Кароліна

Кароліна Тупікова Telegram: t.me/Kara_lisha
AI-автоматизатор · лідогенератор Instagram: [open contact info](look above in the "contact info" section)

Автоматизація для бізнесів: як на рівному місці збільшити
дохід компанії у 2–3 рази
Аналізую бізнес-процеси й автоматизую ті, що можуть зекономити гроші або принести більше доходу,
без участі людини в рутині. Весь шлях проходжу сама: від розбору до запуску.

Стек
Інструмент обираю під задачу. Підключаю API рекламних кабінетів і CRM, будую AI-агентів на Claude,
OpenAI та Gemini.

Я вмію робити:

Створення сайтів і лендінгів Автоматизації Маркетингові AI-автоматизації Створення AI-агентів

Маркетингова лідогенерація

Інструменти:

Claude API Claude Code OpenAI Codex Gemini Cursor OpenClaw LangChain CrewAI

n8n Make Node.js Python Netlify Functions Telegram Bot API Pipedrive API Meta Ads API

Conversions API Google Ads Script AUTO.RIA API Threads API React + Vite Remotion Vercel

Higgsfield ElevenLabs

5 років 28 800 $1.92M
у маркетингу: рік на позиції лідів згенеровано для клієнтів прибутку клієнта за 24 місяці з
CMO і два роки Head of на американський ринок за 3 побудованої системи
Marketing роки лідогенерації

AI-автоматизації по компаніях
Тпарк
автобізнес

Наскрізна аналітика реклами → CRM
Проблема
Компанія має понад вісім керованих джерел трафіку, платних і органічних, і ще некеровані. CRM не
показувала вартість клієнта й цільового ліда, найкращі кампанії та джерела, з яких іде найбільше лідів. У
Power BI багато лідів падало в джерело «інше». Ліди заводили в CRM вручну.

Рішення
Я зробила AI-аналітику з трьома сторінками: витрати кабінетів і джерел, ROAS і ROMI, план місяця проти
факту, заробіток і витрати. Прописала всі джерела, навіть «зайшов в офіс».

Результат
Тепер видно реальну базу цільових лідів і тест-драйвів, конверсію в продаж і CAC по кожному джерелу.
Можна зменшити бюджет там, де продажів менше, і додати туди, де більше. На цих даних я зробила AI-
сейлз менеджера й будую агента для розсилок. Аналітика також показала вузьке місце бізнес-моделі,
під нього я будую агента, який має залучати втричі більше авто.

Дашборд: витрати кабінетів, ліди, цільові, тест-драйви, оборот і воронка від показів до продажів.

AI-агент «Ремарка»: особистий асистент менеджера з продажу
Проблема
Щомісяця приходить 300 цільових лідів з різних каналів, а менеджерів з продажу четверо. Вони не
встигали працювати з лідами попередніх місяців, з якими вже спілкувалися. Через це низька конверсія в
продаж авто: менеджер забував написати клієнтові, а той купував у конкурента.

Рішення
«Ремарка» щодня нагадує кожному менеджеру, як дотиснути клієнта, який був на тест-драйві або
виявився цільовим, але не підійшов за певними критеріями. З CRM (Pipedrive) агент збирає інформацію по
кожному ліду, закріпленому за менеджером. Потім дивиться, що можна запропонувати: оновлені дані по
авто на сайті та внутрішні чати компанії, де повідомляють про знижки. Claude формує повідомлення.
Менеджер отримує в Telegram картку: кому, що і як надіслати, з яким кутом спілкування й що
запропонувати. Надсилає він сам.

Результат
Менеджери не гублять клієнтів через людську помилку, і це збільшує відсоток продажів. На першому
прогоні з 1148 угод агент знайшов 240 кандидатів для дотиску, 117 із них після тест-драйву, з готовим
текстом для кожного.

AI Sales Manager: скоринг розмов менеджерів
Проблема
Було незрозуміло, які розмови менеджерів втрачають ліда і чого вчити відділ продажів.

Рішення
AI транскрибує дзвінки менеджерів, ставить кожній розмові оцінку й підказує, як краще зв'язатися з лідом,
що йому надати й надіслати. Я проаналізувала 300 розмов і знайшла випереджаючий показник.

Результат
Якщо оцінка розмови нижче 60, лід уже втрачений і піде до конкурента. Тому менеджери вчаться на
власних розмовах, щоб кожна оцінка була 60 і вище. Цей показник дозволяє побачити втрату ліда до
того, як вона сталася.

Парсер авто на викуп
Проблема
Комісійному відділу потрібні вигідні електромобілі й гібриди від приватників. Вручну переглядати
AUTO.RIA довго, а пропозиції зникають швидко.

Рішення
Щогодини з 08:00 до 20:00 агент шукає за фільтрами: області, пробіг до 150 тис. км, ціна нижче середньої
по ринку, відсів авто з серйозною історією ДТП. Картки йдуть у Telegram-форум по гілках моделей.

Результат
Працює в проді щогодини без участі людини. На старті агент запам'ятав 983 наявні оголошення і далі
шле лише нові. На пробному прогоні з 202 електромобілів фільтри залишили 102 приватні пропозиції
потрібних моделей. Менеджери комісійного відділу стали працювати вдвічі швидше, виконують плани із
залучення авто й перевиконують їх. Більше авто на площадці означає більше продажів, а це прямо
впливає на виручку й дохід компанії.

GARNE
імміграційні послуги для українців у США

Immigration PR Strategy: AI-сервіс для GARNE
Проблема
PR-пропозиції для клієнтів збирали вручну в Excel-таблиці.

Рішення
Менеджер вводить анкету клієнта: ім'я, тип візи, сферу, бюджет. AI-сервіс підбирає з бази знань видання,
асоціації, організації й нагороди та збирає документ: PR-пропозицію і стратегію кейсу.

Результат
Час на створення пропозиції для клієнта скоротився з 5 днів до 2. Замість Excel-таблиці клієнт отримує
готовий документ зі стратегією.

Набір для маркетингу: AI-агент для лендінгів і квізів
Проблема
Потрібно було, щоб із реклами більше людей залишало заявку на лендінгу.

Рішення
AI-агент аналізує поведінку людей на сайті й лендінгах, збирає дані й на їх основі пропонує правки. Сам
править лендінги або створює нові, а ще квізи, щоб підвищити конверсію.

Результат
Це вже працює: конверсія лендінгів за місяць становить 5%. Для порівняння, за ринковими орієнтирами
3% уже добрий результат.

AI-агент для таргетованої реклами
Проблема
Стежити за рекламою, шукати помилки й аналізувати реакцію людей на креативи раніше доводилося
вручну.

Рішення
Агент у реальному часі стежить за рекламою, знаходить помилки, аналізує зворотні вебхуки та кожен
крок людей, які реагують на креативи. Може сам запустити рекламну кампанію.

Результат
Вартість цільового ліда знизилась удвічі, а оплата за 1000 показів зменшилась.

AI-асистенти Марія і Софія
Проблема
Ліди з таргетованої реклами треба кваліфікувати й записувати на платні консультації.

Рішення
Два AI-асистенти, Марія та Софія, цілодобово спілкуються з лідами, які приходять з таргетованої реклами.

Результат
Вони кваліфікують ліди й записують їх на платні консультації.

News Agent: статті для блогу з модерацією
Проблема
Блогу потрібен стабільний потік свіжих матеріалів про статус українців у США, а вручну це моніторинг
десятків джерел із високою ціною помилки.

Рішення
Кожні 3 години агент збирає новини, Haiku оцінює важливість, Opus пише статтю в форматі блогу з SEO-
полями й FAQ та пост для соцмереж. Модерація кнопками в Telegram, після підтвердження стаття
комітиться в репозиторій блогу. Правило: лише факти з джерела. Коли агент пропустив важливу новину
про позов проти політики USCIS, я знайшла дві причини: занадто вузькі запити й «згорання» слотів
копіями. Виправила: додала групування копій і перевірку на дублі між прогонами.

Результат
У проді з 29.06.2026: блог отримує готові до публікації статті без ручного написання, постинг
налагоджений і йде регулярно. Статті пишуться за готовим скелетом SEO-статті, і сайт почав
отримувати більше трафіку із соцмереж і з пошуку.

Рекламні відео за брендбуком
Проблема
Серії роликів мають відповідати брендбуку й макетам Meta, а робити кожне вручну дорого й довго.

Рішення
Конвеєр: Higgsfield створює вставки й AI-диктора, ElevenLabs озвучує, Remotion збирає шрифти, плашки,
логотип і звуки. Розкладка враховує безпечні зони Meta для 9:16 і 4:5.

Результат
Нова рекламна серія збирається тим самим конвеєром і відразу відповідає брендбуку та вимогам
плейсменту.

Воркшоп «Ідея → автоматизація» для керівників
Проблема
Керівники HR, копірайтингу, PR, операцій і продажів тонуть у рутині й не знають, як її автоматизувати.

Рішення
Дводенна програма на моїй методиці з 7 кроків від рутини до системи та дека з 33 слайдів на реальних
болях з анкет учасників.

Результат
Кожен учасник виходить зі схемою «програма з API → Claude → Telegram → затвердження → запис назад»
для власної рутини.

YELL Agency
власні проєкти

AI-лід-магніти та AI-гра
Проблема
Звичайна форма заявки не дає людині причини залишити контакт, а ліди без контролю якості не
повертаються в рекламу.

Рішення
«Аудит з AI» для інфобізнесу й для малого та середнього бізнесу: опитування, персональний звіт від
Claude, оффер і заявка. Ліди падають у Telegram, кнопки «Цільовий» і «Не цільовий» шлють Purchase у
Meta Conversions API. Окремо MarketSim: гра в стилі The Sims для навчання Meta Ads, яку я використовую
як лід-магніт.

Результат
Інструменти працюють: ліди автоматично падають у Telegram, а реклама отримує зворотний зв'язок.
MarketSim занурює клієнта в інтерактивну гру: він сам тестує, як працює реклама, і прогрівається перед
подальшою покупкою.

MarketSim: гра в стилі The Sims для навчання Meta Ads.

Щоденний AI-дайджест у Telegram
Проблема
Щодня виходять сотні новин про AI, і вручну їх не прочитати.

Рішення
Щодня о 10:00 агент збирає новини з 48 джерел, фільтрує їх, пише топ-7, маркетинг-кейси й розбір «як
застосувати самій». Газетну шпальту PNG малює на сервері.

Результат
У проді з 01.09.2026: дайджест приходить щоранку без моєї участі. Він дає новини світу про AI по нішах і
бізнесу та реальні кейси: як компанії автоматизували бізнес-процеси, збільшили виручку або скоротили
години на задачу. Так я тримаю руку на пульсі й завжди маю нові ідеї для автоматизації бізнесів, з якими
працювала.

Автоматична лідогенерація
Проблема
Людей, які шукають розробника чи таргетолога, і власників агенцій для аутрічу довго шукати вручну.

Рішення
Агент кожні 10 хвилин шукає такі пости в Threads і готує повідомлення, а окремий Python-пайплайн
збирає контакти власників агенцій з Apollo й Hunter. Постійний потік від 20 цільових лідів на день.

Результат
Це холодні ліди, вони не прийшли з реклами. Коли воронка й перший контакт побудовані правильно, до
продажу доходить приблизно 3% з них.

Розробила систему AI-лідогенерації
Я працюю лідогенератором: перетворюю рекламу на потік цільових заявок у Meta, TikTok, Google Ads і
Telegram Ads. Рахую все в грошах: скільки коштує лід, яка конверсія в оплату, коли окупається
бюджет.

1 2 3 4 5
AI збирає Оффери за Креативи Навчання Meta на AI-аналітика
патерни формулою Відео, статика й
якість Окремий дашборд
Аналізує реальні
емоційного Зворотний
UGC мовою клієнта. під бізнес: клієнт
дефіциту
розмови webhook передає сам бачить, як іде
менеджерів із Патерни стають Meta якість ліда, реклама й скільки
клієнтами: слова, заголовками й покупку й етап лідів на кожному
заперечення й офферами про воронки. етапі.
тригери, що справжній біль

впливають на аудиторії.

рішення про
покупку.

Віза талантів Tesla Park YBC
Консалтинг · США Авто · B2C · 2 роки Клуб · Варшава, Київ, Лісабон

28 800 70–100 / міс 80–100 / міс
лідів за 3 роки цільових лідів на купівлю авто цільових лідів при жорсткому фільтрі
входу
800 / міс 100%
цільових лідів, 30–45% від потоку плану по таргету виконано в квітні −50%
2026 вартість цільового ліда за місяць
$1.92M
прибуток за 24 місяці $1000 $300
зекономлено рекламного бюджету економії на залученні кожного
370–560% клієнта
ROMI

Цифри кейсів: мої результати з клієнтських проєктів, за даними рекламних кабінетів і CRM.