Цель:Настроить автоматическую проверку живости бизнеса контрагентов. Система сама определяет, ликвидирована ли компания, есть ли у неё долги и участвует ли она в судах. Исходные данные Клиент — B2B-компания с базой из 10 000 потенциальных контрагентов. Отдел продаж тратил часы на ручную проверку каждого: смотрели сайт, звонили по телефону, искали новости о банкротстве. 15% компаний из…
Цель:Показать, как видео-визитки для рассылки по базе мессенджеров становятся главным трендом. Вы узнаете, как персонализировать видео и валидировать контакты. Исходные данные Клиент — Digital-агентство. Оно продавало SEO-услуги через текстовые сообщения в WhatsApp. Конверсия упала до 1.5%. Клиенты просто не читали длинные письма. Мы предложили видео-визитки для рассылки по базе мессенджеров. Это изменило всё. Что хотел…
Цель:Показать, как голосовые роботы и проверенные базы данных для продаж формируют идеальный тандем. Вы узнаете, почему валидация контактов необходима перед запуском автодозвона. Исходные данные Многие компании используют голосовых роботов. Они закупают дешёвые базы контактов. Затем запускают обзвон. Результат плачевный. Робот тратит часы на набор несуществующих номеров. Клиент злится на роботов и жалуется. Аккаунты колл-центра блокируют….
Цель:Показать, как Web 3.0 меняет хранение и продажу персональных данных — от монополии корпораций к контролю пользователя. По данным AWS, Web 3.0 — это интернет, где пользователи владеют и контролируют свои данные, а не отдают их техногигантам . Исходные данные Клиент — маркетплейс цифровых услуг. Компания зависела от покупки готовых B2B баз. Однако новые законы (GDPR)…
Цель:Оценить перспективы использования синтетических данных в B2B маркетинге. Может ли ИИ полностью заменить реальные базы контактов в 2026 году? Исходные данные Клиент — маркетинговое агентство, которое искало способы масштабировать B2B лидогенерацию. Компания хотела использовать синтетические данные, сгенерированные ИИ, вместо покупки реальных баз контактов. Однако, прежде чем вкладывать бюджет, клиент решил изучить, насколько синтетические модели достоверны…
Цель:Показать, как автоматическая фильтрация мусорных лидов с помощью ИИ помогает бизнесу экономить бюджет и защищать аккаунты от блокировок. Исходные данные Клиент — B2B-агентство с бюджетом на рассылки $5 000 в месяц. Компания покупала базы контактов и отправляла сообщения всем подряд. Однако до 40% лидов оказались мусором: боты, виртуальные номера, неактивные аккаунты. Автоматическая фильтрация мусорных лидов…
Корзина пуста.