Цель:на примере крупной розничной сети показать, как массовый чекинг номеров для программы лояльности помогает проверить актуальность базы, сократить расходы на SMS-оповещения и повысить доставляемость сообщений. Исходные данные Клиент — федеральная сеть розничных магазинов (продуктовый ритейл) с программой лояльности. В базе программы — 2 500 000 номеров телефонов, собранных за 5 лет. Ежемесячный бюджет на SMS-рассылки…
Цель:научить бизнес определять, какими мессенджерами чаще всего пользуется целевая аудитория, для выбора эффективных каналов коммуникации и повышения конверсии рассылок. Исходные данные Клиент — интернет-магазин с аудиторией 50 000+ клиентов. Рассылки отправлялись только в WhatsApp, но конверсия упала с 3% до 1.2%. Компания не знала, пользуется ли её аудитория другими мессенджерами. Что хотел клиент: Что мы…
Цель:настроить автоматизацию техподдержки через AI-ботов, интегрированных с вашей базой знаний и CRM, для снижения нагрузки на операторов на 60-80%. Исходные данные Клиент — SaaS-компания с 50 000 активных пользователей. Техподдержка получала 3 000 обращений в месяц. Команда из 5 операторов работала на пределе, время ответа достигало 4 часов, а стоимость одного обращения — $8. Что…
Цель:объяснить рекламодателям, зачем проверять базу на наличие Telegram Premium-статуса, как фильтровать платежеспособную аудиторию и повышать эффективность рекламных кампаний. Исходные данные Клиент — рекламное агентство, запускавшее кампании в Telegram Ads для клиента из сегмента FinTech (инвестиционное приложение). Бюджет кампании составлял 500 000 ₽ в месяц. Агентство таргетировалось на аудиторию по интересам: «инвестиции», «криптовалюта», «финансовая грамотность». Однако…
Цель:настроить сбор отзывов покупателей через Telegram, используя существующую базу клиентов, с автоматизацией, стимулами и скриптами для максимального отклика. Исходные данные Клиент — интернет-магазин электроники с 15 000 заказов в месяц. На маркетплейсах и в карточках товаров на сайте отзывов было мало (3-5 на товар). Покупатели не возвращались на сайт после покупки. Email-запросы отзывов работали плохо…
Цель:настроить рассылки в WhatsApp для маркетплейсов без жалоб: правильная частота, персонализация, сегментация и получение согласия. Исходные данные Клиент — продавец на Ozon и Wildberries с базой 15 000 номеров клиентов, собранных за 2 года. Он отправлял еженедельные рассылки со скидками и новинками. Жалобы на спам росли, через 3 месяца аккаунт WhatsApp заблокировали. Что хотел клиент:…
Цель:настроить систему возврата брошенных корзин через мессенджеры: найти клиента по номеру телефона, отправить персонализированное сообщение и вернуть до 15% потерянных продаж. Исходные данные Клиент — интернет-магазин косметики со средним чеком 50.Ежемесячно2500пользователейдобавлялитоварывкорзину,нонеоформлялизаказ.Потери—50.Ежемесячно2500пользователейдобавлялитоварывкорзину,нонеоформлялизаказ.Потери—125 000 выручки в месяц. Email-рассылки работали плохо (открытия 12%, возвраты 3%). Что хотел клиент: Что мы сделали Шаг 1. Поняли, почему клиенты бросают корзину Статистика…
Корзина пуста.