Case study
12 500 $ w pierwszym miesiącu, w każdej z dwóch firm
Dwie firmy kupowały listy i wysyłały do wszystkich tę samą wiadomość. Przebudowany system uzupełnia brakujące adresy, potem pisze jedno zdanie otwierające na odbiorcę, odnoszące się do czegoś, co jest o nim naprawdę, i odrzuca każde zdanie brzmiące jak szablon.
- Efekt
- 12 500 $ w każdej
- Ponadto
- W pierwszym miesiącu
- Klient
- Dwie niezależne firmy
- Rok
- 2026
Problem
Kupowane listy są niedokładne i ogólne. Personalizacja przez pole scalane jest dla czytelnika oczywista, więc cały wolumen szedł na wiadomości, na które i tak nikt nie zamierzał odpowiedzieć.
Co zbudowaliśmy
- Brakujące adresy uzupełnione, zanim ruszy cokolwiek innego, więc mniej rekordów trafia do odrzutu.
- Piętnastu pracowników równolegle, bo wolnym elementem jest wywołanie modelu, a nie logika.
- Jedno zdanie otwierające na odbiorcę, oparte na czymś, co jest o nim naprawdę, a nie na polu scalanym.
- Automatyczne odrzucanie zdań brzmiących jak szablon, zanim zobaczy je człowiek.
Rezultat
- 12 500 $ nowego przychodu w każdej z firm, w pierwszym miesiącu współpracy z nami.
- Powtarzalny lejek zamiast jednorazowej kampanii.
PythonClaudeInstantly
Wykorzystane usługi