4 процесса, которые Moonly закрыла AI-сотрудниками и сэкономила $50-60K за год ☀️
https://www.linkedin.com/in/sonya-vorobyeva-6263a823b/(Product Lead, https://moonly.app/, 10M пользователей, топ-3 по астрологии в США) рассказала на встрече трека https://www.notion.so/r-founders/R-Founders-Mobile-Apps-190e6764ac9a452d8736da9db7d46604, как закрыла агентами работу, на которую раньше нужно было 4-5 человек, и сэкономила $50-60K за год. Всех агентов собрала сама в n8n, без технического бэкграунда.
Если у вас в команде есть повторяющиеся процессы с шаблонным текстом, ручной аналитикой или переводами, скорее всего их уже можно закрыть агентом. Вот четыре направления, с которых стоит начать 🔽
➖Шаблонный контент с переводами
Любой процесс, где сотрудник берёт вводные, пишет текст по шаблону и переводит на несколько языков, это кандидат на автоматизацию. У https://moonly.app/это были in-app events для App Store и Google Play. Раньше через 4 человек за неделю по $120 за штуку, сейчас ASO-менеджер пишет боту в Slack тему и даты, получает готовые тексты за минуты по $20. При ~200 ивентах в год экономия $20K+.
Возьмите один процесс с шаблонным текстом, который повторяется чаще всего, и попробуйте закрыть его ботом в n8n через готовый шаблон. У n8n тысячи шаблонов, в большинстве случаев нужно только прописать API-доступы.
➖Локализация и переводы
Посчитайте, сколько вы платите за переводы и локализацию в год. https://moonly.app/ платили SmartCat $15K только за наложение переводов на макеты в Figma. Backend-разработчик за 2 недели собрал плагин, который переводит, проверяет смысловой перевод по словарю и показывает, влезает ли текст в контейнеры прямо в дизайне. Стоимость упала до $2K в год, производство ускорилось в 7 раз, и как побочный результат запустили SMM на французском, немецком и других языках, хотя раньше были только английские.
➖Ежедневная аналитика и трекинг аномалий
Если ваш аналитик каждое утро вручную собирает дашборд из нескольких источников, этот процесс можно закрыть агентом за один день. У https://moonly.app/ агент ходит в https://adapty.io/, https://posthog.com/ и собственную систему, заполняет сводную таблицу и анализирует отклонения от скользящего среднего. Важный нюанс, который можно применить к любым отчётам: данные нужно форматировать в числа вместо процентов, потому что модели значительно лучше работают с числовым форматом. Агент Moonly даже находит корреляции, которые команда бы не заметила: «обновили расклады Таро, и к AI-астрологу стали меньше ходить».
➖Оценка рекламных креативов
Если ваш байер тратит 30-50% времени на сведение перформанса и принятие решений по креативам, это первое, что стоит автоматизировать. У Moonly агент по API Facebook забирает сырые данные, оценивает каждый креатив по скользящему среднему боевых кампаний и KPI-порогам, визуально анализирует хук и содержание, и выдаёт рекомендацию масштабировать или останавливать. Логику прописывали через брейнштормы с байерами и добавляют правила итеративно, когда видят ошибку бота.
Главный принцип, который Софья повторила несколько раз на встрече:
«Не автоматизируйте то, что не работает руками, сначала отладьте процесс, потом переводите на AI».
Звучит просто, но на практике хочется автоматизировать сразу всё подряд. А у вас как?
