WhatsApp-воронка для проекта пептидов в Великобритании
Как мы ушли от прямой продажи через лендинг к WhatsApp-диалогам, AI UGC-креативам, custom events и автоматизации обработки лидов через AI-бота.
Мы поменяли не просто креативы. Мы поменяли точку конверсии.
В этой нише пользователь не всегда готов покупать сразу. Поэтому первый шаг перенесли в WhatsApp: сначала диалог, потом квалификация, потом продажа.
Фактические данные из рекламного кабинета
Скрин показывает реальный объём тестов: клики, CTR, CPC, охват, показы и затраты. Данные клиента, домены и технические элементы можно скрыть перед публикацией.
в лучшей WhatsApp-кампании
CTR link по самой сильной связке
стоимость входящего сообщения по внутренним данным
Не теория. Реальные данные из кабинета.
Ниже — скрин из Meta Ads по UK-проекту. Часть качества сообщений дальше сверялась уже по внутренним данным WhatsApp и обработке входящих диалогов.
Не одна магическая оптимизация. А система принятия решений.
Мы не строили весь трафик вокруг одного события. Были разные кампании, разные точки входа и разные гипотезы. Поэтому оценивали не “одну метрику”, а всю связку: креатив, аудиторию, CPC, WhatsApp-сообщения и внутреннее качество диалогов.
В этой нише кабинет не всегда показывает всю реальность.
Поэтому мы смотрели шире: где дешевле начинается контакт, где человек реально входит в диалог, какие креативы пробивают аудиторию и какие обращения доходят до обработки.
Отдельные API-события тестировались, но они не были единственной логикой всей закупки. Главный сдвиг произошёл шире: от прямой продажи к WhatsApp-воронке и дальнейшей обработке диалогов.
Landing → Purchase
Прямой путь к продаже оказался тяжёлым для первого касания.
WhatsApp → Dialogue
Сообщение стало более лёгкой точкой входа, чем покупка сразу.
Custom Events / API
Технические гипотезы для проверки качества диалога и сигналов.
Meta Data + Internal Metrics
Решения принимались по связке кабинета и внутренних данных по сообщениям.
От рекламного визуала — к нативному первому касанию
В начале клиент давал прямые дизайнерские креативы. Они выглядели аккуратно, но ощущались как рекламный оффер. Потом мы протестировали AI UGC-видео: формат стал ближе к личной рекомендации и лучше подводил человека к WhatsApp.
Не делать красивее. Делать нативнее.
Мы не пытались просто улучшить дизайн. Мы поменяли сам формат первого касания: вместо прямого баннера — видео, похожее на рекомендацию или личный опыт.
Поэтому мы не “докручивали баннер”, а сменили креативную механику.
Задача креатива — запустить диалог
В этой нише не всегда работает прямое “купи сейчас”. Пользователю сначала нужно понять контекст, задать вопрос и почувствовать доверие. Поэтому WhatsApp стал логичным продолжением UGC-креатива.
Почему сработал переход
Мы искали не “самый красивый баннер”, а формат, который снижает барьер первого действия и ведёт человека в WhatsApp-диалог.
Мы тестировали не аудитории. Мы искали сигналы.
В этой нише нельзя заранее угадать идеальный сегмент. Поэтому мы запускали broad, проверяли интересы и смотрели не просто на клики, а на то, где реально начинается WhatsApp-диалог.
Дали алгоритму пространство
На широких аудиториях мы смотрели, где рынок сам начинает давать реакцию, без слишком раннего заужения гипотезы.
Проверяли разные углы спроса
Интересы использовались не как “магическая настройка”, а как способ пробить разные сегменты и понять, где оффер считывается лучше.
Связывали аудиторию с креативом
Один и тот же сегмент мог работать по-разному в зависимости от подачи. AI UGC давал более мягкое первое касание, чем прямой рекламный визуал.
Решение принимали по диалогу
Главный вопрос был не “где дешевле клик”, а где человек реально переходит в WhatsApp и начинает нормальное общение.
Как читали тест
Мы не выбирали победителя только по верхним метрикам. Побеждала комбинация: аудитория, креатив, WhatsApp-точка входа и качество дальнейшего общения.
Что реально сдвинуло результат в этом кейсе
Результат дала не одна настройка и не один “секретный” таргетинг. Сработала перестройка всей связки: от первого касания до точки, где человек начинает нормальный диалог.
дорогая точка конверсии и высокий барьер перед покупкой.
легче начать диалог, задать вопрос и дойти до продажи.
выглядели аккуратно, но считывались как обычная реклама.
формат личной рекомендации лучше подводил к сообщению.
слишком раннее заужение могло убить рабочую гипотезу.
мы искали сигналы спроса, а не одну “идеальную” настройку.
дешёвый клик сам по себе ещё не означает хороший лид.
решения принимались по связке рекламных и внутренних сигналов.
при росте входящих часть обращений могла теряться или тормозиться.
помогла быстрее обрабатывать поток, но не была отдельной нашей услугой.
Главный вывод: мы не “докрутили рекламу”. Мы поменяли путь пользователя.
Вместо того чтобы давить человека на покупку через лендинг, связка перевела его в более естественный сценарий: увидеть нативный креатив, перейти в WhatsApp, задать вопрос и уже дальше двигаться к покупке через диалог.
over hack
В таких нишах выигрывает не одна настройка, а вся система: креатив, аудитория, точка входа и качество обработки.
Начнём не с запуска. Сначала разберём связку.
В сложных нишах проблема редко в одной кнопке или одной аудитории. Сначала нужно понять оффер, креативы, точку входа, ограничения, текущую воронку и где человеку проще начать диалог — в WhatsApp, Telegram, форме или через другой сценарий.
проверяем, что именно человек должен понять до первого контакта.
ищем подачу, которая не выглядит как прямой рекламный баннер.
решаем, куда вести трафик: WhatsApp, Telegram, сайт или pre-landing.
запускаем гипотезы и смотрим не только на клики, а на качество обращений.
