Кейсы в Симулейтив

Задача

Постоянный поток тёплых лидов сразу на несколько направлений: аналитика данных, инженерия данных, ML, системный анализ

Что сделал

• Запустил 20 лид-магнитов: роадмапы, чек-листы, шпаргалки и гайды по SQL, Airflow, Pandas, retention, ETL, первой ML-модели
• Под каждый написал прогрев-цепочку, которая ведёт к конкретному курсу
• Ставил ТЗ экспертам и доводил материалы до публикации
• Собрал общий реестр лид-магнитов и вебинаров по всем продуктам

Результат

Лучший — «SQL для собеседований: задачи с оконными функциями»: 1009 регистраций → 12 лидов → 2 продажи

Курс купил каждый шестой лид. Прикладные SQL-темы стали опорой контент-плана

Задача

Продавать новые потоки курсов через Telegram-каналы и базу подписчиков

Что сделал

• Контент-планы и тексты прогревов для запусков: Аналитик данных, Fullstack-аналитик, ML-инженер, Дата-сайентист, A/B-тестирование, Временные ряды, Инженер данных
• Отдельные цепочки для новой и старой базы, персональные офферы с ограниченным сроком

Результат

6 прогревов в месяц по единой структуре: польза → программа и кейсы → оффер → дожим

Задача

Сделать так, чтобы ролики приводили подписчиков и продажи, а не только собирали охваты

Что сделал

• Разработал стратегию: цель — рост подписчиков вместо охватов
• Перевёл ролики с мемов на экспертный формат
• Составлял контент-план и координировал видеографа: сценарии, съёмка, монтаж

Результат

Более 200 тыс. просмотров и +2 тыс. подписчиков в мае-июне 2026 года. Новый формат и понятная цель для подрядчика, по которой можно оценивать каждый ролик

Задача

Выпускать статьи, которым доверяют аналитики, и приводить из них аудиторию на курсы

Что сделал

• Привлекал практикующих аналитиков и менторов курсов как авторов
• Подбирал темы, ставил ТЗ, редактировал

Результат

Статьи от руководителей аналитики, например разбор того, как проверять выводы ИИ в аналитике данных