Цифри нижче — це людино-години і гроші, зняті з команди. За двома кейсами можна не вірити на слово: кнопка «Пруф» веде прямо в Telegram до замовника — спитайте його самі.
Автоматизація агентства під ключ: маркетинг, продажі, операційка
Команда прийшла без ТЗ — з проханням «подивись, де у нас болить». Розібрав процеси і закрив увесь цикл: від залучення клієнтів до щоденної роботи команди. Це найповніший приклад того, як я працюю: не одна автоматизація, а система з кількох звʼязаних частин.
- Лідген з нуля: парсинг цільових аудиторій Telegram + прогріті акаунти + розсилки → 20+ клієнтів; парсинг компаній по 15+ нішах (Trustpilot) + email-розсилки → ще ~5 клієнтів
- Власний софт парсингу аудиторій і розсилок замість платного аналога за $300/міс — це $3 600 на рік і жодних лімітів платформи; той самий софт потім перевикористав в інших проєктах
- Лендінг з калькулятором послуг: заявка падає адміну в Telegram миттєво, а калькулятор знімає з менеджера етап «порахувати» і відсіює нецільових ще до розмови
- Внутрішній таск-менеджер 24/7: задачі переїхали з переписки в одне місце — проєкт, дедлайн, виконавець, аналітика «хто зробив, хто ні». Замість «десь у чаті загубилось» — видимий статус
- Дашборд контролю лідів: видно конверсію кожної розсилки й кожного каналу — рішення на цифрах, а не на відчуттях
- Бізнес-бот Telegram на офіційному Business-підключенні: контроль робочих акаунтів і сповіщення команди про процеси
- Сайт із SEO-сторінками, який дав заявки в перші тижні
25+ клієнтів$3 600/рік економії15+ ніш спарсеновесь цикл під ключ
Результат: 25+ клієнтів, приведених лідгеном, який я зібрав з нуля, плюс $3 600/рік зекономлених на підписці. Маркетинг, продажі та операційна робота одного агентства — на автоматиці, з одним відповідальним за весь контур.
Публікація відгуків на Trustpilot обсягом замість штату виконавців
SERM-команді треба було ставити відгуки на потрібні проєкти обсягом. Класично це робить штат людей вручну в антидетект-браузерах (ADS, Dolphin) з проксі — довго, дорого і залежить від того, чи вийшов сьогодні виконавець на зміну.
- Повний цикл у ZennoPoster: правильний антидетект-відбиток, проксі, автоматичне розвʼязання капчі — від входу до опублікованого відгуку без жодного дотику людини
- Рандомізація поведінки: різні точки входу, різний маршрут по сайту, різні паузи й дії — сесія не виглядає шаблонною
- Публікація відгуку із заданим текстом і рейтингом на потрібний проєкт
- Перевірка виживаності через 24 години: скрипт сам повертається і перевіряє, чи відгук живий, чи його зняла модерація. Це контроль якості, а не «залив і забув» — видно реальний вихід, а не кількість спроб
- Щоденний звіт у Telegram-бот: скільки відгуків пройшло за добу — статистика під рукою, без ручного зведення таблиць
до 50 відгуків/добу~8 людино-годин/день≈ 1 ставка виконавцяперевірка виживаності 24 год
Результат: до 50 відгуків на добу — це ~8 людино-годин ручної роботи в антидетекті, знятих повністю, тобто ціла ставка виконавця. Стелю тримав не софт, а ризик-ліміт майданчика: пропускна здатність регулюється кількістю потоків — один потік дає десятки на добу, двадцять потоків — сотні.
Масові операції
Масова реєстрація акаунтів Cloudflare — 2000+ на місяць
Медіабаїнг-корпорації треба було від 2000 якісних акаунтів Cloudflare на місяць — куплені були дешеві, але вмирали за дні, і процес постійно стояв.
- Повна автоматизація реєстрації (ZennoPoster): правильний відбиток браузера, автоматичне розвʼязання капчі, надійні проксі та якісна пошта як витратник
- Щоденні партії за розкладом, облік результату по кожній операції
2000+ акаунтів/місживуть тижнями0 ручної роботи
Результат: потребу в 2000+ акаунтах на місяць закрито стабільно, щоденними партіями; акаунти живуть тижнями — проти куплених, що вмирали за дні. Той самий конвеєр переноситься на будь-який ресурс, який у вас витрачається масово: рекламні кабінети, домени, пошти, платіжки.
Браузерна автоматизація
Масові репорти відгуків у Google
Та сама команда: треба було репортити відгуки в Google обсягом і щодня.
- Той самий конвеєр: проксі, антидетект, повна автоматизація — від пошуку потрібного відгуку до відправленої скарги
- Кілька десятків репортів на добу без участі людини
~30 репортів/добу1,5-2,5 год/день
Результат: ~30 репортів на добу = 1,5-2,5 людино-години щодня, які раніше йшли на підняття профілів, прогрузку сторінок і ручний пошук потрібних відгуків.
Дані · інфраструктура
Платформа зберігання й обробки даних — 11 млн+ контактів
У команди накопичилися розрізнені бази клієнтів — лежали у файлах по папках і в переписках, тобто мертвим вантажем.
- Розгорнув сервер і платформу, що зберігає 11 000 000+ контактів (пошти, телефони, імена)
- Імпорт, експорт, фільтрація й пошук; під капотом ШІ розпізнає й класифікує контакти, відсіює дублі та сміття
- Інтегрував векторну базу даних: пошук контактів і баз за змістом запиту, а не лише за точним збігом полів — платформа сама знаходить тематично близькі бази
- Вбудував ШІ-помічника: підказує, яка база підходить під задачу, допомагає зібрати потрібну вибірку й видає її готовою до вивантаження
11 млн+ контактівзріз за секундисемантичний пошукШІ-класифікація
Результат: потрібний зріз знаходиться і вивантажується за секунди замість ручного перебору файлів. Мертві бази стали робочим інструментом команди.
AI-агенти · RAG
AI-асистент першої лінії з базою знань компанії
Закрита спільнота з платним доступом: люди задавали ті самі питання, а живий саппорт фізично не тягнув 24/7.
- Відповідає з внутрішніх джерел — база даних, сайт, статті — плюс веб-пошук, коли в базі відповіді немає; памʼятає всю історію діалогу
- Мультимодальний: слухає голосові й відповідає голосом, розпізнає зображення, аналізує документи, готує зведення
- Не знає відповіді — не вигадує, а передає людині
24/7відповідь миттєвоперша лінія без людини
Результат: люди, що заплатили за доступ, отримують відповідь миттєво і о третій ночі теж. З команди знято рутину «відповісти те саме вдесяте», людина підключається лише там, де бот не знає.
AI-агенти · продажі, CRM
AI-асистент продажів з веденням CRM
Первинне спілкування з клієнтами зʼїдало час менеджерів: половина діалогів не доходила до угоди, але кожен треба відпрацювати й занести в CRM.
- Пише клієнтам, консультує за скриптом і базою знань, валідує зацікавленість, сам заносить у CRM
- Навчений на реальних чатах команди за пів року — відповідає так, як відповідає команда, а не «як чат-бот»
- Ескалує до живого менеджера в момент, коли потрібен людський продаж
навчений на 6 міс чатівкваліфікація на ботіCRM заповнюється сама
Результат: повторювані питання і кваліфікація — на боті, менеджер вмикається вже на теплому лідові. Ручне заповнення CRM після кожного діалогу зникло як окрема робота.
Моніторинг · алерти
Моніторинг подій і миттєві сповіщення
Реагувати на новини по відстежуваних проєктах треба було за години й бути першими — джерел багато, обходити вручну нереально.
- Парсинг під кожен обʼєкт з кількох джерел одночасно: Twitter, Telegram, Discord (окремі гілки), сайти — спрацьовує майже миттєво
- Вийшла подія → підписнику в Telegram одразу приходить сповіщення; пороги алертів налаштовуються
години → хвилини3+ джерела в одній стрічці
Результат: обхід джерел вручну зʼїдав години щодня — стало однією стрічкою з алертами, реакція за хвилини. Смикає тільки тоді, коли справді треба реагувати.
Web3 / крипто · 1,5 роки — фундамент, з якого я прийшов у розробку
Браузерна автоматизація та аналітика Web3: 30+ проєктів, парк 2500 акаунтів
Півтора року в крипто-напрямку: відповідав за парк 2500 акаунтів, автоматизував усі дії в браузері замість штату виконавців і вів аналітичний моніторинг ринку. Звідси в мене масштаб, антидетект-інфраструктура і головна професійна звичка — перевіряти результат після кожної дії, а не вірити, що скрипт відпрацював. З цього фундаменту я перейшов у AI-автоматизацію бізнес-процесів.
- Автоматизація дій для 30+ проєктів (ZennoPoster): повний цикл від реєстрації до щоденних рутин — взаємодія з DEX-майданчиками (свопи, бриджі між мережами), prediction markets, торгові сценарії, участь у тестових мережах
- Парк 2500 акаунтів: кожен зі власним гаманцем, відбитком браузера і проксі. Рандомізація поведінки — різні маршрути, паузи, суми й черговість дій, щоб сесії не були шаблонними
- Інфраструктура під це: антидетект-браузери, проксі, капчі, облік і обслуговування гаманців, моніторинг балансів і статусів — щоб парк був живий, а не «щось відвалилося і ніхто не помітив»
- Аналітика та ресерч: щоденний моніторинг 100+ джерел — блокчейни, DeFi-протоколи, біржі, інфраструктурні проєкти. Розбір команд, інвестицій і механік, швидка реакція на події
- Перші парсери — саме тут: збір даних про інвестиції та активність із сайтів і блокчейн-експлорерів у зведену картину замість ручного обходу десятків вкладок
30+ проєктів автоматизованопарк 2500 акаунтів~1990 акаунтів на одному проєкті$1,3 млн+ винагород на парк100+ джерел моніторингу
Результат: найсильніший кейс періоду — проєкт, у якому автоматизацією провів ~1990 акаунтів; сумарна винагорода на цей парк перевищила $1,3 млн. Уся інфраструктура під ним — гаманці, проксі, обслуговування, контроль стану — була на мені: і налаштування, і щоденна підтримка.