Ho creato una landing page (LP) per un nuovo prodotto di cui mi occupo usando "solo Claude Code" e, al terzo mese dal lancio, le vendite mensili hanno superato i 10 milioni di yen. Nessun outsourcing a designer, nessun costo di sviluppo, nessuna richiesta ad agenzie di produzione di LP. L'unica cosa che ho usato è stata Claude Code e il mio "tempo dedicato a scrivere prompt".
Ecco il dettaglio dei numeri:
- Prezzo del prodotto: 98.000 JPY (corso online, acquisto una tantum)
- Conversioni mensili: circa 105
- Vendite mensili: circa 10,3 milioni di JPY
- CVR (tasso di conversione) via LP: circa 1,8% sul traffico pubblicitario
- Costo reale di produzione della LP: qualche migliaio di yen al mese per i costi di Claude Code + dominio/server
In un mondo in cui si dice che "commissionare una LP a un'agenzia costa dai 300.000 a 1.000.000 di JPY", il costo di produzione è stato quasi zero. Inoltre, dato che faccio gestire a Claude Code tutti i miglioramenti post-lancio (test A/B, modifiche al copy, sostituzione di sezioni), la velocità di miglioramento non ha paragoni rispetto all'era dell'outsourcing. In questo articolo svelerò l'intero processo insieme ai prompt reali che ho utilizzato.
Cosa imparerai in questo articolo
- L'intero flusso per creare una LP con Claude Code (Requisiti → Copy → Implementazione → Misurazione → Miglioramento)
- Il testo integrale dei prompt realmente utilizzati in ogni fase
- A cosa ho prestato attenzione nella struttura della LP per ottenere un CVR dell'1,8%
- Come far gestire a Claude Code i test A/B e i miglioramenti post-lancio
- I punti in cui mi sono bloccato e come evitarli
Perché ho deciso di costruirla con "solo Claude Code"
Ho esternalizzato la produzione di LP tre volte in passato, con costi compresi tra i 350.000 e gli 800.000 JPY per pagina. Pur non essendo insoddisfatto del risultato finale, una volta avviate le operazioni sono emersi problemi strutturali:
- Revisioni lente e costose: anche piccole modifiche, come correggere il copy o spostare una sezione, richiedono tempo e denaro. La velocità è impossibile quando ogni test A/B richiede un preventivo.
- Copy, design e implementazione frammentati: quando copywriter, designer e sviluppatore sono persone diverse, la coerenza si perde nel gioco del telefono senza fili.
- Nessuno che corregga in base ai dati: le agenzie di produzione sono professioniste del "creare", non necessariamente del "vendere". Non sempre sanno come trasformare i dati di GA4 in ipotesi e correzioni.
Claude Code è un agente di coding AI basato su terminale. Non si limita a scrivere codice: gestisce la struttura dei file, mostra in anteprima HTML/CSS/JS, si occupa del copywriting e implementa persino miglioramenti basati sui dati di GA4 o sulle heatmap. Questa integrazione è stata il fattore decisivo.
Prodotto e prerequisiti
- Prodotto: corso online di competenze B2B (98.000 JPY)
- Traffico: Meta Ads (Instagram/Facebook) + risultati di ricerca. Spesa pubblicitaria mensile di circa 1,8 M di JPY
- Flusso di vendita: annuncio → LP → pagamento (Stripe). Semplici vendite dirette.
- Le mie competenze: so leggere HTML/CSS ma non riesco a scriverlo in modo elegante. Uso a malapena gli strumenti di design.
- Strumenti: Claude Code, GitHub, Cloudflare Pages, GA4, Microsoft Clarity.
Punto cruciale: scrivo a malapena codice. Claude Code funge da traduttore tra il "direttore" e l'"esecutore".
Il flusso in 5 fasi
- Requisiti: fai intervistare a Claude Code te stesso su prodotto e clienti.
- Struttura e copy: crea il layout delle sezioni e il copy completo.
- Design e implementazione: implementa con HTML/CSS e rifinisci tramite anteprima.
- Misurazione e pubblicazione: configura GA4/Clarity e vai live.
- Ciclo di miglioramento: dai in pasto i dati all'AI per i test A/B.
FASE 1: Requisiti - Il prompt "Intervista"
Non dire semplicemente "crea una LP". L'AI ha bisogno di informazioni specifiche per evitare risultati generici. Ho usato un prompt per far sì che Claude Code mi intervistasse, ponendo domande specifiche su pubblico target, ansie e giustificazione del prezzo. Ho fornito dati grezzi dei sondaggi sui clienti e log di Slack. Il risultato è stato un file requirements.md strutturato.
FASE 2: Struttura e copy
Ho fatto creare a Claude Code una struttura di sezioni basata sui requisiti, focalizzata sul neutralizzare le ansie piuttosto che sul seguire semplicemente un template come PASONA. Per il copy, non ho scritto tutto in una volta. Ho chiesto 10 opzioni per sezione per scegliere la direzione migliore. Ho inoltre vietato categoricamente all'AI di inventare testimonianze false o di usare affermazioni esagerate vietate dalla legge.
FASE 3: Design e implementazione
Ho usato Claude Code per implementare un sito mobile-first e ad alte prestazioni utilizzando HTML/CSS/JS statici. Facendogli costruire prima solo la "First View" (prima schermata), ho potuto allinearmi sul tono di design prima di estendere il tutto all'intera pagina. Ho usato "indicazioni verbali" per regolare margini, dimensioni dei pulsanti e layout in tempo reale. Per l'ispirazione di design, gli ho passato screenshot di LP che mi piacevano e gli ho chiesto di tradurre i loro "punti di forza" nel mio progetto.
FASE 4: Misurazione e pubblicazione
Ho fatto implementare a Claude Code GA4 e Microsoft Clarity, monitorando nello specifico gli eventi di "lettura delle sezioni" per vedere esattamente dove i lettori abbandonavano la pagina. La pubblicazione è stata gestita tramite Cloudflare Pages e GitHub, il tutto guidato dall'AI.
FASE 5: Ciclo di miglioramento
Partendo da un CVR dello 0,9%, ho rimandato a Claude Code i dati CSV di GA4 e gli screenshot di Clarity. Ha proposto tre correzioni principali: riordinare la sezione del prezzo, trasformare le FAQ in una sezione di "gestione delle obiezioni" e fare test A/B sul copy dell'hero. Questi cambiamenti hanno portato il CVR all'1,8%, raggiungendo il traguardo dei 10 M di JPY di vendite. Queste iterazioni sono avvenute nel giro di ore, non di settimane.
Sintesi: 3 principi per la progettazione dei prompt
- Ruolo + file di contesto + formato di output: assegna un ruolo specifico e fai riferimento a file come
requirements.md. - Non costruire tutto in una volta: imposta tappe intermedie per l'allineamento (Intervista → Struttura → Copy → Implementazione).
- Divieti e diritto di obiettare: vieta all'AI di usare dati falsi e concedile il diritto di obiettare se una modifica potrebbe abbassare il CVR.
Claude Code ha trasformato la produzione di LP dal "comprare tempo con i soldi" al "comprare tempo con i prompt".
