В последнее время все чаще слышу про холодный аутрич как рабочий метод поиска B2B-клиентов. Тема на слуху, поэтому решил не слушать чужие мнения, а проверить механику на собственном опыте.

Главный принцип на старте: нужны контакты только лиц, принимающих решения (ЛПР), а не всех подряд. Иначе это превращается в обычный спам.

Поэтому я написал парсер и сразу заложил жесткую фильтрацию: 1. Спарсилось 36 000 исходных позиций. 2. Отфильтровал нецелевой сегмент: срезал госсектор, коммунальщиков, агрокомплексы, а также HR-ов, секретарей и линейных помощников. 3. На выходе осталось ровно 920 прямых контактов директоров и собственников бизнеса, у которых указаны и почта, и прямой номер телефона.

Входные данные получились плотные: должность, телефон, email, сфера деятельности и конкретные задачи компании. Раскрывать источник базы пока не буду, но на основе этих данных мы разделили компании по услугам и подготовили под каждого директора персонализированное обращение.

По инструментам: обычно для таких задач я использовал Claude, но в этот раз решил протестировать Antigravity от Google. С его помощью обработал массив и сгенерировал персонализированные тексты под каждую компанию.

Канал коммуникации — Telegram. Чтобы не рисковать аккаунтами и не плодить бездумный автоспам, процесс выстроили на полуавтомате. Под это дело я поднял веб-страничку с мини-дашбордом для команды: менеджер нажимает кнопку, в один клик открывается чат в Telegram, вставляет готовый текст, отправляет, и на сервере сразу фиксируется отметка об отправке, чтобы исключить дубли.

По ходу рассылки буду делиться открытыми результатами, цифрами и выводами в следующих постах.

Буду рад замечаниям и предложениям, если кто то уже этим занимался.