Как CRMChat нашёл для меня 62 лучших лида среди 2.300 контактов в Telegram

Настройка

Привет, это Сергей из CRMChat. Мы только что выпустили новую мини-фичу для авторов каналов — Синхронизация Telegram-канала. Она позволяет любому, кто ведёт Telegram-канал, синхронизировать подписчиков в CRMChat и автоматизировать ЛС им: приветственную цепочку для новых подписчиков, рассылку о новом курсе или оффере, опрос при отписке — и всё это с ответами, которые падают в один общий инбокс, независимо от того, с какого Telegram-аккаунта отправили сообщение.

Когда ты запускаешь что-то подобное, очевидный вопрос такой: кому вообще об этом сказать?

У меня было два варианта. Разослать это всему миру и надеяться, что несколько авторов каналов заметят — или найти конкретных людей в своих контактах, которые реально ведут каналы, кому это действительно поможет, и написать каждому сообщение, которое ощущалось бы как настоящая ЛС от друга, а не как кампания.

Я выбрал второй вариант. Это история о том, как API CRMChat вместе с ИИ-агентом позволили это сделать, не заставляя меня две недели вручную листать Telegram.

Осознание: я уже знал нужных людей

Я в Telegram уже много лет. В моём списке контактов более 2 300 человек — основатели, маркетологи, продуктовые ребята, друзья, бывшие коллеги, люди, с которыми я познакомился на конференциях в 2019 году и больше никогда не общался, люди, с которыми мы обменялись тремя сообщениями на прошлой неделе.

У некоторых из них есть собственные Telegram-каналы. Некоторые из этих каналов большие и активные. Некоторым владельцам реально была бы полезна функция, которая помогает приветствовать новых подписчиков и опрашивать тех, кто отписался.

Но какие именно? С 2 300 контактами я не могу вручную проверять каждый профиль, переходить в каждый канал, считать подписчиков, читать свежие посты и помнить, у нас тёплые отношения или это тот самый формат «мы однажды переписывались в 2022-м». Это неделя кликов, и на второй день я бы уже сдался.

API CRMChat дал мне другой вариант.

Что стало возможным благодаря API

За одно утро API позволил мне посмотреть на все Telegram-разговоры, которые у меня когда-либо были, и ответить на такие вопросы:

• Кто из моих контактов ведёт публичный Telegram-канал?

• У кого из них канал действительно имеет 500+ подписчиков (и не является мёртвым проектом на один пост)?

• Как выглядит наша история ЛС с каждым из них — обменивались ли мы сообщениями в этом году, поддержали ли они мой последний запуск продукта или мы вообще никогда толком не общались?

• О чём вообще пишет их канал? Какие темы там повторяются — курсы, конференции, запуски продуктов, статьи?

Этот этап фильтрации сократил 2 300 контактов до 92 человек, которые действительно ведут активные каналы, а затем я вручную сузил список до 62 кандидатов, которым было комфортно писать.

По сути, всю тяжёлую работу сделал API: собрал историю переписки по каждому контакту, подтянул данные публичных каналов, организовал всё в одном месте. Без этого я бы неделю кликал в Telegram и всё равно пропустил бы половину нужных людей.

Потом начался этап персонализации

Самая любимая часть. Для каждого из 62 человек AI сделал то, что не умеет делать обычный инструмент для аутрича: он действительно прочитал нашу предыдущую переписку и действительно посмотрел, о чём пишет их канал, а затем набросал сообщение в нужном тоне.

Это означало следующее:

• Для людей, которые поддержали мой запуск на Product Hunt в апреле, сообщение начиналось с благодарности за эту конкретную поддержку — в тёплом тоне «на равных», который мы уже используем друг с другом.

• Для людей, которым я писал год назад и после этого так и не продолжил общение, сообщение кратко признавало предыдущий контакт, не пытаясь оживить мёртвую ветку.

• Для людей, с которыми я толком никогда не общался, сообщение использовало более уважительное, формальное вступление и прямо объясняло, как я их нашёл.

• Для людей, которые проигнорировали предыдущий запрос (такое бывает, и это нормально), сообщение честно это фиксировало: «Привет, я покопался с AI, чтобы найти в своих чатах людей, которые ведут каналы, — вот почему пишу». Искренность лучше притворства.

И в самом тексте каждого сообщения второй пункт ссылался на что-то конкретное, что человек действительно публикует — на реальную повторяющуюся тему из его канала. То есть вместо «отправляй рассылки о своих запусках» это было «(например, анонс нового сезона закрытого канала)» для одного человека, «(например, следующая живая лекция)» для другого, «(например, новая статья про GenAI)» для третьего.

Именно такие детали отделяют ЛС, которую игнорируют, от ЛС, на которую отвечают. И это возможно только потому, что AI получил реальный контекст — и историю переписки, и контент канала — через API CRMChat ещё до того, как написал хоть одно слово.

Пример сообщения

Вот что ушло одному получателю (покажу структуру):

Саша, привет! В апреле ты поддержал мой запуск на Product Hunt — ещё раз спасибо 🙏

Я заметил, что у тебя довольно живой канал @{channel name} про B2B-продажи. Мы только что выкатили небольшой мини-инструмент для авторов каналов на crmchat.ai. Он позволяет синхронизировать всех подписчиков твоего канала в наш CRM и настраивать автоматические ЛС, например:

• Приветствовать нового подписчика и представиться
• Отправить рассылку о чём угодно (например, об анонсе нового потока курса)
• Узнать причины отписки и собрать данные для контента

Настраиваешь один раз и забываешь — все ответы падают в единый инбокс в нашем CRM, даже если ты пишешь с нескольких аккаунтов 🙂

Может быть полезно?

В этом сообщении важны три вещи:

1. Открывающее обращение опирается на что-то реальное, что произошло между нами. AI знал это, потому что прочитал нашу предыдущую переписку.

2. Персонализированный пример во втором пункте ("новый поток курса") был сделан на основе реальных свежих постов в канале получателя.

3. Гиперссылка на "мини-инструмент для авторов каналов" ведёт на правильную посадочную страницу — AI вставил её корректно прямо в текст, как в обычной Telegram-ЛС, а не как в маркетинговом письме.

Умножьте это на 62 человека, у каждого своё вступление, свой пример, свой стиль — вот и весь workflow.

Человек в контуре — по выбору, а не по необходимости

Каждое из этих сообщений я читал перед отправкой. Что-то редактировал. Говорил AI, когда мне нужен был другой тон, более короткая версия, другой буллет. AI запоминал каждое правка как правило для следующего сообщения — так что к десятому сообщению я уже почти ничего не правил.

Но вот что важно: этап человеческого одобрения — это выбор, а не ограничение. Тот же workflow может работать полностью автоматически от начала до конца. API CRMChat закрывает вообще всё без надзора: собирает историю переписки, находит каналы, оценивает релевантность, пишет черновик сообщения, отправляет ЛС, создаёт соответствующий контакт в CRM и даже логирует результат с нужной стадией воронки.

Я оставил себя в контуре, потому что запуск функции, которая должна ощущаться личной, заслуживает личного подхода, и потому что я больше доверяю своему вкусу в тоне, чем любой автоматизации. Но для сценариев с большим объёмом — онбординг, прогрев лидов, приглашения на события, follow-up по клиентам, опросы по оттоку — тот же самый паттерн может работать без участия человека и без потери качества.

Единственная разница — нажимаете ли вы «отправить» сами или система делает это за вас.

Что это значит для вашего Telegram-процесса

То, что мы построили здесь, не уникально только для моего запуска функции. Это универсальный паттерн, который подходит для любого high-touch Telegram-процесса, который вы можете себе представить:

• Онбординг клиентов — когда человек регистрируется, автоматически отправляется персональное ЛС, в котором есть название его компании, что он купил, и релевантный совет из базы помощи.

• Прогрев лидов — подтягиваем контекст лида из CRM, готовим follow-up с упоминанием конкретной демо-сессии или страницы, которую он читал, и отправляем это с аккаунта реального человека.

• Аутрич на мероприятие — находим в вашей сети нужные контакты под конкретное событие, пишем приглашения с отсылкой к тому, что реально интересно каждому адресату, отправляем и отслеживаем RSVP.

• Опросы по оттоку — когда кто-то отписывается от канала или отменяет продукт, автоматически уходит персональная заметка с вопросом «почему?», а ответ возвращается обратно в CRM.

• Реактивация — находим контакты, с которыми вы не общались 6+ месяцев, читаем предыдущую переписку для контекста, отправляем продуманное сообщение для возобновления общения, которое не выглядит как шаблонное «как дела?».

Два ингредиента всегда одинаковы: реальный контекст (из прошлых чатов, контента канала, CRM — откуда бы ни приходил нужный сигнал) и реальный пайплайн отправки (чтобы сообщение уходило с настоящего Telegram-аккаунта, а ответ возвращался в единый инбокс, а не в чёрную дыру).

API CRMChat даёт вам и то, и другое. Мы используем его у себя каждый день — ровно так же, как я только что использовал его для этого запуска.

Шаблон для повторения

Если вы хотите запустить что-то похожее, основные части такие:

1. Список контактов с контекстом отношений — аутрич к людям, чью историю вы можете использовать как ссылку, а не к незнакомцам.

2. Способ собирать сигналы в масштабе — история переписки, контент канала, данные CRM, всё что релевантно. API CRMChat делает это именно для Telegram.

3. Способ писать персонально и отправлять персонально — с реальных аккаунтов, а не через брендированные broadcast-инструменты, с кастомизацией «одно сообщение на человека».

4. Единый инбокс для ответов — чтобы вы действительно могли продолжить разговор, а не теряли ответы в потоке уведомлений.

5. Человеческое одобрение там, где это важно, и автоматизация там, где это не нужно. Выбирайте под каждый workflow отдельно.

Если делаете что-то похожее, напишите мне в Telegram на @asby135, интересно послушать ваш кейс!