Компания: Промолитика
Период: 2025 гг.
Задача: Создать и вывести на рынок конкурентоспособный продукт в сфере AI-аналитики, сформировать клиентскую базу и отработать воронку продаж.
Реализованные решения:
Разработка и доработка продукта:
- Проведен глубокий анализ 15+ продуктов конкурентов с выделением USP
- Внедрен модуль предиктивной аналитики на основе ML-алгоритмов
- Разработан конструктор дашбордов с drag-and-drop функционалом
- Добавлены интеграции с 20+ популярными рекламными платформами и CRM
- Реализована функция автоматической сегментации клиентов по поведенческим паттернам
Тестирование и валидация:
- Проведено A/B тестирование 5 различных моделей монетизации
- Организовано beta-тестирование среди 50+ компаний из разных отраслей
- Реализован пилотный проект с 3 крупными клиентами с доработкой продукта по их фидбеку
- Протестированы 3 различные ценовые стратегии
Сайт и цифровая инфраструктура:
- Создан многостраничный сайт с интерактивной демо-версией продукта
- Реализована AI-система рекомендаций контента на основе поведения посетителей
- Запущен чат-бот с NLP для квалификации лидов и ответов на частые вопросы
- Разработана библиотека кейсов и use-cases для разных отраслей
Участие в выставках:
- Ключевое участие в профильной выставке
- Проведено 5 живых демонстраций продукта
- Организован воркшоп "AI в маркетинговой аналитике"
- Заключено 15 предварительных договоров с участниками выставки
AI-функционал платформы:
- Система прогнозирования LTV клиентов
- AI-детекция аномалий в рекламных кампаниях
- Автоматическая генерация инсайтов и рекомендаций
- Нейросеть для оптимизации рекламных бюджетов
- ML-модель для предсказания оттока клиентов
📊 Бизнес-результаты:
Продуктовые показатели:
- 340% ROMI для клиентов платформы
- 89% точность прогнозов ML-моделей
- 45% экономия времени на аналитике у клиентов
- 3.2x ускорение принятия решений
Маркетинговые результаты:
- +220% MQL за 9 месяцев
- -35% CPO за счет AI-оптимизации
- 67% конверсия из trial в paying customers
- 5 контрактов с крупным бизнесом
Выставочные достижения:
- 120+ контактов за 2 дня выставки
- 5 партнерских соглашений с интеграторами
- 3 публикации в профильных СМИ
- Увеличение узнаваемости бренда на 45%
Технологический стек:
- Python + TensorFlow для ML-моделей
- React + Node.js для веб-интерфейса
- Kubernetes для масштабирования инфраструктуры
- Apache Kafka для обработки данных в реальном времени
- PostgreSQL + ClickHouse для хранения и анализа данных
