{ AI & Automation Review · июль 2026 · Swipix CRM }

Рутина не
масштабируется.
AI-команда — да.

Роман Харьков

CRM Marketing — push, email, баннеры, видео, эксперименты

Смотреть, как это работает ↓

скролль

{ моя AI-команда в цифрах }

скиллов — плейбуки под каждый тип задачи: от пуша до SQL-атрибуции

специализированных AI-агентов: копирайтер, деплойер, QA, комплаенс, аналитик…

скриптов: данные, генераторы, аудиты, отчёты, деплой

автотестов покрывают A/B-платформу и деплойер

языка локализации — 53 региона, один прогон

каналов контента: push, email, in-feed video, BTO, медиабаннеры, text-motion, Veo

внешних систем в едином контуре: 2×ClickHouse, Dittofeed, Grafana, n8n, Adjust…

~0ч/год

ручного труда снято автоматизацией — ещё один-полтора сотрудника

{ 01 · сдвиг }

Я перестал делать руками то,
что можно описать словами.

// раньше — руками, часами

01~~Перевести пуш на 33 языка по одной строке~~

02~~Собрать webhook-JSON и не ошибиться в порядке полей~~

03~~Свести выгрузки из двух ClickHouse в Excel~~

04~~Проверить 100+ шаблонов на битый Liquid~~

05~~Посчитать sample size и p-value «на глаз»~~

06~~Понедельничный отчёт: SQL → таблица → Slack~~

// теперь — фраза на входе

→

«Локализуй эту таблицу пушей»33 языка, валидный envelope, минуты

→

«Собери winback D2–D4»сегменты + шаблоны + journey, построено автономно

→

«Почему упала доставляемость?»агент сам идёт в 2 ClickHouse и приносит ответ

→

«Проверь все шаблоны»44 исправлены одним прогоном, ошибки рендера → ~0

→

«Запусти эксперимент»движок сам считает размер выборки и валидность

→

Отчёты приходят сами4 автоотчёта в Slack + 3 дашборда, без меня

{ 02 · система }

Одна фраза на входе.
Продакшн на выходе.

Это не «чат-бот помогает с текстами». Это конвейер с ролями, проверками и журналом изменений — как инженерная команда, только из AI. Прокрути — покажу путь одной задачи.

…

{ 03 · контент-фабрика }

Семь каналов. 33 языка.
Один прогон.

Каждый канал — свой скилл, знающий продакшн-контракт: точный порядок полей webhook, лимиты длины на каждом языке, запрещённую лексику, тональность по тирам рынков. На входе — таблица с русским текстом, на выходе — готовые к деплою артефакты.

Push-уведомления

Таблица RU-текстов → webhook-шаблоны на 33 языках с Liquid-ветвлением, лимитами 50/120 символов и защитой от битого рендера.

crm-push-webhook-localizer

Email

Дизайн → один Liquid+HTML шаблон со всеми языками внутри, картинки на CDN, unsubscribe и preheader по правилам доставляемости.

crm-email-design-machine

Видео в ленте

Креативы с per-language маршрутизацией ad_id прямо в фид приложения — включая тонкости вроде pt-BR/pt-порядка локалей.

crm-infeed-ads-localizer

BTO- и медиабаннеры

Баннеры поверх ленты: webhook-шаблоны для BTO и xlsx-таблицы на 60 баннеров (6 категорий) для загрузки в ад-кабинет.

crm-bto-localizer · banner-table-builder

Text-motion видео

Фразы + тайминги → Remotion-композиция 1080×1920 с прозрачным фоном, брендовыми цветами и авто-подбором кегля под каждый язык.

crm-text-motion · Remotion

Veo-футажи

Сценарий словами → детальные промпты для Gemini Veo: тёмный вертикальный видеоряд с чистой верхней третью под текст-оверлей, без стоп-слов фильтров.

crm-offer-scenarist · Gemini Veo

шаблонов в продакшне — проаудировано и приведено к единой системе имён

Liquid-рендеров провалидировано только по стрик-шаблонам — все зелёные

региона с тональностью по тирам: от FOMO-рынков до сдержанных T3

{ 04 · данные }

Цифры приходят сами.
Каждые три часа.

Собственная модель атрибуции CRM-канала: окно клика 48 часов + install-гейт 24 часа — первые сутки после установки честно отдаём перформансу. Пайплайн пересчитывает данные каждые 3 часа на сервере и сам публикует результаты.

Атрибуция click→sale

Ежедневный пересчёт по дневному грейну, бэкфилл за 65 дней, недельные отчёты — чистые роллапы без потерь на границах периодов. Install-гейт отфильтровал 61% конверсий в пользу перформанса — считаем честно.

crm_daily.py · systemd 3h

4 автоотчёта в Slack

Ежедневный дайджест, недельный отчёт, доставляемость по каналам и watchdog, который каждые 20 минут следит за живостью пайплайнов и алертит только на смену состояния.

n8n · 4 workflow

3 Grafana-дашборда

Недельная динамика по каналам, лучшие креативы по выручке, канальный отчёт с русскими названиями — собираются и публикуются скриптами.

crm-weekly-stat · best-creatives

10 систем — один контур

Два ClickHouse-кластера, Dittofeed API и Postgres, Lightdash, Grafana, Adjust, n8n, Chatwoot, Cloudflare — у каждого свой проверенный скрипт доступа и health-check.

reference/connectors.md

Аудиты, которые видят невидимое

Доставляемость (нашли 53% мёртвых токенов), тихие часы (бридж молча теряет ~1,5–1,8 тыс. юзеров в неделю), D0–D7 путь новичка — всё с цифрами и скриптами воспроизведения.

audit_* · 5 больших аудитов

Правила против самообмана

Например: 60–83% USDT-транзакций — бесплатные гранты с amount=0. Фильтр закреплён в правилах пайплайна, чтобы средний чек никогда не считался от воздуха.

CLAUDE.md hard rules

{ 05 · эксперименты }

Каждая гипотеза —
под статистикой.

Собственная A/B-платформа, написанная и протестированная AI под моим контролем: 239 автотестов, честные последовательные критерии (можно подглядывать в метрики без инфляции ошибки), guardrails на отписки и тикеты, обязательные холдауты на монетизации.

Движок

Размер выборки до запуска, mSPRT/always-valid p-value, CUPED, автоматический вердикт: продвигать, крутить дальше или стоп.

engine/ · 40+ статметодов

Еженедельный турнир

Каждую неделю платформа ранжирует живые эксперименты, убивает худший вариант и генерирует челленджер, отличающийся ровно одним параметром.

tournament/ · challenger.generate

7 живых экспериментов

Welcome-цепочки, стрики, winback — все под глобальным 10%-холдаутом. Ранний сигнал: +18% ARPU у welcome-цепочки против холдаута (направленно, ждём мощности).

CTRL_Holdout_10 · daily collector

{ 06 · безопасность }

AI строит быстро.
Человек решает, что уходит людям.

Автономия без контроля — это риск, а не эффективность. Поэтому каждая запись в продакшн проходит один и тот же конвейер, который невозможно обойти:

Backup

Снапшот текущего состояния до любого изменения.

Precheck

Гейты: комплаенс, envelope, нейминг, холдаут, wellbeing.

Log

Запись в hash-chained журнал — история изменений неподделываема.

PUT

Само изменение — только после первых трёх шагов.

Verify

Читаем обратно и сверяем хэш. Не сошлось — откат.

geo · 19 заблокированных стран на всей монетизации

wellbeing · 1–2 пуша/день · тихие часы 22:00–08:00

at-risk · 30-дневная пауза, без жёсткого FOMO

holdout · монетизация не запускается без контрольной группы

archive-only · DELETE запрещён на уровне инструмента

Красная кнопка — всегда у человека. AI самостоятельно строит и складывает черновики, но активация journey, правка живого сценария, любой броадкаст и любая внешняя отправка требуют моего явного подтверждения. Это не ограничение системы — это её дизайн.

{ 07 · эффект }

Что это дало.

2073 → ~0

Ошибки рендера пушей

Аудит нашёл незащищённые Liquid-переменные в шаблонах. 44 шаблона исправлены одним прогоном через деплойер — ошибки упали до нуля в течение минут.

руками ≈ 10 часов → с системой ≈ 1 час

6,6% → 81%

Доставляемость welcome-цепочки

Расследование данных показало: пуш-токен доезжает до CDP позже, чем стартует цепочка. 30-минутная задержка на входе подняла долю новичков с доставленным пушем в 12 раз.

найдено анализом событий, которое руками никто бы не начал

12% базы

GEO-комплаенс за один вечер

19 стран с запретом монетизационных коммуникаций закрыты одним in-place изменением общего сегмента — сразу в 12 работающих journey. Ошибка здесь стоит бана приложения в целой стране.

систематически, вместо ручной правки каждого сценария

4 системы

Построены end-to-end

Стрики (4 journey, 7 шаблонов), winback D2–D4, модель атрибуции с бэкфиллом за 2 месяца и A/B-платформа с турниром — каждую из них AI собрал за день-два вместо недель.

≈ 70–90 часов ручной работы только на этих четырёх

×12 раз

Открываемость: знаем, что работает

Поведенческие пуши открывают в 14–21% случаев против 1,4–2,7% у промо — это данные наших аудитов, и они уже перестраивают контентную стратегию.

инсайт из аудита, который стал планом действий

~250 ч/год

Снятой рутины

Локализация, сборка шаблонов, отчёты, аудиты, SQL — консервативная оценка по задачам, которые раньше делались руками. Это чуть больше одного дополнительного сотрудника, работающего без выходных.

и это без учёта задач, которые раньше просто не делались

{ 08 · почему именно так }

С чем сравнивал —
и почему выбрал агентный стек.

SaaS с AI-фичами Braze · Iterable · Insider

$50–300k+ в год, AI-модули отдельной строкой
данные пользователей уходят вендору
агенты работают только внутри своей платформы
наша связка Dittofeed + ClickHouse им не видна

Zapier / Make no-code

не тянут cross-cluster SQL и Liquid-шаблоны
нет генерации контента и локализации
нет статистики экспериментов

Только n8n / скрипты классическая автоматизация

отлично возит данные (и мы его используем!)
но не пишет копирайт и не проектирует journey
нет контура ревью и самопроверки

Claude Code + скиллы + агенты мой выбор

полный цикл: данные → гипотеза → контент → деплой → измерение
данные не покидают контур — self-hosted CDP и аналитика
новый навык = день, а не пункт роадмапа вендора
всё в git: версии, тесты, журнал изменений
цена — подписка, а не шестизначный контракт

Честно о том, где SaaS впереди: предиктивные ML-скоры «из коробки», real-time decisioning на пользователя и UI для не-технических маркетологов. Но индустрия сама идёт к нашей модели — Braze, MoEngage и OneSignal уже открывают MCP-интерфейсы, чтобы внешние AI-агенты управляли их платформами. Мы этот гибрид уже построили — на open-source ядре.

{ 09 · честно про ручной труд }

Что всё ещё руками —
и почему.

оценка по факту последних недель;
год назад было бы ~80%

Подтверждение go-live 2–5 раз/нед · по 2–5 мин

Осознанный дизайн, а не долг. Решение «отправить живым людям» принимает человек — это дешёвая страховка от дорогих ошибок.

Финальный предпросмотр в Dittofeed UI 2–3 раза/нед

Liquid-превью перед активацией — у платформы нет API-альтернативы. Всё, что можно проверить локально, уже проверяется автоматически.

Загрузка баннеров в ад-кабинет 1–2 раза/мес · 30–45 мин

У кабинета нет API для загрузки креативов. Таблицы и копирайт готовит система; клики по кнопке «загрузить» — пока я.

Визуальное QA креативов 2–3 раза/нед

Последний взгляд глазами перед выпуском — брендинг, вёрстка, «не съехало ли». Автоматизирую постепенно через скриншот-проверки.

Встречи, согласования, планирование ~5–7 ч/нед

Кросс-командная коммуникация — здесь автоматизация не цель. Но подготовку материалов к встречам уже делает система.

{ 10 · планы на 3–6 месяцев }

Дальше — глубже.

Q3 · сразу

Точная атрибуция: настоящий install-гейт

Сейчас 24-часовой гейт работает от первой сессии. Подключу реальное install-событие — +20–30% точности атрибуции CRM-канала.

Доставка по локальному времени

Бридж молча теряет ~1,5–1,8 тыс. юзеров в неделю в «тихих часах» (мы это сами нашли и измерили). Per-TZ отправка вернёт этот охват — в первую очередь winback-цепочке.

Полный комплаенс-энфорсмент

Синк трейтов SYS_Banned / Under18 / AtRisk в CDP, чтобы исключения работали на уровне платформы, а не только в определениях сегментов. Плюс починка Adjust-коллбеков для атрибуции баннеров.

Новые каналы: email и сниппеты

Реанимация email-канала и лёгкие in-app сниппеты — генераторы и деплой уже умеют, нужен запуск и измерение.

Турнир v2: адаптивная аллокация

Thompson sampling вместо равных сплитов — трафик сам перетекает к побеждающему креативу, деньги не сгорают на проигравших вариантах.

постоянно

Меньше ручного — каждый месяц

Скриншот-QA креативов, автоподготовка материалов к встречам, расширение агентных сценариев. Цель — ручной труд <15% к концу года.

{ 11 · мир }

Куда идёт индустрия —
и откуда я это знаю.

Главный сдвиг 2025→2026: вендоры перешли от «AI-фич» к агентной модели — маркетолог ставит цель, агенты оркеструют исполнение. И почти все открывают MCP-интерфейсы, чтобы внешние AI управляли их платформами. То есть индустрия массово движется к архитектуре, которую мы уже используем.

BrazeAI Operator + Agent Console Braze · апр 2026

Ассистент собирает кампании и дебажит workflow; консоль для собственных агентов — lead scoring, локализация, персонализация journey. HBO Max, Burger King, Grab.

Nova: цель на входе Iterable

Маркетолог задаёт цель (рост покупок / снижение оттока) — Nova сама решает per-user, что, куда и когда отправить.

Composer: кампания из промпта Klaviyo · 2026

Сегменты + сообщения + оптимизация каналов из одного промпта, на данных миллиардов взаимодействий. Курс на «автономный B2C CRM».

Clever.AI и Merlin Custom Agents CleverTap · MoEngage

Наш класс продукта (mobile-first apps): агенты стратегии, контента и действий; MoEngage открыл MCP-сервер — подключай Claude к их данным напрямую.

Вывод для нас: покупать это за $100k+/год незачем — ядро подхода мы уже воспроизвели на open-source стеке. Брать у индустрии стоит конкретные идеи: predictive-скоры, real-time decisioning, adaptive send-time. Всё это ложится в наш роадмап поверх собственных данных.

Где я это отслеживаю

{ telegram }

Сиолошная LLM глубоко эйай ньюз research Denis Sexy IT практика Addmeto tech широко Русский маркетинг индустрия Нейросети и маркетинг AI×CRM

{ newsletters & vendor blogs }

TLDR AI daily The Rundown AI daily Ben's Bites builder-фокус Lenny's Newsletter growth Anthropic blog агентный стек Dittofeed GitHub наша CDP MarTech.org рынок

{ и главное }

Релиз-ноты Braze / Klaviyo / MoEngage карта фич для in-house реализации

{ финал }

Готов к ревью.
Покажу всё живьём.