Клиент: застройщик жилого комплекса бизнес-класса.

Задача: снизить стоимость лида и получить качественные обращения без обзвонов баз.

Решение: построили воронку из лид-форм + чат-бот в Telegram для онлайн-подбора квартиры, интеграция с CRM.

Результат: 1 лид = 380 ₽ (вместо 1400 ₽ раньше), конверсия в показ квартиры выросла до 18 %.

Вывод: автоматизация и умные данные могут продавать квадратные метры лучше, чем армия брокеров.

Клиент: консалтинговая компания в сфере логистики.

Задача: выйти на новых клиентов без участия отдела продаж.

Решение: создали воронку в VK + Telegram, персонализировали объявления по должности и региону.

Результат: +120 новых обращений в месяц, 9 договоров в первый квартал.

Вывод: сарафанное радио — классика, но цифры громче слов.

Клиент: платформа онлайн-курсов.

Задача: увеличить количество заявок с низкой себестоимостью.

Решение: автоматическая лидогенерация в Telegram, ретаргетинг на тех, кто бросил заявку.

Результат: стоимость заявки упала в 3,4 раза, возврат лидов в покупку вырос на 60%.

Вывод: умные напоминания решают больше, чем большие бюджеты.

Клиент: интернет-магазин техники.

Задача: удержание клиентов и рост повторных продаж.

Решение: создали Telegram-бота для персональных предложений, использовали аналитику по поведению покупателя.

Результат: повторные заказы +37 %, средний чек +22 %.

Вывод: данные знают, кто захочет новый телефон раньше, чем он сам.

Клиент: компания по кредитованию малого бизнеса.

Задача: уменьшить “пустые” заявки, повысить качество лидов.

Решение: внедрили скоринг-анализ и фильтрацию заявок до менеджера, подключили чат-бот для предварительной верификации.

Результат: количество нецелевых обращений снизилось на 70 %, конверсия в сделку +48 %.

Вывод: когда данные фильтруют за тебя — отдел продаж улыбается чаще.

Клиент: сеть салонов и косметологий.

Задача: увеличить записи без повышения бюджета.

Решение: запустили акционные боты в Telegram и WhatsApp, настроили ретаргетинг на тех, кто посещал сайт, но не записался.

Результат: 1 запись = 290 ₽ (вместо 870 ₽ раньше), постоянные клиенты +25 %.

Вывод: даже индустрия красоты теперь живёт на данных — и выглядит шикарно.

Клиент: сервис корпоративной аналитики.

Цель: увеличить поток B2B-лидов без роста рекламного бюджета.

Решение:
– Провели сегментацию аудитории по отраслям.
– Подключили лид-бота в Telegram для мгновенных консультаций.
– Настроили ретаргетинг по активности.

Результат:
– 312 лидов за первый месяц (против 97 раньше).
– CPA снизился с 2 850 ₽ до 970 ₽.
– Конверсия сайта выросла с 1,4 % до 5,9 %.

Вывод: меньше кликов, больше клиентов — когда всё строится на данных, а не на догадках.

Клиент: рекрутинговое агентство.

Цель: ускорить обработку входящих кандидатов и снизить стоимость заявки.

Решение:
– Лидогенерация в VK и Telegram.
– Автоматическая анкета и фильтрация по опыту.
– Подключили CRM-интеграцию и уведомления менеджеров.

Результат:
– 1 137 кандидатов за 30 дней.
– Средняя стоимость анкеты = 190 ₽ (вместо 470 ₽).
– Время закрытия вакансии сократилось с 14 до 7 дней.

Вывод: скорость — новая валюта в рекрутинге, а автоматизация делает её реальной.

Клиент: частная клиника.

Цель: увеличить количество онлайн-записей на приём.

Решение:
– Настроили воронку Telegram + лидген с сайта.
– Добавили автопредложение скидки при повторном визите.
– Запустили сквозную аналитику по врачам.

Результат:
– 684 новых пациента за месяц.
– Стоимость лида = 230 ₽ (–58 % от старой).
– Конверсия записи из чата = 26 %.

Вывод: пациенты приходят не на рекламу, а на заботу — если данные знают, когда им напомнить.

Клиент: организатор деловых конференций.

Цель: продать 500 билетов без кол-центра и ручных рассылок.

Решение:
– Telegram-воронка + интеграция с CRM.
– Ретаргетинг по активности и времени до ивента.
– Умные рассылки по поведению (кто смотрел программу, но не оплатил).

Результат:
– 537 проданных билетов за 18 дней.
– 43 % продаж — из бота, без участия менеджеров.
– ROI кампании = 317 %.

Вывод: ивенты продаются цифрами, а не промо-постами.

Клиент: сеть ресторанов.

Цель: увеличить бронирования и снизить отказы.

Решение:
– Telegram-бот с выбором даты, меню и акций.
– Аналитика посещений и повторных визитов.
– Сценарии лояльности: бонусы за 3+ бронирования.

Результат:
– +211 % к количеству онлайн-броней.
– Средний чек вырос с 2 400 ₽ до 3 050 ₽.
– Повторные визиты +32 %.

Вывод: автоматизация не заменяет гостеприимство — она его усиливает.

Клиент: Компания по банкротству

Цель: Увеличение лидпотока

Решение:
- Перераспределение источников лидгена
- Снижение стоимости рекламного потока
-Аналитика и распределение гео-данных, выделка профильных клиентов

Результат:
-