...

Hogyan használjuk a mesterséges intelligenciát az üzenetek személyre szabásához [anélkül, hogy hátborzongatóan hangzana]

Csatlakozó, LinkedIn, Outreach

LinkedIn Outreach
Olvasási idő: 6 jegyzőkönyv

Először is kezdjük azzal, hogy megértjük, mit is jelent valójában a mesterséges intelligencia által személyre szabott LinkedIn-kapcsolattartás. Ez azt jelenti, hogy… Mesterséges intelligencia az üzenetek testreszabásához egy személy szerepe, iparága vagy tevékenysége alapján, ahelyett, hogy általános másolt-beillesztett szövegeket küldenénk.

Miért lett a mesterséges intelligencia a modern ismeretterjesztés része?

A LinkedIn-en keresztüli kommunikáció megváltozott. Az emberek azonnal felismerik a sablonokat, a postaládák zsúfoltak, és a legtöbb vásárló már a válaszadás előtt rendelkezik kontextussal.
A mesterséges intelligencia általi személyre szabás segít abban, hogy a megkeresések relevánsak maradjanak nagy léptékben is – anélkül, hogy órákat kellene tölteni minden egyes profil kutatásával.

Ugyanazt az üzenetet küldöd még mindenkinek?
Használd a Konnectort a tömeges ismeretterjesztő tevékenységeid személyre szabásához AI üzenetküldés.

Miért tűnik „kísértetiesnek” a rossz személyre szabás?

A rossz személyre szabás nem azért vall kudarcot, mert az emberek nem szeretik a releváns tartalmat.
Azért bukik meg, mert átlép egy láthatatlan komforthatárt.

A LinkedInen a felhasználók professzionális kontextust várnak, nem személyes elemzést.
Amikor egy üzenet tolakodónak, túlzottan kutatottnak vagy furcsán specifikusnak tűnik, az agy azonnal veszélyesnek vagy automatizáltnak jelöli – még akkor is, ha a szándék jó volt.

A hatékony személyre szabás és a hátborzongató ismeretterjesztés közötti különbség nem az erőfeszítésben rejlik.
Ez határok.

Az alábbiakban felsoroljuk a leggyakoribb okokat, amiért a személyre szabott LinkedIn-üzenetek visszaütnek.

LinkedIn Outreach

Túlzottan személyes adatokat használ

Ha az üzeneted valami túl privátra, túl konkrétra vagy túl „platformon kívülire” utal, ugyanazt a reakciót váltja ki, mintha figyelnék.
A jó személyre szabás professzionális, nem személyes.
A hátborzongató személykülsés olyan érzést kelt, mint: „Beleröhögtem az életedbe.”
Az intelligens személyre szabás olyan érzést kelt, mint: „Megértem a munkakörnyezetedet.”

Régi vagy irreleváns hivatkozásokat húz elő

Ha megemlítesz egy évekkel ezelőtti bejegyzést, egy már megszűnt állást vagy egy elavult eredményt, úgy tűnhet, mintha adatokat gyűjtenél ahelyett, hogy odafigyelnél.
Ha a hivatkozás nem friss vagy egyértelműen releváns, akkor hagyd ki.

Úgy hangzik, mintha megírták volna, vagy hamisították volna.

A túlcsiszolt vonalak, az erőltetett izgalom vagy a túlságosan tökéletes szerkezet miatt az emberek azt feltételezik, hogy valami automatizált – még akkor is, ha nem az.
A megoldás egyszerű: írj úgy, mint egy igazi ember, aki tiszteli az időt.

Túl erősen próbál lenyűgözni

A bizalmat a névszóraggatás, a túlzásba vitt bókok, vagy a nyitó szöveg teletömése a „nézd, mennyit tudok rólad” energiával bontja meg.
Nem kell mélyreható kutatás ahhoz, hogy releváns legyél. A megfelelő nézőpontra van szükséged.

Miért fontos még mindig a személyre szabás a LinkedIn Outreachben?

Az automatizálás térnyerése ellenére a személyre szabás nem veszített erejéből – sőt, fontosabbá vált.

Ahogy a postaládák megtelnek sablonos megkeresésekkel, az emberek nem csak az erőfeszítésekre reagálnak.
A relevanciára reagálnak.

A személyre szabás azért működik, mert szándékot mutat. Azt jelzi, hogy az üzenet egy adott szerepkörrel, problémával vagy kontextussal készült – nem egy véletlenszerű listának küldték. Ha jól csinálják, nem tűnik lenyűgözőnek vagy tolakodónak. Inkább helyénvalónak érződik.

A modern LinkedIn-es ismeretterjesztésben a személyre szabás célja nem a kitűnés.
Természetes módon kell illeszkednie a közönségeddel folytatott beszélgetésekhez.

LinkedIn Outreach

A relevancia ösztönzi a válaszokat

A legtöbb ember nem azért hagyja figyelmen kívül a kapcsolatépítést, mert utálják a kapcsolatépítést.
Figyelmen kívül hagyják, mert úgy érzik, hogy nem nekik szól.
A személyre szabás akkor működik, ha gyorsan megválaszol egy néma kérdést: „Miért pont hozzám fordulsz?”

Az ismerősség bizalmat épít

Egy apró, pontos kontextuális jelzés – szerepkör, iparág, problémás terület vagy legutóbbi tevékenység – ismerősséget teremt.
Ez azt mutatja, hogy nem spamelsz.
Ez megkönnyíti azt is, hogy valaki egy egyszerű „Igen”-nel vagy „Most nem”-mel válaszoljon.

Az egyszerű kontextus jobban működik, mint a nehéz kutatás

Nem kell megemlítened az egyetemüket, a hobbijaikat vagy a személyes mérföldköveiket.
A B2B szektorban a legjobb személyre szabás általában egy sornyi kontextus plusz egy világos indok a beszélgetésre.

Szeretné az intelligens személyre szabást teljes értékű értékesítési rendszerré alakítani?
Nézd meg, hogyan teljesítenek a topcsapatok 30%+ válasz automatizált LinkedIn értékesítési szekvenciákkal.

Milyen adatok használhatók biztonságosan személyre szabáshoz?

Nem minden adat becsületes játék a LinkedIn-es ismeretterjesztésben.

A biztonságos személyre szabás olyan információkat használ, amelyeket az emberek szándékosan tettek láthatóvá szakmai kontextusban. A munkára összpontosít, nem az életre. Jelzésekre, nem feltételezésekre.

Amikor a kapcsolatépítés nyilvános, szerepkörrel kapcsolatos adatokra épül, tiszteletteljesnek és időszerűnek érződik. Amikor kikövetkeztetett vagy lekaparott személyes adatokra támaszkodik, tolakodónak érződik – még akkor is, ha az üzenet technikailag pontos.

A szabály egyszerű: ha a kontextus segít egy szakmai beszélgetés elindításában, akkor biztonságosan használható. Ha valakinek a magánéletét, motivációit vagy viselkedését magyarázza el, akkor nem.

Munka megnevezése

A munkakör segít a beszélgetés helyes keretezésében.
Egy értékesítési vezető és egy RevOps menedzser más-más eredményeket tart szem előtt, még akkor is, ha ugyanabban a cégben dolgoznak.
Használj cím alapú kontextust, hogy az üzeneted célzottnak tűnjön anélkül, hogy tolakodó lenne.

Cég típusa

Egy startup, egy középkategóriás csapat és egy nagyvállalat másképp működik.
A vállalattípus segít reális feltételezéseket felállítani a sebességgel, az eszközökkel, a folyamatokkal és a prioritásokkal kapcsolatban.

Ipar

Az iparági kontextus lehetővé teszi az ismerős nyelv használatát.
Ez segít elkerülni az olyan általánosító mondatokat is, mint a „Segítek a vállalkozások növekedésében”, amelyek általában semmit sem jelentenek.

Legutóbbi bejegyzés vagy tevékenység

Ez az egyik legbiztonságosabb és legerősebb személyre szabási bemenet – ha friss és releváns.
Hivatkozz arra, amit nyilvánosan megosztani választottak, és fogalmazd meg lényegre törően:
Nem a gondolataikat elemzed. A látható munkajelzéseikre reagálsz.

Megosztott csoportok vagy események

A megosztott kontextus csökkenti a súrlódásokat.
Nem az a lényeg, hogy „idegenek vagyunk”, hanem az, hogy „ugyanabban a szobában vagyunk”.
A közös csoportokat/eseményeket egyszerű nyitányként használd, ne a közelség bizonyítékaként.

Ahol a Konnector működik: Címkék + AI-hozzászólások

A Konnector ezt megkönnyíti azáltal, hogy segít szegmentálni a leadeket címkék segítségével, majd személyre szabni a megkereséseket a megfelelő kontextus alapján.
Ahelyett, hogy mindent a nulláról újraírnál, szerepkör- és iparág-alapú variációkat építhetsz, amelyek továbbra is emberi hangzásúak.
Ráadásul a Konnector mesterséges intelligencia által generált hozzászólásai érvényesek és relevánsak – így az interakciód természetes módon támogatja a kapcsolattartást, erőltetett „jó poszt!” energia nélkül.

LinkedIn Outreach

Hogyan kellene használni a mesterséges intelligenciát a LinkedIn Outreachben?

A mesterséges intelligencia akkor működik a legjobban a LinkedIn-es megkeresésekben, ha az emberi szándékot támogatja, nem pedig helyettesíti azt.

A mesterséges intelligencia használatának célja nem az üzenetek többsége, hanem a jobb üzenetek jobb küldése – gyorsabb, következetesebb és kevesebb hibával. Ha a mesterséges intelligenciát átgondoltan használják, az segít a csapatoknak abban, hogy nagy léptékben is relevánsak maradjanak anélkül, hogy elveszítenék a hangnemet, az időzítést vagy a bizalmat.

A probléma akkor kezdődik, amikor a mesterséges intelligenciát az ismeretterjesztés agyaként kezelik, nem pedig asszisztensként. Ekkor az üzenetek túlságosan mérnökinek, személytelennek vagy a valódi beszélgetésektől elszakadtnak tűnnek.

Helyes használat esetén a mesterséges intelligencia segít rendszerezni a releváns információkat, miközben az üzenet emberi marad.

A mesterséges intelligencia asszisztensként, nem pedig helyettesítőként működik

A mesterséges intelligenciának fel kell gyorsítania a gondolkodást, nem pedig helyettesítenie azt.
A legjobb ismeretterjesztés továbbra is a világos szándékból fakad:
Kinek szól ez, miért pont most, és mi a következő lépés?
Használj mesterséges intelligenciát a tervezéshez, finomításhoz és adaptáláshoz.
Te döntöd el a logikát, a hangnemet és a határokat.

A mesterséges intelligencia általi személyre szabás legjobb felhasználási módjai

A mesterséges intelligencia általi személyre szabás akkor a leghatékonyabb, ha a mintákra, és nem az emberekre összpontosít.

Ahelyett, hogy megpróbálna mélyen személyes hangvételűnek tűnni, a mesterséges intelligencia segíthet a megfelelő kontextus alkalmazásában a megfelelő közönségszegmenshez – következetesen és nagy léptékben. Ezáltal az üzenetek relevánsak maradnak anélkül, hogy átlépnék a szakmai határokat.

A LinkedIn-kapcsolatok terén a mesterséges intelligencia legerősebb felhasználási esetei az előreláthatóak, megismételhetőek és szerepkör-tudatosak – ahol a relevancia fontosabb, mint a kreativitás.

LinkedIn Outreach

Szerepköralapú üzenetküldés

A mesterséges intelligencia gyorsan képes a különböző munkakörökhöz igazított variációkat generálni – anélkül, hogy módosítaná az alapvető ajánlatot.
Ez azt jelenti, hogy az üzeneted következetes marad, de a keretezés ahhoz igazodik, ami valójában érdekli a személyt.

Iparági kontextus

A mesterséges intelligencia segíthet a példák, a fájdalompontok és a nyelvezet cseréjében, hogy az adott iparágban őshonosnak tűnj.
Itt tűnik okosnak (nem hátborzongatónak) a személyre szabás, mert az üzleti kontextusról szól.

Tevékenységalapú nyitók

A mesterséges intelligencia nagyszerűen alkalmas arra, hogy egy friss bejegyzésből rövid, természetes nyitányt készítsünk.
A szabály: a témára hivatkozz, ne a személyiségükre.
Maradjon egy sorban, majd térjen át a megkeresés okára.

Amit a mesterséges intelligenciának soha nem szabadna tennie

Vannak egyértelmű határvonalak, amelyeket a mesterséges intelligencia nem léphet át a LinkedIn-kapcsolatok kialakításában – függetlenül attól, hogy mennyire fejlett az eszköz, vagy mennyire jó minőségűek az adatok.

Amikor a mesterséges intelligencia a kommunikáció segítésétől a személyes szándék értelmezéséig terjed, megtöri a bizalmat. Még a pontos találgatások is tolakodóak lehetnek, ha nem osztják meg őket explicit módon, vagy nem relevánsak egy szakmai beszélgetés szempontjából.

A legbiztonságosabb szabály a következő: ha egy ember nem érezné jól magát, ha egy idegennek mondaná az első üzenetben, akkor a mesterséges intelligenciának sem szabadna megírnia.

Soha ne találgasd ki senki magánéletét

Nincsenek feltételezések a kapcsolatokkal, az egészséggel, a családdal, a lakóhellyel, a pénzügyekkel vagy az életmóddal kapcsolatban.
Még ha a mesterséges intelligencia ki is tudja következtetni, akkor sem szabad használni.

Tartsa a személyre szabást professzionális szinten.

Soha ne elemezd túl a profilokat

Kerüld a jelentésnek tűnő üzeneteket:
„Észrevettem, hogy 2018-ban X-et csináltál, majd 2020-ban Y-t, és a karrierutad arra utal…”
Ez nem személyre szabás. Ez megfigyelési hangulat.

Soha ne próbálj meg „túl tökéletesnek” tűnni

A mesterséges intelligencia képes tiszta sorokat írni, de a túltiszta üzenetküldés automatizáltnak tűnik.
Egy kis egyszerűség mindig felülmúlja a „marketinghangot”.

Használj mesterséges intelligenciát a relevancia, ne a kínosság skálázására.
Kapcsolat Ma!

Összességében a mesterséges intelligencia által generált hozzászólások támogathatják a láthatóságodat hamis interakció nélkül.
A mesterséges intelligencia által támogatott üzenetjavaslatok felgyorsíthatják a kapcsolatfelvételt anélkül, hogy elveszítenéd a hangod.
A szerepkör- és iparágalapú személyre szabás révén az üzenetek relevánsak maradnak nagy léptékben.
A mesterséges intelligenciának emberivé, nem pedig furcsává kellene tennie a kapcsolatépítést.

Ha válaszokat szeretnél, a cél nem az, hogy „keményebben személyre szabd”. Hanem az, hogy okosabban szabj személyre – biztonságos, látható, professzionális jelzésekkel és a határokat tiszteletben tartó hangnemmel.
Felhasználás Konnector.ai hogy személyre szabd a LinkedIn-kapcsolatokat a relevancia, az időzítés és a hangnem megfelelő egyensúlyával, így válaszokat kapsz anélkül, hogy átlépnéd a határt. Regisztrálj az ingyenes próbaverzióért még ma!

Értékeld ezt a bejegyzést:

???? 0😐 0???? 0❤️ 0

Gyakran ismételt kérdések

A mesterséges intelligencia által személyre szabott LinkedIn-kapcsolatfelvétel a mesterséges intelligencia használatát jelenti a kapcsolatfelvételi üzenetek olyan szakmai jelek alapján történő adaptálására, mint a munkakör, az iparág, a vállalat típusa vagy a legutóbbi LinkedIn-tevékenység, ahelyett, hogy általános másolás-beillesztés üzeneteket küldenének.

Igen, a mesterséges intelligencia általi személyre szabás biztonságos, ha nyilvánosan elérhető, professzionális adatokra, például szerepkörökre, iparágakra és látható tevékenységekre támaszkodik. Veszélyessé válik, ha személyes adatokra próbál következtetni, vagy privát viselkedést próbál elemezni.

A személyre szabott üzenetek hátborzongatónak tűnnek, ha túlságosan személyes részletekre, elavult információkra hivatkoznak, vagy túlságosan előre megírtnak tűnnek. Ez általában akkor fordul elő, ha a mesterséges intelligenciát világos határok vagy emberi felülvizsgálat nélkül használják.

A biztonságos adatok közé tartozik a munkakör, az iparág, a vállalat típusa, a legutóbbi bejegyzések vagy tevékenységek, valamint a megosztott LinkedIn-csoportok vagy események. Ezek a jelek segítenek releváns üzenetek létrehozásában az adatvédelem megsértése nélkül.

A mesterséges intelligenciának soha nem szabad személyes részleteket találgatnia, profilokat túlanalizálnia, privát viselkedésre hivatkoznia, és érzelmileg manipulatívnak tűnnie. A mesterséges intelligenciának a relevanciát kell elősegítenie, nem pedig az ismerősséget szimulálnia.

Igen, ha helyesen csinálják. A szerepkör- és iparág-alapú személyre szabás javítja a relevanciát, ami közvetlenül növeli a válaszadási arányokat az általános megkeresésekhez képest.

A Konnector mesterséges intelligenciát használ a kapcsolattartás támogatására szerepkör- és iparág-alapú üzenetjavaslatok, mesterséges intelligencia által generált elköteleződési megjegyzések és intelligens címkézés révén – segítve a csapatokat a személyre szabásban nagy léptékben, anélkül, hogy automatizáltnak vagy tolakodónak tűnne.

Nem. A mesterséges intelligencia leginkább asszisztensként működik. Az emberi szándék, ítélőképesség és hangnem továbbra is elengedhetetlen ahhoz, hogy az üzenetek természetesnek és tiszteletteljesnek tűnjenek.

Ebben a cikkben

Szerezzen értékes betekintést

Azért vagyunk itt, hogy megkönnyítsük és egyszerűsítsük üzleti működését, elérhetőbbé és hatékonyabbá téve azokat!

További információ az Insigntokról
Csatlakozzon hírlevelünkhöz  

Szerezze meg legújabb frissítéseinket, szakértői cikkeinket, útmutatóinkat és még sok mást  postafiókba!