Oli aeg, mil LinkedIni sõnumimall toimis. Vahetasid sisse eesnime, viitasid ametikohale ja saatsid sama sõnumi. neli lauset saja inimese kohtaMõned neist vastasid. Piisavalt paljud vastasid, et see tundus süsteem, mida tasub alles hoida.
See aeg on möödas. Ja professionaalid sellel alal teie teavitustöö sihtotsas on põhjus, miks.
Mis malli tappis?
LinkedIni kasutajaskond on dramaatiliselt kasvanud ja samamoodi on kasvanud ka professionaalsete postkastide külastamise maht. Keskmine LinkedIni otsustaja saab tänapäeval mitu soovimatut sõnumit nädalas – ja on välja töötanud kohese, peaaegu instinktiivse suhtumise võime malli ära tunda kui nad ühte näevad.
See ei ole ainult isikupärastamise väljad, mis seda reedavad. See on struktuur. Avang, mis kiidab nende tööd ilma midagi konkreetset ütlemata. Pöördepunkt, mis tutvustab toodet enne vestluse algust. Üleskutse tegutsemisele, mis palub 15 minutit, justkui aeg on ainus barjäär külma sõnumi ja tehingu sõlmimise vahel.
Potentsiaalsed kliendid ei ignoreeri neid sõnumeid enam lihtsalt. Neid on õpetatud kustutama ilma esimest lauset lõpetamata. Mallist on saanud iseenda diskvalifitseeriv tegur.
Ja LinkedIni algoritm on samuti järele jõudnud.
Kontod, mis saadavad suures koguses sarnaseid sõnumeid omavahel mitteseotud profiilidele, seisavad silmitsi piirangute, piiratud nähtavusega ja korduvatel juhtudel ametlike hoiatustega.
Platvorm töötab aktiivselt infrastruktuuri vastu, mis muutis mallid esiteks skaleeritavaks.
Miks oli ulatuslik isikupärastamine varem võimatu
Mallide olemasolu põhjus ei olnud isikupärastamise puudumine – vaid see, et korralik isikupärastamine ei olnud skaleeritav. Tõeliselt spetsiifilise ja kontekstipõhise sõnumi kirjutamine igale 500 kontakti nimekirjas olevale potentsiaalsele kliendile võtaks terve töönädala. Enamikul meeskondadel lihtsalt polnud selleks aega.
Seega valisid nad kaks või kolm detaili, mida mall mahutada sai – nimi, ettevõte, ametikoht – ja nimetasid seda isikupärastatud malliks. See oli parim võimalik kompromiss asjakohasuse ja mahu vahel.
See kompromiss ei pea enam eksisteerima.
Kuidas tehisintellekt muudab LinkedIni teavitustegevust
Tehisintellekt ei asenda inimlikku otsustusvõimet hea teavitustegevuse taga. See asendab käsitsi tehtud töö, mis muutis isikupärastamise suures mahus ebapraktiliseks.
Muutus on märkimisväärne. Selle asemel, et igale nimekirjas olevale potentsiaalsele kliendile saadetaks üks mall, saab tehisintellekt iga kliendi jaoks koostada eraldi sõnumi – lähtudes sellest, mida potentsiaalne klient on hiljuti postitanud, millega ta tegeleb, millistele väljakutsetele ta on avalikult tähelepanu juhtinud ja milline on tema praegune professionaalne kontekst. Tulemuseks ei ole mall, mille nimi on sisse vahetatud. See on sõnum, mis kõlab nii, nagu oleks see kirjutatud spetsiaalselt saajale, sest sisulises mõttes see nii ka oli.
See on mis kavatsuspõhine teavitustegevus näeb praktikas välja selline. Tehisintellekt ei genereeri sõnumeid vaakumis – see töötab lähtuvalt LinkedIni sotsiaalsed signaalid: postitused, kommentaarid ja suhtlusmustrid, mis annavad sulle teada, mida potentsiaalne klient enne sinuga ühenduse võtmist mõtleb. Kui sõnum peegeldab seda konteksti, ei tundu see enam kontakti loomisena. See tundub asjakohase vastusena millelegi, mille potentsiaalne klient on juba avaldanud.
Konnectori tehisintellektil põhinev sõnumivoog on üles ehitatud just sellele loogikale. Platvorm jälgib sotsiaalseid signaale teie sihtkontodel, loob iga potentsiaalse kliendi hiljutise tegevuse põhjal isikupärastatud sõnumimalle ja hoiab iga mustandit enne saatmist teie ülevaatamiseks. Teie loete selle läbi, vajadusel kohandate ja kinnitate. Isikupärastamine toimub tehisintellekti abil. Otsustusõigus on teie.
Erinevus praktikas:
See aitab näha, kuidas see kõrvuti välja näeb.
| Element | Üldine mall | Tehisintellekti abil isikupärastatud sõnum |
|---|---|---|
| Avamisjoon | „Tere [Eesnimi], ma sattusin teie profiilile ja teie kogemus avaldas mulle muljet.“ | Viitab konkreetsele postitusele, väljakutsele või rollimuudatusele, mida potentsiaalne isik hiljuti jagas |
| kontekst | Üldine ICP eeldus – eeldab valu ilma tõenditeta | Põhineb reaalsel signaalil – mida potentsiaalne klient on avalikult väljendanud |
| Toon | Formaalne ja vahetatav | Kohandatud potentsiaalse kliendi enda suhtlusstiiliga |
| Küsima | "Kas oleksite avatud 15-minutilisele kõnele?" | Konkreetne küsimus, mis on seotud väljakutse või teemaga, mille nad tõstatasid |
| Saaja kogemus | Koheselt mallina äratuntav | Loeb asjakohase ja läbimõeldud sõnumina |
Selle eristuse tabeliversioon on selge. Tegelikkuses on vastamismäär sama lugu.
Millist head tehisintellekti abil tehtavat teavitustööd teilt veel oodata on?
Tehisintellekt tegeleb avastuste ja teksti koostamisega. See ei tegele strateegia, positsioneerimise ega lõpliku otsusega enne sõnumi saatmist. Need jäävad inimese vastutusalasse – ja need on olulisemad, mitte vähem olulised, kui teksti koostamise koormus on eemaldatud.
Tehisintellektiga toetatud LinkedIni teavitustööst saavad maksimumi need meeskonnad, kes kasutavad mustandite koostamisele säästetud aega investeerimiseks paremasse signaali tuvastamisse, teravamasse ICP määratlusse ja läbimõeldumatesse kinnitamisotsuste tegemisse. Nad loevad iga mustandit enne selle saatmist. Nad kohandavad neid, mis on küll lähedased, aga mitte päris õiged. Nad kasutavad analüütikat, et mõista, mis konverteerib ja miks.
Tehisintellekt tõstab iga sõnumi puhul põrandat. Inimene tõstab lage.
Selle mudeli ümber on Konnector üles ehitatud. LinkedIni sotsiaalmeedia müük mastaapselt, inimesega igas kokkupuutepunktis – nii jääb teie suhtlus autentseks, teie konto nõuetele vastavaks ja teie müügikanal täis vestlusi, mis on tegelikult väärt pidamist.
Mall ei tule tagasi
Üldised LinkedIni mallid ei ole halva aasta ees. Need on struktuurilt viimistletud kui teavitusstrateegia. Platvorm on muutunud, sihtrühm on muutunud ja tehnoloogia, mis pani need tunduma ainsa skaleeritava valikuna, on asendunud millegi oluliselt paremaga.
Meeskonnad, kes ikka veel mallide põhjal loodud järjestusi käitavad, võistlevad üha ülerahvastatud postkastis väheneva tulu nimel. Meeskonnad, kes on üle läinud signaalipõhisele, tehisintellektil põhinevale isikupärastamisele, peavad vestlusi, mida mallid poleks kunagi saanud alustada.
Kui soovite näha, kuidas Konnectori tehisintellektiga seotud teavitustöövoog teie ICP-le ja turule rakendub, broneerige demoVõi alustage otse ja registreeruda siin.
Lisalugemist
- LinkedIni sotsiaalsete signaalide mõistmine Konnectori abil
- LinkedIni teavitusstrateegia B2B-le: mis toimib 2026. aastal
- Kuidas parandada oma LinkedIni vastuste määra
- Müügivihjete genereerimise nipid, mis LinkedInis tegelikult toimivad
- LinkedIni müügivihjete genereerimine: Konnectori lähenemisviis
11x teie LinkedIn Outreach koos
Automatiseerimine ja Gen AI
Kasutage LinkedIn Automationi ja Gen AI võimsust, et laiendada oma ulatust rohkem kui kunagi varem. Kaasake iganädalaselt tuhandeid müügivihjeid tehisintellektipõhiste kommentaaride ja sihitud kampaaniatega – kõike seda ühelt juhtival platvormil.
Korduma kippuvad küsimused
Üldised mallid ebaõnnestuvad, sest potentsiaalsed kliendid tunnevad need koheselt ära. Enamik otsustajaid saab igal nädalal mitu külma LinkedIni sõnumit ja on muutunud korduvate suhtlusmustrite märkamisel ülimalt osavaks. Sõnumeid, millel puudub asjakohasus, ajastus või kontekst, ignoreeritakse sageli enne, kui need on täielikult läbi loetud.
Traditsiooniline automatiseerimine keskendub sama sõnumi saatmisele suuremas mahus. Tehisintellektil põhinev teavitustegevus keskendub kontekstipõhiste sõnumite genereerimisele, mis on kohandatud iga potentsiaalse kliendi hiljutise tegevuse, kaasamismustrite ja tööalase olukorraga. Eesmärk pole ainult automatiseerimine – see on asjakohasus suuremas mahus.
Jah – kui tehisintellekti kasutatakse õigesti. Tugev tehisintellektil põhinev teavitustegevus kasutab sõnumi kujundamiseks reaalseid LinkedIni signaale, nagu postitused, kommentaarid, rollivahetused ja kaasamisaktiivsus. Inimesepoolne ülevaatamine on siiski oluline, et toon, hinnangud ja positsioneerimine tunduksid autentsed, mitte robotlikud.
LinkedIni sotsiaalmeedia signaalid on käitumuslikud näitajad, näiteks postitustega seotud tegevus, rollimuutused, sisu jagamine, kommentaarid, värbamisaktiivsus ja valdkonna arutelud. Need signaalid aitavad müügimeeskondadel mõista, millal potentsiaalne klient võib aktiivselt mõelda asjakohasele väljakutsele või lahendusi hinnata.
Kavatsuspõhine teavitustöö toimib, sest see on kooskõlas potentsiaalse kliendi praeguste prioriteetide ja tegevustega. Sõnum, mis on seotud hiljuti avalikult arutatud väljakutsega, tundub asjakohasem kui kontekstita saadetud üldine pöördumine. Asjakohasus parandab vastuste määra ja vestluse kvaliteeti.
Tehisintellekt eemaldab käsitsi tehtava uurimis- ja koostamistöö, mis varem muutis ulatusliku isikupärastamise võimatuks. Selle asemel, et kasutada ühte malli sadade potentsiaalsete klientide jaoks, saab tehisintellekt genereerida eraldi mustandeid, mis põhinevad iga potentsiaalse kliendi hiljutisel LinkedIni tegevusel ja tööalasel kontekstil.
Ei. Tehisintellekt toetab töövoogu, kuid ei asenda inimese otsustusvõimet. Müügimeeskonnad peavad ikkagi määratlema strateegia, hindama sõnumite kvaliteeti, kinnitama mustandeid ja juhtima vestlusi. Kõige tõhusamad töövood ühendavad tehisintellekti tõhususe inimese järelevalvega.
Kasulike tegevuste hulka kuuluvad rollivahetused, hiljutised postitused, valdkonna sisuga suhtlemine, kommentaarid konkurentide arutelude kohta, töölevõtmise teadaanded ja avalikult jagatud tegevusalased väljakutsed. Need signaalid loovad konteksti asjakohasemaks teavitustööks.
LinkedIn jälgib üha enam korduvat ja suuremahulist teavitustegevust. Kontod, mis saadavad suurel hulgal peaaegu identseid sõnumeid omavahel mitteühendatud kasutajatele, käivitavad suurema tõenäosusega platvormi piirangud või hoiatused. Kontekstuaalne ja inimese poolt üle vaadatud teavitustegevus on turvalisem ja pikaajaliselt jätkusuutlikum.
Konnector jälgib LinkedIni sotsiaalmeedia signaale teie ICP-s, koostab reaalajas tegevuste põhjal isikupärastatud teavituskampaaniaid ja hoiab inimesi enne saatmist kinnitamise töövoo kaudu kaasatud. See aitab meeskondadel asjakohasust skaleerida, ohverdamata autentsust või konto turvalisust.
