Блог

AI в рекрутинге без хайпа: где ИИ реально помогает в найме, а где границы и риски. Парсинг резюме, скрининг, интервью, предвзятость алгоритма и что нельзя отдавать машине.

Как вернуть клиента правильно: кого возвращать, как узнать причину ухода и снять её, механики win-back кампании и почему скидка вдогонку не работает.

Customer health score это сводный индекс здоровья клиента. Из каких сигналов собрать, как взвесить, где ставить пороги и какие действия запускать.

Воронка найма от отклика до выхода: какие метрики считать, как найти узкое место по конверсии этапов и пример воронки с числами.

Как считать CAC честно: формула, что включать в затраты, соотношение LTV к CAC и срок окупаемости. Разбор с числовым примером и типичные ошибки.

Как считать LTV клиента: три рабочие формулы (чек, маржа, отток), разбор на числах, зачем сравнивать с CAC и какие ошибки съедают расчёт.

Приоритизация гипотез после исследования: как из кучи инсайтов выбрать главное по частоте, влиянию и усилиям. RICE, ICE, матрица impact/effort и частые ошибки.

Customer journey map простыми словами: этапы пути клиента, эмоции и барьеры, как построить CJM на данных и интервью, найти точки боли и не нарисовать идеальный путь.

Портрет пользователя без фантазий: из чего собирать персону, какие блоки в неё класть, сколько персон нужно и как применять в продукте и маркетинге.

Интервью с клиентами для продаж: как через разговоры с текущими клиентами находить поводы для допродажи, расширения и растить выручку без навязывания.

Работа с отказами в продажах: почему клиенты отказывают на самом деле, как узнать настоящую причину у отказавших, не передавить и собрать частые причины отказа системно.

Discovery call простыми словами: структура первого созвона с клиентом, какие вопросы задавать, как квалифицировать, договориться о следующем шаге и не свалиться в питч.