De la idea al primer beneficio en seis semanas:
siete clientes con un ticket medio de $200,000
Un negocio de consultoría para ciudadanos de EE. UU. que buscan una segunda ciudadanía o residencia necesitaba existir desde cero: marca, sitio con copy nativo americano, intro de motion 3D, CRM, telefonía, cuentas sociales, Meta Ads finamente segmentado para EE. UU. Lo construimos con un equipo de ocho y alcanzamos el primer beneficio en 1.5 meses, trayendo siete clientes con un ticket medio de $200,000.
La tarea
Lanzar una marca de consultoría de alto ticket para el mercado de EE. UU. desde la nada: sin nombre, sin sitio, sin equipo, sin cuentas. Los requisitos de licencia debían respetarse desde el primer día.
Qué hicimos
Equipo. Reclutamos y dirigimos a ocho personas: diseñadores, desarrolladores, redactores, ventas.
Marca y sitio. Branding y brand book, diseño y desarrollo del sitio, copy americano único escrito por humanos, creativos y guiones publicitarios, una intro de motion 3D, un análisis completo de la competencia, un proyecto estructurado en torno a los derechos de licencia.
Sistemas. CRM en monday, telefonía IP, cuentas sociales creadas y gestionadas, analítica configurada, briefs detallados para cada contratista y aceptación de su trabajo.
Adquisición. Meta Ads finamente optimizado para EE. UU., con el pixel entrenado con la base real de clientes para que el algoritmo optimizara hacia quienes firman, no hacia quienes solo hacen clic.
Reportes. Informes financieros y de rendimiento al CEO y a los inversores.
El resultado
Primer beneficio seis semanas después de la idea. Siete clientes con un ticket medio de alrededor de $200,000. Una “cobertura” de negocio completa: la marca, el sitio, el embudo y el proceso que sigue funcionando.
FAQ
¿Cómo se vende un servicio de $200,000 con publicidad?
No se vende con publicidad; se gana la primera llamada. Lo que vende es el sitio, el copy escrito por hablantes nativos en lugar de IA, la marca y el proceso de seguimiento. La publicidad está afinada para traer a las personas correctas: entrenamos el pixel con la base real de clientes a posteriori para que el algoritmo aprendiera quién realmente firma.