🧠 Как ИИ спасает лидген от фразы «лиды говно»
Недавно делали глубокую аналитику по одному клиенту.
Подключили ИИ к воронке:
— анализ заявок
— анализ приветствий
— связка источник → менеджер → результат
— поиск точек слива
И картина получилась интересная.
📊 Цифры:
У одного менеджера — 30% квал
У другого — 8% квал
Трафик один и тот же.
Источник один и тот же.
Оффер один и тот же.
Классический вывод без аналитики?
«Лиды плохие. Лидген виноват.»
Но ИИ копает глубже.
Мы углубились в этап первого приветствия.
И увидели:
— много сливов в первые 1–2 сообщения
— шаблонный вход в диалог
— старые привычные паттерны
— отсутствие связки с оффером и болью клиента
А теперь главное.
Клиент приходит не просто «по рекламе».
Он приходит на конкретную боль, на конкретный креатив, на конкретный посыл.
Если реклама — про страх потери имущества,
а менеджер начинает с «Здравствуйте, вы оставляли заявку…» —
происходит разрыв воронки.
Реклама — про эмоцию.
Менеджер — про формальность.
Клиент — в отказ.
💡 Главный инсайт:
Под каждый источник нужно входить в диалог по-разному.
Источник = оффер
Оффер = боль
Боль = состояние клиента
Состояние клиента = стиль первого сообщения
Это единая воронка, а не отдельные куски процесса.
🤖 Что делает ИИ в системе:
— показывает расхождения по менеджерам
— сравнивает конверсию по источникам
— анализирует первые сообщения
— выявляет паттерны отказов
— подсвечивает точки роста
ИИ убирает эмоции из анализа.
Не «кто виноват», а «где теряем».
Дальше буду публиковать исследования, сравнение входов в диалог и реальные инсайты по воронке.
