Клиент:

Кейс:

Пользователь:

Цель — сегментировать базу по "горячести", возрасту, интересам и цели обучения, чтобы точечно работать с каждым типом клиента.

Что мы сделали:
Подключили выгрузку базы из amoCRM по API
Получили данные по:

• Активности пользователя (открытие писем, реакция на офферы, клики)
• Источнику первого контакта (реклама, вебинар, лид-магнит)
• Стадии воронки, дате последнего контакта
• Заполненным полям: возраст, предмет интереса, цель (сдать на 80+ / просто подтянуть)

Разработали AI-модель сегментации:

• «Горячие» — интересовались в последние 7 дней, доходили до финальных стадий воронки.
• «Тёплые» — была активность в последние 30 дней, но не дошли до конца.
• «Остывшие» — >30 дней без активности.
• Дополнительно — разделение по возрасту (8–11 класс), предмету и цели.

Интегрировали логику в CRM + рассылки:
У каждого сегмента — свой путь:
А) «Горячие» → сразу в автосерию с оффером и быстрым звонком менеджера.
Б) «Тёплые» → образовательный контент + прогрев через кейсы.
В) «Остывшие» → восстановление интереса через квизы и бонусы.

AI-логика автоматически создаёт задачи для менеджеров: «Связаться с лидом N, горячий интерес по математике».

ИИ - Ассистент
NeuroXpert:

Сколько по времени?

Пользователь:

Сроки реализации:

• Сбор данных и подготовка сегментов – 2 недели
• Настройка логики, автоматизация, тестирование – 3 недели
• Интеграция с рассылками и CRM-задачами – 2 недели

ИИ - Ассистент
NeuroXpert:

Покажи результаты проделанной работы.

Пользователь:

Результаты через 1 месяц:
✅ Конверсия в оплату среди "горячих" лидов выросла с 11% до 26%.
✅ 80% базы было автоматически перераспределено по сегментам.
✅ Коэффициент возврата "остывших" лидов увеличился на 300% (с 1,2% до 4,8%).
✅ Количество бесполезных звонков менеджеров снизилось почти в 2 раза.

ИИ - Ассистент
NeuroXpert:

Покажи, как это выглядит.

Пользователь:

ИИ - Ассистент
NeuroXpert: