Modelplace.ai

Modelplace.ai обратились к нам с задачей протестировать спрос на рынке США — без создания сложной инфраструктуры на старте. Вместо этого мы построили лёгкую, быстро запускаемую цифровую систему, способную генерировать, фиксировать и анализировать лиды в реальном времени.

Наш подход

01 — Стратегия и позиционирование

Мы начали с формулировки ключевой гипотезы: существует ли измеримый интерес среди американских компаний и разработчиков к готовым AI-моделям «под интеграцию»? Мы определили целевую аудиторию, выделили основные «боль–решение» сообщения и спроектировали воронку целиком — от клика по объявлению до первого контакта.

02 — MVP-инфраструктура аналитики

Ещё до запуска рекламы мы создали полноценный аналитический контур: Google Analytics, Meta Pixel, LinkedIn Insight Tag. Все события и метрики стекались в единую CRM в Notion, что позволило визуализировать вовлечённость пользователей и поток лидов в режиме реального времени.

03 — Архитектура системы и интеграции

Мы разработали минимальный backend для управления лидами: webhooks Make.com связывали сайт, CRM в Notion, Mailchimp и Calendly в единую автоматизированную систему. Slack-уведомления в реальном времени отслеживали ошибки и обеспечивали 100% прозрачность. Каждый лид, контакт, UTM-метка и бронь обновлялись автоматически — без ручной обработки.

04 — Кампании в Google Ads

Мы запустили контекстную рекламу, чтобы протестировать спрос по различным сегментам аудитории и типам запросов. A/B-тестирование помогло выделить группы с высокой конверсией и убрать нерелевантные ключевые слова. Вся статистика автоматически отправлялась на аналитические панели для ежедневного анализа эффективности.

05 — Инсайты и циклы роста

Уже в первом цикле система начала приносить измеримые лиды и данные поведения пользователей — подтверждая рыночный интерес и помогая уточнить позиционирование. Главное — созданная инфраструктура оказалась полностью переиспользуемой для следующих гипотез, кампаний и продуктовых запусков.

Что мы сделали

• Автоматизированную end-to-end систему для тестирования рыночной тяги
• Единую интеграцию аналитики и CRM (Notion + Make.com)
• Гипотезно-ориентированные кампании в Google Ads
• Отчётность в реальном времени и контроль ошибок через Slack
• Переиспользуемый шаблон автоматизации для будущих запусков стартапа

Результат

Проект показал, что ранняя проверка гипотез может работать на том же уровне зрелости, что и процессы у масштабных стартапов. Благодаря связке автоматизации, аналитики и CRM с первого дня Modelplace.ai смогли тестировать → учиться → масштабировать, не перестраивая систему заново.

Ключевая идея

Валидация рынка на скорости стартапа. Мы построили полностью автоматизированную систему лидогенерации и аналитики, которая позволила Modelplace.ai протестировать реальный спрос — используя production-ready архитектуру с самого начала.