Дима Пронин
В Telegram
Назад к офферу
VERIFIED FACT BASEPROVEN METRICS
// Подтверждённый опыт роста

Кейсы: рост выручки и масштабирование

Здесь нет абстрактных концепций. Все кейсы показывают, как сквозная автоматизация процессов и внедрение ИИ влияют на юнит-экономику, конверсию воронки, чистую маржу и масштабируемость бизнеса

8 из 8 подтверждённых кейсов
8 из 8 кейсов
Фокус / Стрим:
Кейс 01·Bioniq·Сентябрь 2024 — Июнь 2026 (1 год 10 месяцев)

Bioniq: E-Commerce & Performance Marketing Manager

E-commerceHealthTech / D2CМаркетплейсыTier-1/2 GEO
IN-HOUSECORE TEAM
Исходная проблема бизнеса:

Необходимость удерживать выручку категории на уровне 30–35 млн ₽/мес и маржинальность в условиях агрессивной ценовой конкуренции на маркетплейсах и собственного e-com, при затянутом ручном цикле тестирования промо-материалов.

Задача Димы:

Настроить ценовой мониторинг конкурентов и правила переоценки, масштабировать платный трафик в Meta Ads и TikTok Ads и автоматизировать подготовку креативов.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Python-скрипты для автоматического парсинга цен и переоценки + точечное использование генеративных моделей (GenAI) для драфтов креативов и карточек.

Выстроенные процессы: Система регулярного мониторинга цен, конвейер A/B гипотез креативов с жестким лимитом на просадку и автоматизированные дашборды Looker Studio.

Подтверждённые результаты:
+12–18%
Рост маржи категорий
к базе периода при выручке бренда ~30–35 млн ₽/мес
в 1,5–2,5 раза
Ускорение подготовки креативов
сокращение цикла за счет шаблонов и GenAI-черновиков
−15–25%
Снижение CPL
на отдельных GEO и связках Meta/TikTok Ads
$60–80k/мес
Рекламный бюджет и ROMI
личный спенд в пиках при ROMI ~140–180% на стабильных связках
Ownership: Сам вел performance, аналитику маркетплейсов и e-com, автоматизацию отчетов по своим каналам (ассортиментная стратегия и общий P&L — у категории).
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 02·Palisa AI·Январь 2026 — Май 2026 (5 месяцев)

Palisa AI: Founder / Head of Product

B2B SaaSAIОмниканальные коммуникации
IN-HOUSECORE TEAM
Исходная проблема бизнеса:

Лиды и входящие запросы клиентов поступали разрозненно в разные мессенджеры и соцсети. Ручной разбор обращений приводил к задержкам ответов, потере контекста сделки и раздуванию затрат на операторов поддержки.

Задача Димы:

Спроектировать омниканальную систему лидогенерации и квалификации лидов, построить финансовую модель и внедрить AI-агентов для автоматизации входящего потока.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Внедрил AI-агентов, которые берут на себя первичный контакт, задают квалифицирующие вопросы, маршрутизируют лида и фиксируют целевое действие без участия человека.

Выстроенные процессы: Единый конверсионный инбокс для 14 каналов, сквозной финансовый учет CAC/LTV/Payback и автоматическая воронка перехода контакта в целевое действие.

Подтверждённые результаты:
14 мессенджеров
Омниканальный инбокс
и соцсетей объединены в единую систему привлечения
5m ₽
Привлечённые инвестиции
инвестиций и грантов под подтвержденную юнит-экономику и MVP
Внедрена
AI-квалификация
автоматические AI-агенты для перевода контакта в целевое действие
Ownership: Полный продуктовый и операционный ownership: от проектирования логики продукта и AI-агентов до финансовой юнит-экономики и защиты модели перед инвесторами.
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 03·ООО(ООО «Гейминг Солюшнс», конфиденциально по NDA)·Август 2024 — Январь 2026 (1 год 6 месяцев)

ООО(ООО «Гейминг Солюшнс», конфиденциально по NDA): Head of Traffic / Lead Performance Manager

iGamingAffiliateTier 2 GEO
OUTSOURCEEXTERNAL
NDAPROTECTED
Исходная проблема бизнеса:

Необходимость быстро масштабировать медиабайинг и фарминг в конкурентных Tier 2 GEO при высоких ручных затратах команды на ТЗ, аналитические отчеты и подготовку креативов.

Задача Димы:

Построить масштабируемую техническую инфраструктуру закупки, выстроить воронку привлечения до первого депозита (FTD) и внедрить ИИ в работу команды.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Внедрил пайплайн на базе LLM (Claude, Gemini) для подготовки аналитических отчетов, генерации ТЗ и драфтов креативов.

Выстроенные процессы: Регламенты HADI-циклов проверки гипотез, единые правила трекинга CPA/CPL/RevShare/EPC/ARPU/LTV/Payback и инфраструктура мультиаккаунтинга.

Подтверждённые результаты:
8–15%
Конверсия Reg-to-FTD
поднял конверсию из регистрации в первый депозит
30–60%
Стабильный ROI каналов
в конкурентных нишах Tier-2 GEO
-30%
Сокращение времени через ИИ
экономия времени команды на ТЗ, отчеты и креативы через Claude/Gemini
10 000+ профилей
Техническая инфраструктура
мультиаккаунтинг для фарминга и масштабирования закупки
Ownership: Руководство кросс-функциональной командой маркетинга, баинга, аналитики и креативов (до 15+ человек) с контролем юнит-экономики каналов.
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 04·ООО(ООО «Бренд Коммуникейшнс», конфиденциально по NDA)·Июль 2024 — Июнь 2026 (2 года)

ООО(ООО «Бренд Коммуникейшнс», конфиденциально по NDA): Lead Brand Manager / Brand Communications

Brand CommunicationsOmnichannelGenAICRM
IN-HOUSECORE TEAM
OUTSOURCEEXTERNAL
NDAPROTECTED
Исходная проблема бизнеса:

Разрозненные каналы коммуникации, медленная подготовка контента силами распределенной команды и отсутствие триггерных сценариев удержания клиентов.

Задача Димы:

Обновить бренд-платформу, синхронизировать омниканальные коммуникации, внедрить генерацию черновиков контента через API и запустить триггерную CRM.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Внедрил автоматизированную генерацию черновиков контента через API и систему шаблонов, исключившую ручное написание типовых драфтов.

Выстроенные процессы: Единый сквозной календарь омниканальных коммуникаций, дашборды медиапоказателей в Tableau/SQL и автоматические триггерные CRM-сценарии.

Подтверждённые результаты:
в 1,5–2 раза
Ускорение подготовки контента
сокращение цикла через шаблоны и генерацию черновиков по API
+25–35%
Рост Brand Awareness
за ~12 месяцев по методике трекинга бренда / опросов
+12–18%
Рост повторных покупок
в триггерных CRM-цепочках на пилотных сегментах
+15–25%
Рост вовлечённости (ER)
по ключевым каналам к предыдущему периоду
Ownership: Управление брендом, омниканальными коммуникациями и CRM (перформанс вели медиабайеры).
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 05·Zorka.Agency·Июнь 2023 — Август 2024 (1 год 3 месяца)

Zorka.Agency: Junior PPC & Affiliate Marketing Specialist

AffiliateNutraE-commerceLATAM / СНГ
OUTSOURCEEXTERNAL
Исходная проблема бизнеса:

Ручная ежедневная сборка отчетов по конверсиям из рекламных кабинетов отнимала у команды до 12 часов в неделю, замедляя реагирование на просадку связок.

Задача Димы:

Управлять кампаниями в Meta и Яндекс.Директ ($35–45k/мес), автоматизировать сбор конверсий и подключить партнерские CPA-сети.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Python-скрипты автоматического парсинга и взаимодействия с Google Sheets API для сквозной ежедневной отчетности без участия человека.

Выстроенные процессы: Ежедневная автоматизированная сводка конверсий, регламент проведения A/B тестов и контроль антифрода в CPA-сетях.

Подтверждённые результаты:
8–12 ч/нед
Экономия ручного труда
меньше ручной сборки отчетов благодаря Python + Google Sheets API
−15–25%
Снижение среднего CPA
к старту периода на рабочих связках Meta/Директ (бюджет ~$35–45k)
+25–40%
Рост партнерского трафика
за счет подключения CPA-сетей СНГ и LATAM
100–150+ тестов
A/B тестирование
конверсия воронок +~1–2 п.п. на отдельных офферах
Ownership: Управление связками закупки, разработка скриптов отчётности, контроль качества партнерских сетей.
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 06·Login M·Июль 2021 — Сентябрь 2024 (3 года 3 месяца)

Login M: Head of Performance Marketing & Brand Growth (US/EU Markets)

E-commerceAmazon US/EUHome & Beauty
IN-HOUSECORE TEAM
Исходная проблема бизнеса:

Портфель из 50 брендов и 200+ SKU требовал постоянного обновления листингов, рекламных креативов и A+ контента. Ручной цикл создания материалов затягивал запуск новинок на рынках США и Европы.

Задача Димы:

Масштабировать выручку брендов, оптимизировать рекламу Amazon Ads и автоматизировать контентный конвейер запуска новых продуктов.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Спроектировал и внедрил AI-конвейер (Claude, Gemini, Midjourney) для написания продающих текстов, семантического ядра, генерации визуалов и сборки A+ страниц.

Выстроенные процессы: Регламенты взаимодействия между маркетингом, PPC, дизайнерами и аналитиками; сквозные дашборды юнит-экономики и системы KPI/OKR.

Подтверждённые результаты:
в 3 раза быстрее
Ускорение вывода продуктов
благодаря системному AI-пайплайну генерации листингов и A+ контента
20–80% YoY
Рост выручки брендов
по портфелю из 50 брендов и 200+ SKU
20–60%
Целевой ACOS
в рекламных кампаниях Amazon Ads при оптимизации TACoS
20 специалистов
Масштаб управления
в подчинении: маркетологи, PPC, контент-мейкеры, аналитики
Ownership: Полная ответственность за P&L портфеля, распределение бюджетов, найм/развитие сотрудников и защиту финмоделей перед инвесторами.
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 07·SPLAT Global·Сентябрь 2021 — Май 2023 (1 год 9 месяцев)

SPLAT Global: Junior E-commerce Specialist

E-commerceFMCG / RetailМаркетплейсы
IN-HOUSECORE TEAM
Исходная проблема бизнеса:

Тысячи отзывов и вопросов покупателей на маркетплейсах требовали ручной обработки, а поиск нерентабельных SKU в ассортименте затягивался из-за разрозненных выгрузок.

Задача Димы:

Построить сквозные отчеты продаж по маркетплейсам и автоматизировать обработку обратной связи от покупателей.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Python-скрипты для парсинга и сортировки обратной связи покупателей, передаваемой напрямую продуктовой команде.

Выстроенные процессы: Автоматизированный сбор клиентского фидбека и регулярный аудит нерентабельных товарных позиций на маркетплейсах.

Подтверждённые результаты:
в 2–3 раза быстрее
Скорость обработки фидбека
благодаря Python-парсеру отзывов и вопросов для продуктовой команды
Оцифровано
Оптимизация SKU
выявление нерентабельных артикулов и правки юнит-экономики
Ownership: Аналитика каналов маркетплейсов, разработка скриптов парсинга и сведение отчётности.
Полная структура кейса (12 пунктов)
Кейс 08·Собственный запуск товаров / Private Label (US Market)·Личный опыт запуска и масштабирования

Собственный запуск товаров / Private Label (US Market): Тимлид / Владелец запуска товаров

E-commerceAmazon USPrivate Label
IN-HOUSECORE TEAM
Исходная проблема бизнеса:

Запуск товарного бизнеса на маркетплейсе США требует анализа сотен тысяч поисковых запросов и карточек конкурентов, где ошибка в юнит-экономике или семантике приводит к прямым финансовым потерям.

Задача Димы:

Найти маржинальные ниши, запустить товары с нуля под Private Label, собрать семантику через ИИ и выстроить управляемый рекламный поток.

Где применил ИИ и автоматизацию:

Применял нейросети для автоматической кластеризации поисковой семантики и экспресс-анализа массивных таблиц с тысячами метрик товаров.

Выстроенные процессы: Сквозной процесс запуска: от скоринга ниши в Helium 10/Keepa до A/B тестирования карточек и калибровки рекламных ставок.

Подтверждённые результаты:
80+ товаров
Запущено товаров с 0
на рынке США в различных товарных категориях
от $200k/m
Аудит листингов
опыт глубокого аудита карточек с высоким оборотом
18 человек
Координация команды
в процессах подготовки, запуска и ведения товаров
Ownership: Предпринимательский ownership: риск собственным капиталом, ответственность за выбор продукта, закупку, логистику и маржинальность.
Полная структура кейса (12 пунктов)

Обсудить внедрение аналогичного контура

Посмотрим на ваши задачи и определим, где автоматизация сэкономит часы команды

Обсудить задачу в Telegram