Бизнес-модель продажи и использования ПО
AI-сервисы, API и SaaS всё чаще переходят от фиксированной подписки к оплате за фактическое использование. Если клиент пользуется сервисом больше, он платит больше, если меньше — меньше. Такой подход кажется простым, пока не начинаешь внедрять его в реальном продукте. Здесь легко ошибиться и с самой тарифной логикой, и с учётом потребления. В статье собрала 10 ошибок, которые встречаются при внедрении pay as you go.
Я делаю сервис, который разворачивает проекты юзеров на их серверах.
Разбираю на своём примере три вещи, которые нужны любому, кто просит доступ к секретам пользователя. Что просить, как хранить и что делать, когда сузить права нельзя в принципе.
Дальше практика с кодом. Почему в ключе стоит метка, почему сам ключ встречается в команде ровно один раз, и три места, где я налажал.
Кому полезно: тем, чей сервис просит доступ к секретам своих пользователей (серверы, репозитории, токены), да и в общем всем кто как-то связан с этой темой.
За последнее время с помощью вайбкодинга я сделал пять сервисов, которые реально используются в работе: мониторинг резервных копий, управление доступами, контроль дежурств, сканер уязвимостей и интерфейс для управления firewall.
Но все они решали внутренние задачи компании. Теперь хочу проверить более интересную гипотезу: можно ли тем же способом одному человеку сделать полноценный продукт для внешних пользователей — и в итоге получить сервис, за который люди действительно будут готовы платить.
В статье рассказываю, почему после пяти рабочих внутренних проектов решил взяться за собственный SaaS, что именно собираюсь делать и почему выбрал для этого AI-сервис для разбора юридических документов.
Собрал 6 AI-роутеров с бесплатным доступом к Claude, GPT, DeepSeek, Qwen и другим моделям. Показываю, что реально дают после регистрации: баланс, доступные модели, лимиты и нюансы работы через API.
Это разбор одного канала для B2B-сервиса со сложным продуктом: как за 18 месяцев переходы из нейросетей выросли практически с нуля до 845 и почему три четверти этого трафика дала Алиса, а ChatGPT остался далеко позади. Если вы отвечаете за привлечение в онлайн-сервисе и прикидываете, стоит ли вкладываться в оптимизацию под нейросети, дальше механика без маркетинговой воды: схема замера из трех сигналов, что чинили на сайте, какую микроразметку раскладывали и как выглядит выгрузка по шести нейросетям. Клиент под NDA, поэтому обезличиваю по роду деятельности, но цифры реальные, из Яндекс Метрики, выборка 100 процентов.
За месяц восемь почтовых ящиков отправили 6021 письмо по 2107 компаниям, и с этого объема пришло 204 ответа и 19 квалифицированных лидов, при этом баунс так и остался на четырех процентах, а из строя за все время не вышел ни один ящик. Пишу для тех, кто отвечает за лидогенерацию в узком B2B-сервисе и приглядывается к холодному аутричу как к дополнительному каналу. Маркетинговую часть я тут почти опущу и разберу инженерную: как считали дневные лимиты, чем и по сколько грели ящики, зачем городили домены-двойники и как ответы уходили в CRM, минуя ручной разбор почты.
Привет, на связи Дмитрий. У меня на руках аккаунт, в котором поисковый и охватный контуры размечены раздельно, а замеры доведены до квалифицированной заявки и продажи в CRM. Если вы отвечаете за рекламу веб-сервиса и в команде идёт вечный спор, надо ли держать горячий и латентный спрос в разных кампаниях, дальше цифры этого аккаунта и решения, которые из них следуют.
Привет, на связи Дмитрий. У меня на руках аккаунт, в котором поисковый и охватный контуры размечены раздельно, а замеры доведены до квалифицированной заявки и продажи в CRM. Если вы отвечаете за рекламу веб-сервиса и в команде идёт вечный спор, надо ли держать горячий и латентный спрос в разных кампаниях, дальше цифры этого аккаунта и решения, которые из них следуют.
Содержание
1. Почему одна структура аккаунта не тянет оба типа спроса?
2. Как разметить аккаунт, чтобы замеры вообще стали возможны?
3. Что показали замеры по типам трафика?
4. Почему дешёвый клик не означает дешёвую заявку?
5. Что происходит внутри автотаргетинга и что там можно отключать?
6. Почему по цене формы нельзя резать бюджет?
7. Сколько данных нужно, чтобы решение по кампании не было случайным?
8. Как собрать структуру под каждый контур и как делить бюджет?
9. Где структура ломается чаще всего?
10. Частые вопросы
Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Мы в агентстве собираем сквозную аналитику для онлайн-сервисов с длинным циклом сделки, и почти каждый проект начинается с одной и той же сцены: Директ показывает одно число заявок, Метрика другое, CRM третье, и все три системы уверены в своей правоте. Ниже разберу наш стек как он есть — какие слои данных нужны, по каким ключам они связываются, чем забираем выгрузки, где спотыкались сами. С замерами реального проекта, где расход в Директе за период превысил полтора миллиона рублей. Если вы отвечаете за окупаемость трафика SaaS-сервиса, схема переносится почти без изменений.
Привет, меня зовут Надя, я продуктовый менеджер сервиса «Фейскит». Наша команда делает программу, которая помогает не терять шуруповерты, болгарки и пассатижи в суровой реальности стройки. Изначально мы задумывали продукт как простой и надежный способ учета инструментов и материалов. Но жизнь распорядилась иначе: за четыре года мы прошли путь от систематизации данных из Excel-таблиц до запроса на интеграцию с бухгалтерией. Рассказываю по порядку, как все было.
Открыть ТОО в Казахстане можно быстро. Сложнее понять, как это ТОО будет принимать платежи от клиентов из США и Европы.
Привет! Меня зовут Даша, я занимаюсь развитием сервиса Скорозвон — облачного решения для автоматизации коммуникаций в отделах продаж и колл-центрах. И я менеджер продукта.
На первый взгляд, продакт не самый очевидный автор статьи о работе с клиентами: текущими вопросами обычно занимается клиентский сервис. Но чтобы развивать продукт, недостаточно получать отдельные запросы через заявки, продажи и интервью. Важно понимать, как устроен бизнес клиента, с какими проблемами он сталкивается и каких результатов хочет достичь.
Собрать этот контекст нам помогли QBR — регулярные встречи, на которых клиент, сервис и продукт вместе обсуждают текущую работу, планы и дальнейшее развитие.
В статье расскажу, как мы пришли к этому формату, почему первая попытка собирать идеи клиентов в Excel не сработала, как устроены наши QBR и что они изменили для всех участников.
Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Мы двенадцать лет строим управляемый маркетинг для SaaS и онлайн‑сервисов, и почти на каждом длинном цикле всплывает один и тот же спор: продукт должен продавать себя сам, или без отдела продаж платящих не будет. Триалы капают, а выручка прирастает там, где в сделку заходит живой менеджер, и непонятно, в какую модель вкладывать следующий бюджет. Ниже — как мы честно измеряли стоимость платящего клиента для product‑led и sales‑led модели на одном проекте, почему дешёвая на первый взгляд модель роста SaaS часто выходит дороже и какой контур аналитики для этого нужен. Если вы отвечаете за рост B2B SaaS или онлайн‑платформы, дальше будет по делу.
Содержание
1. Почему спор «продукт продает сам или продают менеджеры» нельзя решить на глаз
2. Что именно мы сравниваем: стоимость платящего клиента
3. Почему нельзя мерить модель по первому месяцу
4. Как мы собрали сквозной контур: от клика до оплаченной подписки
5. Что показал замер: где выигрывает самообслуживание, а где окупаются менеджеры
6. Как выбрать модель под свой продукт: 4 вопроса к юнит‑экономике
Слово «агент» в 2026 году встречается в описаниях почти любой CMS или конструктора сайтов – от Webflow до uCoz. Однако появление рядом с кнопкой «Редактировать» новой кнопки «Спросить AI» еще не означает, что архитектура платформы действительно изменилась.
Зачастую речь идет о переименованной функции генерации текста: это все же маркетинговое решение, а не появление полноценного агента. Различать эти сценарии важно не ради терминологической точности. От того, генерирует ли система один ответ или самостоятельно планирует и выполняет последовательность действий, напрямую зависят требования к правам доступа, аудиту, откату и подтверждению операций.
Ниже – попытка разобрать происходящее с точки зрения архитектуры, а не, порой, “пустозвонных” пресс-релизов сервисов.
Почему-то никто не говорит о том, кто будет поддерживать систему через год. Все обсуждают только, насколько быстро её можно написать.
Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.
Все началось с отпуска HR.
Нужно было срочно нанять пару менеджеров, а времени на десятки одинаковых переписок просто не было. Поэтому я написал небольшой Telegram‑бот для первичного отбора кандидатов.
Но каждая решенная проблема открывала следующую. Сначала появились анкеты и скоринг. Затем аналитика, триггерные сообщения, LLM, база знаний и собственный визуальный конструктор сценариев.
Если вы занимаетесь подбором персонала, автоматизируете HR‑процессы или разрабатываете Telegram‑ботов, возможно, мой опыт поможет избежать нескольких ошибок и сэкономить время.
Всем привет! Это Денис Сметнев. Продолжаю свои наблюдения за вайбкодингом и за тем, как он меняет рынок. Увидел недавно график от венчурного фонда a16z и отметил, что релизы iOS-приложений к 2026 году взлетели почти вдвое, но вот количество пользователей остановилось или даже уменьшилось. Еще до этого появился SaaSpocalypse, когда рынок стал сомневаться в жизнеспособности модели по подписке, так как из-за вайбкодинга таких продуктов становится слишком много. Некоторые даже стали писать про иллюзию вайбкодинга: много приложений, а пользователей нет. В этом есть некоторая правда, но мне кажется, что это не иллюзия, а просто реальность. Хочу порассуждать о том, на что обратить внимание всем, кто сейчас делает свое приложение или SaaS, а точнее, почему надо обратить внимание на маркетинг.
Для кого
Фаундерам и CMO SaaS и онлайн-сервисов, отвечающим за привлечение клиентов и понимающим, что больше половины заявок у них приходит из одного канала.
Кратко
Один канал даёт предсказуемую стоимость лида и понятную аналитику, пока он жив. Разбираю стратегию каналов SaaS на конкретном сценарии: что реально происходит с воронкой в первые недели после того, как канал пропадает, — блокировка кабинета, рост аукциона, смена алгоритма или уход ответственного специалиста. Когда концентрация на одном источнике трафика оправдана, а когда это уже риск для всего бизнеса. Как выбрать второй канал по циклу сделки, не размазать бюджет тонким слоем и в каком порядке подключать каналы, чтобы не сломать то, что уже приносит заявки.
На связи Дмитрий, управляющий партнёр Сайткрафт. За несколько лет через нашу команду прошло достаточно SaaS и онлайн-сервисов, чтобы увидеть одну и ту же историю по кругу. Бизнес растёт на одном канале привлечения клиентов, привыкает к его экономике, встраивает под него отдел продаж и аналитику, а потом канал исчезает. Причина обычно не в ошибке настройки кампании. Канал живёт по чужим правилам: чужому алгоритму, чужой политике модерации, чужому решению уйти с рынка. Весной 2022 года это почувствовал, кажется, весь российский digital-рынок разом: часть компаний в один день потеряла доступ к рекламным кабинетам, на которых держалась половина, а то и вся воронка. У кого-то это был Google Ads, у кого-то — Instagram и Facebook (компания Meta признана в России экстремистской организацией, её продукты запрещены). Кто-то за месяц перекинул бюджет на Директ и почти не заметил провала в выручке. У кого-то отдел продаж на два-три месяца остался без свежих лидов вообще. Разница была не в удаче, а в том, успели ли до этого выстроить второй канал.
Это статья о том, почему написать SaaS оказалось проще, чем превратить его в продукт.
После университета я начала искать первую работу разработчиком. Вакансии для начинающих почему‑то не выглядели вакансиями для начинающих. Я читала требования, понимала, что многого не умею, нервничала всё сильнее, а потом решила сделать собственный проект — конструктор магазинов.
Уже звучит как начало чего‑то плохого.
Идея была такой: владелец отправляет токен своего Telegram‑бота, мой сервис подключает к нему команды и витрину. Покупатели открывают его бот‑магазин внутри Telegram, собирают корзину, оформляют заказ. Владелец управляет всем через отдельный Mini App.
Для кого
Фаундерам и CMO SaaS, онлайн-сервисов и платформ, которые думают запускать поисковое продвижение и хотят сначала понять, окупится ли канал на их экономике и горизонте, вместо того чтобы полгода тратить бюджет на трафик впустую.
Кратко
SEO в SaaS только выглядит бесплатным трафиком. На деле это инвестиция с длинным возвратом: работу оплачиваете в первые месяцы, а заявки приходят через два–четыре квартала. На одних проектах канал окупается с запасом, на других его запускают слишком рано и полгода платят за визиты, которые не превращаются в заявки. Ниже — как отличить одно от другого на своей экономике и горизонте, с расчётом окупаемости и скриншотами обезличенного проекта.
Меня зовут Дмитрий Шестаков, основатель компании Сайткрафт. Чаще всего ко мне приходят с запросом в стиле: нам нужно SEO, конкуренты в топе, мы отстаём. И почти всегда мой первый честный ответ — давайте сначала посчитаем, окупится ли это у вас в ближайший год. Потому что для подписочного сервиса поиск умеет приносить дешёвые заявки годами, а умеет полгода жечь бюджет на трафик, с которого никто не покупает. Дело тут не в подрядчике и не в усердии. Решает то, готов ли продукт к этому каналу.
Содержание
1. Почему SEO советуют всем подряд
2. Признак первый: вы не знаете, по каким запросам у вас покупают
3. Признак второй: экономика не сходится даже на платном трафике
4. Признак третий: сайт не превращает визиты в заявки
5. Признак четвёртый: нет запаса хода на длинную окупаемость