Как наставник Faberlic выстроил Telegram-воронку привлечения партнёров

О кампании

За 40 рабочих дней команда клиента с помощью Лидхолда организовала системный поиск новых партнёров через Telegram. В кампании использовались 20 аккаунтов, каждый из которых отправлял в среднем 15 первых сообщений в день.

AI-агент обрабатывал ответы, выявлял людей, которым интересен заработок в сетевом бизнесе, и передавал наставнику кандидатов, готовых к личному разговору. В результате команда получила управляемую воронку от первого касания до регистрации в Faberlic.

Задача: масштабировать поиск партнёров

Клиент регулярно ищет людей, которым интересен сетевой бизнес. До запуска кампании эту работу было сложно масштабировать: требовалось одновременно находить релевантную аудиторию, вести переписку с большим числом контактов и быстро замечать тех, кто готов обсуждать сотрудничество предметно.

Если наставник лично включается в каждый диалог, значительная часть времени уходит на первичное выяснение интереса. Команде был нужен процесс, который позволит:

• системно начинать новые диалоги в Telegram;
• отделять заинтересованных кандидатов от нецелевых контактов;
• собирать контекст до подключения наставника;
• доводить подходящих кандидатов до личного разговора и регистрации.

Как организовали кампанию

1. Подключили 20 Telegram-аккаунтов

Все аккаунты работали в одном пространстве Лидхолда. В среднем с каждого аккаунта отправлялось 15 первых сообщений в рабочий день. За 40 дней это обеспечило объём около 12 000 первых касаний.

Нагрузка распределялась между аккаунтами, а ответы, статусы и история общения собирались в единой системе. Команде не приходилось вручную проверять каждый аккаунт и переносить диалоги между разными инструментами.

2. Поиск целевой аудитории

Аудиторию искали в открытых тематических Telegram-сообществах. Источники разделили на три сегмента:

1. Люди, уже знакомые с сетевым бизнесом. Например, аудитория сообщества «Елена Самохвалова PRO СЕТЕВОЙ | МЛМ». С ней можно быстрее перейти к обсуждению партнёрского формата и условий.
2. Люди без очевидного опыта в MLM, но с интересом к развитию и новым возможностям. Один из примеров — «Центр трансформации и развития личности Анастасии Анисимовой».
3. Аудитория смежных сетевых компаний. Например, сообщество Atomy Minsk Dynasty Centre. Такие люди уже знакомы с продуктовой и командной моделью, но требуют более точной квалификации.

3. Сфокусировали первое сообщение на бизнес-возможности

Кампания была направлена не на продажу каталожной продукции, а на поиск потенциальных партнёров. Первое сообщение не перегружали подробностями о компании и формате сотрудничества:

Добрый день! Подскажите, вам было бы интересно узнать о партнёрском проекте, который можно совмещать с основной работой?

Сообщение сразу обозначало партнёрский характер предложения, но оставляло человеку возможность спокойно выразить интерес или отказаться. После положительного ответа AI-агент называл Faberlic, объяснял модель сотрудничества и уточнял, готов ли собеседник рассматривать сетевой бизнес.

4. Передали первичную квалификацию AI-агенту

После ответа AI-агент продолжал диалог и выяснял, рассматривает ли человек сетевой бизнес, какой формат занятости ему интересен и готов ли он поговорить с наставником. На этом этапе агент помогал отделить:

• вежливый ответ от реального интереса;
• общий интерес к дополнительному доходу от готовности рассматривать MLM-модель;
• потенциального партнёра от человека, который ищет только работу по найму;
• кандидата, готового к следующему шагу, от контакта, которому предложение пока неактуально.

AI-агент не обещал гарантированный доход и не подменял наставника в обсуждении условий сотрудничества. Его задача состояла в том, чтобы квалифицировать интерес и подготовить переход к личному разговору.

5. Подключали наставника к подготовленным кандидатам

Когда человек подтверждал интерес, ему предлагали личный разговор с наставником. К этому моменту у команды уже была история переписки и понимание мотивации кандидата.

Наставник мог сосредоточиться на содержательной части: объяснить работу партнёра, рассказать о продукте и развитии команды, ответить на вопросы, обсудить реалистичные первые шаги и предложить регистрацию после осознанного решения.

Результаты кампании

Итоговая расчётная конверсия из первого сообщения в регистрацию составила около 0,35%. Одна регистрация приходилась примерно на 285 первых касаний.

Что показали результаты

Первое сообщение успешно запускало диалог

Ответ поступил от 26,4% получателей — это более четверти всех контактов. Команда получила достаточно широкий верх воронки, чтобы дальше отбирать кандидатов по реальному интересу.

Квалификация защищала время наставника

Интерес к заработку в сетевом бизнесе подтвердили 8,4% ответивших. Наставник подключался не ко всем 3 168 расчётным ответам, а только к небольшой группе кандидатов, прошедших предварительный отбор.

Личный разговор стал ключевым этапом

Среди кандидатов с запланированным разговором конверсия в регистрацию достигла 42,3%. К наставнику попадали уже подготовленные кандидаты, которые понимали предмет разговора и осознанно рассматривали партнёрство.

Воронка стала измеримой

Команда видела не только количество отправленных сообщений, но и переходы между этапами: ответ, подтверждённый интерес, запланированный разговор и регистрация.

Почему связка сработала

1. Достаточный объём первых касаний. Двадцать аккаунтов обеспечили стабильную ежедневную коммуникацию в течение 40 рабочих дней.
2. Прямое позиционирование. Человек с первого сообщения понимал, что речь идёт о заработке и партнёрском проекте.
3. Последовательная квалификация. AI-агент не просто фиксировал ответы, а проверял реальный интерес к модели сотрудничества.
4. Своевременное подключение человека. Наставник вступал в разговор на этапе, где особенно важны доверие, личный опыт и подробные ответы.
5. Единый контур работы. Переписка с 20 аккаунтов и статусы кандидатов находились в одном рабочем пространстве.

Итог

За 40 рабочих дней клиент превратил поиск партнёров в Telegram из набора разрозненных переписок в последовательную воронку:

первое сообщение → ответ → интерес к сетевому бизнесу → разговор с наставником → регистрация в Faberlic.

Главный результат кейса — не только новые регистрации, но и воспроизводимый процесс, в котором AI-агент берёт на себя масштабную первичную коммуникацию, а наставник работает с кандидатами в той точке, где его участие действительно влияет на решение.

Постройте собственную воронку привлечения партнёров

Подключите Telegram-аккаунты, автоматизируйте первичную квалификацию и передавайте менеджеру или наставнику подготовленных кандидатов.

Запустить кампанию →