Временный CPO EdTech & IT Без найма в штат

Вы знаете где продукт теряет деньги — прямо сейчас?

Нахожу, где буксует воронка, монетизация или удержание, и помогаю команде быстро это исправить.

−44%

Снижение возвратов

+30%

Рост ARPU

×9.2

Возврат в оплату

300+

Человек в команде

Обсудить задачу Смотреть кейсы

EasyCode → −44% возвратов МЭО → +18% выручки Hexlet → ×9.2 к оплате Умскул → ROI за 1 квартал LTV +22% за 4 месяца ARPU +30% без роста трафика 300+ человек в команде Без найма в штат Фокус на главном узком месте Временный CPO · без найма в штат EasyCode → −44% возвратов МЭО → +18% выручки Hexlet → ×9.2 к оплате Умскул → ROI за 1 квартал LTV +22% за 4 месяца ARPU +30% без роста трафика 300+ человек в команде Без найма в штат Фокус на главном узком месте Временный CPO · без найма в штат

ML-аналитика · CRM-автоматизация Подписочные модели · Юнит-экономика Предиктивный отток · Churn predict EdTech & IT · B2C & B2B Воронка оплаты · A/B тесты Результат в цифрах · не в слайдах Быстрый старт · передача команде OKR-системы · Найм топ-менеджмента ML-аналитика · CRM-автоматизация Подписочные модели · Юнит-экономика Предиктивный отток · Churn predict EdTech & IT · B2C & B2B Воронка оплаты · A/B тесты Результат в цифрах · не в слайдах Быстрый старт · передача команде OKR-системы · Найм топ-менеджмента

Когда я особенно полезен

Трафик растёт — выручка нет

Воронка оплаты течёт, тарифы не конвертят, churn съедает прирост. Нужно найти где именно — и починить.

→ Починить воронку

Продукт развивается хаотично

Бэклог разрастается, приоритеты скачут, метрики не отвечают на вопрос «почему». Нужна система, а не ещё один менеджер.

→ Навести порядок

Хотите внедрить ИИ — без хайпа

Не "стать AI-компанией", а по делу: снизить стоимость поддержки, автоматизировать воронку, повысить LTV.

→ Внедрить по делу

Запускаете новый юнит с нуля

Нет структуры, регламентов, метрик. Нужно выйти на окупаемость за квартал — и передать команде работающую систему.

→ Выйти на окупаемость

Стратегия нужна. Но ещё важнее — довести её до результата.

Обычно проблема не в одной метрике и не в одной идее. Чаще всего она прячется в связке оффера, воронки, продукта и команды. Я помогаю быстро увидеть, где именно всё тормозится, и перевести это в понятные действия.

Результаты

Реальные метрики — не обещания

Кейсы / 2021–2026

Все цифры — из реальных кейсов

EdTech, IT, SaaS, EdTech-маркетплейсы

Основатели и C-level команды

EasyCode · EdTech-образование

Возвраты −44%:
с 13% до 7.4%

Построил ML-модель предикции оттока, перестроил воронку сопровождения. Итог: LTV вырос, отдел сопровождения стал profit-центром.

ML-аналитикаУдержаниеLTVСопровождение

Изучить механику

7.4%

возвраты

+22%

LTV

4 мес

срок

ML-модель предикции оттока

Воронка сопровождения с триггерами

Отдел поддержки → profit center

Детали

МЭО · IT-Образование

+18% выручки через
пересборку монетизации

Перевёл продукт на подписочную модель, переработал воронку оплаты, пересобрал юнит-экономику. Рост без увеличения трафика.

МонетизацияПодпискаВоронкаЮнит-экономика

Детали проекта

+30%

ARPU

−12%

churn

3 мес

срок

Переход на подписочную модель

Пересборка воронки оплаты

Рост без увеличения трафика

Детали

Hexlet · Программирование

×9.2 к оплате:
реактивация спящей базы

Построил CRM-сегментацию, запустил триггерные цепочки реактивации. Спящая база стала активным revenue-каналом за 6 недель.

CRM-автоматизацияРеактивацияТриггерыСегментация

Структура решения

×9.2

в оплату

сегментов

6 нед

срок

CRM-сегментация спящей базы

6 триггерных цепочек реактивации

A/B офферов — за 6 недель

Детали

Умскул · Команда

Выход на окупаемость
за 1 квартал

Построил структуру юнита с нуля: регламенты, найм топ-менеджмента, OKR-система. Окупаемость достигнута через 90 дней.

Топ-менеджментРегламентыOKR / KPI1 квартал до ROI

Посмотреть кейс

90 дн

до ROI

300+

команда

4 ур

OKR

Структура юнита с нуля

Найм топ-менеджмента

OKR-система для всей команды

Детали

ИИ внутри
системы

Внедряю ML-модели и генеративный ИИ там, где они экономят реальные деньги: автоматизация поддержки, персонализация офферов и предиктивная аналитика оттока.

Inference 142ms

Tokens 2.4k

Cost $0.0003

Model mistral-7b

kapralov.ai — system v2.4

ML Routing

Churn Predict

Vibe Coding

Predictive

# SmartRoute: маршрутизация тикетов саппорта
# EasyCode · 68% тикетов закрывается без агента
class SupportRouter:
  def classify(self, ticket: str) -> Route:
    intent = self.llm.predict(ticket)
    if intent.confidence > 0.88:
      return Route.AUTO_RESOLVE   # claude-haiku
    if intent.category == 'billing':
      return Route.HUMAN_PRIORITY # SLA: 2ч
    return Route.ASYNC_QUEUE      # mistral-7b

# Авто:  68% ████████░░  −$4.2k/мес
# Приор: 12% █░░░░░░░░░  NPS +18
# Очер:  20% ██░░░░░░░░  avg 4.1ч

−70%

Стоимость

140мс

Отклик

68%

Авто-решено

# Churn pipeline: Kafka → LightGBM → CRM
# EasyCode: 13% → 7.4% возвратов за 4 мес.
@kafka_consumer('user.events', batch=512)
def on_events(events):
  features = FeatureStore.transform(events, [
    'session_gap_days',  # ключевой сигнал
    'nps_drop_delta',    # −2+ → риск оттока
    'support_count_7d',  # фрустрация
    'payment_fail_flag', # критический
  ])
  scores = churn_model.predict_proba(features)
  crm.push_at_risk(scores, threshold=0.72)
# ✓ LTV +22%  ·  Возвраты 13% → 7.4%

88%

Точность

14 дн

До оттока

−44%

Возвраты

# Prompt → Production за 8 минут
# Задача: персонализация push-офферов
from ai_builder import VibeSession

session = VibeSession(
  goal="push_offer_personalization",
  constraints=["GDPR", "latency<200ms"],
)
# Генерирует сам:
# ✓ feature pipeline  ✓ A/B фреймворк
# ✓ CRM интеграция    ✓ monitoring
artefacts = session.build()
artefacts.deploy(env="production")

# Было: 3 разраб × 2 нед → $18k
# Стало: CPO × 8 мин → +$47k ARR/мес

8 мин

До деплоя

×12

Быстрее

+$47k

ARR / мес

# Real-time offer engine — retention +23%
# МЭО: 3 сегмента, решение за 99мс
def personalize(user_id: str) -> Offer:
  profile = feature_store.get(user_id)
  risk = churn_model.score(profile)  # 99мс

  if risk > 0.75:   # высокий риск
    return Offer(type="loyalty_bonus",
                 discount=30, days=90)
  if risk > 0.45:   # средний риск
    return Offer(type="upsell_pro", trial=14)
  return Offer(type="cross_sell")

# A [████████] 78% → loyalty ✓ +$230 LTV
# B [██████░░] 51% → Pro+    ✓ +$84 LTV
# C [████░░░░] 38% → bundle     +$31 LTV

99мс

Решение

Сегмента

+23%

Retention

ML Routing

GPT-4 — только для сложных задач. Mistral — для рутины. −70% стоимости инференса.

→

LLM Chain

Сложные сценарии — один запрос к LLM. Логика меняется без разработчика.

→

Predictive AI

Предикт оттока за 14 дней до события. Точность 88% на live-данных.

→

Auto-segment

Поведенческая сегментация по 12+ признакам. Каждый сегмент — персональный оффер автоматически.

→

Как работаю

Диагностика

За 3–5 дней нахожу точное место потери: воронка оплаты, churn, юнит-экономика. Итог — локализация проблемы в цифрах, без абстрактных выводов.

Решение

Строю конкретную систему: новую модель монетизации, CRM-логику или продуктовую стратегию. Всё валидируется на юнит-экономике — без шагов, которые не окупаются.

Результат

Не пишу deck и не ухожу. Остаюсь с командой до KPI: трекаю метрики, итерирую, помогаю внедрять. Ответственность за результат остаётся на мне до конца.

Обо мне

Дмитрий
КАПРАЛОВ

Продуктовый лидер — EdTech, IT, SaaS. Работаю с основателями и C-level командами.

Не консультирую «в целом». Работаю с реальной болью: монетизация не растёт, churn высокий, нет CPO, нужно внедрить ИИ без хайпа. Нахожу разрыв, строю систему — и передаю команде.

EdTech SaaS Монетизация CRM ML / ИИ Экономика Временный CPO

14 лет

в цифровом продукте

300+

человек под управлением

продуктовых трансформаций

~30 мин

до первого диагноза на звонке

Форматы

Глубокое погружение или быстрый совет

Стратег-сессия

4 часа плотной работы: находим бутылочное горлышко и формируем план штурма.

Аудит ключевой метрики
Карта точек потери выручки
Приоритетный план действий

Быстрый старт1 день

4 ч

формат

1 день

срок

итога

Аудит метрики по чек-листу из 40 пунктов

Карта разрывов — где теряются деньги сейчас

Приоритет действий с оценкой ROI

Узнать детали

Основной формат

Консалтинг

2–4 недели погружения. Полная карта системы, аудит ресурсов и план роста с цифрами.

Полный аудит продукта и метрик
Стратегия монетизации и CRM
Роадмап с приоритетами
Еженедельные рабочие встречи

Популярный выбор2–4 нед.

2–4 нед

срок

∞

итераций

команда

Еженедельные рабочие сессии с командой

Дашборд прогресса в реальном времени

Прямой доступ к Дмитрию в рабочие дни

Узнать детали

Временный CPO

3–6 месяцев управления. Настройка процессов, найм команды и вывод продукта на KPI.

Полное операционное управление
Найм и онбординг команды
Выход на целевые KPI
Передача процессов

Масштабный рост3–6 мес.

3–6 мес

длительность

Growth

ответственность

→ KPI

передача

Операционное управление продуктом с первого дня

Найм топ-менеджмента и онбординг команды

Выход на целевые KPI с полной передачей

Узнать детали

Вы знаете где продукт теряет деньги — прямо сейчас?

Когда я особенно полезен

Трафик растёт — выручка нет

Продукт развивается хаотично

Хотите внедрить ИИ — без хайпа

Запускаете новый юнит с нуля

Стратегия нужна. Но ещё важнее — довести её до результата.

Результаты

Возвраты −44%:с 13% до 7.4%

+18% выручки черезпересборку монетизации

×9.2 к оплате:реактивация спящей базы

Выход на окупаемостьза 1 квартал

ИИ внутрисистемы

Диагностика

Решение

Результат

ДмитрийКАПРАЛОВ

Форматы

Стратег-сессия

Консалтинг

Временный CPO

Возвраты −44%:
с 13% до 7.4%

+18% выручки через
пересборку монетизации

×9.2 к оплате:
реактивация спящей базы

Выход на окупаемость
за 1 квартал

ИИ внутри
системы

Дмитрий
КАПРАЛОВ