Von der Idee zum ersten Gewinn in sechs Wochen:
sieben Kunden mit $200,000 Durchschnittsticket
Ein Consulting-Geschäft für US-Bürger, die eine zweite Staatsbürgerschaft oder Residency suchen, musste von null entstehen: Brand, Website mit nativem amerikanischem Copy, 3D-Motion-Intro, CRM, Telefonie, Social-Accounts, fein zugeschnittene Meta Ads für die USA. Wir haben es mit einem Team von acht Personen aufgebaut und in 1.5 Monaten den ersten Gewinn erreicht, mit sieben Kunden und einem Durchschnittsticket von $200,000.
Die Aufgabe
Eine High-Ticket-Consulting-Marke für den US-Markt aus dem Nichts starten: kein Name, keine Website, kein Team, keine Accounts. Lizenzanforderungen mussten von Tag eins an eingehalten werden.
Was wir gemacht haben
Team. Acht Personen rekrutiert und geführt: Designer, Entwickler, Texter, Sales.
Brand und Website. Branding und Brandbook, Website-Design und -Entwicklung, einzigartiger amerikanischer Copy von Menschen geschrieben, Werbe-Creatives und Skripte, ein 3D-Motion-Intro, eine vollständige Konkurrenzanalyse, ein Projekt, das um die Lizenzrechte herum strukturiert ist.
Systeme. CRM auf monday, IP-Telefonie, Social-Accounts erstellt und betrieben, Analytics eingerichtet, detaillierte Briefings für jeden Auftragnehmer und Abnahme der Arbeit.
Akquise. Fein optimierte Meta Ads für die USA, mit einem Pixel, der auf die echte Kundenbasis trainiert wurde, damit der Algorithmus auf Unterschreiber statt auf Klicker optimiert.
Reporting. Finanz- und Performance-Reports an CEO und Investoren.
Das Ergebnis
Erster Gewinn sechs Wochen nach der Idee. Sieben Kunden mit einem Durchschnittsticket von rund $200,000. Eine komplette geschäftliche „Hülle”: die Marke, die Website, der Funnel und der Prozess, der weiterläuft.
FAQ
Wie verkauft man eine $200,000-Dienstleistung mit Ads?
Man verkauft sie nicht mit Ads - man verdient sich den ersten Call. Die Website, der von Muttersprachlern statt von KI geschriebene Copy, die Marke und der Follow-up-Prozess verkaufen. Die Ads sind darauf getrimmt, die richtigen Menschen zu bringen: Wir haben den Pixel nachträglich auf die echte Kundenbasis trainiert, damit der Algorithmus lernt, wer tatsächlich unterschreibt.