Алексей Елисеев

Видеооператор 25+ лет в кадре: как я помог ему увидеть цену своей работы и обрести уверенность

2026-07-29T07:31:14.738Z

📍 Точка А

Ситуация: Николай, 47 лет, видео-оператор с многолетним стажем: снимает свадьбы во Дворце бракосочетания в Москве, ведёт видео-студию в школе. Инженер по образованию (МЭИ). Достиг потолка в профессии и искал новое направление развития через нейросети. Так вышел на мой блог и программу наставничества.

Задачи: освоить автоматизацию и ИИ-инструменты с нуля, понять, как продвигать и продавать свои новые навыки, найти точку роста за пределами видеопродакшна.

Боли:

Делал сложные вещи бесплатно «для друзей» просто потому, что нравилось. И не видел в этом коммерческой ценности
Не был уверен в себе, чтобы выходить с этим к клиентам
Не имел опыта нетворкинга и боялся первого шага
Не осознавал собственные сильные стороны, не видел повторяющихся паттернов успеха в своей же биографии

🔧 Процесс решения

Доска прогресса в миро

Что делал

Провели программу индивидуального наставничества: 9 созвонов за 7 месяцев (29.12.2025–20.07.2026), 10+ часов программы
С нуля разобрали n8n — довел Николая до уровня, когда он сам уверенно пишет автоматизации
Помог собрать и упаковать портфель прикладных кейсов:
- ИИ-бот с генерацией контента
- автоматизированная фабрика карточек товаров
- конвейер для публикаций
- и показал, что набор (сайт + логотип + контент-завод + автоматизация), который он делал «просто за интерес», на деле готовый продукт: один человек способен закрывать объём работы целого агентства
Дал домашнее задание «Таблица достижений» — вместе разобрали 7 ключевых историй из жизни (от инженерных конструкций в детстве до оцифровки архива на 10 000 часов и авто-бизнеса), выявили повторяющиеся сильные качества: инженерность, упорство, доведение до результата, чутьё на продажи
Подтолкнул к первому шагу в нетворкинг — регистрация и участие в встрече бизнес-клуба, разбор полученной обратной связи о болях потенциальных клиентов
На каждом созвоне искали и прорабатывали точки саботажа — те решения и страхи, которые тормозят продвижение

🎯 Точка Б

Цифры:

9 личных сессий за 7 месяцев,
10+ часов индивидуальной работы;
освоен инструмент автоматизации n8n с нуля;
10 упакованных прикладных кейсов;
7 разобранных историй-достижений;
1 проведённая нетворкинг-встреча — первый шаг из зоны комфорта.

Эмоции: «Изменилось в навыках — я научился писать автоматизации в n8n и чувствую себя в этом достаточно уверенно». После таблицы достижений — «почувствовал себя таким окрылённым, более уверенным в себе». И главное признание: «Не чувствую, что деньги, которые я выложил за этот курс, напрасны. Курс стоит этих денег».

Сдвиги: от «делаю это бесплатно, потому что нравится» — к пониманию рыночной цены своей работы («это же готовый продукт», «один человек способен делать работу целого агентства»); от страха перед продажами и нетворкингом — к первому реальному шагу и готовности искать клиентов с новыми силами; от невидимых сильных сторон — к ясному пониманию своих качеств через призму собственной биографии.

🎯 Хотите так же?

Если вы, как и Николай, освоили ИИ-инструменты и умеете делать классные вещи, но не знаете:

как понять, что ваша «просто хобби» работа на самом деле стоит денег
как перестать бояться нетворкинга и сделать первый шаг к клиентам
как увидеть свои сильные стороны и превратить их в уверенность, которая продаёт

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашей ситуации, и подскажу какой именно вам путь лучше всего пройти.

#кейс

#наставничество

#ииавтоматизация

#n8n

#нейросети

#личныйбренд

#автоматизациябизнеса

#видеопродакшн

Один человек против 180 ресторанов: как наставничество по нейросетям заменило команду из 5 подрядчиков

2026-07-26T12:48:28.175Z

📍 Точка А

Ситуация: Наиля Юсупова, руководитель отдела обучения сети ресторанов SBW (ООО «Вест», 180+ точек). До знакомства со мной работала с ИИ по минимуму — текстовый редактор, Google-поиск, голосовой помощник. На новой должности получила задачу, которую физически не могла закрыть в одиночку: с нуля пересобрать все обучающие материалы, программы и структуру обучения для всей сети.

Задачи: Создать систему корпоративного обучения для 180 ресторанов в сжатый срок, без штата специалистов (копирайтер, дизайнер, видеограф, монтажёр) и без бюджета на их найм.

Боли:

Объём работы, который физически не под силу одному человеку
Полное отсутствие опыта работы с нейросетями — «иллюзии, мифы, непонятный инструмент»
Страх не справиться и потратить ресурсы впустую

🔧 Процесс решения

Программа наставничества на 3 месяца (12 часов личных встреч) построена в 4 модулях:

Сбор и подготовка материалов: транскрибация аудио/видео в текст, систематизация всех имеющихся презентаций, PDF и записей в единую базу
Создание ИИ-помощника: загрузка базы знаний в NotebookLM, настройка персонального ассистента, знающего всю специфику бизнеса
Стратегическое планирование: построение карты необходимых материалов и дорожной карты внедрения с помощью ИИ
Продакшн контента: тесты для сертификации линейных сотрудников с видео-разбором правильных ответов (проходной балл 90%), инфографика и презентации (Gamma, PowerPoint), генерация и редактирование изображений блюд и брендинга (Gemini Nano Banana), видео-ролики (Gemini Omni), озвучка (Google TTS)

Работа шла на реальных задачах Наили: обучающие тесты по стандартам сервиса SBW, замена ингредиентов на фотографиях блюд, доработка логотипов, сценарии видео для новых позиций меню (например, летнего bubble tea манго-маракуйя) — всё отрабатывалось не в теории, а на конкретных рабочих материалах.

🎯 Точка Б

Цифры: По расчётам в начале программы, переход на самостоятельную работу с нейросетями вместо найма команды подрядчиков (копирайтер, дизайнер, видеограф, монтажёр) сокращал бюджет создания системы обучения
с ~1 000 000 ₽
до ~286 000 ₽
и срок реализации
с 6-9 месяцев
до 2-3 месяцев (расчётный ROI программы — 687%).

На практике Наиля закрыла ключевые цели программы раньше срока — из 12 запланированных часов встреч понадобилось 10,5, оставшиеся 1,5 часа «заморожены» про запас на будущее.

Эмоции: «Я хотела тебя поблагодарить за честность в этой работе, потому что работа с таким непознанным инструментом из сферы искусственного интеллекта обрастает мифами... Ты объясняешь просто и честно — это очень ценно».

Сдвиги:

От полной беспомощности перед ИИ — до самостоятельного создания презентаций, инфографики и видео-роликов «даже перед сном»
Собственный ИИ-ассистент на базе NotebookLM, знающий всю систему обучения SBV
MVP системы обучения: тесты с видео-разбором, презентации, визуальные и аудио-материалы — программа закрыта на ~90%
Полная автономность: больше не нужно ждать и оплачивать подрядчиков при каждом изменении меню или стандартов

🎯 Хотите так же?

Если у вас в компании нет системы обучения персонала, но вы не знаете:

как выстроить процесс без найма отдельной команды на зарплату
как быстро адаптировать материалы под масштаб бизнеса без переплат за каждую правку
с чего вообще начать работу с нейросетями, чтобы не утонуть в мифах и не тратить время впустую

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего бизнеса, и подскажу как оптимизировать рутину с помощью ИИ-решений.

#кейс

#наставничество

#нейросети

#иивбизнесе

#автоматизациябизнеса

#обучениеперсонала

#notebooklm

#ресторанныйбизнес

Превратил сканы книг в чистый текст, пока лежал на кровати и смотрел видео

2026-07-08T15:23:29.229Z

📍 Точка А

Ситуация: я читаю книги на смартфоне, и некоторые книги существуют только виде PDF сканов - читать их на смартфоне неудобно: мелкий шрифт у неудобная навигация. Задача "привести это в приличный формат для чтения" лежала без движения долгое время - было понятно, что задача не такая простая: на странице кроме самого текста есть колонтитулы, изображения, лишние данные в начале книги и т.д. и т.п. Автоматические конверторы из интернета - выполняют эту задачу криво косо и получившийся файл на смарте выглядит нечитаемо.

повторяющиеся колонтитулы

кривое распознавание

Я понимал, что чтобы сделать это нормально, придётся потратить уйму времени потому что вылезет куча неочевидных нюансов. Так и получилось.

Задачи:

Автоматически конвертировать сканы PDF в FB2
Убрать весь мусор оформления, сохранив реальный текст без изменений
Вытащить текст даже там, где он "спрятан" внутри картинок
Сохранить структуру глав для навигации
Уложиться в разумный бюджет, желательно вообще бесплатно

Боли:

Первым делом пошёл в свой рабочий инструмент — Perplexity, разобрать задачу. Получил вывод: агент не нужен, задача последовательная, хватит обычного сценария в Make.
Начал собирать бота в Make. Через пару часов упёрся в две стены сразу: качество выходило так себе, а экономика — вообще нежизнеспособная. 1 страница = 10 операций, книга на 300 страниц = 3000 операций, а на тарифе всего 10 000 операций в месяц. То есть по факту — 3 книги в месяц и всё, лимит исчерпан.

🔧 Процесс решения

Про Claude Code знал уже давно но не понимал для каких задач он мне может пригодиться вот и не лез. А тут как раз - решил попробовать. Поставил задачу Клоду и по большей части ушёл "в фон": смотрел видео, лежал на кровати, изредка проверял результаты, давал разрешения на следующие шаги и корректировал направление. На весь процесс ушли примерно сутки - почти всё это время агент работал самостоятельно.

Что получилось по архитектуре:

Бесплатный офлайн-пайплайн по умолчанию: разбор PDF (PyMuPDF), локальное распознавание текста (Tesseract), автоматическая словарная чистка типичных ошибок OCR — склеенных и разорванных слов
Эвристики для отделения текста от мусора: поиск повторяющихся колонтитулов по соседним страницам, отсечение обложки/оглавления/копирайта до начала первой главы, определение заголовков по размеру шрифта
Локальный веб-интерфейс — закинул PDF, получил готовый файл, без консольных команд

Протестировал на 4 книгах с разной вёрсткой — от обычного романа до журнального стиля с декоративными врезками. Первый прогон на чистых эвристиках показал: текст внутри картинок не извлекается вообще, оглавление превращается в кашу из слов и цифр, заголовки глав путаются с декоративными цитатами. Стало ясно — правилами эту задачу не дожать, нужно менять подход.

Добавил платный "качественный режим": вместо локального OCR каждая страница уходит на модель с компьютерным зрением (GPT-4.1), которая одним проходом и читает текст точно (даже капслок и стилизованные шрифты), и сама отличает настоящий заголовок главы от декоративной цитаты — то, что эвристики упорно путали.

По пути поймал реальный баг: на более дешёвой версии модели она иногда выдумывала целые абзацы текста, которых в книге не было — для инструмента, где вся суть в точности исходника, это критичная ошибка. Заменил на полную модель — проблема ушла полностью.

🎯 Точка Б

Цифры:

4 протестированные книги с разной вёрсткой
Одна книга: было 82 картинки без единого слова текста → стало 129 абзацев чистого читаемого текста + 19 настоящих иллюстраций
Другая книга: капслок-мусор, типичный для сканов ("ТЬ1СЯЧУ... ОбЩ@СТВЗ... ЖЭРЕНОЙ КЗРТОШКОЙ") — исчез полностью, текст стал идеально читаемым
Третья книга: файл, который раньше открывался 5-кратно повторённой обложкой и мешаниной из оглавления, теперь стартует чисто с "Предисловие"
Стоимость: $1-3 за книгу в платном режиме или бесплатно в офлайн-режиме — против тупиковой экономики первой попытки (3000 операций на книгу при лимите 10 000/мес)
Время на весь проект — около суток, почти без ручного участия

Эмоции: ощущение, что задача, которая казалась неподъёмной и лежала без движения долго, реально закрыта — навайбкодил что-то действительно полезное для себя, а не просто демо ради демо.

Сдвиги: появился рабочий инструмент, которым лично пользуюсь для перевода домашней библиотеки сканов. Появилось чёткое понимание разницы подходов: no-code (Make) хорош для предсказуемых последовательных сценариев, но упирается в потолок на объёмных задачах; ИИ-агент справился именно там, где no-code оказался экономически нежизнеспособным. Это мой первый подобный кейс — дальше буду пробовать другие задачи, чтобы понять границы применимости.

🎯 Хотите так же?

Если у вас есть рутинная задача, которая тоже "давно лежит в столе", потому что кажется слишком сложной или дорогой в реализации, но вы не знаете:

с чего начать — с no-code сценария, готового сервиса или ИИ-агента
как оценить реальную стоимость и границы каждого подхода ДО того, как потратите на него время
какой набор инструментов подойдёт именно под вашу задачу, а не сольёт бюджет в никуда

Напишите мне в личку в Telegram 📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего бизнеса и подскажу, как оптимизировать рутину с помощью ИИ-решений.

#кейс

#ииагенты

#claudecode

#вайбкодинг

#автоматизациябизнеса

#нокод

#иирешения

#продуктивность

Кейс «Аудит-Альянс»: практическое обучение ИИ. 2 вебинара, 4 рабочих задачи, 12 аудиторов

2026-07-02T08:42:15.131Z

📍 Точка А

Ситуация: ООО Аудиторская фирма «Аудит-Альянс» обратилась за корпоративным обучением по применению ИИ в повседневной работе сотрудников.

Задачи: нужно было не рассказать про ИИ в целом, а показать сотрудникам, где конкретно нейросети могут упростить рутинные задачи и ускорить процессы, сохраняя профессиональный контроль аудитора.

Боли: сотрудники не понимали, как системно применять ИИ в аудиторских задачах.

🔧 Процесс решения

Что делал

Перед стартом обучения провёл опросы среди участников, чтобы выяснить конкретные проблемы и задачи.
Провёл 2 вебинара в течение 2 недель в формате «учись делая»: 1-й — теория + практика + вопросы, 2-й — разборы и детали.
Обучал 4 рабочим задачам аудитора: работа с текстами и документами, анализ и классификация информации, структурирование материалов
Показал 4 техники промтинга: подробный промт (контекст + цель + формат), переписывание промта, итерации и уточнение, вопросы от ИИ.
На практике показал реальные кейсы: анализ договора на разработку ПО с выявлением уязвимых для исполнителя пунктов, подготовку сценария разговора с недовольным клиентом после аудиторской проверки, составление карточки риска процесса «Согласование договоров» по шаблону
Научил технике самооценки ответа ИИ (по критериям точности, полноты, понятности) и работе с примерами для получения предсказуемого результата вместо случайного

🎯 Точка Б

Цифры: в обучении приняли участие все 12 сотрудников фирмы, программа заняла 2 недели.

Эмоции: участники активно вовлекались уже на этапе подготовки - присылали свои списки рабочих задач и ожиданий. В процессе вебинаров - задавали много кокнертных вопросов и получали деатльные ответы. После завершения вебинаров участники благодарили в общем чате.

Сдвиги: стороны договорились о дальнейшем сотрудничестве уже по конкретным прикладным задачам аудиторской фирмы, что говорит о доверии к результату обучения и готовности углублять внедрение ИИ в рабочие процессы.

🎯 Хотите так же?

Если у вас аудиторская, юридическая или консалтинговая компания, но вы не знаете:

как объяснить сотрудникам, что ИИ - не «волшебная таблетка» и не бесполезная игрушка, а рабочий инструмент
какие именно задачи в вашей отрасли можно ускорить с помощью нейросетей без потери качества
как выстроить обучение так, чтобы люди не боялись, а начали применять ИИ на практике уже после первого занятия

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 Сделаю аудит вашего бизнеса, и подскажу как оптимизировать рутину с помощью ИИ-решений.

#кейс

#иидлябизнеса

#обучениеперсонала

#нейросети

#аудит

#корпоративноеобучение

#цифроваятрансформация

#промтинг

Кейс: корпоративное обучение нейросетям для РАМАКС Интернейшнл

2026-07-02T08:12:40.712Z

📍 Точка А

Ситуация: HR-специалист крупного ИТ-интегратора АО «РАМАКС ИНТЕРНЕЙШНЛ» - компании с более чем 30-летней историей и 700+ сотрудниками - обратилась ко мне с запросом организовать образовательные эфиры по нейросетям для команды.

Задачи: нужно было познакомить сотрудников разных отделов (смешанная аудитория, средний возраст 35-40 лет) с практическим применением нейросетей в работе, а не просто рассказать "про ИИ в целом"

Боли: часть сотрудников не понимала, зачем и как применять нейросети в своих задачах, аудитория была неоднородной по опыту и функциям, что требовало универсального, но при этом практико-ориентированного контента

🔧 Процесс решения

Что делал:

Опросил сотрудников с помощью Google Forms, чтобы получить реальные рабочие задачи, стоящие перед ними.
Адаптировал контент под смешанную аудиторию отделов компании, ориентируясь на реальные рабочие задачи сотрудников
Выстроил программу «Нейросети для работы и жизни» с прикладными блоками: работа с документами и таблицами, автоматизация контента, создание ИИ-помощников, и логика работы ботов и агентов.
Провёл 3 онлайн-лекции по нейросетям на платформе MTS Link с записью и доступом после эфира

🎯 Точка Б

На каждом эфире присутствовало порядка 20-30 человек

Эмоции: заказчик оставлял позитивную обратную связь после лекций с эмоциональными реакциями в переписке, что говорит о высоком уровне удовлетворённости форматом и содержанием

Сдвиги: компания вышла с вопросом о продолжении сотрудничества в начале 2026 года, что подтверждает интерес к дальнейшему развитию темы нейросетей внутри команды; формат обучения показал себя гибким — под конкретные задачи компании программа может адаптироваться и дальше

🎯 Хотите так же?

Если вы руководитель или HR в компании и хотите, чтобы сотрудники реально начали применять нейросети в работе, но не знаете:

как выбрать формат обучения, который подойдёт для вашей аудитории
какие инструменты нейросетей дадут измеримый эффект именно в ваших процессах
как избежать формального "обучения для галочки" без практической пользы

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

#кейс

#корпоративноеобучение

#нейросети

#иивбизнесе

#обучениесотрудников

#ramax

#цифроваятрансформация

#иидлябизнеса

Как я за 6 часов собрал полностью автоматический новостной канал

2026-04-15T08:51:37.620Z

📍 Точка А

Ситуация: Я веду свой телеграм канал про ИИ и подписчики просили от меня новостной контент, но на человеческом языке. До этого я мониторил ИИ-новости вручную - только через нишевые телеграм-каналы. Новостного контента для своей аудитории не делал вообще.

Боли:

Нишевые каналы писали про отличия моделей, параметры, технические детали - голова буквально болела от чтения занудной технички
Новости были слишком сложными даже для меня, не то что для обычных людей
Социальные тренды ИИ (как реагирует государство, какие реальные законы вступают в силу) просто проходили мимо - я их не видел
Делать новостной контент вручную - значит каждый день мониторить, анализировать, рерайтить. Не хочу на это тратить время

🔧 Процесс решения

Что делал:

Начал с одного общего поискового запроса через модуль Perplexity в Make.com — хотел делать дайджест раз в неделю
Обнаружил проблему: один общий запрос давал каждый раз разные новости — нестабильный результат
Провёл анализ в чате Perplexity — оказалось, запрос слишком широкий. Разбил его на 4 тематических потока (международные ИИ-новости, российские техновости, обновления крупных платформ, социальные тренды)
Стало лучше — 22% совпадений по новостям при повторных запусках. Но всё равно много и хаотично
Принял решение: создать отдельный ТГ-канал с ежедневными новостями, а лучшие отправлять в еженедельный дайджест
Организовал хранилище в Google Sheets — туда падают все найденные новости
Встроил фильтр дублей: нейросеть проверяет всё хранилище и не публикует повторы
Добавил систему оценки каждой новости через GPT-4.1 по трём критериям:

relevanceScore (вес 50%) — насколько новость важна и понятна обычному человеку, а не технарю
clarityScore (вес 30%) — насколько её можно объяснить без IT-бэкграунда
freshnessScore (вес 20%) — насколько новость свежая и актуальная
finalScore = сумма взвешенных баллов. Порог публикации — 6.5 из 10

Дайджест: каждую неделю берёт топ-5 новостей из таблицы, агрегирует через GPT и публикует красиво оформленный пост в TG

финальный алоритм

Инструменты: Make.com, Perplexity Sonar (поиск), GPT-4.1 (оценка и структурирование), GPT-5 (финальное написание поста), Google Sheets (хранилище), Telegram Bot API

🎯 Точка Б

Цифры:

6 часов — время на разработку обоих сценариев с нуля
$0,01 — стоимость одного запуска всей системы
0 минут в неделю — время поддержки. Всё работает само
4 поисковых потока вместо 1 — стабильность и разнообразие новостей
Порог качества 6.5/10 — только человечные новости проходят в публикацию

Эмоции: Теперь я сам читаю свой канал с удовольствием - там есть и технические новости, и общесоциальные тренды ИИ, которые раньше просто проходили мимо меня. Головная боль от нишевых каналов - ушла.

Сдвиги:

Новостной контент из "никогда" превратился в ежедневный автоматический поток
Фильтрация работает по пользе для обычных людей - не для разработчиков
Двухуровневая система: ежедневный канал + еженедельный дайджест для тех, кто не хочет следить каждый день

Сам новостной канал: https://t.me/easy_ai_ru

И мой основной канал: https://t.me/lexel_channel

🎯 Хотите так же?

Если вы хотите делать экспертный контент регулярно, но не знаете:

Где найти время на ежедневный мониторинг
Как не утонуть в технических деталях и писать понятно
Как автоматизировать рутину, не теряя качество и свой стиль

Напишите мне в личку в Telegram
https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего бизнеса, и подскажу как оптимизировать рутину с помощью ИИ-решений.

#кейс

#автоматизация

#нейросети

#makecom

#perplexity

#telegram

#контент

#иимаркетинг

Как я автоматизировал приём участников в закрытый клуб и остановил утечку денег через «мёртвые» подписки

2026-04-12T10:31:14.053Z

📍 Точка А

Ситуация: создатель закрытого клуба про искусственный интеллект для юристов собрал аудиторию на платформе Тильда. Личные кабинеты с материалами, оплата через CloudPayments, Telegram-чат для участников. Всё работало, но каждый элемент существовал сам по себе.

Задачи:

Автоматизировать приём новых участников при оплате
Контролировать статус подписок и своевременно закрывать доступ
Вести единую базу клиентов

Боли:

Новые участники вставали в очередь и ждали первой недели месяца — остывали, передумывали, уходили без оплаты
Неплательщики месяцами оставались в клубе и бесплатно получали эксклюзивные материалы — прямые убытки
Ни одного автоматического контроля: кто платит, кто нет, у кого когда заканчивается подписка — всё вручную

🔧 Процесс решения

сценарий в Make

Что сделал:

Сценарий «Приём платежа» — CloudPayments отправляет вебхук в Make при каждой оплате. Система проверяет, есть ли контакт в Битрикс24, если нет — создаёт. Автоматически создаётся сделка с датой закрытия подписки (+1 месяц), фиксируются детали транзакции в timeline CRM
Сценарий «Блокировка доступа» — система отслеживает даты окончания подписок в Битрикс24 и присылает администратору уведомление, когда у участника истекает срок. Администратор точно знает, кого и когда нужно отключить в Тильде

3. Сценарий «Самостоятельная отмена» — участник может отменить подписку самостоятельно, событие обрабатывается автоматически через CloudPayments и отражается в CRM

4. Telegram-интеграция — изначально разрабатывался сценарий для автоматически добавления и удаляления участников из чата. Позже от автоудаления отказались осознанно: бывшие участники остаются в чате и продолжают получать анонсы новых материалов — это инструмент прогрева и возврата

Инструменты: Make.com (оркестрация), CloudPayments (приём платежей + вебхуки), Битрикс24 CRM (база клиентов, сделки, timeline), Telegram Bot API, почтовый сервис рассылок, Тильда (личные кабинеты)

Ограничение: Тильда не имеет полноценного API для управления доступом — поэтому последний шаг блокировки остаётся ручным.

🎯 Точка Б

Цифры:

4–5 новых каждый месяц, которые сразу получают доступ к материалам, а не ждут в очереди, "остывают", передумывают и отказываются от покупки
На обработку одного нового клиента уходило до нескольких часов, теперь мгновенный доступ
Пара недель фактической работы на реализацию всей системы

Эмоции: Автор клуба получил систему, которая «сама следит за всеми движениями». Появилась уверенность, что ни один неплательщик не «висит» в клубе незамеченным

Сдвиги:

Участники получают доступ сразу после оплаты — очередь на первую неделю месяца ликвидирована, потери на «остывании» устранены
Все платёжные данные, история транзакций и статусы подписок хранятся в единой CRM
Администратор получает точные уведомления и тратит время только на финальный шаг в Тильде — вместо ручного контроля всей цепочки

🎯 Хотите так же?

Если у вас закрытый клуб, онлайн-школа или подписной сервис, но вы не знаете:

Куда деваются люди между «хочу вступить» и первым занятием
Кто из участников уже не платит, но всё ещё пользуется материалами
Как выстроить единую базу клиентов без ручного копирования данных

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего бизнеса и покажу, где именно утекают деньги и как это закрыть с помощью ИИ-автоматизации.

Эксперт не писал статьи месяцами. Теперь SMM-отдел получает их за 3 минуты по 20 рублей

2026-04-05T08:15:48.332Z

📍 Точка А

Ситуация: Клиент - врач и блогер с миллионной аудиторией на Ютуб. Маркетинговая стратегия требует регулярного потока экспертных статей, но сам доктор не писал их месяцами из-за нехватки времени.

Задачи:

Наладить стабильный поток экспертных статей для продвижения
Дать SMM-отделу возможность самостоятельно создавать контент
Использовать уже существующую экспертизу, зафиксированную в видео и курсах

Боли:

Написать такую статью без эксперта невозможно — это не просто текст, а медицинская экспертиза высокого уровня
SMM-команда не обладает нужными знаниями и не может заменить врача
Копирайтера нужного уровня не существует в принципе — в пересчёте на время эксперта статья стоит 7 000–10 000₽
Экспертность уже «заперта» в 100+ видео, 7 часах лекций и 25 текстовых документах, но достать её вручную нереально

🔧 Процесс решения

Что сделал:

Собрал всю базу знаний эксперта — все видео с YouTube-канала длиннее 3 минут (кроме Shorts), 7 часов видеолекций из курса, 25 текстовых документов по 15–20 страниц
Автоматически транскрибировал видео через Make.com + Supadata API — система сама обошла весь канал и сохранила субтитры
Загрузил всё в RAG (векторное хранилище OpenAI Vector Store) — теперь ИИ «знает» всё, что знает доктор, и может искать по базе в реальном времени
Подключил GPT как ассистента с доступом к базе знаний через file search — ответы строятся строго на материалах эксперта, а не на общих знаниях модели
Построил Telegram-бот с простым интерфейсом: SMM выбирает аудиторию (например, пациенты, коллеги-врачи) и вид контента (статья для блога, пост, экспертная колонка) — и получает готовый текст

Инструменты: Make.com, YouTube Data API, Supadata API, OpenAI Assistants + Vector Store, Google Sheets, Google Drive, Telegram Bot

🎯 Точка Б

Цифры:

Время написания одной статьи: с нескольких месяцев → до 3 минут
Стоимость одной статьи: 7 000–10 000₽ → 20 рублей
Уже создано: несколько десятков статей
База знаний: 100+ видео + 7 часов лекций + 25 документов — всё в одном месте
Новое видео на канале - автоматически добавляется в базу знаний

Сдвиги:

SMM-отдел стал автономным — больше не зависит от расписания эксперта
Все статьи пишутся словами и экспертизой доктора, а не общими фразами
Контент-план перестал «стоять» — статьи создаются по запросу, в нужный момент
Эксперт не тратит своё время на написание, его знания работают без его участия

🎯 Хотите так же?

Если у вас есть эксперт с ценной базой знаний, но вы не знаете:

Как превратить его видео и лекции в работающий контент-поток
Как дать SMM-команде доступ к экспертизе без участия самого эксперта
Как масштабировать производство контента без роста бюджета на авторов

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего контент-процесса и покажу, как автоматизировать производство экспертных материалов с помощью ИИ.

#кейс

#иидляэкспертов

#автоматизацияконтента

#rag

#медицинскийблогинг

#нейросети

#smmавтоматизация

#контентмаркетинг

Контент-завод для Wildberries: ускорение в 100 раз и экономия 700 000 ₽

2026-03-29T14:11:25.695Z

📍 Точка А

Владелец бренда детских игрушек захотел выйти на Wildberries с новым товаром. И столкнулся с необходимостью создать контент для 640 артикулов. Каждый артикул требовал несколько форматов: инфографика, игрушки на белом фоне, фотки игрушек в руках, фотки игрушек в интерьере, видео с игрушками, видеозаписи с 3д моделями с сайта и т.д. — итого по 10 единиц контента на каждый артикул.
6400 - единиц контента.

таблица с артикулами и данными о них

Задачи

Создать качественный контент для всех 640 артикулов товаров
Обеспечить единообразие визуального стиля
Уложиться в разумные сроки и бюджет
Минимизировать рутинную работу

Боли

Клиент сразу понимал: ручная работа над таким объёмом нецелесообразна.

Даже с нейросетями, расчёты показывали пессимистичный сценарий:

больше 3 часов генераций на каждый артикул с учётом перегенераций, ошибок, перерывов
больше 9 месяцев на обработку всех артикулов
свыше 1 000 000 ₽ только на работу специалиста
Высокий риск выгорания исполнителя и ошибок от монотонности

🔧 Процесс решения

Что я сделал

1. Разработал полностью автоматизированный контент-завод на платформе Make.com.

один из сценарией

2. Написал алгоритм автоматической видеозаписи визуализации 3Д моделей на сайте

Контент-завод на Make

1. Сценарий "Управление"

Telegram-бот для запуска процессов кнопками
Уведомления о старте, завершении или ошибках
Отправка ссылок на готовые материалы

2. Сценарий "Генерации"

Извлечение данных артикула из Google Sheets (640 строк × 68 колонок)
Генерация промптов через GPT
Генерация изображений в NanoBanana
Создание 5-секундных видео 1080×1920 через Kling AI
Дополнительная обработка фото и видео (вырезка из фона, масштабирование, послойное наложение)
Автозаполнение таблицы со ссылками

3. Сценарий "Финал"

Монтаж финального рилса из всех сгенрированных материалов в Creatomate
Загрузка в Google Drive

4. Сценарий "Очистка"

Удаление устаревшего контента через Cloudinary API
Очистка старых файлов (материалы старше 7 дней)

Алгоритм Видеозаписи

У заказчика есть сайт, на котором доступны 3Д модели игрушек для просмотра. Я сделал алгоритм который:

Открывает страницу сайта с 3Д моделью игрушки
Масштабирует и корректирует положение игрушки на странице просмотра
Включает видеозапись
С помощью запрограммированных действий (мышкой) вращает игрушку в 3Д
Сохраняет видезапись и загружает на гугл-драйв

Использованные инструменты

Make.com — оркестрация всех процессов
Google Sheets — база данных 640 артикулов
Google Drive — хранение готовых файлов
Cloudinary — трансформация, ресайз, хостинг медиа
GPT — генерация промптов для фото и видео
NanoBanana / FAL.ai — создание фото из промптов
Kling AI / FAL.ai — создание видео из промптов
Telegram API — управление и уведомления
Python-скрипты — вспомогательная автоматизация
OBS - программа для видеозаписи с экрана

Ключевые решения

✅ Параллельная обработка — система способна обрабатывать до 20 артикулов одновременно
✅ Модульность — 4 независимых сценария для гибкости и отказоустойчивости
✅ Человек в цикле — оператор только запускает процесс и проверяет результат
✅ Контроль качества — перегенерация при ошибках

🎯 Точка Б

Цифры

⏱️ Время:

Разработка системы: 30 дней
Обработка 640 артикулов займёт: 4 рабочих дня (32 часа)
Генерация - 10 минут на артикул в автоматическом режиме, без участия человека
Проверка - 1 минута на артикул
Ускорение в 100 раз по сравнению с ручной работой

💰 Экономика:

Стоимость разработки: 273 000 ₽
Работа оператора: 20 000 ₽ (40 часов × 500 ₽/час)
Итого проект: 293 000 ₽
Ручная работа обошлась бы в 1 000 000+ ₽
Экономия: 707 000 ₽

📦 Результаты:

6400 единиц контента будет создано автоматически
1 оператор управляет всей системой

Результат

Клиент получил работающую фабрику контента, которая за пару кликов превращает сырые данные в готовые материалы для маркетплейса. Не нужно нанимать отдельного человека, который будет копировать промты целыми днями. А можно назначить любого помощника просто раз в день проверять генерации.

Сдвиги

🚀 От задачи на 9 месяцев → к результату за 4 дня
🤖 От ручного труда → к полной автоматизации
💸 От 1 000 000 ₽ → к 273 000 ₽
👤 От найма специалистов → к 1 оператору, которого можно обучить за день
♾️ Система масштабируется: при добавлении новых артикулов не нужны новые люди

🎯 Хотите так же?

Если у вас маркетплейс с сотнями товаров, но вы не знаете:

Как создать контент для всего ассортимента без армии дизайнеров
Как автоматизировать рутинные процессы и сэкономить месяцы работы
Как интегрировать AI-инструменты в реальный бизнес-процесс

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашего бизнеса, и подскажу как оптимизировать рутину с помощью ИИ-решений.

#кейс

#автоматизация

#wildberries

#маркетплейс

#aiконтент

#make

#kling

#контентзавод

#иивбизнесе

Как автоматизация продаж освободила 20+ часов в неделю руководителю школы брейк-данса

2026-01-23T15:53:48.283Z

📍 Точка А

Ситуация:
Руководитель детской школы танцев вручную обрабатывала все входящие заявки через ВКонтакте. Задержка ответов достигала 24 часов — за это время горячие клиенты уходили к конкурентам. Ответы были хаотичными, без продающих скриптов, дожима клиентов не было вообще.

Задачи:

Ускорить время первого ответа до минимума
Освободить руководителя от рутины
Стабилизировать качество обработки заявок
Решить проблему текучки кадров (администраторы менялись 2 раза в год)

Боли:

Текучка админов: каждая смена = 3 месяца обучения новичка = падение конверсии и упущенная выручка 137 500₽/год
Человеческий фактор: усталость, ошибки в скриптах, забытые заявки = ещё –55 000₽/год
ИТОГО потерь: 192 500₽ ежегодно
Руководитель тратила 20+ часов в неделю на ответы в соцсетях вместо развития бизнеса
Потеря клиентов из-за медленных ответов и отсутствия дожима

🔧 Процесс решения

Что делал:

Провел аудит текущих диалогов с клиентами и выявил системные недочёты: отсутствие скриптов, долгие ответы, нулевой дожим.

Решение: разработка и внедрение ИИ-бота "Марина" — виртуального администратора школы.

Этапы работы:

1. Сбор данных — выгрузил всю информацию из Telegram-группы школы: расписание, цены, адреса филиалов, типовые вопросы родителей

2. Создание базы знаний — структурировал данные: описание программ, возрастные группы, акции, отработки возражений

3. Разработка промпта — создал логику диалога с 9 шагами: от приветствия до успешной записи с автоматическим дожимом

4. Настройка воронки:

Квалификация клиента (возраст, опыт ребёнка)
Выявление потребностей через открытые вопросы
Предложение пробного занятия с акцентом на ценности
Выбор удобного филиала и времени
Отправка ссылки на оплату
Сбор контактов после оплаты
Автоматические напоминания за день до занятия

5. Интеграция — подключил бота к ВКонтакте (98% трафика школы) и Telegram

6. Настройка эскалации — бот передаёт администратору только сложные нестандартные вопросы

Время внедрения: 1 месяц

🎯 Точка Б

Цифры:

Операционные показатели за 3 месяца работы:

Обработано 45 диалогов с уникальными клиентами
Время первого ответа: мгновенно (было: до 24 часов)
Доступность: 24/7 без выходных (было: только рабочее время)
Автоматических напоминаний клиентам: 90 (дожим работает!)
Передано администратору сложных кейсов: 15 (правильная эскалация)

Финансы:

Окупаемость: за 3 месяца (стоимость одной сохранённой заявки перекрывает расходы)
Прогноз экономии при масштабировании: 188 248₽/год (предотвращённые потери минус затраты)

Эмоции:

Отзыв руководителя школы:

"Наконец-то я могу заниматься бизнесом, а не отвечать на одни и те же вопросы! Бот снял с меня головную боль — больше не нужно проверять сообщения каждый час. Подключаюсь только когда действительно нужна, и это экономит 20+ часов в неделю. Плюс больше не зависим от найма и обучения администраторов."

Сдвиги:

Что изменилось в бизнесе:

✅ Время освобождено: руководитель перестала быть заложником входящих сообщений — высвободилось 20+ часов в неделю на стратегические задачи

✅ Независимость от кадров: текучка администраторов больше не влияет на качество обработки заявок

✅ Стабильное качество: каждый клиент проходит через единый скрипт, без человеческого фактора

✅ Экономия на ФОТ: не нужен отдельный администратор на полную ставку для обработки входящих

✅ Масштабируемость: при росте потока заявок система справится без найма новых людей

✅ Система дожима: по 3 напоминания каждому клиенту в автоматическом режиме возвращает "молучнов" к разговору.

✅ Умная эскалация: сложные вопросы автоматически передаются человеку — клиент всегда получает нужную помощь

🎁 Хотите так же?

Если у вас школа, студия, образовательный проект или сфера услуг, но вы не знаете:

Как перестать терять клиентов из-за медленных ответов
Как освободить себя от рутины и заниматься развитием бизнеса
Как сделать продажи стабильными и независимыми от текучки кадров

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашей воронки продаж и подскажу, как автоматизировать рутину с помощью ИИ-решений, которые окупятся за несколько месяцев.

#кейс

#автоматизацияпродаж

#иивбизнесе

#чатботы

#chatgpt

#нейросетидлябизнеса

#школатанцев

#детскийбизнес

#продажичерезбота

#самара