Большасць аддзелаў продажаў, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект для прасоўвання кліентаў у LinkedIn, атрымліваюць пасрэдныя вынікі — і вінавацяць у гэтым штучны інтэлект. Праблема не ў мадэлі, а ў падказцы.
Хуткая інжынерыя - гэта практыка праектавання ўваходных дадзеных, якія надзейна ствараюць карысныя, высакаякасныя вынікі з моўнай мадэлі. У кантэксце спажыўца гэта азначае веданне таго, як задаць ChatGPT лепшае пытанне.
У кантэксце продажаў B2B гэта азначае нешта больш дакладнае: распрацоўку інструкцый, якія вызначаюць, як ваш штучны інтэлект фарміруе паведамленні, каментарыі і наступныя дзеянні — маштабна, паслядоўна, для сотняў розных патэнцыйных кліентаў.
Калі зрабіць гэта добра, моцная падказка ператварае штучны інтэлект у сапраўды эфектыўны інструмент развіцця продажаў. Калі зрабіць гэта дрэнна, яна стварае агульныя, крыху недарэчныя паведамленні, якія прымушаюць патэнцыйных кліентаў здрыгацца і націскаць «Выдаліць». Розніца паміж гэтымі двума вынікамі амаль цалкам заключаецца ў падказцы.
Гэты артыкул прызначаны для кіраўнікоў продажаў, менеджараў SDR і аператараў па даходах, якія жадаюць стварыць паслядоўнасці прасоўвання па службе са штучным інтэлектам, якія сапраўды працуюць — як тэхнічна, так і камерцыйна.
Што насамрэч азначае аператыўная інжынерыя для ахопу продажаў?
Падказка — гэта поўны набор інструкцый, якія вы даяце мадэлі штучнага інтэлекту, перш чым яна згенеруе вынік. У звычайным узаемадзеянні са спажыўцом гэта можа быць адно пытанне. У структураваным працоўным працэсе продажаў гэта старанна пабудаваная сістэма, якая паведамляе штучнаму інтэлекту:
- Ад каго піша — персона, прафесійны голас, тон
- Каму адрасавана ліст — роля патэнцыйнага кліента, этап развіцця кампаніі, вядомыя праблемы
- Што праграма ведае пра патэнцыйнага кліента — сігналы, нядаўнія паведамленні, змены роляў, мадэлі ўзаемадзеяння
- Чаго павінна дасягнуць паведамленне — усведамленне, адказ, адказ на пытанне
- Чаго нельга рабіць — занадта рана казаць, выкарыстоўваць пэўныя фразы, перавышаць пэўную даўжыню
Чым дакладней вызначаны гэтыя параметры, тым больш паслядоўна карысны вынік. Невыразныя падказкі ствараюць невыразныя паведамленні. Канкрэтныя падказкі ствараюць канкрэтныя, кантэкстныя паведамленні, якія чытаюцца так, быццам яны паходзяць ад чалавека, які сапраўды правёў даследаванне.
Гэта не тэхнічны навык, прызначаны толькі для інжынераў. Гэта навык пісьма і стратэгіі, і спецыялісты па продажах, якія яго развіваюць, маюць структурную перавагу перад камандамі, якія ўсё яшчэ разглядаюць штучны інтэлект як рашэнне ў адзін клік.
Анатомія высокаэфектыўнай рэкламнай прапановы
Добра складзеная падказка для продажу мае пяць кампанентаў. Кожны з іх выконвае асобную функцыю, і адсутнасць любога з іх зніжае якасць вынікаў.
1. Размеркаванне роляў
Скажыце штучнаму інтэлекту, хто гэта. Не агульна, а канкрэтна. «Вы — старэйшы менеджэр па кліентах у SaaS-кампаніі B2B» дае мадэлі больш шырокі кантэкст для генерацыі, чым «напішыце паведамленне ў LinkedIn». Прызначэнне ролі вызначае прафесійны рэгістр, меркаваную базу ведаў і няяўныя адносіны аўтара з чытачом.
прыклад: «Вы — старэйшы менеджэр па кліентах, які спецыялізуецца на сувязях з кліентамі ў LinkedIn для каманд продажаў B2B. Вы пішаце лаканічныя, прамыя паведамленні, якія пачынаюць размову, а не прапануюць прадукты. Ваш тон прафесійны, але ў той жа час гутарковы — упэўнены, але не назойлівы».
2. Кантэкст патэнцыйнага кліента
тут Сацыяльныя сігналы LinkedIn непасрэдна ўводзьце інфармацыю ў падказку. Усё, што вы ведаеце пра патэнцыйнага кліента — яго ролю, нядаўнія паведамленні, праблемы, якія ён выказваў, кантэнт, з якім ён узаемадзейнічае — трапляе сюды. Чым багацейшы гэты кантэкст, тым больш рэлевантны вынік.
прыклад: «Патэнцыйны кліент — віцэ-прэзідэнт па продажах у SaaS-кампаніі серыі B, у якой працуе каля 80 супрацоўнікаў. Тры дні таму ён напісаў пра складанасці з падтрыманнем якасці працы з кліентамі па меры маштабавання сваёй каманды SDR. Апошнія два тыдні ён займаецца кантэнтам, прысвечаным інструментам продажаў, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект».
3. Мэта і этап
Кожнае паведамленне ў паслядоўнасці мае пэўную задачу. Паведамленне з запытам на падключэнне мае іншую мэту, чым першае асабістае паведамленне пасля прыняцця, якое мае іншую мэту, чым наступнае паведамленне. Укажыце, што павінна выканаць гэтае канкрэтнае паведамленне, а што яму пакуль не трэба рабіць.
прыклад: «Напішыце першае паведамленне, якое трэба адправіць пасля таго, як запыт на падключэнне будзе прыняты. Мэта — пачаць размову, а не прапанаваць прадукт. Завяршыце адным канкрэтным пытаннем, звязаным з праблемай, якую яны ўзнялі ў сваёй публікацыі. Не згадвайце назву прадукту і не запытвайце сустрэчу».
4. Абмежаванні і агароджы
Гэта кампанент, пра які забывае большасць каманд, і той, які найбольш непасрэдна перашкаджае агульнаму вываду. Абмежаванні паказваюць штучнаму інтэлекту, чаго варта пазбягаць: пэўных фраз, структурных шаблонаў, абмежаванняў даўжыні і тэм, якія забароненыя на гэтым этапе паслядоўнасці.
прыклад: «Паведамленне павінна быць не больш за 80 слоў. Не пачынайце са слоў «Я знайшоў ваш профіль». Не выкарыстоўвайце фразу «Я хацеў бы звязацца». Не згадвайце функцыі або цэны Konnector. Пазбягайце клічнікаў. Пішыце ад другой асобы».
5. Спецыфікацыя фармату
Дакладна скажыце мадэлі, што ствараць, а не толькі пра што пісаць. Адно паведамленне ці некалькі варыянтаў? З тэмай ці без? Што павінна рабіць пачатковая заяўка? Вызначэнне фармату на ўзроўні запыту значна эканоміць час рэдагавання пасля запыту.
прыклад: «Стварыце тры альтэрнатыўныя версіі гэтага паведамлення. Кожная павінна пачынацца па-рознаму. Пазначце іх як варыянт А, Б і В. Тэма паведамлення не патрэбная».
Стварэнне поўнай паслядоўнасці працы са штучным інтэлектам: паведамленне за паведамленнем
Паслядоўнасць кантактаў у LinkedIn звычайна мае ад чатырох да шасці кропак кантакту. Кожная з іх патрабуе рознага запыту з рознай мэтай. Вось як прадумаць кожны этап.
| Этап паслядоўнасці | Мэта | Хуткая канцэнтрацыя ўвагі | Мэтавая даўжыня |
|---|---|---|---|
| Заўвага да запыту на падключэнне | Заслужыце прызнанне | Канкрэтная спасылка на агульны сігнал або паведамленне. Без прапановы. | Менш за 300 сімвалаў |
| Першы DM (пасля прыняцця) | Адкрыйце размову | Спасылка на сігнал. Адно пытанне. Прадукт не згадваецца. | Словы ад 50 да 80 |
| Дадатковая інфармацыя 1 (адказу няма) | Зноў уключыце, дадайце каштоўнасць | Падзяліцеся чымсьці актуальным. Ніякага ціску. Лёгка адказаць. | Словы ад 40 да 60 |
| Дадатковая інфармацыя 2 (адказу няма) | Мяккае закрыццё або паварот | Прызнайце маўчанне без пачуцця віны. Адно выразнае пытанне. | Словы ад 30 да 50 |
| Паўторнае ўзаемадзеянне (новы сігнал) | Пачаць размову ў новым кантэксце | Спасылка на новы сігнал. Новы ракурс. Ніякай спасылкі на папярэднюю цішыню. | Словы ад 50 да 70 |
Кожная запытная задача на этапе атрымлівае прызначэнне ролі і тон ад вашай базавай запытнай задачы — вы пішаце іх адзін раз. Ад этапу да этапу змяняецца мэта, абмежаванні і кантэкст патэнцыйнага кліента, калі з моманту апошняй кропкі кантакту з'явіліся новыя сігналы.
Праблема ўвядзення зменных — і як яе вырашыць
Адной з найбольш распаўсюджаных памылак у аутрыч-аперацыях з дапамогай штучнага інтэлекту з'яўляецца празмерная залежнасць ад увядзення зменных. Каманды ствараюць запыт з запаўняльнікамі — [PROSPECT_NAME], [COMPANY], [RECENT_POST] — і мяркуюць, што запаўненне гэтых палёў прывядзе да персаналізацыі. Гэта не так. Гэта стварае эквівалент зліцця пошты, выкананы штучным інтэлектам.
Сапраўдная персаналізацыя на ўзроўні запыту азначае запіс кантэксту сігналу на натуральнай мове, а не яго заключэнне ў дужкі. Параўнайце гэтыя два падыходы:
Падыход са зменнай ін'екцыяй: «Патэнцыйны кліент нядаўна пісаў пра [ТЭМА]. Згадайце пра гэта ў паведамленні».
Падыход з кантэкстнымі падказкамі: «Чатыры дні таму патэнцыйны кліент апублікаваў паведамленне пра праблему падтрымання якасці паведамленняў SDR, калі каманда праходзіць больш за дзесяць паўтораў. Ён апісаў гэта як «праблему паслядоўнасці, а не праблему матывацыі». Іх тон у паведамленні быў аналітычным і злёгку расчараваным. Звярніце ўвагу на гэтую фармулёўку — у прыватнасці, на адрозненне, якое яны правялі паміж паслядоўнасцю і матывацыяй».
Другая запытка стварае паведамленне, якое чытаецца так, быццам яго напісаў хтосьці, хто прачытаў і зразумеў пост. Першая стварае паведамленне, якое спасылаецца на пост, але не ўзаемадзейнічае з ім. Гэта адрозненне заключаецца ў тым, што адчувае атрымальнік, калі чытае яго, — і гэта цалкам хуткае інжынернае рашэнне.
Платформа Konnector аўтаматычна апрацоўвае гэтае кантэкстнае ўвядзенне, перадаючы інфармацыю ў прамым эфіры. Сацыяльныя сігналы LinkedIn з дзейнасці вашага патэнцыйнага кліента і структуравання іх у кантэксце запыту, каб штучны інтэлект заўсёды працаваў з рэальнай, канкрэтнай, актуальнай інфармацыяй, а не з агульнымі запаўняльнікамі.
Каліброўка тону: зменная, якую большасць каманд робяць няправільна
Тон — гэта не расплывістая інструкцыя. «Прафесійны гук» дае сярэдні вынік. Дакладна адкалібраваныя інструкцыі па тоне ствараюць вынік, які нельга адрозніць ад вашых найлепшых паведамленняў, напісаных чалавекам.
Эфектыўная каліброўка тону ў падказцы ўключае ў сябе:
- Рэкамендацыі па даўжыні сказаў: «Выкарыстоўвайце кароткія сказы. Змяняйце даўжыню, каб пазбегнуць рытмічнага ўзору. Пазбягайце сказаў, злучаных кропкай з коскай.»
- Узровень слоўнікавага запасу: «Карыстайцеся простай мовай. Пазбягайце жаргону, калі патэнцыйны кліент не выкарыстае яго першым. Ніякіх модных слоў».
- Рэгістр даверу: «Прамая і ўпэўненая, без асцярогі. Пазбягайце падстрахоўвальных фраз накшталт «Я падумаў, што вам можа быць цікава» або «проста хацеў звязацца са мной».»
- Забароненыя фразы: Канкрэтны спіс фраз, якія не выкарыстоўвае ваш брэнд або персанаж. Чым больш канкрэтны гэты спіс, тым больш паслядоўны вынік.
Адзін практычны падыход: вазьміце тры найлепшыя паведамленні, напісаныя ўручную, і прапусціце іх праз падказку для аналізу, якая вылучае танальныя заканамернасці. Выкарыстоўвайце вынік гэтага аналізу ў якасці спецыфікацыі тону ў вашых падказках для ахопу. Вы па сутнасці зваротна распрацоўваеце тое, што працуе, і кадуеце гэта як інструкцыю для паўторнага выкарыстання.
Праверка чалавекам не з'яўляецца абавязковай — гэта архітэктура
Кожны фрэймворк у гэтым артыкуле мяркуе адно: чалавек чытае і ўхваляе кожнае паведамленне перад адпраўкай. Гэта не мера бяспекі, якая накладваецца на аўтаномную сістэму. Гэта прынцып праектавання, які забяспечвае працу ўсяго падыходу.
Нават добра спланаваная падказка дае зменлівы вынік. Некаторыя паведамленні будуць блізкімі да рэчаіснасці, але не зусім правільнымі. У некаторых не будзе ўлічаны нюанс, які становіцца бачным толькі тады, калі вы чытаеце іх у кантэксце знаёмства з патэнцыйным кліентам. Некаторыя будуць цалкам правільнымі і наогул не патрабуюць рэдагавання. Этап праверкі чалавекам ахоплівае ўсе тры аспекты — і з цягам часу заканамернасці ў тым, што вы рэдагуеце, вяртаюцца да лепшых падказак.
Гэта мадэль, на якой пабудаваны Konnector. Асветніцкая праца, заснаваная на намерах у маштабе, прычым штучны інтэлект апрацоўвае выяўленне сігналаў, структураванне кантэксту і стварэнне першага чарнавіка, а чарга на адабрэнне чалавекам гарантуе, што нічога не будзе адпраўлена, пакуль не будзе прачытана і ачышчана. Штучны інтэлект павышае мінімальны ўзровень якасці для кожнага паведамлення. Праверка чалавекам падымае максімум.
Гэта таксама забяспечвае бяспеку вашага ўліковага запісу LinkedIn. Цалкам аўтаматызаваная праца з ахопам кліентаў у вялікіх аб'ёмах — нават з дапамогай добра распрацаваных падказак — стварае заканамернасці актыўнасці, якія сістэмы LinkedIn усё лепш выяўляюць. Чалавек, які прысутнічае ў кожнай кропцы кантакту, — гэта не проста добрая практыка для якасці. Гэта архітэктура, якая падтрымлівае добрую рэпутацыю вашага ўліковага запісу, пакуль ваш канвеер расце.
Гатовыя ствараць паслядоўнасці, якія канвертуюць?
Распрацоўка падказак для продажаў — гэта навык, і, як любы навык, ён набываецца з практыкай. Каманды, якія зараз укладваюць у гэта грошы — ствараюць дакладныя, сігнальна-арыентаваныя, адкалібраваныя па тоне сістэмы падказак — гэта тыя, чый штучны інтэлект будзе працаваць, нават калі ўсе астатнія будуць адфільтраваны.
Konnector забяспечвае сігнальны ўзровень, інфраструктуру для чарнавікоў на аснове штучнага інтэлекту і працоўны працэс зацвярджэння чалавекам, што робіць гэты падыход практычным у маштабе. Калі вы хочаце ўбачыць, як ён ужываецца да ICP і інфармацыйна-прапагандысцкай дзейнасці вашай каманды, кнігі дэма. Ці зарэгістравацца і пачніце ствараць сваю першую паслядоўнасць на аснове сігналаў ужо сёння.
Далейшае чытанне
- Разуменне сацыяльных сігналаў LinkedIn з дапамогай Konnector
- Стратэгія прасоўвання LinkedIn для B2B: што працуе ў 2026 годзе
- Як палепшыць паказчыкі адказаў у LinkedIn
- Генерацыя лідаў у LinkedIn: падыход Konnector
- Лайфхакі для генерацыі лідаў, якія сапраўды працуюць у LinkedIn
У 11 разоў ваш LinkedIn Outreach With
Аўтаматызацыя і Gen AI
Выкарыстоўвайце магутнасць LinkedIn Automation і Gen AI, каб пашырыць свой ахоп, як ніколі раней. Прыцягвайце тысячы патэнцыйных кліентаў штотыдзень з дапамогай каментарыяў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, і мэтавых кампаній — і ўсё з адной магутнай платформы.
Questions fréquemment posées
Так. Добра распрацаваныя падказкі спрыяюць зменлівасці, натуральным моўным шаблонам і кантэкстуальнай рэлевантнасці — усё гэта стварае больш падобныя да чалавечых паводзіны пры ўзаемадзеянні. У спалучэнні з разумнымі абмежаваннямі актыўнасці і ручным праглядам гэта дапамагае паменшыць паводніцкія мадэлі, якія звычайна асацыююцца з аўтаматызацыяй спаму.
Паколькі большасць падказак аптымізуюць эфектыўнасць, а не паводзіны чалавека. Рабатызаваная аутрыч-аутлет звычайна зыходзіць з:
Агульныя кампліменты
Залішняе тлумачэнне каштоўнасных прапаноў
Празмерны энтузіязм
Штучная «персаналізацыя»
Паўтаральныя структуры сказаў
Лепшая інжынерыя падказак сканцэнтравана на натуральным рытме размовы, а не на ўстаўцы ключавых слоў.
Штучны інтэлект і аўтаматызацыя вырашаюць розныя праблемы. Аўтаматызацыя дапамагае з выкананнем і паслядоўнасцю. Штучны інтэлект дапамагае з рэлевантнасцю паведамленняў і іх кантэкстуалізацыяй. Найлепшыя працоўныя працэсы старанна спалучаюць абодва — выкарыстоўваючы аўтаматызацыю для маштабавання аперацый, захоўваючы пры гэтым высокі кантроль якасці генерацыі паведамленняў, прагляду і ўзаемадзеяння.
Карысныя паказчыкі ўключаюць:
Працэнт прыняцця падключэнняў
Працэнт станоўчых адказаў
Кошт пры браніраванні сустрэчы
Якасць настрою адказу
Час рэагавання
Каэфіцыент канверсіі пасля наступных дзеянняў
Адсочванне толькі аб'ёму або колькасці адказаў часта хавае, ці сапраўды размовы прасоўваюцца да стварэння канвеера.
Безумоўна. Моцная інжынерыя хуткіх дзеянняў уключае ў сябе галіновае афармленне. Паведамленне заснавальніку SaaS павінна гучаць структурна інакш, чым паведамленне, адпраўленае:
Рэкруцёр
Кіраўнік аховы здароўя
Дырэктар па вытворчасці
Лідар некамерцыйнай арганізацыі
Розныя пакупнікі рэагуюць на розныя моўныя мадэлі, узровень непасрэднасці і фарміраванне каштоўнасцей.
Час часта гэтак жа важны, як і якасць паведамлення. Інфармаванне, звязанае з нядаўнім сацыяльным сігналам — такім як паведамленне, аб'ява аб фінансаванні, прапанова найму або галіновая дыскусія — здаецца больш актуальным, таму што яно звязана з чымсьці ўжо актыўным у вачах патэнцыйнага кліента. Падказкі штучнага інтэлекту становяцца значна больш эфектыўнымі, калі яны будуюцца на бягучай дынаміцы, а не на статычных дадзеных профілю.
Так. Штучны інтэлект найлепш працуе, калі падтрымлівае наладжванне адносін паміж людзьмі, а не цалкам яго замяняе. Спалучэнне паведамленняў з дапамогай штучнага інтэлекту з сапраўдным узаемадзеяннем — каментаваннем, рэакцыяй, праглядам профіляў або прадуманымі наступнымі паведамленнямі — стварае больш праўдападобныя мадэлі ўзаемадзеяння і ўмацоўвае давер.
Структуры падказак павінны пастаянна развівацца. Паведамленні, якія добра працуюць сёння, могуць састарэць пасля паўторнага выкарыстання. Каманды павінны рэгулярна ўдасканальваць падказкі на аснове:
Паказчыкі адказу
Якасць станоўчага адказу
Рынкавыя зрухі
Новае пазіцыянаванне
Змены ў мове пакупніка
Найлепшыя каманды продажаў ставяцца да падказак як да жывых сістэм, а не да фіксаваных шаблонаў.
Найбольш эфектыўны тон звычайна:
Супакоіць
назіральны
Канкрэтны
Цікаўны
Нізкага ціску
Запыты, якія патрабуюць ад штучнага інтэлекту гучаць «прафесійна і пераканаўча», часта ствараюць недакладны або занадта прадукцыйны вынік. Запыты, якія надаюць прыярытэт цікаўнасці і актуальнасці, звычайна спрыяюць больш эфектыўным размовам.
Так. Лепшыя падказкі ўплываюць не толькі на тое, ці адказвае чалавек, але і на тое, як ён адказвае. Паведамленні, пабудаваныя вакол значнага кантэксту, як правіла, спараджаюць больш падрабязныя адказы, больш цёплыя размовы і хутчэй пераходзяць да сапраўдных абмеркаванняў продажаў, таму што патэнцыйны кліент адчувае сябе зразумелым, а не мэтанакіраваным.
