Скачать курс «Суровый питерский SMM» — Дмитрий Румянцев | Отзывы | Складчина

Суровый питерский SMM

0/5 ·
Создан: 21 августа 2015 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Вам нужен конкретный результат в виде заявок и продаж из соцсетей, а не абстрактные разговоры о «креативе» и «имидже». Внутри собраны доклады экспертов-практиков, которые разбирают реальные кейсы продвижения бизнеса в сложных нишах: от недвижимости до ресторанного сегмента.

Материал построен на разборе измеримых показателей: стоимости лидов, цены посетителя на сайт и количества реальных обращений. Здесь показывают, как превратить активность в социальных сетях в работающий инструмент продаж без «воды» и рекламных предложений сервисов. Программа будет полезна владельцам бизнеса, SMM-специалистам и маркетологам, которые ищут прикладные решения для малого и среднего сегмента.

Профессии
Инструменты

Другие материалы автора

Белый курс: маркетинг и продажи в онлайн-образовании Можно купить
840 ₽

Белый курс: маркетинг и продажи в онлайн-образовании

Дмитрий Румянцев
К
Можно купить
41 ₽ 590 ₽ −93%

Как создавать рекламные посты ВКонтакте, которые работают

Дмитрий Румянцев
Продвижение Telegram-каналов через Яндекс.Директ Можно купить
112 ₽ 2 900 ₽ −96%

Продвижение Telegram-каналов через Яндекс.Директ

Дмитрий Румянцев
0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

С
Можно купить
80 ₽

Секреты построения интернет-бизнеса в социальных сетях

Инна Кхан
Создание сайта, решающего бизнес-задачи компании Можно купить
466 ₽

Создание сайта, решающего бизнес-задачи компании

Maed
С
Можно купить
80 ₽ 490 ₽ −84%

Секретные связки и схемы для запуска онлайн-проекта

Антон Петроченков
В
Можно купить
500 ₽ 4 900 ₽ −90%

Весенняя онлайн-конференция для руководителей учебных центров 2022

ГлавУч
Вечнозеленая система продаж через многоуровневую автоворонку Можно купить
596 ₽

Вечнозеленая система продаж через многоуровневую автоворонку

Дмитрий Зверев
Практика генерации изображений с помощью нейросетей Можно купить
88 ₽ 950 ₽ −91%

Практика генерации изображений с помощью нейросетей

Антон Мартынов