From 0 to 1 again. Go Global

#кейс #новый_продукт

Как довести "спящих" лидов до регистрации с помощью ИИ-писем В одном из прошлых постов я показывал первый сценарий для ИИ-персонализации емейлов — онбординг после регистрации.

Напомню контекст: массовые триггерные рассылки перестают работать, письма падают в “промо”, а открываемость меньше 20%. Подстановка имени в заголовок — слабая персонализация. Поэтому мы делаем письма, которые подстраиваются под лида и выглядят так, будто их писал менеджер руками.

Второй сценарий — доведение лидов до регистрации В базе часто остаются «спящие» лиды, которые уже проявили интерес: скачали лидмагнит, читали статьи в блоге или даже оставили заявку на встречу, но не подошли по квалификации. Без системного подхода они так и не доходят до целевого действия — регистрации в продукте.

Чтобы это исправить, мы запускаем прогрев. ИИ автоматически анализирует, какие темы интересовали человека, что он читал, какой контент скачивал. На основе этого пишет писема, где каждое письмо — шаг к регистрации.

Например: 🔵Лид изучал кейсы по SaaS — письма показывают, как продукт помогает таким компаниям ускорять рост. 🔵 Интересовался емейл-рассылками — фокус на автоматизации email-маркетинга.

Вместо серии одинаковых напоминаний человек получает персональные поводы перейти в продукт.

Что это дает? 1. Рост открываемости писем с 20% до 40-50% 2. Рост в 2 раза кол-ва целевых действий в емейл канале, перфоманс канала

В одном из наших пилотов ИИ уже конвертит таких лидов в регистрацию, можно посмотреть примеры писем на скринах 👆

Если вы работаете с лидами в емейл-канале и хотите повышать его эффективность, приходите ко мне в личку @dmitrii_ive

АИ-генерация контента для LinkedIn и Twitter (X) Как вы знаете, я собираю плейбук сценариев в n8n для автоматизации инбаунд-воронки. В одном из прошлых постов делился сценарием для автотрекинга упоминаний бренда. Сегодня еще один кусочек этого плейбука.

Сегодня кусочек, который поможет автоматизировать создание контента и его публикацию с минимальной ручной работой.

Контент нужен постоянно, а постоянно держать его в фокусе достаточно сложно. С n8n позволяет автоматизировать почти весь процесс.

Что делает воркфлоу: 🔵Триггерится от идеи или шаблона; 🔵Через OpenAI генерит тексты под несколько платформ сразу; 🔵Дополняет: хэштеги, CTA, эмодзи, оптимизация под формат; 🔵Отсылает на согласование (например, через Gmail); 🔵После одобрения публикует в LinkedIn и Twitter. ---

Что вы найдете в плейбуке: 🔵Схему воркфлоу в n8n — как все связано и откуда что идет; 🔵Пошаговый разбор сценария — какой нод за что отвечает, куда вставлять ключи; 🔵Готовый JSON сценария, который можно скопировать и сразу вставить в n8n.

👉 Забирайте сценарий тут

И ставьте 🔥, если сценарии действительно полезны. Так буду знать, что нужно пилить дальше.

Промптинг GPT-5: 4 хака из нового кукбука OpenAI OpenAI выпустила кукбук по эффективной работе с GPT-5. Вот 4 пункта, которые я выцепил для себя 👇

1. Избавляйтесь от противоречий GPT‑5 очень чувствителен к конфликтным инструкциям. Например, сначала пишут "твоя задача — получить ответы на все заданные вопросы", а через пару строк — "если пользователь задает вопрос, ответь на него". По итогу модель начинает топтаться на месте или сходит с ума. Уберите такие несостыковки, и результат моментально станет в разы стабильнее.

2. Настраивайте глубину проработки задачи с reasoning_effort Этот параметр контролирует глубину "мышления" модели перед формированием ответа:

minimal — практически без размышлений, максимальная скорость ответа. Идеально для простых задач: извлечения, форматирования, краткие классификации. low, medium (по умолчанию), high — для более вдумчивых, сложных задач, многозадачных сценариев, когда важно качество и детализация.

Параметр задается в API-запросе. Он помогает балансировать скорость, стоимость и глубину ответа.

3. Управляйте степенью развернутости ответа Параметр verbosity напрямую влияет на объём и стиль ответа:

low — лаконично и по делу, medium — сбалансированно, high — подробно и в образовательных целях.

Пример: Write code for clarity first. Prefer readable, maintainable solutions with clear names, comments where needed, and straightforward control flow. Do not produce code-golf or overly clever one-liners unless explicitly requested. Use high verbosity for writing code and code tools.

Вместо перефразов промпта каждый раз, просто меняйте одно слово.

4. Улучшайте промпты с помощью Prompt Optimizer OpenAI предлагает инструмент для доработки существующих промптов. Он выявляет слабые места: противоречия, плохую структуру, несовпадение примеров. Позволяет не просто получить рабочий промпт, но и понять, почему он стал лучше.

Полный кукбук от OpenAI здесь

Автоматический поиск упоминаний бренда и конкурентов в n8n Спасибо всем за фидбек на прошлой неделе, он очень помог. Делитесь ещё!в комментах к этому посту тоже.

Соооу:

Собрали сценарий агента с пояснением ценности и готовым JSON, который можно сразу импортировать в n8n.

Агент помогает не терять лиды, потому что вовремя находит упоминания бренда и конкурентов в открытых источниках. Каждый день он отправляет запросы в GPT, анализирует ответы, сохраняет данные в Google Sheets и присылает на почту готовый HTML-отчет. Вы видите, где и в каком контексте вас упомянули, и можете быстро выйти на контакт или отработать репутацию.

📌 Полезно маркетологам, пиарщикам и сейлз-командам, чтобы: — Не пропускать тренды и сигналы спроса — Мониторить контент конкурентов — Автоматизировать рутинный мониторинг и сосредоточиться на работе с лидами

👉 Готовый сценарий агента здесь

Потестируйте и напишите в комментах — насколько удобен и полезен этот формат? Продолжаю пилить агентов в таком виде?

Промпт вместо инструкции Работаю над большим плейбуком по автоматизации инбаунд воронки с помощью n8n. Собираю туда полезные воркфлоу: от отслеживания упоминаний бренда до реактивации лидов.

И подумал: что если не объяснять воркфлоу на словах, а сразу дать промпт для GPT, который на основе скрина генерит тебе готовую инструкцию — что и как собирать в n8n?

Пример: промпт, который помогает собрать воркфлоу для автоматического трекинга упоминания бренда в GPT.

Этот воркфлоу: - каждый день отправляет поисковые запросы в ChatGPT, - ищет упоминания твоего бренда или конкурентов, - сохраняет данные в Google Sheets, - шлет тебе на почту красивый HTML-отчет.

Как с этим работать Берешь скрин воркфлоу и скрамливаешь его GPT вместе с этим промптом: Ты — инженер по автоматизации, эксперт в n8n. Мне нужно собрать такой же воркфлоу, как на этом скриншоте: бот ежедневно отправляет поисковые запросы в ChatGPT (модель gpt-4o), проверяет, упоминается ли мой бренд или конкуренты, сохраняет данные в Google Sheets и отправляет на почту HTML-отчет.

Вот что видно на скриншоте:

1. Daily Trigger — триггер запускается каждый день 2. Setup Queries — нода с JavaScript, где я задаю ключевые слова 3. Query ChatGPT (HTTP) — запросы отправляются в модель chatgpt-4o-latest через HTTP (указываю API-ключ) 4. Process Response — JavaScript-нода парсит и анализирует ответы 5. Save to Google Sheets — данные пишутся в таблицу 6. Generate Email Report — формируется HTML-письмо 7. Send Email — письмо уходит на указанные адреса

Напиши подробную пошаговую инструкцию по сборке этого воркфлоу в n8n:

- Какие ноды использовать и как их настроить - Что писать в каждом JavaScript-ноде - Как правильно отправить запрос к ChatGPT через HTTP - Как подготовить Google Sheets (включая настройку API) - Как собрать HTML-отчет - Как настроить отправку email - Как сделать так, чтобы это все запускалось каждый день

Укажи все важные нюансы, переменные, ссылки на документацию, если нужно. Пиши понятно, как будто объясняешь новому пользователю n8n, который хочет все повторить точно и быстро.

По итогу получаешь пошаговую инструкцию, как тебе собрать такой воркфлоу для себя.

Что думаете? Удобнее ли так работать? Или лучше оставить пошаговые инструкции?

Как повысить open rate емейлов до 50% и попадать в primary inbox лидов В Dashly мы много работаем с АИшкой. Пробуем, тестим, допиливаем, снова пробуем. И вот часть этого опыта мы теперь используем и в Carrot quest.

Массовые триггерные рассылки перестают работать. Письма падают в “промо”, открываемость 20%, а подставить имя в заголовок — это не персонализация.

Поэтому мы запустили ИИ-персонализацию емейлов. Теперь каждое письмо подстраивается под лида: его данные, активность на сайте (какие лендинги смотрел, какие статьи читал). И выглядит так, будто его писал менеджер руками.

Открываемость вырастает до 40–50%, письма чаще попадают в основной инбокс, вместо "промо".

В нескольких постах покажу, в каких сценариях это можно использовать.

👋 Первый сценарий — онбординг после регистрации. Регистрация — только начало. Пользователь часто не доходит до первого полезного действия: не настраивает аккаунт, не подключает интеграции, не пробует ключевую функцию.

ИИ-письма помогают сфокусировать нового пользователя на ключевом действии.

Как это работает в одном из наших пилотов: мы генерим письма, которые отрабатывают возражения и показывают ценность продукта: умные фильтры для быстрого подбора блогеров под задачи лида, автоматизация юрвопросов и аналитики, чтобы маркетолог мог сосредоточиться на росте охватов.

ИИ использует релевантные для лида кейсы из его ниши, чтобы мотивировать сделать следующий шаг — запустить первую рекламную кампанию.

Примеры писем на скринах 👆

И самое классное, что вам не придется возиться с настройкой промптов и писем — всю работу берет на себя команда роста Carrot quest.

Если вы работаете с лидами в емейл-канале и хотите повышать его эффективность, приходите ко мне в личку @dmitrii_ive

Как собирал проект про Здоровье (а еще про Финансы, про Цели и т.п.)?

У меня есть отдельный Проект в GPT: "промт инженер" В нем есть вводная инструкция с контекстом как ему помогать разрабатывать промты.

В нем все базовые вещи описанны: 👤 Контекст обо мне 🔧 Роль 📌 Принцип работы

Вот какой промт мы с ним разработали в качестве инструкций для проекта Здоровье:

***

Ты — мой персональный консультант по долголетию и здоровью. Объединяешь роли: терапевта, нутрициолога, спортивного врача, биохакера с доказательной базой, специалиста по сну и восстановлению...

Моя цель — * (ваши цели).

🔍 Что от тебя требуется: Отвечать на частные вопросы по анализам, тренировкам, добавкам, питанию, сну и восстановлению — всегда с учётом моей долгосрочной цели.

Помогать интерпретировать входящие данные (анализы, трекеры), замечать риски и предлагать корректировки.

Не навязывать непроверенные практики: только то, что подтверждено клиническими исследованиями, метаанализами, стандартами медицины и рекомендациями авторитетных специалистов.

Помогать выстраивать и уточнять стратегию здоровья: краткосрочную (1–3 месяца) и долгосрочную (5+ лет), на стыке доказательной медицины, практики долгожителей и разумного биохакинга.

💡 Принцип взаимодействия: Я приношу тебе входящие: данные, вопросы, гипотезы.

Ты помогаешь анализировать, предлагаешь направления, уточняешь цели и даёшь рекомендации с приоритетами и степенью доказательности.

Формат ответов: структурировано, по делу, с пояснением "почему", если важно. При необходимости — ссылки на исследования или краткая сводка по ним. Если вопрос не имеет однозначного ответа — честно указывай уровни неопределённости и разные подходы.

Хочу поделиться с вами еще одним опытом использования ИИ. Для здоровья.

Часто обращаюсь к GPT с вопросами "У меня что-то болит, подскажи что делать? К какому врачу идти и что спросить?" И каждый раз даю ему какие-то вводные про себя, чтобы он качественно отвечал исходя из моего контекста.

Вот примеры: 1. Я сильно отравился, мне нужна была консультация что мне с этим делать. GPT полностью совпал с рекомендациями врача. Только он ответил сильно быстрее, чем приехала врач.

2. В магазине уходовой косметики (всякие SPF, умывашки и т.п.) я делал скриншоты, и отправлял ему фотки коробочек чтобы он рекомендовал мне что купить. Тоже писал промпт чтобы объяснить контекст. (консультант потом порекомендовала примерно то же самое).

3. Работаю над улучшением сна, чувствовать себя продуктивнее. Тоже советуюсь с GPT. Получаю полезные рекомендации (врачи тупо мелотанин предлагали).

К чему я это? Кейсов когда надо посоветываться - много. И каждый раз я ему объясняю за кого играет GPT в этот раз (за терапевта, за тренера, за биохакера и т.д.). И каждый раз давал ему небольшой контекст про меня.

Мне надоело. Что я сделал? Я побрал проект в GPT, в котороый собрал (и продолжаю) важные вводные данные про себя.

1. Сделал inbody анализ - это про состав и физическое состояние тела (% мышц, жира, их распределение... и т.п.)

2. Сделал чекап организма. Получил текущую статистику по организму (микроэлементы, почки, могз, сердце, сосуды, воспаления, метаболизм, гармоны...)

3. Выгрузил данные их фитнестрекеров.

Собрал проект "Здоровье" с вводными Файлами и Инструкцией. Теперь каждый новый диалог в этом проект уже с вводными подробными данными обо мне, вводным Промптом для GPT про мои цели, его роль и базовые задачи.

Разговор с консультантом по здоровью получаются глубже и качественнее (не замена врачу, но точно хорошее дополнение).

ps Надо написать в комментах какой промт собрал инструкции?

Я довольно часто бываю на предпринимательских оффсайтах — и каждый раз ловлю себя на мысли, как сильно такие выезды перезаряжают.

Когда ты среди людей с похожим майндсетом, с кем можно поговорить про рост, факапы, AI, найм, партнёрства — в какой-то момент ловишь инсайт, который до этого месяц не рождался.

Сейчас наткнулся на одно такое событие, и сам думаю, как бы вытащить себе в календаре 4 дня: R-Founders Camp, 11–14 сентября, Сербия.

Балканский вайб, закаты на Дунае, винодельни и разговоры про международные бизнесы с утра до вечера. Без инфобиза и продаж со сцены — только фаундеры, кто реально строит продукты на глобальных рынках. AI, GTM, инвестиции, практикумы и откровенные истории, которые в паблик не попадают.

Если вы, как и я: — работаете с зарубежными рынками — любите живые разговоры без воды — и чувствуете, что хочется немного вынырнуть из операционки и посмотреть на бизнес под другим углом — возможно, тоже будет полезно.

Нашел подробности тут: Подробности Пупупу... до последнего дня походу буду пытаться вписать в календарь...

Ребят, а кто знает AI интеграторов?

Оч хочу познакомиться кто внедряет AI решения (аля агенство или фриланс).

Если вы пользуетесь Manus.com, то вот вам простая рекомендация. Дайте ему задание найти промокоды для одного, второго, третьего сервиса. ;)

Если не пользуетесь, вот там ссылка с бонусами:

https://manus.im/invitation/0YH0A2HDRFQ8WFG

Гайд по Bolt: как собрать лендинг, интерфейс или MVP без кода и дизайнеров Как и обещал, собрал пошаговый гайд по работе с Bolt — платформой, которую я активно сейчас использую, собирая интерфейс для продукта. Брал за основу свой опыт и материалы, которые читал/смотрел.

Получилось 30 страниц инструкций, хаков и промптов.

Внутри: — как собрать лендинг, интерфейс или приложение; — какие промпты помогают получить более качественный результат; — чем Bolt отличается от Lovable, v0.dev и других конкурентов.

Если вы хотите быстро проверять идеи, экономя время дизайна и разработки, вам поможет Bolt. А с Bolt поможет гайд :)

🔗 Забирайте гайд по ссылке

Если материал окажется полезным — делитесь с командой. Пусть тоже запускают быстрее 🔥

Мне тут надо придумать название Тулзам (функциям) в продукте, которые запускает AI SDR и агенты.

Конкретно в данном примере для функции — "Определить MQL"

Можно придумать самому, но можно упростить себе задачу.

Пошел в GPT спросить, что он предложит. AI мне накидал несколько вариантов.

Почитав внимательно, легко понять, на каком я остановился.

Про экономию времени Знаете, что меня бесило пару лет назад? У тебя появляется идея. Например, новый раздел в админке. - Это сначала прототип, - потом отдать дизайнеру, - потом принять у дизайнера, - потом коридорка, - потом поправать с дизайнером, - потом PBR, - потом потом в разработку, - принять у разработки. ...

В общем, за месяц будет готово. Это если очень повезет....

А вчера я сидел вечером крутил идею в bolt. Пара часов и 20 баксов — и у тебя уже готовый рабочий вариант интерфейса. С красивой версткой, с понятной функциональностью — можно идти в коридорки. Получил фидбэк — тут же поправил. Пришел на PBR — получил от разработки вопросы и фидбэк — тут же поправил.

Я бы выделил 5 частей промпта для bolt.new: 1. Сформулировать задачу Пишешь что-то вроде: "Собери интерфейс настройки для AI SDR. В нем должно быть 3 раздела: логика работы агентов, правила сегментации, каналы связи. Дизайн — как у Linear, лаконично и понятно."

2. Расписать детали Добавляешь: "В первом разделе покажи список агентов, возможность их включать/выключать, менять роли. Во втором — таблицу сегментов и критерии фильтрации. В третьем — кнопки подключения интеграций."

3. Дать референсы Кидаешь скриншот интерфейса, который тебе нравится: "Сделай в таком же стиле, но под мою задачу."

4. Добавить figma файл со своими гайдлайнами Это приближает прототип к текущему интерфейсу.

5. Уточнить финальные элементы Пишешь: "Добавь кнопки сохранения, превью финальной логики."

Еще прием — вместе GPT проработать ТЗ для Bolt. Он подскажет какие вещи забыл, что улучшить.

Итог: Через 60 минут у тебя уже есть понятный интерфейс. Не 100% финальный. Но живой. Его можно показать команде. Пощелкать. Пройтись по разделам. И вы понимаете, как это будет работать.

Вместо недель ожиданий и кучи людей, ноут, bolt и видение (это важно!!).

Вообще я в последнее время очень много работаю с bolt.new (и пишу о нем, если вдруг пропустили)).

Думаю запилить большой подробный гайд из материалов, которые изучал и своего опыта. Поставьте 🔥, если было бы интересно и полезно.

Передача данных в CRM — одна из самых дорогих и сложных задач сейчас. Наш AI SDR собирает огромный массив инфы: вопросы квалификации, активность на сайте, коммуникация... И все это нужно аккуратно доставить клиенту в CRM. Без ошибок. Без потерь. Чтобы лиды были размечены на Tier 1, Tier 2, чтобы встречи забронированы на правильных менеджеров....

И еще желательно делать это без вовлечения разработки клиента. Потому что каждый раз это довольно долго.

А хочется, чтобы наш AI SDR был простым в подключении. Без нескольких недель внедрения.

Каждый новый клиент = новая интеграция. Новый формат. Новая логика. Короче больно...

Сейчас работаем над тремя вещами, чтобы это поменять:

1. Стандартизируем данные Сейчас настраивать названия свойств и событий можно любые. А у нас ведь довольно понятная воронка: пользователь оставил заявку на демо → пользователь начал квалификацию → пользователь прошел квалификацию → записался на встречу и так далее.

И вот мы стандартизируем типы данных для того, чтобы упростить их передачу в CRM и в целом интеграцию.

2. Собираем более четкие понятные инструкции У нас с сайта и с бэка надо передавать данные о заявках, о регах и тп. Для этого нужна разработка клиента. Чтобы разработчик не разбирался вслепую, а получал понятный гайд: вот какие события, вот какие поля, вот как их вытянуть. Цель - описать ТЗ так, чтобы задача занимала 30 минут и сразу правильно.

3. Настраиваем воркфлоу по передаче данных Не хотим каждый раз передавать данные в CRM через API, где-то там в коде. Кол-во ошибок и трудностей в изменениях больше чем нужно.

Поэтому мы собираем workflow в своем визуальном конструкторе: → собрали данные → дополнили через AI → передали в CRM

Плюс подключаем такие инструменты, как Albato и Zapier, чтобы самим не пилить интеграции с разными CRM.

Пока еще много ручной работы. Но с каждым шагом мы ближе к "включил и работает".