Tehisintellektiga LinkedIni kommentaarid, mis võidavad tehinguid, mitte rämpsposti kaustad

Lugemisaeg: 10 protokoll

C	Charlese turundusasepresident MBA digitaalse turunduse alal

TL; DR: LinkedInis kommenteerimine on üks müügitiimi suurima mõjuga ja odavamaid müügikäiku – aga ainult siis, kui kommentaarid on kontekstist lähtuvad, mitte mallipõhised. Üks hästi paigutatud tehisintellektil põhinev LinkedIni kommentaar õiges postituses võib potentsiaalsetel klientidel rohkem sooja tähelepanu tekitada kui kümme külma teavitussõnumit, sest see jõuab inimesteni, kes on teemaga juba seotud. Erinevus müügikanalit loova ja usaldusväärsust kahjustava kommentaari vahel taandub neljale elemendile: konkreetne viide postitusele, selge vaatenurk, vestluse konks ja toon, mis sobib individuaalse müügiesindaja häälega.

-

Miks on LinkedIni kommentaarid teie kõige alahinnatum väljaminev kanal

Üksainus hästi paigutatud kommentaar õiges LinkedIni postituses võib teie profiili viia sadade soojade ja sihtrühma kuuluvate potentsiaalsete klientide ette – inimesteni, kes on juba kaasatud, mõtlevad teemale ja on juba ostusoovidega.

See on midagi, mida külm DM peaaegu kunagi ei saavuta.

Nähtavuse matemaatika: miks üks kommentaar võib kümme külma sõnumit paremini toimida

Kui kommenteerid potentsiaalse kliendi või valdkonna juhi postitust, ilmub sinu kommentaar kõigi selle inimese jälgijate voogudes. Sa ei koputa võõra uksele. Sa astud ruumi, kus sinu ideaalne klient juba kuulab.

Mõelge tüüpilisele stsenaariumile: müügiesindaja kommenteerib operatsioonide asepresidendi postitust tarneahela ebatõhususe kohta. Sellel postitusel on 400 jälgijat. Kommentaari profiili külastatakse 48 tunni jooksul 20 korda – kõik on soojad, kontekstipõhised ja ükski neist ei saa esmalt külma sõnumit. See on tähelepanu aste, mida väljaminevate e-kirjade eest osta ei saa.

Järgi McKinsey & CompanyB2B ostjad läbivad nüüd olulise osa oma otsustusprotsessist passiivse sisu kaudu, enne kui nad müüjaga räägivad. LinkedIni kommentaarid suunavad teid otse sellesse teekonda.

Miks enamik meeskondi kommenteerimisest loobub – ja kui palju see neile maksma läheb

Manuaalne kommenteerimine suures mahus on tõeliselt keeruline. Viieliikmeline meeskond, kellest igaüks keskendub 10 postitusele päevas, tähendab 50 kommentaari, mida tuleb uurida, kirjutada ja postitada – iga päev. See on tundidepikkune töö, enne kui ükski teavitussõnum teele pannakse.

Seega jätavad meeskonnad selle sootuks vahele. Või teevad nad seda ebajärjekindlalt, mis on peaaegu hullem – ühel nädalal kommentaaride tulv, järgmisel vaikus.

Nad kaotavad hoopis nähtavuse. Potentsiaalsed kliendid, kes näevad teie meeskonna nimesid korduvalt asjakohastes vestlustes, hakkavad neid ära tundma juba enne ametliku teavitustöö algust. See äratundmine lühendab müügitsükleid. Kommenteerimisest loobumine ei säästa aega. See lihtsalt nihutab kulud hilisemale ja keerulisemale müügiprotsessile.

-

Probleem enamiku tehisintellekti LinkedIni kommentaaridega (ja miks need tagasilöögid tekitavad)

Kõige levinum tehisintellekti loodud kommentaar LinkedInis kõlab umbes nii: „Suurepärane postitus! Tõeliselt väärtuslikud teadmised. Aitäh jagamast.“

Iga LinkedIni spetsialist on õppinud neid koheselt ignoreerima – ja postitajat umbusaldama.

Mida üldised tehisintellekti kommentaarid potentsiaalsetele klientidele näitavad

Üldine kommentaar annab samaaegselt märku kolmest asjast: sa ei lugenud postitust, sa kasutad automatiseerimist hooletult ja sa sead mahu kvaliteedist kõrgemale. Müügimeeskonna jaoks, kes püüab luua usaldusväärsust, on see kahjulik kombinatsioon.

Potentsiaalsed kliendid, kes tunnevad ära tehisintellekti mallikommentaarid, blokeerivad või vaigistavad saatja sageli enne ühenduse loomise taotluse saabumist. Ukse avamiseks mõeldud kommentaar sulgeb selle hoopis vaikselt. Veelgi hullem, see võib seostada teie ettevõtte brändi vähese pingutusega suhtlemisega täpselt hetkel, mil proovite usaldust luua.

Usaldusväärsuse kulu, mida teie meeskond ei pruugi jälgida

Enamik müügijuhte jälgib avamismäärasid, vastamismäärasid ja ühenduste vastuvõtmise määrasid. Peaaegu keegi ei jälgi kommentaaride põhjal profiilikülastusi ega halva kommentaaride kvaliteedi mainekahju.

See tühimik peidab endas järgmist: üks müügiesindaja, kes postitab päevas 20 üldist tehisintellektil põhinevat kommentaari, ei raiska lihtsalt pingutust – nad kahjustavad aktiivselt meeskonna brändi mainet just selle sihtrühma silmis, keda meeskond püüab kõnetada. Kahju on teie CRM-is nähtamatu, kuid teie potentsiaalsetele klientidele väga nähtav.

Irooniline on see, et tehisintellekt võimalik luua kvaliteetseid ja kontekstipõhiseid kommentaare. Viga ei ole tehnoloogias – viga on valede tööriistade või valede sätete kasutamises ja seejärel nende suures mahus rakendamises.

-

Milline näeb välja kvaliteetne tehisintellektil põhinev LinkedIni kommentaar?

Tugev tehisintellekti loodud kommentaar teeb nelja asja: see viitab postitusest millelegi konkreetsele, lisab selge vaatenurga, kutsub esile loomuliku vestluse ja vastab kommenteerija professionaalsele toonile. Kui eemaldada ükskõik milline neist, hakkab kommentaar tunduma tühi.

Kommentaari neli elementi, mis tegelikult profiilikülastusi suurendavad

1. Konkreetne viide — Kommentaar nimetab postitusest midagi. Statistikat, autori kasutatud fraasi, konkreetset argumenti. See tõestab, et postitust tegelikult loeti. 2. Eristuv vaatenurk — Mitte nõusolek lihtsalt nõustumise pärast. Ehe reaktsioon: vastuväide, toetav näide isiklikust kogemusest või nüanss, mida autor ei käsitlenud. 3. Vestluskonks — Üks küsimus või tähelepanek, mis loomulikult kutsub autorit või teisi kommenteerijaid vastama. See laiendab teie nähtavust esimestest muljetest kaugemale. 4. Tooni järjepidevus — Kommentaar kõlab nagu esindaja enda oma, mitte pressiteade. Erinevatel esindajatel võib olla erinev hääl. Tehisintellekt peaks igaühega kohanema, mitte neid ühtseks ettevõtte tooniks lamendama.

Enne ja pärast: üldine vs intelligentne tehisintellekti kommenteerimine

| Element | Üldine tehisintellekti kommentaar | Kontekstiteadlik tehisintellekti kommentaar |

|—|—|—|

| Postituse viide | Puudub | Viitab postituse konkreetsele argumendile või andmepunktile |

| Vaatepunkt | „Suurepärane arusaam!“ | Lisab toetava näite või lugupidava vastuväite |

| Vestluse konks | Puudub | Lõpeb autorile asjakohase küsimusega |

| Toon | Identne kõigil esindajatel | Kohandatud iga esindaja hääle ja stiiliga |

| Potentsiaalse kliendi reaktsioon | Ignoreeritud või rämpspostina märgitud | Profiili külastamine, jälgimine või vastamine |

| Torujuhtme mõju | Puudub | Soe juhe järelkontrolli järjestuses |

Väljundi kvaliteedi erinevus on märkimisväärne, aga tulemuse erinevus on dramaatiline. Kontekstiteadlikud kommentaarid genereerivad rutiinselt profiilikülastusi. Üldised kommentaarid seda harva teevad.

-

Kuidas skaleerida tehisintellekti kommenteerimist müügimeeskonnas autentsust kaotamata?

Kommenteerimise kvaliteedi skaleerimine 10 või enama esindajaga meeskonnas on operatiivne väljakutse, mitte ainult tehnoloogiline. Tehisintellekt suudab luua häid kommentaare. Selle ümber olev süsteem määrab, kas need kommentaarid püsivad piisava mahuga.

Kommenteerimisstrateegia loomine, mida kogu teie meeskond saab järjepidevalt ellu viia

Alusta postituste sihtimisest, mitte kommentaaride kirjutamisest. Määra täpselt, milliste postitustega peaks sinu meeskond suhtlema:

• Potentsiaalsete klientide postitused — sisu, mille on otse avaldanud teie ICP-s olevad kontod
• Päästiku sündmuste postitused — teadaanded rahastamise, värbamise, tooteesitluste või juhtkonna muutuste kohta
• Tööstusharu juhtide postitused — sisu häältelt, mida teie potentsiaalsed kliendid jälgivad ja usaldavad
• Hashtag-vood — postitused nišiteemadel, kus teie ostjad kogunevad

Kui olete need allikad defineerinud, dokumenteerige iga esindaja jaoks lihtne toonijuhend. Piisab kolmest lausest: kuidas nad tavaliselt alustavad, millistel teemadel nad saavad usutavalt rääkida ja mida nad ei tohiks kunagi öelda. Sisesta see oma tehisintellekti tööriista hääleprofiilina. Väljund muutub selgelt inimlikuks – ja selgelt… et rep — mitte üldine mall.

Vaadake iganädalaselt üle kommentaaride valim. Kümnest kommentaarist esindaja kohta piisab, et märgata kõrvalekallet varakult, enne kui see brändiprobleemiks muutub.

Kaasatuse jälgimine: kommentaaride muutmine mõõdetavateks signaalideks müügikanalis

Enamik meeskondi käsitleb kommenteerimist edevusena, kuna nad ei jälgi seda korralikult. Oluline mõõdik ei ole postitatud kommentaarid, vaid profiilikülastused ja ühenduse loomise taotlused, mis on loodud 48 tunni jooksul pärast kommentaari.

Loo lihtne jälgimislogi: kuupäev, esindaja nimi, postitusele kommenteeritud postitus, postituse autor (potentsiaalne klient või mitte) ja profiilikülastused järgmise 48 tunni jooksul. Nelja nädala pärast ilmnevad mustrid. Teatud postitustüübid, teatud autorid ja teatud kommentaaristiilid genereerivad oluliselt rohkem külastusi kui teised.

Platvormid, mis toetavad suhtluse jälgimist ja mitme konto haldamist, võimaldavad juhtidel näha neid andmeid kogu meeskonna kohta ühes kohas – selle asemel, et kokku panna viis eraldi LinkedIni analüüsilehte. See muudabki kommenteerimise oletuslikust mõõdetavaks väljaminevaks kanaliks. Kui näete, et kommentaarid käivitava sündmuse postitustele genereerivad kolm korda rohkem profiilikülastusi kui üldise valdkonna sisu, siis jaotatakse andmed vastavalt ümber.

-

LinkedIni kommentaaride muutmine korduvaks müügivihjete genereerimise süsteemiks

Tehisintellektil põhinev kommenteerimine on müügilehtri ülaosa. Selle all olev süsteem on see, mis nähtavuse tuluks konverteerib.

Siin on töövoog, mida teie meeskond saab sel nädalal rakendada:

1. samm – määrake oma postituse allikad. Loetle 10–15 potentsiaalse kliendi profiili, 5 valdkonna hashtag'i ja 3 konkurendi jälgijate kogumit, mida su meeskond iga päev jälgib. Need on sinu kaasatuse eesmärgid. 2. samm – juurutage tehisintellekti kommenteerimine ulatuslikult. Kasutage kontekstipõhist tehisintellekti, et genereerida igale esindajale kommentaare, mida vaadatakse üle tema hääleprofiili põhjal. Postitage esindaja kohta 5–10 kommentaari päevas, keskendudes määratletud allikatele. 3. samm – jälgige profiilikülastajaid. Jälgi, millised LinkedIni kasutajad külastavad sinu müügiesindajate profiile 48 tunni jooksul pärast iga kommentaaride lainet. Need on soojad potentsiaalsed kliendid, kes on end klõpsates tuvastanud – nad näitavad üles huvi. 4. samm – käivitage isikupärastatud järeltegevus. Saatke ühenduse loomise päringud lühikese ja konkreetse märkusega, mis viitab postitusele, millega te mõlemad suhtlesite. Seejärel liigutage need sõnumijärjestusse, mis on üles ehitatud teema ümber, mis esmakordselt nende tähelepanu köitis. 5. samm – eksport ja rikastamine. Tõmba potentsiaalsete klientide kontaktandmed oma kliendisuhete haldussüsteemi (CRM), et saaksid mitmekanaliliselt järelmeetmeid võtta. E-kiri, LinkedIni sõnum ja telefon toimivad paremini, kui potentsiaalne klient tunneb müügiesindaja nime oma voost juba ära.

See ei ole häkkimine. See on struktureeritud väljaminev liikumine kommenteerimisega sisenemispunktis. Võti on järjepidevus – süsteemi käitamine viis päeva nädalas, mitte juhuslikult.

Järgi StatistaLinkedIn on B2B müügivihjete genereerimise tippplatvorm, mis edestab professionaalse sihtrühma sihtimise osas järjepidevalt teisi sotsiaalmeediakanaleid. Sihtrühm on olemas. Küsimus on selles, kas teie meeskonnal on süsteem, mis võimaldab neid ulatuslikult kaasata ilma käsitsi tööle aega kulutamata.

-

Millist tehisintellektiga LinkedIni kommenteerimistööriista peaks teie meeskond tegelikult kasutama?

Mitte iga tehisintellektil põhinev kommenteerimistööriist pole loodud professionaalsete B2B müügikeskkondade jaoks. Siin on, kuidas oma valikuid ausalt hinnata.

| Hindamiskriteeriumid | Mida otsida | Miks see on oluline |

|—|—|—|

| Kommentaaride kvaliteet ja kontekstiteadlikkus | Tehisintellekt loeb tegelikku postitust ja genereerib asjakohaseid, mitte-üldiseid vastuseid | Üldine väljund kahjustab brändi; kontekstiteadlik väljund loob seda |

| Mitme konto tugi | Tööriist saab hallata mitut esindajakontot ühelt juhtpaneelilt | Juhid vajavad meeskonnaülest nähtavust ilma eraldi sisse logimata |

| LinkedIni turvalisus ja vastavus | Austab päevasi limiite, kasutab inimlikku ajastust, väldib lipu käivitajaid | Kontode piiramine on tõsine operatsioonirisk |

| Integratsioon laiema teavitustegevusega | Kommentaarid ühenduvad kutsete automatiseerimise, sõnumite järjestamise ja kontaktide ekspordiga | Eraldi kommenteerimine ei loo müügikanalit; see peab toitma müügilehtrit |

Kontekstiteadlikkuse kohta: See on vältimatu. Kui tööriist ei suuda postitust lugeda ja kirjutada vastust, mis paistaks inimese tehtud olevat, ei ole see professionaalseks kasutamiseks valmis. Enne kinnitamist testige seda 10 postitusega oma potentsiaalsete klientide loendist. Mitme konto haldamise kohta: Mitmed LinkedIni automatiseerimistööriistad pakuvad erineval tasemel kampaania töövoo tuge, kuid nende tehisintellektil põhinevad kommenteerimisfunktsioonid erinevad oluliselt nii sügavuse kui ka kvaliteedi poolest. Mõned keskenduvad peamiselt sõnumijärjestustele; teised on tugevamad kampaaniahalduses, kuid piiratumad tehisintellektil põhinevate kommentaaride genereerimises. Mis tahes hindamisel on eristavaks teguriks see, kas tööriist kohandub üksikute esindajate häältega või annab kõigile kontodele ühtse ettevõtte tooni.

Kriteerium, mille täitmisel enamik tööriistu läbi kukub, on kontekstipõhise tehisintellekti kommenteerimise kombinatsioon ja mitme kontoga meeskonna haldamine ühes töövoogudes. Hinnake, kas tööriist saab hakkama mõlemaga – sest kahe eraldi süsteemi käitamine kommenteerimiseks ja teavitustegevuseks tekitab operatiivset hõõrdumist, mis kahjustab järjepidevust.

Aus soovitus: Esikohale tuleks seada kommentaaride kvaliteet. Tööriist, mis toodab viis suurepärast kommentaari päevas müügiesindaja kohta, loob rohkem müügikanalit kui tööriist, mis toodab 50 unustatavat kommentaari.

-

Korduma kippuvad küsimused

K: Mille poolest erinevad tehisintellektil põhinevad LinkedIni kommentaarid käsitsi kirjutatud kommentaaridest?

Tehisintellektil põhinevad LinkedIni kommentaarid genereeritakse tehisintellekti tööriistade abil, mis loevad postitust ja loovad kontekstipõhise vastuse, selle asemel, et loota kasutajale iga kommentaari nullist kirjutamine. Peamine kvaliteedierinevus seisneb selles, kui palju konteksti tehisintellekt kasutab – tööriistad, mis analüüsivad konkreetset postituse sisu, autori argumenti ja kommenteerija hääleprofiili, loovad väljundi, mida on raske käsitsi kirjutatud kommentaarist eristada. Üldised tehisintellekti tööriistad, mis rakendavad fikseeritud malle, loovad kommentaare, mida potentsiaalsed kliendid kohe ära tunnevad ja eiravad.

K: Kas tehisintellekti loodud LinkedIni kommentaarid rikuvad LinkedIni teenusetingimusi?

LinkedIni teenusetingimused keelavad kraapimise, rämpsposti ja võltsitud suhtluse – mitte automatiseerimise ennast. Tööriistad, mis toimivad LinkedIni igapäevaste suhtluspiirangute raames, kasutavad inimlikke ajaintervalle ja genereerivad tõeliselt asjakohast sisu, vastavad üldiselt platvormi reeglitele. Vastavusrisk suureneb järsult, kui tööriistad postitavad ebareaalse kiirusega, kasutavad mitmel kontol identset malliteksti või suhtlevad kasutajatega valimatult.

K: Mitu LinkedIni kommentaari peaks müügiesindaja päevas postitama?

B2B müügiesindajate jaoks on enamiku professionaalsete keskkondade jaoks praktiline optimaalne kogus 5–10 hästi suunatud ja kvaliteetset kommentaari päevas. See maht jääb LinkedIni käitumisnormide piiresse, hoiab iga kommentaari tähelepanu väärivana ja tekitab hallatava profiilikülastuste laine, millele järeltegevust pakkuda. Uuringud näitavad järjepidevalt, et kommentaaride kvaliteet suurendab kaasatuse tulemusi – 10 konkreetset ja kontekstipõhist kommentaari edestavad 50 üldist kommentaari nii profiilikülastuste kui ka bränditunnetuse osas.

K: Mis paneb tehisintellektil põhineva LinkedIni kommentaari tegelikult profiilikülastusi suurendama?

Neli elementi eristavad järjepidevalt kõrge toimivusega tehisintellekti kommentaare ignoreeritutest: konkreetne viide millelegi postituses (statistika, fraas või argument), selge seisukoht üldise nõusoleku asemel, vestluse konks, mis kutsub üles vastama, ja toon, mis sobib kommenteerija professionaalse häälega. Kui üks neist elementidest eemaldada, hakkab kommentaar lugema mallina. Kõik neli kokku teevad kommentaari, millele tasub klõpsata, et saada lisateavet selle kirjutanud inimese kohta.

K: Kuidas mõõta, kas LinkedIni kommenteerimine tekitab müügikanalit?

Peamine jälgitav mõõdik on profiilikülastuste arv 48 tunni jooksul pärast igat kommentaaride seanssi, mitte postitatud kommentaaride koguarv. Lisaks arvestage ka ühenduse loomisega mitteseotud potentsiaalsetelt klientidelt saadud ühenduse loomise taotlusi ja profiilikülastajatele saadetud järelpärimiste vastusemäärasid. Pärast 30-päevast järjepidevat jälgimist ilmnevad mustrid – teatud postitustüübid ja potentsiaalsete klientide profiilid genereerivad oluliselt rohkem külastusi kui teised, mis võimaldab meeskondadel kommenteerimisvõimsust suunata kõige konverteerivamate allikate poole.

K: Milliseid LinkedIni postitusi peaks müügimeeskond kommenteerimiseks prioriseerima?

B2B müügimeeskondade jaoks on neli kõige väärtuslikumat postituse tüüpi: postitused, mille avaldavad otse teie ideaalse kliendiprofiili kontod; päästikusündmustega postitused, mis teatavad rahastamisvoorudest, värbamisjärsust, tooteesitlustest või juhtkonna vahetusest; sisu valdkonna häältelt, keda teie potentsiaalsed kliendid juba jälgivad ja usaldavad; ning niši hashtag-vood, kus teie sihtrühma ostjad on aktiivsed. Eelkõige päästikusündmustega postitused kipuvad genereerima kõige suuremat kommentaaride ja profiilikülastuste konversiooni, kuna autor ja tema sihtrühm on juba vastuvõtlikus ja tulevikku suunatud mõtteviisis.

K: Miks kahjustavad üldised tehisintellektil põhinevad LinkedIni kommentaarid brändi usaldusväärsust?

Üldine kommentaar – „Suurepärane postitus! Tõeliselt väärtuslikud teadmised.“ – annab professionaalsele lugejale korraga märku kolmest asjast: postitust tegelikult ei loetud, saatja kasutab automatiseerimist hooletult ja mahtu eelistatakse kvaliteedile. Potentsiaalsed kliendid, kes tunnevad ära mallipõhised tehisintellekti kommentaarid, vaigistavad või blokeerivad saatja sageli enne ühenduse loomise taotluse saabumist, sulgedes ukse, mille kommentaar pidi avama. Müügimeeskondade jaoks koguneb mainekulu nähtamatult CRM-is, kuid on täpselt selle sihtrühma jaoks, kelleni nad püüavad jõuda, väga nähtav.

K: Kuidas säilitada kommentaaride autentsust suure müügimeeskonna ulatuses tegutsedes?

Aluseks on iga esindaja häälprofiil – lühike dokument, mis kirjeldab, kuidas nad tavaliselt kommentaari avavad, millistel teemadel nad saavad usutavalt rääkida ja mida nad ei tohiks kunagi öelda. Nende profiilide sisestamine tehisintellekti püsiva kontekstina tagab, et iga esindaja kommentaarid jäävad selgelt inimlikuks ja selgelt eristatavaks. nende oma selle asemel, et koonduda ühtseks ettevõtte tooniks. Iga esindaja 10 kommentaari nädalas läbivaatamine on piisav, et märgata kvaliteedi langust varakult, enne kui see nähtavaks brändiprobleemiks muutub.

-

Kas oled valmis LinkedIni kaasatust suurendama ilma roboti moodi kõlamata? Konnector võimaldab teil automatiseerida tehisintellektil põhinevaid ja kontekstipõhiseid LinkedIni kommentaare kogu teie meeskonnas – jälgides samal ajal, millised suhtlused viivad profiilikülastuste ja müügikanaliteni. Proovige seda tasuta ja muutke oma meeskonna igapäevane kerimine struktureeritud väljamineva sõnumi mootoriks.

Kirjutatud koos OneBlogADäev — sisu, mis avastatakse