ATLAS — 広告費から売上まで
チャネル、CRM ファネル、顧客 360°、実験、ランディングページのローテーション、アクセス制御を扱うプロダクトLPとインタラクティブな分析デモ。
- 統合プロダクトコンセプト
- インタラクティブデモ
- 12 のレポートシナリオ
- 安全な合成データセット
AI AUTOMATION × ANALYTICS × GROWTH
マーケティング、プロダクト、コードを動く成長システムへ
リサーチとカスタマージャーニーの設計から導入・運用まで、AI 自動化、エンドツーエンド分析、CRM ファネル、ランディングページ、社内ツールを設計します。
国際プロジェクトに対応
STRATEGY / SYSTEM / BUILD
GLOBAL REMOTE · GMT+7
01
01ライブデモ02コードと設計03リサーチと CJM0416言語
SELECTED SYSTEMS
孤立した画面ではなく、つながるプロダクトシステム。
各事例は、データ、自動化、リサーチ、ファネルのロジック、インターフェース、または運用という異なる層を示します。
SelfStartGlobal — 相談へ至る10のルート
37社の調査を需要マップ、ユーザージャーニー、連絡先を求める前に価値を届ける10のファネルへと変換しました。
- 360° 市場調査
- 10 のジャーニールート
- 3 つのインタラクティブ診断
- 相談と支払いへの道筋
MODNOVA — 一つのコンバージョン課題に6つの答え
プロモーション、コンバージョン、アプリ UI、エディトリアル、クーポン、アニメーション技術シーンという異なる説得モデルを用いた6つのモバイル web-to-app 体験。
- 完成した6つのコンセプト
- モバイルファーストの入口
- インタラクティブな仕組み
- 比較用プレゼンテーション
Vagimagia — ディレクトリを運用可能なサービスへ
広告流入、クイズ、説明可能なマッチング、専門家プロフィール、リード取得、専門家ワークスペース、管理運用、ジャーニー分析をつなぐシステム。
- 6部構成のアーキテクチャ
- 説明可能なマッチング
- イベントモデル
- フォールバックと支援フロー
LEADS — マーケティングデータ運用
amoCRM、Google Ads、Meta をつなぐ Python 運用レイヤー。OCVM イベント、署名付きリレー、重複排除、レポーティング、自動品質チェックを備えます。
- CRM → 広告プラットフォームのパイプライン
- HMAC と SHA-256 の照合キー
- SQLite による重複排除
- 自動チェックとレポート
YogaWork — 完全なサブスクリプションジャーニー
最初の接点と実践から、トライアル、支払い、継続、再訪までを、分岐、イベント、役割、コンテンツ、分析要件とともに示すジャーニーマップ。
- 完全な CJM
- 86 の画面と状態
- Tilda 対応パッケージ
- アトリビューションとイベント仕様
FULL JOURNEY MAPCAPABILITY MAP
アイデアから観測可能なプロセスへ
データ整理、MVP 構築、ファネル設計、既存サービスの接続など、どの段階からでも入れます。
AI エージェントと自動化
ツール、API、キュー、検証、人へのエスカレーションを備えた LLM ワークフロー。
Python · APIs · webhooks · LLM · RAG-readyエンドツーエンド・営業分析
広告費、リード、商談、売上を一つの意思決定モデルで扱います。
CRM · ads · SQLite · JSON · dashboardsCRM とコンバージョン基盤
選別、ルーティング、同期、オフラインコンバージョンのフィードバック。
amoCRM · OCVM · Meta CAPI · Google AdsLP、クイズ、ファネル
オファー、診断、フォーム、CRM、コミュニケーション、分析からなるプロセスとしてページを設計。
React · HTML/CSS · Tilda-ready · UXリサーチとジャーニーマッピング
インターフェース制作の前に、市場、競合、顧客の実際の経路を分析。
research · segmentation · CJM · hypothesesVibe coding と高速 MVP
仕様から動く垂直スライスまでの AI 支援開発。
Codex · Cursor-class workflows · Python · TypeScriptコンテンツシステム
リサーチ、制作、承認、公開、フィードバックループの設計。
content ops · approvals · APIs · analyticsTelegram プロダクト
受付、状態、SQLite、AI 分析、レポートを持つプロダクト MVP。
Python · aiogram · SQLite · PDF/DOCXHOW I BUILD
最初にシステム、次にツール。
診断
事業課題、現状プロセス、データ、制約、完了基準を定義します。
システムを描く
ユーザージャーニー、エンティティ、連携、イベント、制御点をモデル化します。
垂直スライスを作る
入力から結果までの最短の動作経路をつくり、実際の制約を検証します。
信頼性を設計する
検証、再試行、ログ、重複排除、権限、人による確認を加えます。
引き継ぎと成長
システムを文書化し、結果を測定し、次の改善を優先順位付けします。
BUILDING FROM THE SYSTEM OUTEVIDENCE BASE
一般論ではなく、検証できる成果物
Python のコード行数
検証済み LEADS 自動化ワークスペース内
ライブプロダクトデモ
分析、ファネル、マーケットプレイス、web-to-app
ジャーニー状態
完全なサブスクリプション CJM 内
デジタルマーケティング
performance、product、analytics、growth
ABOUT
マーケティングの判断。プロダクトの論理。エンジニアリングの実行力。
2014年からデジタルマーケティングに携わっています。Paid Trafficとパフォーマンスマーケティングから出発し、グロース領域のリード、プロダクトファネル、エンドツーエンド分析へと経験を広げてきました。Web／モバイルプロダクト、EdTech、FinTech、サブスクリプションモデル、B2B／B2Cリード獲得において、マーケティング、営業、プロダクト、データ、チームの接点で仕事をしてきました。現在はその経験とAI支援開発を組み合わせ、リサーチとオファーからCRM、自動化、分析、成長までをつなぐシステムを設計しています。孤立したLPやスクリプトだけを作るのではありません。
- 01混乱を自動化しない
- 02各結論の根拠を示す
- 03小さく動くループで作る
- 04次の人にとって明確なシステムを残す
LET'S BUILD
システムにすべきプロセスはありますか？
課題、現在の図、あるいはまだつながっていないアイデアの束を送ってください。質問、最初の一歩の地図、動く成果へ向かう率直な道筋をお返しします。
TELEGRAM@konoplev_dv