Агентные кейсы
Продажи, маркетинг и поддержка

Ежедневный разбор рекламы клиента в Facebook своим агентом снизил CPL на 23-41%

Автор поста в X запустил ИИ-агента, который каждое утро разбирает рекламный кабинет Facebook клиента и CRM и присылает сводку с одной рекомендацией. Стоимость лида упала на 23-41% по сравнению с ручным ведением.

Сделано со своим агентом


Что сделали

Агент запускается каждый день в 7 утра и имеет доступ на чтение к рекламному кабинету клиента в Facebook и к CRM. Он выгружает все кампании и объявления и сравнивает их с утверждённым списком. Лиды с площадки он сопоставляет с реальными записями в CRM и считает CPL только по подтверждённым лидам. Потом агент читает воронку продаж и отправляет одну сводку с одним рекомендуемым действием. Каждое действие пользователь одобряет или отклоняет сам. Вживую агент ничего не меняет.

Что получилось

CPL снизился на 23-41% по сравнению с ручным ведением. Агент нашёл мусорные лиды, которые шли из забытой старой настройки географии в ретаргетинге. Ещё он заметил сделку со сметой на $157K, которая остыла после выходных.

Пояснение

CPL (cost per lead) это стоимость одного лида, то есть заявки потенциального клиента. Ретаргетинг это показ рекламы людям, которые уже взаимодействовали с бизнесом. Утверждённый список здесь это перечень кампаний и объявлений, согласованных с клиентом.

Кому пригодится

Таргетологам и агентствам, которые ведут рекламу клиентов в Facebook и хотят каждое утро видеть реальную стоимость лида из CRM.

Попробуйте сами

Проверь рекламный кабинет Facebook для [клиент или бизнес] и скажи, что работает, а что нет, по [метрики, например стоимость лида или ROAS] за [период]. Предложи конкретные изменения аудиторий, бюджетов и креативов и подготовь черновики изменений на мою проверку. В конце дай короткий отчёт по результатам. Перед тем как применить любое изменение или потратить деньги, остановись и покажи его мне.

Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗

Читать оригинал ↗

Источник: x.com ·

Похожие кейсы

Сбор и анализ экономических данных для исследования с Claude Code

Экономист Пол Голдсмит-Пинкхэм показал на вебинарах, как Claude Code находит и чистит данные переписи о домовладении и собирает базу DuckDB из отчётов 10-K. Сырые отчёты за несколько минут стали данными для исследования.

Тексты объявлений, отчёты и онбординг клиентов агентства на Claude Code за три дня

Сооснователь маркетингового агентства Fan Convert за три дня собрал на Claude Code систему для текстов рекламы, отчётов и онбординга клиентов. В ней есть массовая публикация объявлений Facebook Ads и клиентский портал с отчётами.