Кейсы

Пришёл в компанию как маркетолог. В маркетинге не было порядка, поток клиентов на ремонт нестабильный. Задача — построить понятную систему привлечения и приводить больше платёжеспособных клиентов.

Провёл интервью с клиентами и собрал путь клиента — от первой мысли о ремонте до подписания договора. Выяснилось главное: в Тамбове люди выбирают подрядчика не по цене, а по доверию — сначала гуглят конкретный запрос («ремонт двухкомнатной под ключ», «отделка новостройки»), потом идут смотреть отзывы и примеры на Авито. Контекстная реклама в этой связке почти не участвует. Поэтому ставку сделали не на дорогой трафик, а на то, чтобы компанию было видно именно там, где принимают решение — в поиске и на Авито.

По пути клиента переделали сайт и общение с клиентом. Сделал новый сайт kapitalstroy68.com — понятная структура и отдельные страницы под запросы, по которым в Тамбове ищут ремонт. Запустил Авито с нуля как отдельный канал заявок. Выбор в пользу SEO + Авито — потому что в этой нише и городе клиенты ищут ремонт именно там, а не через дорогой контекст.

За несколько месяцев по запросам про ремонт квартир и домов в Тамбове сайт вышел в топ Яндекса, а Авито принёс договоров больше чем на 5 млн ₽. Клиенты стали платёжеспособнее и чаще доходят до договора — то есть система приводит не просто заявки, а деньги.

Продажа загородных домов, дач и коттеджей. Задача — привести заявки от людей, которые реально ищут дом за городом, а не «холодные» просмотры.

Разбор статистики показал: заявки давали не самые красивые объявления, а те, где на первых фото сразу виден дом целиком и главные цифры — площадь, участок, цена «под ключ». Люди на загородке отсеивают варианты за секунды и пишут только тем, у кого нет ощущения «спрятанной цены». Поэтому переупаковали витрину под быстрый понятный выбор, а не под «эффектную» подачу.

Оформил профиль и витрину под дома, дачи и коттеджи так, чтобы объявления открывали и писали. Настроил и вёл рекламу, отключая то, что не приносит заявок. Разобрал заявки по цифрам: видно, сколько стоит заявка, откуда приходит и какие объявления работают лучше — это основа для дальнейшей автоматизации обработки.

За месяц — поток заявок по предсказуемой цене, с прозрачной аналитикой по каждому объявлению.

Эксперты и онлайн-школы в разных темах — обучение, психология, языки, спорт, инвестиции. Продукт есть, аудитория есть, но продажи держатся на ручной работе: менеджеры вручную отвечают, прогревают, ведут к оплате. Люди теряются между сообщениями, часть заявок остывает.

Когда разобрал переписки, увидел закономерность: около 40% заявок остывали не из-за цены, а из-за паузы перед первым ответом — человек писал вечером, менеджер отвечал утром, и интерес угасал. А те, кто доходил до покупки, почти всегда получали ответ на 2–3 конкретных возражения: сомнение в результате, цена и «получится ли у меня». Значит, продаёт не скидка, а скорость ответа и снятие правильных возражений — ровно то, что можно автоматизировать.

Собрал под ключ автоматические воронки продаж: цепочки сообщений, чат-боты, посадочные страницы, связку с CRM и закрытые клубы по подписке. Бот берёт на себя первый контакт, квалификацию и прогрев — менеджер подключается уже к тёплому клиенту. Сейчас усиливаю это искусственным интеллектом: делаю ботов и обучающие платформы с ИИ, которые отвечают осмысленно, а не по жёсткому сценарию.

Бот отвечает за секунды и работает 24/7: задаёт нужные вопросы, снимает те самые возражения и передаёт менеджеру уже тёплого клиента. Доля заявок, доходящих до оплаты, выросла примерно вдвое, до 70% рутинной переписки закрывает бот без участия человека, а команда занимается только теми, кто действительно готов купить. Ниже — демо: так бот квалифицирует лид. Попробуйте нажать на ответы.