5-step pipeline
топ-арбитражников

Когда смотришь публичные курсы по cold outreach в Telegram, ты получаешь стандартный набор: «собери базу, пиши spintax, отправляй». Это работает на базовом уровне — 2-5% конверсии, постоянный реворк из-за банов.

То, что делают команды, которые стабильно конвертят на $80K-200K/месяц — принципиально другой pipeline. Ниже разобрал по шагам на основе кейсов реальных агентств, которые делали через TG:ON (с их разрешения на публикацию анонимно).

Nicheing: 3-5 каналов вместо 50

Самая распространённая ошибка — «брать как можно больше каналов в нише». Парсинг 50 каналов → 50K лидов → массовая рассылка → 2-3% конверсии.

Что делают топы: выбирают 3-5 конкурентов с максимально совпадающей аудиторией. База получается 5-8K вместо 50K, но конверсия в 10 раз выше (20-30% на этом этапе).

Как выбирают эти 3-5:

1. Свой продукт и ICP (ideal customer profile) максимально нишевые — не «все, кто интересуется крипто», а «аудиторы смарт-контрактов на Solana»
2. Ищут каналы, где эта аудитория уже собрана — обычно это небольшие (3K-30K подписчиков) профильные сообщества
3. Из них выбирают 3-5 самых живых (регулярные обсуждения, много комментариев, не ботов)

Pre-warmup через активность в целевых каналах

До того как начать рассылку, аккаунт-отправитель присутствует в целевых каналах 2-3 дня: комментирует под постами, ставит реакции, иногда пишет что-то релевантное в обсуждениях.

Почему: когда этот аккаунт пишет лиду в личку, получатель видит общие каналы. Telegram показывает «участник канала X, Y, Z — 3 общих с вами». Это сильный трастовый сигнал:

• Получатель видит «мы в одном сообществе» → резко выше opens
• Telegram видит social graph overlap → ниже вероятность флага «незнакомец спамит»
• Если ты комментировал под постами — твой ник мог быть на глазах у получателя

Pipeline в канал, не в личку

Самый контр-интуитивный шаг. Большинство отправляют outreach сразу в личные сообщения. Топы делают иначе:

1. Создают прогревочный канал с контентом по нише (5-10 качественных постов, чтобы не выглядел пустым).
2. Инвайтят собранных лидов в этот канал (используя auto-inviter, но с лимитами).
3. Ждут 2-3 дня — лиды либо читают контент канала, либо отписываются. Отписавшиеся — однозначно не интересно, сразу фильтр.
4. Через 2-3 дня пишут оставшимся: «Заметил, вы в моём канале, хотел спросить — [offer]».

Эффект: первый контакт из знакомого канала гораздо теплее, чем «с улицы». Response rate 3-4× выше, чем на холодную личку.

AI-triage: Qualifier + Closer

Когда лиды начинают отвечать, возникает классическая проблема: большинство ответов не стоят человеческого времени. «Расскажите подробнее», «дорого», «не интересно», «пока не готов». На каждый уходит 2-3 минуты — × 50 ответов = 2-3 часа малоценной работы.

Топы используют AI-агента на первой линии:

• Qualifier — LLM-агент, который ведёт первый диалог. Задаёт уточняющие вопросы, выясняет потребность, отсеивает «не целевых».
• Triage rules — если ответы соответствуют ICP (бюджет, роль, timeline), Qualifier эскалирует в human chat. Если нет — закрывает вежливо («мы пока не подходим, дадим знать когда будет что предложить»).
• Closer — либо человек, либо более продвинутый AI-агент для отработки возражений по цене и дожима до оплаты. Работает только с triaged лидами.

Эффект: команда из 2 человек обрабатывает входящий поток от 500-1000 отправленных сообщений в неделю.

Retargeting 48ч (не 24)

Лиды, которые не ответили на первое касание, возвращают через второе касание с другим углом. Таймеринг критичен:

• Не через 24 часа — слишком навязчиво, ассоциируется со спамом
• Не через неделю — лид уже забыл про первое сообщение, контекста нет
• Через 48-72 часа — sweet spot. Напоминает достаточно, чтобы восстановить контекст, не достаточно, чтобы выглядеть pushy

Второе касание обязательно другим углом: если первое было «у нас сервис для X», второе — «видел, что вы делаете Y, подумал, может совпадём по Z». Не переформулировка первого, а новая мысль.

Конверсия retargeted касаний обычно 50-80% от первого — то есть если первое дало 20 ответов из 100, retargeting добавит ещё 10-16. Это бесплатные лиды, просто из того же списка.

Цифры итогового pipeline

Эти цифры — медиана по кейсам с активным pipeline. Разброс от нормы: в крипте выше, в edu-tech ниже. Но пропорции между шагами обычно похожие.