота».
Результат
— Подрядчик получил точные данные по ROI, смог оптимизировать ставки и исключить нерелевантные источники.
— Конверсия воронки выросла на 5% уже в первом тестовом потоке.
— Снизились траты на «слепой» трафик — школа стала масштабировать те каналы, которые реально приносили заявки.
