Имею 19-летний опыт работы в сфере анализа и оптимизации бизнес-процессов в различных областях бизнеса. Получила профильное высшее образование по менеджменту качества услуг
В 2025 г. успешно прошла курс и получила сертификат по ведению контекстной рекламы в Яндекс Директ.
В 2025 г. прошла обучение и получила сертификат по курсу "Нейротехспец бизнеса в онлайне" в рамках которого освоила инструменты автоматизации воронки продаж для любого бизнеса.
Эти знания и навыки позволяют мне успешно управлять сквозными digital-проектами, анализировать и настраивать рекламные кампаний с фокусом на ROI.
Мои сертификаты.
Как я привожу клиентов через рекламу.
Анализ бизнеса и ниши.
Погружение в продукт, анализ ЦА и конкурентов для понимания точек роста и спроса.
1
Разработка стратегии продвижения.
Определение каналов (Поиск, РСЯ, Telegram Ads, медийка), воронки и KPI.
2
Медиапланирование и бюджет.
Прогноз трафика, стоимости заявок и распределение бюджета по каналам.
3
Сбор и проработка семантики.
Подбор ключевых запросов, кластеризация и минусация нецелевого трафика.
4
Настройка рекламных кампаний.
Создание структуры, объявлений, аудиторий и запуск кампаний.
5
Подключение аналитики.
Настройка Яндекс.Метрики, целей, событий, UTM-меток и сегментов.
6
Оптимизация и тестирование.
A/B-тесты, корректировки, работа с трафиком и снижение стоимости лида.
7
Масштабирование и отчетность.
Рост объема заявок, перераспределение бюджета и понятные отчеты.
Кейс → Строительство каркасных домов, хозблоков и беседок.
р.
р.
Было:
Клиент обратился с запросом провести аудит рекламного кабинета и помочь понять, почему действующие рекламные кампании практически не дают результата. На момент обращения рекламой занимался другой специалист. За 3 недели работы рекламных кампаний клиент получил всего 2 звонка. При этом, по словам клиента, в аналогичный период прошлого строительного сезона реклама приносила 5–6 звонков в день. Для теста клиент предоставил:
второй рекламный кабинет
отдельную посадочную страницу
Задача была простой: запустить альтернативные рекламные кампании и сравнить результаты работы двух специалистов.
Стало:
После анализа действующего рекламного кабинета были выявлены серьёзные проблемы:
услуги не были сегментированы
рекламные кампании были собраны слишком широко
семантика была проработана поверхностно
часть запросов приводила нерелевантный трафик
структура аккаунта не позволяла эффективно обучать рекламные кампании
Для нового запуска была полностью переработана логика рекламного аккаунта. Были выполнены следующие работы:
Проведён аудит текущих рекламных кампаний
Собрано новое семантическое ядро
Разделены направления услуг: хозблоки, беседки, строительные постройки (курятники, дачные туалеты, дровницы).
Подготовлены отдельные рекламные кампании под каждое направление
Настроены цели в Яндекс Метрике
Переработаны рекламные объявления
Подготовлены минус-слова
Настроена оптимизация рекламных кампаний под конверсии
После запуска новых кампаний заявки и звонки начали поступать клиенту в этот же день. После сравнения результатов клиент:
прекратил сотрудничество с предыдущим специалистом
передал мне основной рекламный кабинет на дальнейшее ведение
Бизнес-результат
Только за первый месяц работы рекламные кампании обеспечили клиенту: ✔ 120 квалифицированных лидов (звонки и заявки через формы) ✔ загрузку строительных бригад на 2 месяца вперёд Из-за высокой загрузки клиенту пришлось отказываться от части новых обращений и в майе сократить рекламный бюджет.
Кейс → Организация квестов по мотивам «Форт Боярд»
р.
р.
Было:
Развлекательный центр проводит детские праздники и квесты по мотивам шоу «Форт Боярд». До начала проекта контекстная реклама не использовалась. Основной поток клиентов формировался через рекомендации и органический спрос. Задача — выстроить систему привлечения заявок через Яндекс Директ и обеспечить стабильный поток обращений.
Стало: Разработана структура рекламных кампаний и запущена реклама в Яндекс Директ. Кампании были разделены по направлениям:
Поиск: детские дни рождения
РСЯ: детские дни рождения и выпускные мероприятия.
Настроена аналитика: цели в Яндекс Метрике, отслеживание заявок, отслеживание звонков, интеграция с CRM В процессе работы проводилась регулярная оптимизация: чистка поисковых запросов; расширение минус-слов; отключение неэффективных площадок; перераспределение бюджета
Итог: Период работы: 6 недель Показы — 408 913 Клики — 9 865 CTR — 2,41 % Все лиды — 45 Цена лида — 3 201 ₽ Квалифицированные лиды — 26 Конверсия в квалифицированный лид — 57,78 % Цена квалифицированного лида — 5 541 ₽ Клиенты — 12 Конверсия лида в клиента — 46,15 % Средняя стоимость клиента — 12 006 ₽ Потенциальная выручка по квалифицированным лидам: 651 400 ₽
Вывод: Рекламные кампании позволили выстроить систему привлечения заявок через Яндекс Директ и обеспечить стабильный поток обращений. Более половины полученных лидов переходили на этап переговоров, брони или оплаты. По обратной связи клиента, отдел продаж иногда не успевал оперативно обрабатывать поступающие заявки.
Кейс → AI-решение для прогнозирования спроса (B2B SaaS).
р.
р.
Было: Компания разработала инновационное решение на базе искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и управления ассортиментом. Продукт находился на этапе вывода на рынок и был мало известен среди потенциальных клиентов. Основная задача проекта — повысить узнаваемость решения среди целевой аудитории и привлечь пользователей к ознакомлению с продуктом через экспертные материалы.
Стало: Была разработана стратегия продвижения через экспертный контент. В качестве основных источников входа для аудитории использовалась статья на сайте и видео, объясняющие и показывающие возможности AI-решения и его практическое применение. Для привлечения трафика были запущены рекламные кампании: Яндекс Директ: Поиск — запросы, связанные с прогнозированием спроса — управление ассортиментом — аналитика продаж РСЯ — продвижение экспертной статьи — расширение охвата целевой аудитории Telegram Ads Рекламные объявления размещались в Telegram и вели пользователей на сайт компании, где они могли ознакомиться с материалами о продукте и возможностях AI-решения.
Итог: Показы — 121 464 Клики — 3 630 CTR — 2,99 % Конверсии (целевые действия) — 50 Средняя стоимость целевого действия — 806 ₽ Расход без НДС — 40 344 ₽
Вывод: Рекламные кампании позволили привлечь целевую аудиторию к ознакомлению с AI-решением и обеспечить охват потенциальных пользователей продукта. Основной поток трафика был получен из кампаний в РСЯ, которые обеспечили значительную часть переходов на экспертные материалы. Контекстная реклама стала инструментом формирования узнаваемости продукта на этапе вывода решения на рынок.
Кейс → Известный московский бар.
р.
р.
Было: Бар активно проводит вечеринки и мероприятия, однако рекламные кампании не обеспечивали стабильного потока бронирований. Основные проблемы:
рекламный бюджет расходовался неравномерно
часть кампаний не приводила к конверсиям
стоимость обращения была высокой
значительная доля трафика не приводила к бронированиям
Основной способ записи гостей — через Telegram-чат-бот или звонок по телефону, при этом значительная часть аудитории предпочитает контакт через Telegram.
Стало: Была переработана структура рекламных кампаний и выстроена новая система привлечения гостей через Яндекс Директ. В рамках работы:
переработана структура поисковых кампаний
разделены кампании по типам мероприятий
запущены кампании в РСЯ
добавлен ретаргетинг на посетителей сайта
оптимизированы объявления и ключевые запросы
Реклама была ориентирована на продвижение:
тематических вечеринок
праздничных мероприятий
общего бренда бара
Особое внимание уделялось привлечению аудитории, готовой к бронированию столов.
Итог(период работы до с 21.01. по 05.03) Показы — 674 957 Клики — 25 996 CTR — 3,85 % Конверсии — 494 (переход в Telegram-бот и звонки) Средняя стоимость обращения — 500 ₽ Рекламный бюджет — 247 465 ₽
Вывод: После переработки рекламных кампаний удалось сформировать стабильный поток обращений и снизить стоимость взаимодействия с потенциальными гостями. Контекстная реклама стала одним из основных инструментов привлечения аудитории на мероприятия бара. Проект продолжает развиваться и рекламные кампании находятся в активной оптимизации.
Кейс → Производство готовых бань и домиков из бруса
р.
р.
Было: Клиент — семейное производство готовых бань и домиков из бруса с доставкой по всей европейской части России. Основным источником заказов был таргетинг на Авито. Контекстная реклама ранее не использовалась. Задача проекта — протестировать Яндекс Директ как новый канал привлечения заявок и получить стабильный поток обращений на производство готовых бань и домиков.
Стало: Была разработана структура рекламных кампаний и запущена реклама в Яндекс Директ. Кампании были разделены по направлениям: Поиск
готовые бани из бруса
готовые домики из бруса
РСЯ
продвижение бань
продвижение домиков
Настроены цели в Яндекс Метрике:
отправка заявки
клик по номеру телефона
В процессе работы проводилась регулярная оптимизация рекламных кампаний:
чистка поисковых запросов
расширение минус-слов
оптимизация объявлений
перераспределение бюджета между кампаниями
Итог: Период работы: 20.10.2025 — 27.11.2025 Показы — 67 527 Клики — 3 792 CTR — 5,62 % Получено заявок — 111 Средняя стоимость лида — 270 ₽ Рекламный бюджет — 29 991 ₽
Бизнес-результат: Уже в первый месяц работы рекламных кампаний производство клиента было полностью загружено заказами на 6 месяцев вперёд. После этого клиент принял решение приостановить рекламу до начала следующего сезона (весны).
Кейс → B2B клининговые услуги.
р.
р.
Было: Клиент — клининговая компания с многолетним опытом работы и длительной историей ведения контекстной рекламы. Несмотря на это, на момент начала работы проект имел ряд системных проблем. Основная из них — отсутствие разделения сегментов B2B и B2C. Весь рекламный трафик направлялся на один сайт, где услуги для бизнеса и частных клиентов были перемешаны. В результате:
часть рекламного бюджета расходовалась на нерелевантную аудиторию
было сложно управлять рекламными кампаниями по сегментам
аналитика не давала чёткой картины эффективности
Даже коллтрекинг не позволял точно определить, из какого сегмента поступают обращения.
Стало: По моей рекомендации была изменена структура маркетинговой воронки. Для разных сегментов были разработаны отдельные посадочные страницы:
B2B — услуги клининга для офисов, складов и производственных помещений
B2C — клининг для частных клиентов
Это позволило:
разделить трафик по сегментам
настроить корректную аналитику
точнее управлять рекламными кампаниями
обучить рекламные алгоритмы на целевую аудиторию
После этого были запущены отдельные рекламные кампании для B2B направления. В структуру вошли: Поиск
высокочастотные B2B запросы
коммерческие запросы по клинингу для бизнеса
РСЯ
офисы и бизнес-центры
склады и производственные помещения
Также были внедрены:
минус-слова для отсечения B2C спроса
корректировки по аудиториям
оптимизация кампаний по стоимости лида
Итог: Период работы: 5 месяцев Показы — 965 048 Клики — 1 443 CTR — 0,15 % Получено заявок — 60 Средняя стоимость лида — 1 474 ₽ Рекламный бюджет — 88 461 ₽ Конверсия в заявку — 4,16 %
Вывод: Разделение сегментов B2B и B2C позволило существенно улучшить управляемость рекламных кампаний и получить более точные данные по эффективности рекламы. После внедрения отдельных лендингов и корректной аналитики рекламные кампании начали обучаться на целевую аудиторию бизнеса, что позволило получать стабильный поток B2B заявок (сегмент с длинным циклом принятия решения). Кейс демонстрирует важность правильной архитектуры маркетинговой воронки и корректной сегментации трафика при работе с контекстной рекламой.
Кейс → Продвижение услуг политического консультанта
р.
р.
Было: Клиент — политический консультант, работающий с избирательными кампаниями и политическим консалтингом в регионах России. Основной поток клиентов ранее формировался через личные связи и рекомендации. Задача проекта — протестировать контекстную рекламу как канал привлечения клиентов и выстроить систему продвижения услуг в сложной и узкой нише. Дополнительная сложность проекта заключалась в высокой зависимости спроса от:
регионов
политической ситуации
сезонности избирательных кампаний
Стало:
Для проекта была разработана отдельная стратегия продвижения с федеральным охватом. На старте был проведён анализ поискового спроса и структуры аудитории по регионам. В результате рекламные кампании были сегментированы по географии:
Москва и МО
Санкт-Петербург
города-миллионники
средние регионы
север и Дальний Восток
Это позволило:
гибко управлять ставками
перераспределять бюджеты
анализировать эффективность отдельных регионов
Дополнительно были выполнены: ✔ сегментация регионов ✔ настройка ретаргетинга ✔ корректировки ставок по географии ✔ оптимизация поисковых запросов ✔ регулярная чистка неэффективных площадок РСЯ ✔ анализ эффективности регионов Проект находится в постоянной оптимизации и масштабировании.
Итог:
Период работы: 01.02.2026 — 22.05.2026 Показы — 508 211 Клики — 5 648 CTR — 1,11 % Конверсии — 112 Средняя стоимость обращения по ключевым целям заявка и звонок — 1 193 ₽ Рекламный бюджет — 133 726 ₽
Особенности проекта: Одной из ключевых особенностей проекта стала работа с федеральной аудиторией и необходимость постоянно перераспределять рекламный бюджет между регионами в зависимости от эффективности и спроса. Дополнительно использовался ретаргетинг на посетителей сайта без конверсий, что позволило увеличить общее количество обращений и повысить эффективность рекламных кампаний.
Вывод: Проект показал, что даже в узкой и нестандартной нише политического консалтинга контекстная реклама может быть стабильным источником обращений при правильной сегментации аудитории и географии. Ключевую роль сыграли:
разделение регионов
гибкое управление бюджетами
постоянная оптимизация рекламных кампаний
работа с ретаргетингом
Профессиональные навыки
Hard Skills:
Яндекс.Директ, Яндекс.Метрика, UrbanAds, Tilda, BotHelp, GetCourse, Директ Командер, Cloud Lemma, Xmind, Нейросети, MS Project, MS Visio, Canva.
01
Soft Skills:
Системная и бизнес-аналитика, управление проектами, работа с требованиями, клиентоориентированность, стрессоустойчивость.
02
Личные качества.
Аналитический склад ума, ответственность, ориентация на результат, быстрая обучаемость. Я легко работаю в команде. Глубоко погружаюсь в специфику бизнеса и разрабатываю эффективные решения.
03
Сайт использует файлы cookie для улучшения работы. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием.
Принять
Я живу в солнечной Адыгее и готова сотрудничать с собственниками бизнеса по всей РФ.