Нахожу где продукт теряет выручку — и возвращаю её
Работаю с основателями и C-level в EdTech и IT. Нахожу конкретный разрыв — в воронке, монетизации или CRM. Строю решение вместе с командой, остаюсь до измеримого результата в P&L. Без найма в штат.
Вам подойдёт, если узнаёте себя
Выручка стоит, хотя трафик растёт
Воронка оплаты течёт, тарифы не конвертят, churn съедает прирост. Нужно найти где именно — и починить.
→ монетизацияНет CPO — продукт буксует
Команда есть, бэклог есть, а приоритеты хаотичны. Нужен системный руководитель без найма на 6–12 месяцев.
→ Fractional CPOХотите внедрить ИИ — без хайпа
Не "стать AI-компанией", а конкретно: снизить стоимость поддержки, автоматизировать воронку, повысить LTV.
→ ИИ в системеЗапускаете новый юнит с нуля
Нет структуры, регламентов, метрик. Нужно выйти на окупаемость за квартал — и передать команде работающую систему.
→ запуск юнитаБольшинство консультантов уходят после стратегии.
Я остаюсь — до цифры в P&L
14 лет в продукте — из них 5 с прямой ответственностью за P&L и командами 300+ человек. Я не пишу рекомендации и не ухожу. Остаюсь рядом с командой, пока не появится измеримый результат.
Результаты
Реальные метрики — не обещания
Возвраты −44%:
с 13% до 7.4%
Построил ML-модель предикции оттока, перестроил воронку сопровождения. Итог: LTV вырос, отдел сопровождения стал profit-центром.
+18% выручки через
пересборку монетизации
Перевёл продукт на подписочную модель, переработал воронку оплаты, пересобрал юнит-экономику. Рост без увеличения трафика.
×9.2 к оплате:
реактивация спящей базы
Построил CRM-сегментацию, запустил триггерные цепочки реактивации. Спящая база стала активным revenue-каналом за 6 недель.
Выход на окупаемость
за 1 квартал
Построил структуру юнита с нуля: регламенты, найм топ-менеджмента, OKR-система. Окупаемость достигнута через 90 дней.
ИИ внутри
системы
Внедряю ML-модели и генеративный ИИ там, где они экономят реальные деньги: автоматизация поддержки, персонализация офферов и предиктивная аналитика оттока.
# ML Router — cost vs quality balance
def route(prompt: str) -> str:
score = classifier.predict(prompt)
if score['complex'] > 0.72:
return gpt4.complete(prompt) # $0.03/1k
return mistral.complete(prompt) # $0.002/1k
@monitor(latency=True, cost=True)
def batch_route(prompts):
return [route(p) for p in prompts]Как работаю
Диагностика
За 3–5 дней нахожу конкретное место потери: воронка оплаты, churn, юнит-экономика. Итог — чёткая 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 с 14-летним опытом в цифровых продуктах — EdTech, IT, SaaS. Прямая ответственность за P&L и команды до 300 человек.
Не консультирую «в целом». Работаю с конкретной болью: монетизация не растёт, churn высокий, нет CPO, нужно внедрить ИИ без хайпа. Нахожу разрыв, строю систему — и передаю команде.
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
Основной формат
Консалтинг
2–4 недели погружения. Полная карта системы, аудит ресурсов и конкретный план роста.
- Полный аудит продукта и метрик
- Стратегия монетизации и CRM
- Роадмап с приоритетами
- Еженедельные рабочие встречи
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