1. О проекте

Ко мне обратился заказчик, который занимается оптимизацией бизнес-процессов отделов продаж через внедрение AI-менеджеров.

Продукт представляет собой полноценный AI-отдел продаж — автоматизированный сотрудник, который помогает бизнесу обрабатывать входящие обращения, отвечать клиентам, квалифицировать заявки и повышать эффективность отдела продаж без увеличения штата.

В отличие от классических чат-ботов, которые работают только по заданным сценариям, AI-менеджер выполняет функции полноценного сотрудника отдела продаж:

•  отвечает клиентам 24/7; 
•  реагирует на заявку в течение 3 секунд; 
•  квалифицирует потенциальных клиентов; 
•  доводит лидов до консультации; 
•  работает с клиентской базой; 
•  снижает количество потерянных обращений; 
•  помогает увеличивать продажи без расширения команды менеджеров. 

Особенность проекта заключалась в том, что продукт находился на этапе выхода на рынок. У компании ещё не было сформированного рекламного спроса и накопленной статистики по аудитории, поэтому главной задачей первого этапа было не просто получить заявки, а изучить рынок, определить перспективные сегменты и найти рабочие рекламные связки для дальнейшего масштабирования.

На момент начала работы сайт заказчика находился в разработке, поэтому было принято решение запускаться через лид-формы Meta Ads. Такой подход позволял быстрее проверить интерес аудитории, протестировать рекламные сообщения и получить первые данные без зависимости от сроков разработки сайта.

Опираясь на опыт запуска проектов в разных нишах — от B2B-услуг и сложных продуктов до медицинских, коммерческих и потребительских направлений, — я понимал, что для нового AI-решения важно не просто получить дешёвые заявки, а определить аудитории, которые готовы рассматривать автоматизацию отдела продаж как инструмент роста бизнеса.

На старте я предложил сделать основной акцент не только на Facebook Ads, а использовать Instagram как ключевую площадку для первого этапа тестирования. Для нового продукта без сформированного спроса важно не только показать оффер, но и сформировать понимание ценности решения. Instagram позволяет быстрее тестировать визуальные концепции, экспертные сообщения и сценарии коммуникации с аудиторией, что особенно важно при продвижении сложных B2B-продуктов.

Главная сложность проекта заключалась в том, что AI-отдел продаж является новым решением для многих компаний. Большая часть аудитории уже имела опыт взаимодействия с чат-ботами и воспринимала их как ограниченный инструмент, который не способен заменить реального менеджера. Поэтому основной задачей было сформировать ценность продукта и показать не саму технологию, а конкретный бизнес-результат:

•  компания не теряет клиентов из-за долгого ответа; 
•  заявки обрабатываются моментально; 
•  отдел продаж работает эффективнее; 
•  бизнес получает дополнительный ресурс без увеличения расходов на сотрудников. 

Заказчику был нужен не просто специалист по настройке рекламного кабинета, а человек, который сможет выстроить систему выхода нового B2B-продукта на рынок. При продвижении сложных решений недостаточно просто запустить рекламу — необходимо исследовать аудиторию, понимать бизнес-боли, тестировать сценарии коммуникации и находить связки с потенциалом масштабирования.

Мой подход был основан на системном тестировании гипотез. Перед запуском была сформирована логика:
география → аудитория → бизнес-боль → рекламный триггер → креатив → заявка.

Такой подход позволил использовать рекламу не только как канал привлечения клиентов, но и как инструмент исследования рынка: определить, какие сегменты готовы воспринимать продукт, какие проблемы бизнеса наиболее актуальны и какие сообщения лучше формируют интерес.
Перед запуском я подготовил необходимую инфраструктуру проекта:

•  разработал стратегию тестирования; 
•  настроил amoCRM для обработки обращений; 
•  создал систему аналитики через РНП-таблицу; 
•  подготовил структуру оценки рекламных гипотез; 
•  выстроил процесс оптимизации рекламных кампаний. 

Дополнительно я предложил изменить первоначальный сценарий коммуникации. Вместо прямого оффера «купить AI-отдел продаж» был выбран более мягкий первый контакт — получение демо-версии продукта.

Для сложного B2B-решения такой подход снижает барьер входа: потенциальный клиент может сначала увидеть работу AI, протестировать его возможности, понять пользу для бизнеса и только после этого переходить к обсуждению внедрения.

Таким образом, первый этап проекта был направлен не просто на запуск рекламы, а на построение системы проверки рынка: от анализа аудитории и тестирования гипотез до выявления перспективных направлений для дальнейшего масштабирования. 

2.Подготовка к рекламе

После согласования стратегии первым этапом стала подготовка рекламной инфраструктуры и системы тестирования. Так как задача заключалась в поиске масштабируемой модели продвижения, было важно заранее определить, какие гипотезы будут проверяться, какие показатели использовать для оценки эффективности и как принимать решения по дальнейшему развитию рекламных кампаний.

Было разработано 4 основных рекламных оффера, каждый из которых был направлен на разный уровень готовности аудитории:

• получение демо-версии AI-отдела продаж;
• бесплатный аудит текущего отдела продаж и поиск точек роста;
• расчёт потенциальной окупаемости внедрения AI-решения;
• внедрение AI-менеджера под задачи конкретного бизнеса.

На старте была разработана структура тестирования, которая позволяла отдельно анализировать каждый элемент рекламной связки:

• географию;
• аудиторию;
• рекламное сообщение;
• креатив;
• итоговую стоимость обращения.

Такой подход позволял понимать, какие именно факторы влияют на результат, и быстрее находить эффективные комбинации.

Одной из первых задач стала подготовка системы обработки и аналитики обращений. С нуля была настроена amoCRM: подготовлены этапы движения лидов, структура обработки заявок и логика работы с обращениями из рекламных кампаний.

Дополнительно была разработана РНП-таблица для регулярного контроля результатов. В ней отслеживались:

• расходы;
• количество обращений;
• стоимость заявки;
• эффективность отдельных рекламных связок;
• результаты разных географий;
• качество получаемых лидов.

Это позволило оперативно корректировать стратегию и перераспределять бюджет на основе фактических данных.
Отдельное внимание было уделено разработке лид-форм, так как на первом этапе именно они являлись основной точкой контакта с потенциальным клиентом.

Было подготовлено 3 варианта лид-форм под разные сценарии взаимодействия с аудиторией.

3.Креативы и тексты

После подготовки рекламной инфраструктуры следующим этапом стала разработка креативной стратегии и поиск наиболее эффективной подачи продукта для аудитории. Основная задача заключалась в том, чтобы объяснить ценность AI-отдела продаж через понятные бизнес-сценарии, так как сама технология не являлась главным мотиватором для потенциального клиента.

В коммуникации был сделан акцент не на технических возможностях AI, а на проблемах, с которыми ежедневно сталкиваются владельцы бизнеса и руководители отделов продаж:

• потеря клиентов из-за долгого ответа;
• перегруженность менеджеров;
• необходимость обрабатывать больше обращений без увеличения штата;
• высокие затраты на расширение отдела продаж.

Вместо прямого сообщения о внедрении искусственного интеллекта использовались рекламные сценарии, связанные с конкретными бизнес-результатами:

• клиент получает ответ сразу после обращения;
• заявки не теряются между первым контактом и продажей;
• отдел продаж работает эффективнее без увеличения нагрузки на сотрудников;
• компания получает дополнительный ресурс для обработки обращений.

Под каждый рекламный триггер были разработаны отдельные тексты и визуальные концепции.
Всего было подготовлено:

• около 5 вариантов рекламных сообщений под каждый сценарий;
• более 16 креативов для тестирования различных подходов к позиционированию продукта.

В ходе работы тестировались разные форматы подачи:

• статичные дизайнерские креативы;
• Stories и Reels;
• визуальные сравнения работы бизнеса до и после внедрения AI;
• объясняющие материалы о принципе работы AI-менеджера;
• креативы с акцентом на получение демо-версии продукта.

Первая версия была направлена на сбор контактных данных и дальнейший прогрев через WhatsApp. Такой сценарий позволял не просто получить заявку, а продолжить коммуникацию с потенциальным клиентом и показать возможности AI-менеджера в процессе общения.

Вторая версия была подготовлена после готовности сайта. В этом сценарии пользователь после взаимодействия с рекламой направлялся на сайт, где мог подробнее изучить продукт, преимущества внедрения и дополнительную информацию об услуге.

Третий вариант лид-формы был направлен на тестирование новых рекламных триггеров и дополнительную сегментацию аудитории. В форму добавлялись вопросы, которые позволяли лучше понять потребности потенциального клиента:

•  особенности бизнеса; 
•  наличие отдела продаж; 
•  текущие сложности с обработкой обращений; 
•  интерес к автоматизации процессов. 

Дополнительно была создана и оформлена Facebook-группа проекта, которая стала дополнительной точкой контакта с аудиторией. В группе была размещена информация о преимуществах AI-отдела продаж и возможностях внедрения решения.

Это позволяло пользователям получить больше информации перед обращением, повысить доверие к продукту и использовать группу как дополнительный канал коммуникации с потенциальными клиентами.

После подготовки инфраструктуры была сформирована система рекламных гипотез. Так как продукт решал сразу несколько бизнес-зач, было важно протестировать разные причины, по которым компании могут быть заинтересованы во внедрении AI-отдела продаж.
В основу тестирования были заложены основные боли
бизнеса:

• потеря клиентов из-за долгого ответа менеджеров;
• перегруз отдела продаж большим количеством обращений;
• отсутствие обработки заявок вне рабочего времени;
• высокие расходы на расширение команды;
• необходимость увеличения продаж без роста штата.

Под каждый сценарий были разработаны отдельные рекламные сообщения и визуальные концепции.

Всего было подготовлено:

• около 5 вариантов текстов под каждый рекламный триггер;
• более 16 креативов для проверки разных подходов к коммуникации.

Также на этапе подготовки была продумана структура географического тестирования. Русскоязычные аудитории были разделены на отдельные группы, чтобы корректно оценивать эффективность каждого направления и понимать, какие рынки имеют наибольший потенциал.

Таким образом, до запуска активного продвижения была создана полноценная система управления рекламой:

• настроена аналитика;
• подготовлена обработка лидов;
• разработаны разные сценарии взаимодействия с аудиторией;
• создан дополнительный канал коммуникации через Facebook-группу;
• сформированы рекламные гипотезы;
• определена логика дальнейшего масштабирования.

Особое внимание было уделено тому, чтобы снизить барьер восприятия нового решения. Вместо позиционирования AI как полной замены сотрудников он был представлен как инструмент усиления отдела продаж: помощник, который берёт на себя первичную коммуникацию, обработку обращений и рутинные задачи, позволяя менеджерам сосредоточиться на закрытии сделок.

Одной из ключевых гипотез стало использование оффера с демонстрацией продукта. Вместо прямого предложения внедрить AI-отдел продаж пользователю предлагалось получить демо-версию и самостоятельно оценить возможности решения.

Дополнительно была протестирована связка рекламы с WhatsApp, где после оставления заявки пользователь мог сразу взаимодействовать с AI-менеджером. Это позволило использовать сам продукт как часть рекламной воронки: потенциальный клиент не просто изучал описание решения, а видел его работу в реальном сценарии общения.

В процессе тестирования анализировались не только показатели отдельных объявлений, но и качество получаемого отклика:

• какие сообщения вызывают больший интерес;
• какие формулировки лучше объясняют ценность продукта;
• какие креативные подходы позволяют привлекать наиболее релевантную аудиторию.

По итогам тестирования были определены наиболее эффективные направления коммуникации, которые в дальнейшем использовались для оптимизации рекламных кампаний и масштабирования перспективных связок.

Именно на этих рынках была сосредоточена дальнейшая работа:

•  тестировались новые рекламные сообщения; 
•  масштабировались эффективные креативы; 
•  проверялись дополнительные гипотезы внутри наиболее заинтересованных аудиторий. 

Помимо географического анализа, дополнительно тестировались разные сценарии взаимодействия пользователя с рекламой:

•  переход в лид-форму; 
•  дальнейший прогрев через WhatsApp; 
•  изучение информации через сайт после его запуска. 

Это позволило определить не только, где находится наиболее перспективная аудитория, но и какой путь пользователя лучше приводит к обращению.

Таким образом, работа с аудиториями была построена не как разовый выбор географии, а как последовательный процесс поиска наиболее эффективных сегментов. Полученные данные позволили сформировать основу для дальнейшего масштабирования рекламных кампаний и выхода на новые рынки.

Результаты из рекламной компании fACEBOOK

4.Целевые аудитории

После подготовки рекламных материалов следующим этапом стала работа с аудиториями и географиями. Так как продукт ориентирован на бизнес и требует определённого уровня понимания ценности автоматизации, было важно не ограничиваться одной широкой аудиторией, а протестировать разные сегменты и определить, где AI-решение получает наибольший отклик.

На старте было принято решение работать только с русскоязычной аудиторией, так как коммуникация продукта требовала глубокого понимания бизнес-процессов и особенностей взаимодействия с отделами продаж.

Географии были разделены на отдельные группы, чтобы корректно оценивать эффективность каждого направления и не смешивать результаты разных рынков.

В тестирование вошли несколько основных направлений.
СНГ и Центральная Азия

•  Беларусь; 
•  Казахстан; 
•  Узбекистан; 
•  Кыргызстан. 

Платёжеспособные рынки

•  США; 
•  Германия; 
•  Великобритания; 
•  Израиль; 
•  ОАЭ. 

Европа и Балтия

•  Латвия; 
•  Литва; 
•  Эстония; 
•  Испания; 
•  Чехия; 
•  Кипр. 

Азия

•  Индонезия; 
•  Бангладеш; 
•  Вьетнам; 
•  Южная Корея; 
•  Китай. 

Также отдельно тестировалась Турция как направление с потенциально заинтересованной русскоязычной бизнес-аудиторией.
Такое разделение позволило анализировать не только стоимость привлечения заявки, но и качество отклика каждой аудитории:

•  насколько пользователи понимают ценность продукта; 
•  готовы ли рассматривать автоматизацию отдела продаж; 
•  какие рекламные сообщения лучше работают в конкретной географии. 

В процессе запуска проводился постоянный анализ результатов по отдельным сегментам. На основе полученных данных:

•  корректировались бюджеты; 
•  отключались менее эффективные направления; 
•  усиливались кампании с наиболее перспективными показателями. 

По итогам первого этапа тестирования были определены наиболее перспективные географии:

•  Беларусь; 
•  Кипр; 
•  Вьетнам; 
•  Германия; 
•  Израиль.

Проект показал, что продвижение нового B2B AI-продукта через Meta Ads может эффективно работать даже без сформированного спроса, если правильно выстроить систему тестирования: разделить аудитории по географиям, проверить разные рекламные триггеры и сделать акцент не на технологии, а на конкретных бизнес-результатах.

На первом этапе был протестирован основной оффер — получение демо-версии AI-отдела продаж. Такой формат позволил снизить барьер первого контакта и дать потенциальным клиентам возможность самостоятельно оценить возможности продукта. Именно через демонстрацию работы AI было проще сформировать доверие к решению и объяснить его ценность для бизнеса.

По итогам работы было получено:

• 135 лидов;
• 199 245 показов;
• 1 760 переходов;
• общий рекламный расход — 44 684 274 Rp (индонезийских рупий);
• средняя стоимость заявки — около 330 995 Rp.

Полученные данные позволили собрать необходимую статистику для анализа:

• аудитории;
• рекламных сообщений;
• креативов;
• перспективных направлений масштабирования.

Главным выводом стало то, что для сложного B2B-продукта лучше всего работают сообщения, связанные с конкретными проблемами бизнеса:

• потеря клиентов из-за долгого ответа;
• перегруз отдела продаж;
• необходимость обработки заявок 24/7;
• рост продаж без увеличения штата.

Следующим этапом планируется тестирование дополнительных рекламных офферов, которые были подготовлены в рамках стратегии:

• аудит отдела продаж;
• расчёт потенциальной окупаемости внедрения AI;
• предложение внедрения AI-менеджера под задачи конкретного бизнеса.

Это позволит определить, какой сценарий первого контакта лучше работает для разных сегментов аудитории и на каком этапе пользователь готов перейти к консультации.

Дальнейшая работа будет направлена на:

• масштабирование наиболее перспективных географий;
• тестирование новых рекламных сообщений;
• развитие связки Meta Ads + WhatsApp-прогрев;
• запуск ретаргетинга на пользователей, которые уже взаимодействовали с проектом, но не оставили заявку;
• создание Look-alike-аудиторий на основе заинтересованных пользователей и полученных лидов.

В результате первого этапа была сформирована рабочая модель продвижения нового B2B AI-продукта:

• определены перспективные аудитории;
• протестирован первый оффер;
• выявлены эффективные рекламные сообщения;
• подготовлена база для дальнейшего масштабирования.

ОТЗЫВЫ

ВАЖНО: если вы хотите увидеть отзыв именно для этого кейса, то, пожалуйста, напишите нам либо нажмите кнопку «ЗАПРОСИТЬ ОТДЕЛЬНЫЙ ОТЗЫВ», и мы пришлем его.

Часть отзывов вы можете посмотреть по ссылке:

Если остались вопросы, то Вы всегда можете обратиться ко мне
за консультацией
Все мои контакты по кнопке ниже

ВАЖНО: если вы хотите увидеть еще кейсы, то, пожалуйста, нажмите нажмите кнопку «СМОТРЕТЬ ЕЩЕ КЕЙСЫ».