- Lead scoring абитуриентов и прогноз конверсии в оплату / зачисление. Построил модели классического ML для оценки вероятности прохождения абитуриента по ключевым этапам воронки: дозвон, консультация, оплата, зачисление. Использовал CRM-данные, историю касаний, канал привлечения, выбранную программу, форму обучения, регион, скорость первого контакта и активность менеджеров. Для классификации сравнивал Logistic Regression, Random Forest и CatBoost. Результ т: ROC-AUC модели lead scoring 0.73–0.78, precision по приоритетным лидам +10–15 п.п., конверсия в оплату / зачисление по приоритизированным сегментам +7–12%. - Прогноз выручки и коммерческих метрик по программам и сегментам. Разработал регрессионные модели для прогноза ожидаемой выручки по лидам, среднего чека, вероятной суммы договора и выполнения плана по направлениям подготовки / сегментам абитуриентов. Для регрессии сравнивал Linear Regression, Ridge / Lasso, Random Forest Regressor и CatBoost / LightGBM. Проводил EDA, feature engineering и валидацию моделей на CRM- и операционных данных. Результат: ошибка прогноза выручки по сегментам −15–22%, точность прогноза среднего чека и ожидаемой выручки улучшена относительно baseline, что позволило точнее планировать нагрузку и фокус команды. - Сегментация базы и оптимизация сценариев обработки заявок. Провёл анализ факторов конверсии и разработал признаки по временным, поведенческим и операционным данным: скорость первого контакта, количество касаний, история коммуникации, форма обучения, программа, источник лида, стадия воронки. На основе скоринга и сегментации подготовил рекомендации по очередности обработки лидов, перераспределению базы между менеджерами и сценариям повторных касаний. - Результат: доля оплат из приоритетного пула лидов выросла на 8–12%, время до первого контакта по “горячим” сегментам сократилось на 15–20%. - Стек: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, SQL, Jupyter Notebook, matplotlib, seaborn, Excel / Google Sheets Результаты: - ROC-AUC модели lead scoring: 0.73–0.78; - ошибка прогноза выручки по сегментам снижена на 15–22%; - precision по приоритетным лидам вырос на 10–15 п.п.; - после изменения очередности обработки конверсия по приоритизированным сегментам выросла на 7–12%. Стек: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, SQL, Jupyter Notebook, m

Координировал работу команды продаж и контролировал выполнение KPI по этапам воронки. Анализировал CRM-данные, конверсии, эффективность менеджеров и причины отклонений от плана. На основе данных формировал гипотезы по улучшению качества обработки лидов и росту вероятности оплаты. Что делал: - анализировал конверсии по этапам воронки, менеджерам, источникам трафика и сегментам клиентов; - исследовал влияние скорости первого контакта, количества касаний, времени обработки заявки и качества лида на вероятность оплаты; - готовил управленческую отчётность по KPI команды; - сегментировал лиды по качеству и вероятности сделки; - тестировал простые data-driven подходы к прогнозу конверсии и ожидаемой выручки по сегментам; - предлагал изменения в сценариях обработки лидов и распределении нагрузки между менеджерами. Результаты: - конверсия в оплату по приоритетным сегментам выросла на 5–9%; - время до первого контакта сократилось на 18–24%; - время на регулярный анализ воронки и подготовку отчётности сократилось на 30–35%; - были выявлены ключевые факторы оплаты: скорость первого контакта, количество касаний в первые сутки и источник лида. Стек: Excel, Google Sheets, CRM, SQL, Python, pandas, matplotlib

Создание отдела продаж с нуля. Выполнение плана личных и командных продаж. Создание и введение отчетности по отделу. Доработка отчетности в 1с и биллинг. Разработка и составление планов продаж. Формирование kpi сотрудникам отдела продаж.

Наработка новой базы клиентов организации. Увеличение объемов продаж, планирование продаж, разработка стратегии продвижения, анализ рекламной активности. Организация работы отдела продаж, обучение сотрудников, формирование команды, постановка ежемесячных, полугодовых и годовых планов, разработка системы основной дополнительной мотивации. Переговоры, согласование условий работы с клиентами, оформление и заключение договоров. Открытие 3 -х дополнительных офисов организации. Работа с 1-с, CRM системой в Битрикс24.

Успешное выполнение отделением боевых задач; контроль за соблюдением солдатами воинской дисциплины, поддержание морально-психологического состояния команды; обучение правильному использованию и сбережению вооружения, военной техники, снаряжения, обмундирования. Контроль за выполнением распорядка дня, чистотой и внутренним порядком в отделении; отчетность перед командиром взвода (командиром роты).

Проведение деловых телефонных переговоров, привлечение крупных клиентов, проведение встреч. оценка риск-профиля инвестора, разработка финансовых целей: краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных анализ финансовых возможностей клиента разработка инвестиционной стратегии по достижению целей и формирование инвестиционного портфеля рекомендации по снижению риска и повышению доходности.

Проведение деловых телефонных переговоров, привлечение крупных клиентов, проведение встреч. оценка риск-профиля инвестора, разработка финансовых целей: краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных анализ финансовых возможностей клиента разработка инвестиционной стратегии по достижению целей и формирование инвестиционного портфеля рекомендации по снижению риска и повышению доходности.