Community Sprints

Live-встреча: AI-native команда в маркетинге ⚡️ Спикеры: • Макс Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen • Настя Рябова, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen • Сева Устинов, Founder @ Plurio Что покажем: 1. Макс Епифанов расскажет, как в TripleTen перестроили перформанс-маркетинг вокруг AI: скиллы, аналитика, бюджеты, креативы. 2. Настя на живом примере покажет весь процесс создания новых воронок через Claude и Claude Design. 3. Сева покажет, как вся компания перешла на AI: маркетинг, продажи и ведение бизнеса. Для кого: Для команд маркетинга, роста и продаж, которые хотят ускорить работу с AI. Если это про вас, будет полезно. 🗓 Когда: 7 июля (вторник), 18:00 CET / 19:00 МСК 🚀 Подробнее и регистрация на сайте: https://communitysprints.ru/ai-native-marketing-1/ Увидимся в эфире ✌🏻

Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️ #кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS) Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥 Тут все 5 по списку: 1. Ловите момент, а не грузите онбордингом Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело. Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше. Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI». Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт. 2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию. Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию. Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала. 3. Шаблоны вместо чистого листа Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле. 4. «Дарим», а не «попробуй» Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще. Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать. До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому. 5. Продавайте задачу, а не список фич Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич. Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas. Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат». Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи. Усехов с AI adoption, Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️ #кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS) Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥 Тут все 5 по списку: 1. Ловите момент, а не грузите онбордингом Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело. Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше. Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI». Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт. 2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию. Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию. Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала. 3. Шаблоны вместо чистого листа Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле. 4. «Дарим», а не «попробуй» Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще. Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать. До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому. 5. Продавайте задачу, а не список фич Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич. Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas. Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат». Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи. Усехов с AI adoption, Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Кейс из Nebius. Как измерить эффективность внедрения AI в команде? 🤔 #кейс Романа Бунина, AI Adoption Lead @ Nebius (с конференции AI SKILLS) Главный вывод сразу: самооценка эффективности обманывает. AI внедрение надо мерить, как retention продукта ⚡️ 1. Внедрить легко, измерить эффект почти невозможно У нас в Nebius есть команда AI adoption, которой я руковожу: мы раздаём людям инструменты, обучаем и собираем success stories. И отдельно есть команда агентов. С агентами всё просто: было время и качество, стало лучше, эффект видно. А вот когда ты просто дал людям ChatGPT, Claude и Codex, померить пользу резко становится неочевидно. Простой мысленный эксперимент: как изменилась лично ваша эффективность после того, как появились эти инструменты? Честный ответ обычно: непонятно. 2. Три слоя измерения (и почему первый врёт) • Опросы. Спрашиваем людей, помогает ли. Беда в том, что самооценка обманчива: исследования показывают, что люди репортят рост скорости, а на практике его нет. • Использование. Сколько сообщений, какие инструменты, кто чем пользуется. Видно реальное проникновение. • Логи. Самый ценный слой: что люди реально писали и закрыли ли задачу. Но он недоступен: никто не хочет, чтобы читали его переписку с агентом. Так что работаем по первым двум. 3. Что реально кладём на дашборд • Люди: Считаем, сколько людей реально пользуется инструментами: не только в абсолюте, но и в проценте от всех сотрудников в командах, потому что именно доля показывает настоящее проникновение. • Форматы: При этом отдельно смотрим использование чат-инструментов и AI-агентов сотрудников • Инструменты: Далее данные разделяем по провайдерам (Open AI vs Anthropic) • Деньги: сколько тратим, в разбивке по департаментам и на человека, плюс затрата на человека как процент от его стоимости для компании. • Тренинги и квартальные опросы: Количественная аналитика даёт срез, но топ-пользователей всё равно идём интервьюировать руками: цифры показывают что, а живой разговор показывает почему. 4. Главный трюк: смотреть на retention, а не на старт Начал пользоваться не равно внедрил. Важно, приживается ли инструмент. Поэтому считаем по когортам (кто когда начал) и делим людей на новичков, растущих, стабильных и отваливающихся. Сразу видно, куда бежать: где много новичков, туда дать тренинг; кто перестал пользоваться, с тем поговорить и понять причину. По сути это retention и когорты, как в продукте, только для адопшна AI. 5. Где реально больно • Сбор данных. У каждого инструмента свой формат, нормального экспорта нет, поля меняются каждую неделю. API только появляются. Поэтому обязателен семантический слой: что за метрика, как считается и что использовать. • И обучение. Без него внедрения не существует. Парадокс: те, кто пользуется, думают, что и все умеют, и базовые тренинги не нужны. А базовые заходят лучше всего и поднимают использование сильнее остального. Ключевой инсайт: меряйте внедрение AI как retention продукта, а не как разовый факт «выдали доступ». И не верьте самооценкам: смотрите на использование и приживаемость по когортам, а качество добирайте живыми интервью. Удачи с AI Adoption в ваших компаниях, Роман Бунин, AI Adoption Lead @ Nebius Telegram канал Романа Бунина Запись выступления Романа на конференции P.S. от команды Сommunity Sprints В Community Sprints мы помогаем компаниями и командам внедрять AI на основе опыта экспертов нашего комьюнити, работающих в лучших международных и локальных компаниях. Мы обучили уже 1067 сотрудников компаний и предпринимателей ⚡️ Если вам интересно обсудить обучение AI-скиллам ваших сотрудников или внедрение AI в вашу команду, будем рады вам помочь ✌️ Встретиться с нами можно, выбрав удобное время по этой ссылке: https://calendly.com/cosprints-info/ai-adoption

Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡ 2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников! Это были потрясающие 3 дня! Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!) Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥 День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥 День #3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Mymeet, Emcd, G42 , Ablab pro, Cartel, Grachi • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI-кейсами • Конспект с summary кейсов До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡

Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡ 2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников! Это были потрясающие 3 дня! Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!) Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥 День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash / Deliveroo • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥 День #3: 7 AI-кейсов от фаундеров и C-level: mymeet, EMCD, G42 / Presight AI, Ablab pro, CARTEL, GRACHI! • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI-кейсами • Конспект с summary кейсов До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀

Большая конференция про AI-юзкейсы из Miro, Nebius, Avito и других топовых компаний ⚡️ Собрали снова топовых профессионалов вместе, обменяться свежим опытом про использование AI в командах 👀 Это хорошая возможность оставаться на острие возможностей AI в работе На грядущей конференции своим опытом использования AI в работе и бизнесе поделятся продакты, маркетологи, инженеры и основатели из:  • Miro • Avito • Yango • Nebius • DoorDash • HeadHunter • И других команд Только реальные юзкейсы внедрения AI в работы компаний и команд. 0 теории ⚡ Отличная возможность перенять опыт у лучших  И не повторять их ошибок Конфа пройдет 23-25 июня со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на кучу TG-каналов 🔥 Подробное расписание выступлений и регистрация на сайте: https://aiconference.communitysprints.ru/

AI-персона из транскриптов звонков помогает увидеть, где ломается маркетинговая воронка. До того, как ты потратил бюджет 🔥 #кейc Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen 1. Почему нельзя просто попросить GPT представить, что он твой клиент? Обычно синтетические персоны ломаются в тот момент, когда ты просишь их оценить креатив или лендинг в лоб Модель подстраивается под контекст вопроса, включает sycophancy (склонность поддакивать и быть приятным собеседником) и уверяет, что продукт классный, а она бы его обязательно купила Вдобавок к этому вылезают еще две фундаментальные проблемы: • LLM-ки сильно усредняют разные сегменты между собой (mode collapse) • LLM-ки могут тащить культурные стереотипы из своей обучающей выборки (stereotype leakage). В итоге вместо честного фидбека получается удобный собеседник, который во всем с тобой согласен. 2. Как можно собрать синтетическую AI-персону учитывая эти особенности? Мы в TripleTen собираем этот слой, используя реальные данные о пользователях Выгружаем из CRM весь путь лида от клика на баннер до реакции на письма, подтягиваем логи онбординга и транскрипты звонков со всей цепочки продаж Заземляют модель (grounding) именно реальные цитаты и транскрипты • персона опирается на конкретные слова клиентов, это помогает минимизировать пространство для галлюцинаций • поверх материала мы задаём призму: фокусируемся не только на дословных репликах, но и на том, как именно лид принимает решения, где сомневается и как выбирает альтернативы В итоге из сырых цитат собирается decision pattern человека. Для нас это инструмент логического ревью: способ быстро прогнать контент через разные поведенческие сценарии до того, как на них включится трафик. 3. Почему мы собираем несколько AI-персон под один сегмент? Аудитория неоднородна, поэтому внутри одного сегмента мы намеренно смешиваем несколько архетипов с абсолютно разной логикой выбора — чтобы модель не усреднила их всех в одного: • Рисёрчер: медленно сравнивает альтернативы, долго изучает варианты и пока плохо понимает, чего хочет • Семейный лид: принимает решения строго вместе с партнёром или родителями, это третье лицо всегда незримо присутствует в воронке • Сомневающийся лид с культурным барьером: ищет практический апгрейд карьеры, но по умолчанию не доверяет крупным онлайн-покупкам Хороший пример из нашей практики - Лейла. Её паттерн такой: забронировать созвон, проверить нас, уйти думать, вернуться и закрыться на триал Такой прогон отлично подсвечивает косяки контента под разными углами, и помогает менеджерам посмотреть на воронки с другой стороны 4. Как проверить, что система работает? Мы регулярно проводим слепые тесты на воронках, которые провалились в тестах. Модель об этом, естественно, не знает Если AI-персоны начинают хвалить провальную воронку - значит, система плохо откалибрована, ей не хватает контекста или цитат. Если же они с порога находят ровно те баги, которые потом выявила продуктовая аналитика, слой готов к работе над новыми гипотезами При этом важно помнить: даже глубоко заземленные персоны дают меньшую вариативность, чем живые люди, и могут пропускать редкие аномальные реакции. Реальные тесты на живых людях никуда не исчезают 👀 5. Где еще про это почитать? • Bain в свежих отчетах (Synthetic Customers Earn Their Stripes) прямо заявляет: синтетику нужно строить только на собственных first-party данных, и она должна дополнять, а не заменять реальный рисёрч. По их оценкам, такая pre-test надстройка дает сопоставимый инсайт вдвое быстрее и втрое дешевле • А исследователи из Stanford HAI, которые симулировали поведение людей на базе 1000 генеративных агентов, подтверждают: ИИ-персоны точны только тогда, когда они "загрунтованы" на реальных интервью и транскриптах • И в этом исследовании LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings Всем больших успехов с AI adoption в вашей работе и компаниях ❤️ Настя Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀

Закрытая встреча: разбираем кейсы AI в продукте 🔥 Cобираем встречу участников нашего комьюнити ⚡️ На встрече своими AI кейсами в продукте поделятся: • Дима Зборовский, Al & Science director @ Doordash / Deliveroo • Катя Окунева, Lead Product Manager @ MTS AI • Павел Минаев, ex-Ernst & Young • Максим Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen • Катя Кириллова, CEO & Founder @ XTIX • Алекс Бенкендорф, Founder @ Benkendorf group Когда: 6 мая (среда), 17:00 CET / 18:00 МСК Зарегистрироваться на лайв можно здесь 👀 До встречи на лайве ✌️

1.8M просмотров в LinkedIn за 12 месяцев и продажи! Большую часть работы делают AI-агенты ⚡️ #кейc c LinkedIn Growth конференции Алёны Паншиной, ex-product @ Yandex; Acronis Развивает свой AI-продукт и ship-faster.com 1. Год назад у меня (Алёны) было 3К фолловеров в LinkedIn за 10 лет Добавляла коннекты руками. Никакой системы Но после участия в спринте про создание вирального контента в LinkedIn в Community Sprints взялась за LinkedIn всерьёз В итоге за последний год сделала 1.8M просмотров и 8000+ новых подписчисков, которые пришли уже сами через контент ⚡️ 2. Основные челленджи в создании вирального контента • Разобраться, как это вообще работает • Потом понять, как cамой делать посты так, чтобы собирать десятки/сотни тысяч просмотров • И еще усложнение, что английский - не мой нейтив язык 3. Куча AI экспериментов Полгода строила систему из AI-агентов. Основная цель системы сократить время на работу с контентом и при этом не потерять в виральности Начинала в Cursor. Перешла в терминал Claude Code - мне там удобнее оркестрировать агентов Систему разделила на две основные части, которые у меня забирали большое количество времени Первая часть помогает мне понимать, что писать, а вторая создавать копирайт 4. Как работает Вся утренняя сборка поста занимает у системы 30 минут - это половина моего дневного бюджета Claude Code Max Главный в этой схеме - оркестратор. Проверяет, что выдают остальные агенты, и решает, переделывать или нет. Оркестратор должен крутиться на самой сильной модели - иначе пайплайн рассыпается на средних задачах Дальше из отчётов я сама выбираю, что брать в работу. Вторая агентская система пишет черновик по выбранной идее, я закрываю его финальной редактурой и публикую Моя редактура и постинг - около 20 минут 5. Результаты только за последние 14 дней • 100К+ просмотров в LinkedIn • начала делать виральный контент внутри Substack (платформа, где веду свой newsletter на английском) • очень рада, что мой newsletter уже приносит $ выручку на платных подписках По сути вайбкодинг вирального контента в LinkedIn генерит мне $ доход. Классное ощущение 6. Как тоже начать делать охваты 1M+ в LinkedIn и продавать там свои продукты? По моему опыту лучше всего попасть в комьюнити, где уже это умеет и практикует В нашем комьюнити уже 300+ предпринимателей и профессионалов со всех уголков мира 12 мая мы запускаем уже 12-ый комьюнити спринт, где будем вместе с участниками создавать виральные посты в LinkedIn 🔥 Это релевантно и для международных, и для российских продуктов/услуг/сервисов/консалтинга. RU языка всё больше в LinkedIn На своём лайве в спринте помогу вам собрать первую команду AI-агентов для создания вирального контента в LinkedIn 🏄‍♂️ Подключиться к нашему LinkedIn Legends комьюнити -> LinkedIn Legends @ Community Sprints ⚡️

Записи и конспекты с AI-кейсами с прошедшей AI Skills Conference 🔥 Вы спрашивали: А КОГДА УЖЕ ЗАПИСИ AI-Skills конференции будут???? А вот они и подоспели 🔥 Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints: День #1: AI-кейсы из Plata, Wallet @ Telegram, Zalando, TripleTen • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary кейсов • Стань AI-Native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой Старт 20 мая 🔥 День #2: Команды AI-агентов для роста метрик и карьеры с Димой Зборовским, AI Director @ Deliveroo • Линк на запись в Youtube • Конспект с summary • Стань AI-Native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским Старт 13 мая 🔥 День #3: 13 AI-кейсов от С-level и фаундеров стартапов! • Линк на запись в Youtube • Miro-доска с AI кейсами • Конспект с summary кейсов Всем участникам большое спасибо за активное участие и супер классные вопросы! ❤️ До новых встреч на следующих конференциях ✌️ Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀

Одна неделя с Claude Code и теперь вся наша компания AI-Native ⚡️ #кейс c AI Skills конференции Миши Перегудова, Co-founder @ Whizz ($12M инвестиций. Рынок США) 1. Пока все трекеры привычек вайбкодят, я начал с P&L Когда впервые сел за Claude Code в феврале, сразу решил: не буду делать трекер привычек или учёт книжек. Мне это не нужно Открыл P&L компании и прошёлся по строчке SaaS-расходов. Мы платили около $30,000 в месяц за Gmail, Notion и прочие SaaS Выбрал один сервис за $450/мес. SaaS для управления сменами в наших физических точках Whizz Всего за неделю я сделал полную копию этого сервиса под наши задачи. Тут я понял, что мир сильно изменился Это стало началом трансформации компании 2. Внедрение важнее кода Сказал команде: больше не будем платить за этот сервис. Переезжаем на мой продукт из Claude Code Следующие пару недель я сам обслуживал систему как инженер и команда начала им активно пользоваться Далее начали приходить запросы, как можно расширить функционал Даже HR-директор пришел и сказал: давай вот так сделаем. Я говорю - сделано 10 минут вместо 5 недель разработки 🔥 Тут появляется эффект магии. Больше никого уговаривать не пришлось 3. Из одного модуля — целая ERP Теперь первая версия продукта для физических точек разрослась и заменила ещё несколько сервисов В итоге спустя пару месяцев у нас: • Продукт в виде электронной очереди в магазины. Раньше платили $1,000/мес стороннему сервису, который еще и плохо работал • Своя wiki вместо Notion. Переписали за полторы недели. Внедрили туда своих AI-агентов для работы с данными. Это удобнее, чем Notion. И дешевле • Call center переезжает с Zendesk на собственную систему. Первые два AI-агента уже звонят клиентам 4. Один AI-Builder вместо целой команды Роль разработчика меняется. Задача технической команды теперь не писать код самим, а строить безопасную среду, где код пишут другие. Product-менеджер, дизайнер, аналитик, разработчик. Все эти люди у нас были Но теперь это один человек. AI-Билдер, который заменяет минимум четырёх Это человек, у которого есть видение того, что нужно бизнесу И он это делает. Не надо отдельного аналитика, дизайнера или PM AI-Билдером может стать кто угодно. И разработчик, и дизайнер, и маркетолог Главное - понимать, что нужно бизнесу 5. Компании из 100 человек станут компаниями из 5 Раньше в маркетинге у руководителя было 15 человек: кто-то баннеры рисует, кто-то на Reddit отвечает, кто-то аналитику по конкурентам собирает Через год это будет 2-3 человека Вместо тысячи компаний по сто человек - десять тысяч компаний по десять Мы в Whizz уже сократили половину команды разработки и перестали платить за многие SaaS При этом мы стали более гибкими и эффективными. Еще и сильно сократили расходы И это только начало Техническая сингулярность в коде уже наступила Остаётся только эту волну поймать и быть первым 🏄‍♂️ Миша Перегудов, Co-founder @ Whizz p.s. ⚡️ Сегодня 2-ой день нашей AI Skills конференции⚡️ Сегодня Дима Зборовский, AI Director @ Doordash / Deliveroo поделится тем, как внедряет AI в реальный бизнес Doordash - одна из крупнейших компаний в США, а Дима лидирует направление AI трансформации компании Cтарт в 17 CET / 18 МСК Ссылка на добавление в календарь: https://calendar.app.google/yGoBUUgJBZpTcD3J8

$0 budget marketing и рост карьеры в LinkedIn 🤘 Вчера провели конференцию LinkedIn Legends. 12 спикеров. 1000+ регистраций! Кейсы про бесплатное продвижение продуктов в LinkedIn виральным контентом и буст карьеры ⚡️ • Здесь можно посмотреть конспект со всеми кейсами с конфы: Кейсы LinkedIn Legends Conf 15-16 апреля 👀 • Запись 1-го дня • Запись 2-го дня LinkedIn быстро растёт и на международном рынке, и в RU сегменте Не пропустите эту возможность ;) p.s У нас есть уже большущее топовое комьюнити LinkedIn Legends 300+ предпринимателей и профи, развивающих себя или своё дело на локальном и международном рынках Если хочешь начать развиваться в LinkedIn быстрее, не допуская типичных ошибок и используя лучшие возможности виральности, то тебе к нам! Информация про то, как попасть в наше комьюнити тут: LinkedIn Legends Community Sprint 🔥 До новых встреч! ❤️ Команда Community Sprints

AI-кейсы из Revolut, Plata, Wallet @ Telegram и других компаний ⚡️ Community Sprints собрали топовую 3-дневную AI конференцию🤘 На конференции своим опытом поделятся Head of AI, маркетологи и продакты из: • Revolut • Wallet @ Telegram • Plata • T-Банк • DoorDash • Zalando • стартапов Только реальные AI-кейсы. Только практика. 0 теории Отличная возможность перенять опыт у лучших И не повторить их ошибки А ещё задать свои вопросы на Q&A Конфа пройдет 21-23 апреля со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Не надо подписываться на cто-пятьсот TG-каналов Просто клик и добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints 🔥

AI-кейсы из Revolut, Plata, Wallet @ Telegram и других компаний ⚡️ Мы собрали топовую 3-дневную AI конференцию🤘 На конференции своим опытом поделятся Head of AI, маркетологи и продакты из: • Revolut • Wallet @ Telegram • Plata • T-Банк • DoorDash • Zalando • стартапов Только реальные AI-кейсы. Только практика. 0 теории Отличная возможность перенять опыт у лучших И не повторить их ошибки А ещё задать свои вопросы на Q&A Конфа пройдет 21-23 апреля со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Не надо подписываться на cто-пятьсот TG-каналов Просто клик и добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints 🔥

Комьюнити маркетологов в Community Sprints ⚡️ Вместе с Максимом Епифановым (ex-Head of Marketing в Яндекс.Практикуме, сейчас VP of Performance Marketing в TripleTen, США) мы создали сильное комьюнити маркетологов Сейчас в нём уже 206 участников. Специалисты из корпораций и стартапов на рынках СНГ, США и Европы 👉 Посмотреть участников комьюнити можно в MIRO Все участники прошли спринт Максима - формат, где во время лайвов и 1:1 встреч они решают реальные задачи в маркетинге: • Сквозная аналитика • Performance • SEO • SMM • Управление командой маркетинга Внутри спринта собран актуальный практический опыт по всем ключевым направлениям Если вы хотите: • решить текущие челленджи в маркетинге • обмениваться опытом с топовыми маркетолгоами • быстрее развивать своё дело или карьеру → то вам стоит попасть в этот спринт и комьюнити Подробнее про Marketing Growth спринт здесь 👀 Старт - уже на этой неделе До встречи ✌️

LinkedIn Legends + Reddit Conference ⚡ Мы долго к этому шли Месяцы подготовки, отбора тем и спикеров И уже 15–16 апреля мы проводим для вас двухдневную конференцию, где фаундеры и профессионалы поделятся своим реальным и уникальным опытом продвижения себя и своего дела в LinkedIn и Reddit 🤘 Мы собрали только топовые практические кейсы про: • Вайбкодинг для создания вирального контента в LinkedIn🔥 • Go-to-market стратегии выхода на международные рынки 🔥 • Продвижение продуктов на RU-аудиторию в LinkedIn 🔥 • AI-агенты для ресерча и трендвотчинга 🔥 • Кейсы поиска клиентов и продаж через LinkedIn 🔥 • Автоматизация продвижения на Reddit без банов 🔥 0 воды. 0 теории. Только практика. Только хардкор ⚡ Сильные спикеры с кейсами со всего мира Мы делаем это с ❤️ без необходимости подписок на десятки tg-каналов и без оплат за участие для доступа к конфе! Просто добавляйте приглашения себе в календарь и до скорой встречи на конференции! Кейсы будут огонь! Зарегистрироваться на конференцию 🔥

С 0 до growth-позиции в Toloka.ai ⚡️ #комьюнитипост Владимира Громоздина, Growth @ Toloka.ai 1. Как развернул свою карьеру из РФ в США Начав работать в маркетинге в РФ компании, я довольно быстро осознал, что хочу заниматься маркетингом на международном рынке Шанс найти работу в компании в США с моим опытом только в РФ был равен 0, но я не опустил руки Я решил сам себе создать опыт, начав оказывать маркетинговые услуги через Upwork - платформу для фрилансеров в США Там указал в своем профиле всё, что умел: аналитика, настройка таргета, SEO Начал получать первые отклики и что важно, подписал реальный контракт с австралийской компанией! Это был мой первый международный большой контракт и первый шаг в международной карьере Я был в приятном шоке В итоге на Upwork реализовал 70+ проектов и заработал $100к+ 2. Первый опыт создания международного бизнеса Объемы на upwork росли, и я принял решение сделать своё международное агентство по маркетингу Я ушел полностью в управление командой и развитие агентства, но этот путь мне не очень зашёл Из маркетолога, я быстро превратился в управленца бизнеса, но чувствовал, что мне это не сильно заходит Управление агентством - это вообще другой мир. И он оказался не моим 3. Мой первый full-time в US компании Я понял, что больше мечтаю о работе в международной компании на full-time и на полную включил весь свой нетворк, который накопил за время работы в Upwork И в скором времени мне прилетел оффер на работу в US компании с офисом в New York Для меня это была классная возможность в итоге попробовать именно в той роли, о которой мечтал 4. Я в Toloka Попасть в Toloka было гораздо проще, чем получить свой первый контракт на Upwork Узнал о вакансии в Toloka через окружение и прошел собеседования, так как у меня уже был накопленный маркетинговый опыт в США + огромное желание начать развиваться в этой интереснейшей компании Мой основной инсайт, что при желании работать на международном рынке, надо просто делать хоть что-то в этом направлении Да, тяжело перейти из локальный компании напрямую, поэтому я выбрал путь через upwork. У меня это сработало Уверен, что каждый может найти свой путь Желаю вам удачи! Владимир, Growth @ Toloka p.s. Здесь запись нашего лайва про карьерные кейсы участников Community Sprints И MIRO доска + конспект Приятного просмотра!

Я подключил AI-агентов в маркетинг для привлечения и вот что из этого вышло 🤔 #комьюнитипост AI-кейса Максима Епифанова, VP of perormance marketing @ TripleTen TripleTen: образовательная компания, продаёт продукты в США через Meta, Google, YouTube, TikTok Задача: приводить платящих пользователей и постоянно снижать стоимость привлечения 🪷Как обычно принимает решения маркетологи? • заходит в сквозную аналитику • смотрит метрики • сравнивает факт с планом • идёт в рекламный кабинет и правит кампании По сути: сравнивает одну цифру с другой и принимает решение 🪷Теперь это делает наша команда AI-агентов Мы подключили AI-агента к своим рекламным кампаниям Он получает все данные из сквозной аналитики по API и сам принимает решения: • какие кампании масштабировать • какие отключать • где увеличить или урезать бюджет • какие креативы выгорели 🪷Как это работает? • Данные Каждый день агент получает по API: - Расходы - Конверсии и продажи - Все ключевые метрики Данные полностью совпадают с тем, что видит команда. Агент смотрит то же самое • Контекст - самое важное Агенту передают не просто данные - ему передают логику принятия решений Через промпты описали: - Структуру воронки - KPI и плановые значения - Как классифицировать кампании: красные, жёлтые, зелёные - Что именно делать с каждой категорией Например: стоимость целевого лида за 7 дней на 50% ниже плана → масштабировать По сути вся маркетинговая логика команды теперь живёт в системе промптов и правил • Чат с агентом Отдельная фича - вопросы в свободной форме: - какие креативы принесли больше всего продаж за год? - какие из них сейчас не используются? - какие ключевые слова работают лучше? - какие креативы мы отключили зря? Агент сам собирает данные и возвращает таблицу с выводами. 🪷Как убедились, что агент не ошибается У каждого решения есть reasoning - объяснение, почему именно так Первые 2-3 недели команда вручную проверяла каждый экшен: совпадает с нашей логикой → оставляем не совпадает → правим промпты 🪷Что изменилось - решения принимаются быстрее - они консистентны: не зависят от того, кто сегодня смотрел аналитику - Я (Максим) больше не захожу в сквозную аналитику напрямую - нет необходимости держать в голове сотни кампаний и адсетов 🪷Главный сдвиг раньше: маркетолог → аналитика → решение → кабинет сейчас: данные + правила → агент → действие Человек не исчез. Мы с командой задали логику один раз команде AI-агентов и теперь калибруем работу системы ⚡️Кстати: Максим Епифанов c выпусниками наших комьюнити спринтов, завтра делает открытый лайв: Как находят работу и растут в маркетинге прямо сейчас? Истории и хаки маркетологов и PMM из Toloka, HH, TripleTen и других компаний про рост в карьере несмотря на все кризисы Старт 26 марта в 17.00 СET / 19.00 МСК 🔥 Присоединяйтесь -> https://calendar.app.google/S5zm1zjRyoHvBhYQ9

Записи и Miro-доски с кейсами про маркетинг и AI 🔥 Тут все записи лайвов нашей конфы про маркетинг от команды Community Sprints: День #1: Кейсы Growth Marketing в 2026 году: кейсы, аналитика, автоматизации • Линк на запись в Youtube • MIRO доска • Спикеры: Сева Устинов, founder @ Plurio Никита Сёмин, founder @ AGA, ex-CMO Whizz Макс Епифанов, VP performance marketing @ TripleTen Кирилл Макаров, Founder Webfunnels Club, ex-Zing Coach и другие День #2: Аналитические инструменты и автоматизации, которые должен знать и использовать каждый маркетолог в 2026 году • Линк на запись в Youtube • MIRO доска ВАЖНО: Макс Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen, совсем скоро стартует свой топовый комьюнити спринт для маркетологов 🔥 Если эта тема актуальна вам или вашим сотрудникам - точно не пожалеете Макс не только поделится всем своим практическим опытом в маркетинге, но и поможет решить ваши маркетинговые челленджи ⚡️Зарегистрироваться можно тут Всем большое спасибо за активное участие и супер классные вопросы на лайвах! ❤️