ມີຊ່ວງເວລາໜຶ່ງທີ່ແມ່ແບບຂໍ້ຄວາມ LinkedIn ເຮັດວຽກໄດ້. ເຈົ້າໄດ້ປ່ຽນຊື່, ອ້າງອີງເຖິງຕຳແໜ່ງວຽກ, ແລະສົ່ງຊື່ດຽວກັນ. ສີ່ປະໂຫຍກຕໍ່ຮ້ອຍຄົນບາງຄົນຕອບວ່າ. ພຽງພໍແລ້ວທີ່ເຂົາເຈົ້າຕອບວ່າມັນ ຮູ້ສຶກຄືກັບລະບົບທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຮັກສາໄວ້.
ເວລານັ້ນໄດ້ຜ່ານໄປແລ້ວ. ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນ ກຳລັງຮັບຂໍ້ມູນສຸດທ້າຍຂອງການເຜີຍແຜ່ຂອງທ່ານ ເປັນເຫດຜົນ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ແມ່ແບບເສຍຫາຍ?
ຖານຜູ້ໃຊ້ຂອງ LinkedIn ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະປະລິມານການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຜູ້ຕັດສິນໃຈໂດຍສະເລ່ຍໃນ LinkedIn ໃນປະຈຸບັນໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຮ້ອງຂໍຫຼາຍຂໍ້ຄວາມຕໍ່ອາທິດ - ແລະໄດ້ພັດທະນາຂໍ້ຄວາມທີ່ທັນທີທັນໃດ, ເກືອບຈະເປັນສັນຊາດຕະຍານ. ຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ແມ່ແບບ ເມື່ອພວກເຂົາເຫັນອັນໜຶ່ງ.
ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ພາກສະໜາມການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວເທົ່ານັ້ນທີ່ໃຫ້ມັນໄປ. ມັນແມ່ນໂຄງສ້າງ. ການເປີດທີ່ຍ້ອງຍໍວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍບໍ່ໄດ້ເວົ້າຫຍັງສະເພາະກ່ຽວກັບມັນ. ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ແນະນຳຜະລິດຕະພັນກ່ອນທີ່ການສົນທະນາຈະເລີ່ມຕົ້ນ. ການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະຕິບັດທີ່ຂໍເວລາ 15 ນາທີຄືກັບວ່າ ເວລາເປັນອຸປະສັກພຽງຢ່າງດຽວລະຫວ່າງຂໍ້ຄວາມເຢັນໆ ແລະ ຂໍ້ຕົກລົງທີ່ປິດແລ້ວ.
ຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງບໍ່ພຽງແຕ່ບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ຄວາມເຫຼົ່ານີ້ອີກຕໍ່ໄປ. ພວກເຂົາໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ລຶບພວກມັນໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົບປະໂຫຍກທຳອິດ. ແມ່ແບບໄດ້ກາຍເປັນຕົວຕັດສິດຂອງມັນເອງ.
ແລະອັລກໍຣິທຶມຂອງ LinkedIn ກໍ່ທັນໄດ້ເຊັ່ນກັນ.
ບັນຊີທີ່ສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນຈຳນວນຫຼາຍໄປຫາໂປຣໄຟລ໌ທີ່ບໍ່ໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ຈະປະເຊີນກັບຂໍ້ຈຳກັດ, ການເບິ່ງເຫັນຫຼຸດລົງ, ແລະ ໃນກໍລະນີທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ, ຈະມີຄຳເຕືອນຢ່າງເປັນທາງການ.
ແພລດຟອມດັ່ງກ່າວກຳລັງເຮັດວຽກຢ່າງຫ້າວຫັນຕໍ່ກັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເຮັດໃຫ້ແມ່ແບບຮູ້ສຶກວ່າສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຕັ້ງແຕ່ຕອນທຳອິດ.
ເປັນຫຍັງການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໃນຂອບເຂດໃຫຍ່ຈຶ່ງເປັນໄປບໍ່ໄດ້
ເຫດຜົນທີ່ແມ່ແບບມີຢູ່ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວບໍ່ສຳຄັນ - ມັນແມ່ນຍ້ອນວ່າການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວທີ່ເໝາະສົມບໍ່ໄດ້ຂະຫຍາຍອອກໄປ. ການຂຽນຂໍ້ຄວາມທີ່ເຈາະຈົງ ແລະ ຮັບຮູ້ເຖິງສະພາບການຢ່າງແທ້ຈິງສຳລັບຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງທຸກຄົນໃນລາຍຊື່ຜູ້ຕິດຕໍ່ 500 ຄົນຈະໃຊ້ເວລາໜຶ່ງອາທິດເຮັດວຽກເຕັມ. ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີເວລານັ້ນ.
ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າຈຶ່ງເລືອກລາຍລະອຽດສອງຫຼືສາມຢ່າງທີ່ແມ່ແບບສາມາດມີໄດ້ — ຊື່, ບໍລິສັດ, ຕຳແໜ່ງງານ — ແລະ ເອີ້ນມັນວ່າສ່ວນຕົວ. ມັນເປັນການປະນີປະນອມທີ່ດີທີ່ສຸດລະຫວ່າງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ ແລະ ປະລິມານ.
ການປະນີປະນອມນັ້ນບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີຢູ່ອີກຕໍ່ໄປ.
ວິທີທີ່ AI ກຳລັງປ່ຽນແປງການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn
AI ບໍ່ໄດ້ທົດແທນການຕັດສິນຂອງມະນຸດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ດີ. ສິ່ງທີ່ມັນທົດແທນແມ່ນວຽກງານດ້ວຍມືທີ່ເຮັດໃຫ້ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ.
ການປ່ຽນແປງແມ່ນມີຄວາມໝາຍສຳຄັນ. ແທນທີ່ຈະເປັນແມ່ແບບດຽວທີ່ສົ່ງໄປຫາລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງທຸກຄົນໃນລາຍຊື່, AI ສາມາດຮ່າງຂໍ້ຄວາມທີ່ແຕກຕ່າງກັນສຳລັບແຕ່ລະຄົນ - ໂດຍໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກສິ່ງທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຄົນນັ້ນໄດ້ໂພສເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າກຳລັງພົວພັນກັບ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ລາຍງານຕໍ່ສາທາລະນະ, ແລະສະພາບການວິຊາຊີບຂອງເຂົາເຈົ້າເປັນແນວໃດໃນຕອນນີ້. ຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ແມ່ນແມ່ແບບທີ່ມີຊື່ສະຫຼັບກັນ. ມັນເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານຄືກັບວ່າມັນຖືກຂຽນໂດຍສະເພາະສຳລັບຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບມັນ, ເພາະວ່າໃນຄວາມໝາຍ, ມັນແມ່ນ.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ ການເຜີຍແຜ່ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຕັ້ງໃຈ ເບິ່ງຄືວ່າໃນທາງປະຕິບັດ. AI ບໍ່ໄດ້ສ້າງຂໍ້ຄວາມໃນສູນຍາກາດ - ມັນເຮັດວຽກຈາກ LinkedIn ສັນຍານສັງຄົມໂພສ, ຄຳເຫັນ ແລະ ຮູບແບບການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ບອກທ່ານວ່າລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງກຳລັງຄິດຫຍັງກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຕິດຕໍ່ຫາ. ເມື່ອຂໍ້ຄວາມສະທ້ອນເຖິງສະພາບການນັ້ນ, ມັນບໍ່ຮູ້ສຶກຄືກັບການເຜີຍແຜ່. ມັນຮູ້ສຶກຄືກັບການຕອບສະໜອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ບັນທຶກໄວ້ແລ້ວ.
ຂະບວນການເຮັດວຽກສົ່ງຂໍ້ຄວາມດ້ວຍ AI ຂອງ Konnector ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນບົນເຫດຜົນນີ້. ແພລດຟອມດັ່ງກ່າວຕິດຕາມສັນຍານທາງສັງຄົມໃນທົ່ວບັນຊີເປົ້າໝາຍຂອງທ່ານ, ຮ່າງແມ່ແບບຂໍ້ຄວາມສ່ວນຕົວໂດຍອີງໃສ່ກິດຈະກຳຫຼ້າສຸດຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງແຕ່ລະຄົນ, ແລະ ເກັບທຸກຮ່າງໄວ້ໃຫ້ທ່ານກວດສອບກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງຫຍັງອອກໄປ. ທ່ານອ່ານມັນ, ປັບປຸງມັນຖ້າຈຳເປັນ, ແລະ ອະນຸມັດມັນ. ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແມ່ນຂຶ້ນກັບ AI. ການຕັດສິນແມ່ນຂອງທ່ານ.
ຄວາມແຕກຕ່າງໃນການປະຕິບັດ:
ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຫັນວ່າສິ່ງນີ້ເບິ່ງຄືແນວໃດຄຽງຄູ່ກັນ.
| ອົງປະກອບ | ແມ່ແບບທົ່ວໄປ | ຂໍ້ຄວາມສ່ວນຕົວທີ່ຊ່ວຍດ້ວຍ AI |
|---|---|---|
| ສາຍເປີດ | “ສະບາຍດີ [ຊື່], ຂ້ອຍໄດ້ພົບໂປຣໄຟລ໌ຂອງເຈົ້າ ແລະ ປະທັບໃຈກັບປະສົບການຂອງເຈົ້າ.” | ອ້າງອີງເຖິງໂພສ, ສິ່ງທ້າທາຍ ຫຼື ການປ່ຽນແປງບົດບາດສະເພາະທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ແບ່ງປັນເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ |
| Context | ສົມມຸດຕິຖານ ICP ທົ່ວໄປ — ສົມມຸດວ່າອາການເຈັບບໍ່ມີຫຼັກຖານ | ດຶງມາຈາກສັນຍານທີ່ແທ້ຈິງ — ສິ່ງທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ສະແດງອອກຕໍ່ສາທາລະນະ |
| tone | ເປັນທາງການ ແລະ ສາມາດແລກປ່ຽນກັນໄດ້ | ກົງກັບແບບການສື່ສານຂອງຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງ |
| ຖາມວ່າ | "ເຈົ້າຈະເປີດຮັບສາຍ 15 ນາທີບໍ?" | ຄຳຖາມສະເພາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທ້າທາຍ ຫຼື ຫົວຂໍ້ທີ່ເຂົາເຈົ້າຍົກຂຶ້ນມາ |
| ປະສົບການຂອງຜູ້ຮັບ | ຮັບຮູ້ເປັນແມ່ແບບທັນທີ | ອ່ານເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະ ພິຈາລະນາແລ້ວ |
ຮຸ່ນຕາຕະລາງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ແມ່ນສະອາດ. ຮຸ່ນໃນໂລກຕົວຈິງແມ່ນອັດຕາການຕອບກັບທີ່ບອກເລື່ອງດຽວກັນ.
ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ຍັງຕ້ອງການຫຍັງຈາກທ່ານ?
AI ຈັດການການຄົ້ນພົບ ແລະ ການຮ່າງ. ມັນບໍ່ໄດ້ຈັດການຍຸດທະສາດ, ການວາງຕຳແໜ່ງ, ຫຼື ການຕັດສິນສຸດທ້າຍກ່ອນທີ່ຂໍ້ຄວາມຈະສົ່ງ. ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຍັງຄົງເປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງມະນຸດ - ແລະ ພວກມັນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນໜ້ອຍລົງ, ເມື່ອພາລະການຮ່າງຖືກກຳຈັດອອກ.
ທີມງານທີ່ໄດ້ຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຜ່ານ LinkedIn ໂດຍໃຊ້ AI ແມ່ນທີມງານທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ປະຢັດໄດ້ໃນການຮ່າງເພື່ອລົງທຶນໃນການກວດຈັບສັນຍານທີ່ດີຂຶ້ນ, ນິຍາມ ICP ທີ່ຄົມຊັດກວ່າ, ແລະ ການຕັດສິນໃຈອະນຸມັດທີ່ຄິດຢ່າງລະອຽດກວ່າ. ພວກເຂົາອ່ານທຸກໆຮ່າງກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ. ພວກເຂົາປັບຮ່າງທີ່ໃກ້ຄຽງແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ພວກເຂົາໃຊ້ການວິເຄາະເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າມີຫຍັງປ່ຽນແປງ ແລະ ເປັນຫຍັງ.
ປັນຍາປະດິດຍົກລະດັບຄວາມຮັບຮູ້ໃນທຸກໆຂໍ້ຄວາມ. ມະນຸດຍົກລະດັບຄວາມຮັບຮູ້.
ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທີ່ Konnector ສ້າງຂຶ້ນ. ການຂາຍຜ່ານສື່ສັງຄົມ LinkedIn ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ ໂດຍມີມະນຸດຢູ່ໃນທຸກໆຈຸດຕິດຕໍ່ - ດັ່ງນັ້ນການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານຈຶ່ງຍັງຄົງເປັນຄວາມຈິງ, ບັນຊີຂອງທ່ານຍັງຄົງເປັນໄປຕາມກົດລະບຽບ, ແລະ ທໍ່ສົ່ງຂອງທ່ານຈະເຕັມໄປດ້ວຍການສົນທະນາທີ່ຄຸ້ມຄ່າແທ້ໆ.
ແມ່ແບບບໍ່ກັບມາ
ແມ່ແບບ LinkedIn ທົ່ວໄປບໍ່ໄດ້ມີປີທີ່ບໍ່ດີ. ພວກມັນຖືກສຳເລັດໂຄງສ້າງເປັນຍຸດທະສາດການເຜີຍແຜ່. ແພລດຟອມໄດ້ປ່ຽນແປງ, ຜູ້ຊົມໄດ້ປ່ຽນແປງ, ແລະເທັກໂນໂລຢີທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນຮູ້ສຶກວ່າທາງເລືອກດຽວທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ໄດ້ຖືກທົດແທນດ້ວຍສິ່ງທີ່ດີກວ່າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ທີມງານທີ່ຍັງໃຊ້ລຳດັບແມ່ແບບຢູ່ນັ້ນ ພວມແຂ່ງຂັນກັນເພື່ອຜົນຕອບແທນທີ່ຫຼຸດລົງໃນກ່ອງຈົດໝາຍທີ່ແອອັດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ທີມງານທີ່ໄດ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍສັນຍານ ແລະ ຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍ AI ກຳລັງມີການສົນທະນາທີ່ແມ່ແບບບໍ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເບິ່ງວ່າຂະບວນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບ AI ຂອງ Konnector ນຳໃຊ້ກັບ ICP ແລະຕະຫຼາດຂອງທ່ານແນວໃດ, ຈອງຕົວຢ່າງຫຼືເລີ່ມຕົ້ນໂດຍກົງ ແລະ ລົງທະບຽນຢູ່ທີ່ນີ້.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
- ເຂົ້າໃຈສັນຍານສັງຄົມ LinkedIn ດ້ວຍ Konnector
- ຍຸດທະສາດການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn ສຳລັບ B2B: ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຜົນໃນປີ 2026
- ວິທີການປັບປຸງອັດຕາການຕອບກັບ LinkedIn ຂອງທ່ານ
- ເຄັດລັບການສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ໃນ LinkedIn
- ການສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໃນ LinkedIn: ວິທີການ Konnector
11x ການເຜີຍແຜ່ LinkedIn ຂອງທ່ານກັບ
ອັດຕະໂນມັດແລະ Gen AI
ໃຊ້ພະລັງງານຂອງ LinkedIn Automation ແລະ Gen AI ເພື່ອຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ມີສ່ວນຮ່ວມກັບຜູ້ນໍາຫລາຍພັນຄົນຕໍ່ອາທິດດ້ວຍຄໍາຄິດເຫັນທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແລະແຄມເປນເປົ້າຫມາຍ - ທັງຫມົດຈາກເວທີຫນຶ່ງຂອງຜູ້ນໍາຫນ້າ.
ຄໍາຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ແມ່ແບບທົ່ວໄປລົ້ມເຫຼວເພາະວ່າລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຮັບຮູ້ພວກມັນທັນທີ. ຜູ້ຕັດສິນໃຈສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມ LinkedIn ຫຼາຍຂໍ້ຄວາມໃນແຕ່ລະອາທິດ ແລະ ໄດ້ກາຍເປັນຄົນທີ່ມີຄວາມຊຳນານສູງໃນການສັງເກດຮູບແບບການເຜີຍແຜ່ທີ່ຊ້ຳໆ. ຂໍ້ຄວາມທີ່ຂາດຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ເວລາ ຫຼື ສະພາບການມັກຖືກລະເລີຍກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະຖືກອ່ານຢ່າງຄົບຖ້ວນ.
ລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບດັ້ງເດີມສຸມໃສ່ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມດຽວກັນໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ. ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໂດຍ AI ສຸມໃສ່ການສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຮັບຮູ້ເຖິງສະພາບການທີ່ເໝາະສົມກັບກິດຈະກຳທີ່ຜ່ານມາ, ຮູບແບບການມີສ່ວນຮ່ວມ ແລະ ສະຖານະການວິຊາຊີບຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງແຕ່ລະຄົນ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດເທົ່ານັ້ນ - ມັນແມ່ນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນຂອບເຂດກວ້າງໄກ.
ແມ່ນແລ້ວ — ເມື່ອ AI ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ໃຊ້ສັນຍານ LinkedIn ທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນ: ໂພສ, ຄຳເຫັນ, ການປ່ຽນແປງບົດບາດ, ແລະ ກິດຈະກຳການມີສ່ວນຮ່ວມເພື່ອສ້າງຮູບຮ່າງຂໍ້ຄວາມ. ການທົບທວນຂອງມະນຸດຍັງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່ານໍ້າສຽງ, ການຕັດສິນ, ແລະ ການວາງຕຳແໜ່ງຮູ້ສຶກແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນຫຸ່ນຍົນ.
ສັນຍານທາງສັງຄົມຂອງ LinkedIn ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດດ້ານພຶດຕິກຳ ເຊັ່ນ: ການມີສ່ວນຮ່ວມຫຼັງຈາກການໂພສ, ການປ່ຽນແປງບົດບາດ, ການແບ່ງປັນເນື້ອຫາ, ຄຳເຫັນ, ກິດຈະກຳການຈ້າງງານ, ແລະ ການສົນທະນາໃນອຸດສາຫະກຳ. ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂາຍເຂົ້າໃຈວ່າເວລາທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງອາດຈະຄິດຢ່າງຕັ້ງໜ້າກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ຫຼື ປະເມີນວິທີແກ້ໄຂ.
ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕັ້ງໃຈເຮັດວຽກໄດ້ເພາະມັນສອດຄ່ອງກັບບຸລິມະສິດ ແລະ ກິດຈະກຳໃນປະຈຸບັນຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງ. ຂໍ້ຄວາມທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຕໍ່ສາທາລະນະຊົນເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ຮູ້ສຶກວ່າມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍກວ່າການນຳສະເໜີທົ່ວໄປທີ່ສົ່ງໂດຍບໍ່ມີສະພາບການ. ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຊ່ວຍປັບປຸງອັດຕາການຕອບກັບ ແລະ ຄຸນນະພາບການສົນທະນາ.
AI ໄດ້ລົບລ້າງການຄົ້ນຄວ້າດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ວຽກງານຮ່າງທີ່ເຄີຍເຮັດໃຫ້ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວຢ່າງເລິກເຊິ່ງເປັນໄປບໍ່ໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ. ແທນທີ່ຈະໃຊ້ແມ່ແບບດຽວສຳລັບລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ, AI ສາມາດສ້າງຮ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຈາກກິດຈະກຳ LinkedIn ທີ່ຜ່ານມາ ແລະ ສະພາບການວິຊາຊີບຂອງແຕ່ລະຄົນທີ່ມີທ່າແຮງ.
ບໍ່. AI ສະໜັບສະໜູນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແຕ່ບໍ່ໄດ້ທົດແທນການຕັດສິນຂອງມະນຸດ. ທີມງານຂາຍຍັງຈຳເປັນຕ້ອງກຳນົດຍຸດທະສາດ, ປະເມີນຄຸນນະພາບການສົ່ງຂໍ້ຄວາມ, ອະນຸມັດຮ່າງ ແລະ ນຳພາການສົນທະນາ. ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດລວມເອົາປະສິດທິພາບຂອງ AI ເຂົ້າກັບການຊີ້ນຳຂອງມະນຸດ.
ກິດຈະກຳທີ່ເປັນປະໂຫຍດປະກອບມີການປ່ຽນແປງບົດບາດ, ໂພສຫຼ້າສຸດ, ການພົວພັນກັບເນື້ອຫາຂອງອຸດສາຫະກຳ, ຄຳເຫັນກ່ຽວກັບການສົນທະນາຂອງຄູ່ແຂ່ງ, ການປະກາດຮັບສະໝັກ, ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານການດຳເນີນງານທີ່ແບ່ງປັນຕໍ່ສາທາລະນະ. ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ສ້າງສະພາບການສຳລັບການເຜີຍແຜ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
LinkedIn ຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະລິມານສູງ ແລະ ຊ້ຳໆຫຼາຍຂຶ້ນ. ບັນຊີທີ່ສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ເກືອບຄືກັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໄປຫາຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກະຕຸ້ນຂໍ້ຈຳກັດ ຫຼື ຄຳເຕືອນຂອງແພລດຟອມ. ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີການທົບທວນຄືນຈາກມະນຸດແມ່ນມີຄວາມປອດໄພ ແລະ ຍືນຍົງກວ່າໃນໄລຍະຍາວ.
Konnector ຕິດຕາມສັນຍານສັງຄົມ LinkedIn ໃນທົ່ວ ICP ຂອງທ່ານ, ຮ່າງການເຜີຍແຜ່ສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ກິດຈະກໍາໃນເວລາຈິງ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ມະນຸດມີສ່ວນຮ່ວມຜ່ານຂະບວນການເຮັດວຽກການອະນຸມັດກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງສິ່ງໃດກໍ່ຕາມ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂະຫຍາຍຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍສະລະຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຄວາມປອດໄພຂອງບັນຊີ.
