James ໄດ້ດໍາເນີນຜະລິດຕະພັນ SaaS B2B ສໍາລັບທີມງານປະຕິບັດງານ. ICP ອັດສະລິຍະ. ບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງ. ການສະເຫນີມູນຄ່າທີ່ຊັດເຈນ. ແລະແຄມເປນການເຜີຍແຜ່ LinkedIn ທີ່ສ້າງອັດຕາການຕອບກັບ 2% ຫຼັງຈາກຫົກອາທິດຂອງການສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ລາວກຳລັງເຮັດໃນສິ່ງທີ່ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດ. ສົ່ງອອກລາຍຊື່ Sales Navigator. ຂຽນບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ດີ. ຕິດຕາມສອງຄັ້ງ. ເບິ່ງຄວາມງຽບສະຫງັດເພີ່ມຂຶ້ນ.
ສາມເດືອນຕໍ່ມາ, ອັດຕາການຕອບກັບຂອງລາວຢູ່ທີ່ 23%.
ICP ດຽວກັນ. ຜະລິດຕະພັນດຽວກັນ. ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງ - ແລະເປັນຫຍັງກົນໄກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າຕົວເລກ.
ສິ່ງທີ່ແຕກຫັກໃນແຄມເປນເດີມ
ອັດຕາການຕອບກັບ 2% ບໍ່ແມ່ນບັນຫາການຂຽນ. ມັນບໍ່ແມ່ນບັນຫາຜະລິດຕະພັນ. ມັນແມ່ນບັນຫາພຶດຕິກຳ.
ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ James ເບິ່ງຄືວ່າເປັນແບບອັດຕະໂນມັດ. ເພາະມັນເປັນແບບນັ້ນແທ້.
ການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ມາຮອດໂດຍບໍ່ມີການມີສ່ວນຮ່ວມກ່ອນ. ຂໍ້ຄວາມຕ່າງໆຖືກກຳນົດເວລາໄປຍັງປ່ອງຢ້ຽມດຽວກັນທຸກໆມື້. ຂໍ້ຄວາມທຳອິດມີໂຄງສ້າງຄືກັນໃນທຸກໆລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ. ບໍ່ມີການອຸ່ນເຄື່ອງ. ບໍ່ມີສະພາບການ. ບໍ່ມີສັນຍານວ່າ James ໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ກັບບຸກຄົນຢູ່ອີກຟາກໜຶ່ງ.
ອັລກໍຣິທຶມຂອງ LinkedIn ໄດ້ໝາຍຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄວ້. ຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຮັບຮູ້ມັນ. ແລະກ່ອງຈົດໝາຍ, ທີ່ແອອັດໄປດ້ວຍການເຂົ້າເຖິງທີ່ມີລັກສະນະຄືກັນໝົດ, ໄດ້ພັດທະນາພູມຕ້ານທານຕໍ່ມັນທັງໝົດ.
ອັດຕາການຕອບກັບຕໍ່າກວ່າ 5% ເກືອບບໍ່ເຄີຍເປັນບັນຫາທາງດ້ານຖ້ອຍຄຳ. ມັນເປັນບັນຫາຂອງຜູ້ຊົມ ແລະ ເວລາ. ຂໍ້ຄວາມມາຮອດ, ແຕ່ເງື່ອນໄຂໃນການຕອບກັບຍັງບໍ່ມີຢູ່.
ພຶດຕິກຳຂອງມະນຸດທີ່ລອກລຽນແບບດ້ວຍ AI ໃນການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn ແມ່ນຫຍັງ?
ພຶດຕິກຳຂອງມະນຸດທີ່ຮຽນແບບດ້ວຍ AI ໝາຍເຖິງການອອກແບບການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ເຄື່ອນໄຫວ, ຮູ້ສຶກ ແລະ ຈັບຄູ່ຮູບແບບຄືກັບມະນຸດມືອາຊີບແທ້ໆ - ບໍ່ແມ່ນລຳດັບອັດຕະໂນມັດທີ່ກຳນົດເວລາໄວ້.
ໃນການປະຕິບັດ, ສິ່ງນີ້ກວມເອົາສີ່ຢ່າງ.
| ພຶດຕິກໍາ | ສິ່ງທີ່ມະນຸດເຮັດ | ສິ່ງທີ່ AI ລອກລຽນແບບການເຜີຍແຜ່ທີ່ເຮັດຊ້ຳກັນ |
|---|---|---|
| Timing | ສົ່ງຂໍ້ຄວາມໃນຊ່ວງເວລາທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີຕະຫຼອດມື້ | ປ່ອງຢ້ຽມສົ່ງແບບສຸ່ມ, ບໍ່ມີຮູບແບບຄົງທີ່ |
| ອົບອຸ່ນ | ມີສ່ວນຮ່ວມກັບເນື້ອຫາກ່ອນທີ່ຈະຕິດຕໍ່ຫາໂດຍກົງ | ຄຳເຫັນທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ໃນໂພສຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງກ່ອນການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ |
| Context | ອ້າງອີງເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງສະເພາະທີ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ເຮັດ ຫຼື ເວົ້າ | ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ສັນຍານທີ່ດຶງມາຈາກກິດຈະກໍາ LinkedIn ຕົວຈິງ |
| ຈັງຫວະ | ຢ່າສົ່ງຂໍ້ຄວາມຫ້າຂໍ້ຄວາມຕໍ່ອາທິດໃຫ້ຄົນແປກໜ້າ | ຈັງຫວະລຳດັບທີ່ເຄົາລົບເສັ້ນເວລາຄວາມສຳພັນຕາມທຳມະຊາດ |
ບໍ່ມີສິ່ງໃດໃນນີ້ແມ່ນການຫຼອກລວງ. ມັນກົງກັນຂ້າມກັບການຫຼອກລວງ. ມັນແມ່ນການເຜີຍແຜ່ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະພຶດຕົວໃນແບບທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄວາມຄິດແທ້ໆຈະເປັນ - ແທນທີ່ຈະເປັນວິທີທີ່ເຄື່ອງມືສົ່ງຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍເຮັດເມື່ອປະໄວ້ຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຂອງມັນເອງ.
ການປ່ຽນແປງສີ່ຢ່າງທີ່ James ໄດ້ເຮັດ
1. ລາວເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສັນຍານ, ບໍ່ແມ່ນລາຍຊື່
James ຢຸດດຶງການສົ່ງອອກຄົງທີ່ ແລະ ເລີ່ມເຮັດວຽກ LinkedIn ສັນຍານສັງຄົມເມື່ອຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງໃນ ICP ຂອງລາວໄດ້ໂພສກ່ຽວກັບບັນຫາຄວາມແອອັດໃນການດຳເນີນງານ, ໃຫ້ຄຳເຫັນກ່ຽວກັບເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ຫຼື ປະກາດບົດບາດໃໝ່ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ - ນັ້ນກາຍເປັນຕົວກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນ.
ສັນຍານປ່ຽນແປງຫຼັກຖານທັງໝົດຂອງຂໍ້ຄວາມເຢັນ. ເຈົ້າຄົງບໍ່ໄດ້ຄາດເດົາວ່ານີ້ເປັນເວລາທີ່ດີຫຼືບໍ່. ລູກຄ້າໄດ້ບອກເຈົ້າແລ້ວວ່າແມ່ນ.
2. ລາວໄດ້ໃຫ້ຄວາມອົບອຸ່ນແກ່ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງກ່ອນທີ່ຈະເຊື່ອມຕໍ່
ກ່ອນທີ່ຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ໃດໆຈະອອກໄປ, ບັນຊີຂອງ James ໄດ້ພົວພັນກັບເນື້ອຫາຫຼ້າສຸດຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງ. ຄຳເຫັນສະເພາະ, ສະພາບການ. ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເພີ່ມເຂົ້າໃນການສົນທະນາແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຮັບຮູ້ມັນ.
ເມື່ອຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ມາຮອດ, James ກໍ່ເປັນຊື່ທີ່ຄຸ້ນເຄີຍແລ້ວ. ບໍ່ແມ່ນຄົນແປກໜ້າ. ບໍ່ແມ່ນການສະເໜີທີ່ລໍຖ້າໃຫ້ເກີດຂຶ້ນ. ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ໄດ້ປາກົດຕົວໃນການແຈ້ງເຕືອນຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງຄັ້ງໜຶ່ງ ຫຼື ສອງຄັ້ງພ້ອມດ້ວຍບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຄວນອ່ານ.
ຂະບວນການເຮັດວຽກຄຳເຫັນທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອດ້ວຍ AI ຂອງ Konnector ເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເປັນໄປໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ. ແພລດຟອມດັ່ງກ່າວຮ່າງຄຳເຫັນຕາມສະພາບການໂດຍອີງໃສ່ເນື້ອໃນຂອງໂພສຕົວຈິງ, ສຸ່ມເວລາການມີສ່ວນຮ່ວມເພື່ອຫຼີກເວັ້ນຮູບແບບທີ່ສາມາດກວດພົບໄດ້, ແລະເກັບຮັກສາທຸກຮ່າງເພື່ອການອະນຸມັດຈາກມະນຸດກ່ອນທີ່ຈະໂພສຫຍັງກໍຕາມ. James ໄດ້ອ່ານທຸກຄຳເຫັນກ່ອນທີ່ມັນຈະອອກອາກາດ. ສຽງຂອງລາວຍັງຄົງຄົງທີ່. ລະດັບສຽງໄດ້ຖືກປັບຂະໜາດ.
3. ລາວປ່ອຍໃຫ້ AI ສຸ່ມເວລາກິດຈະກຳຂອງລາວ
ແຄມເປນຕົ້ນສະບັບໄດ້ສົ່ງຂໍ້ຄວາມໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຈຳກັດ ແລະ ຄາດເດົາໄດ້. ເວລາດຽວກັນຂອງມື້. ຊ່ອງຫວ່າງໃນມື້ດຽວກັນລະຫວ່າງການຕິດຕາມ. ລະບົບຂອງ LinkedIn — ແລະ ລູກຄ້າທີ່ມີປະສົບການ — ສາມາດອ່ານຮູບແບບນັ້ນໄດ້ພາຍໃນວິນາທີ.
Konnector ສຸ່ມເວລາກິດຈະກຳໃນທົ່ວທຸກການເຂົ້າເຖິງ. ການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ແມ່ນອອກໄປໃນຊ່ວງເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຕິດຕາມຜົນຈະມາຮອດຈຸດຕ່າງໆໃນມື້. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວເບິ່ງຄືວ່າເປັນຂອງມະນຸດເພາະວ່າຮູບແບບດັ່ງກ່າວບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ບໍ່ມີສອງຈຸດສຳຜັດທີ່ມາຮອດດ້ວຍຈັງຫວະກົນຈັກດຽວກັນ.
ສິ່ງນີ້ພຽງຢ່າງດຽວກໍ່ປັບປຸງຄະແນນສຸຂະພາບບັນຊີຂອງລາວພາຍໃນສອງອາທິດ. ອັດຕາການຍອມຮັບເລີ່ມເພີ່ມຂຶ້ນກ່ອນທີ່ສຳເນົາຂໍ້ຄວາມຈະມີການປ່ຽນແປງເລີຍ.
4. ຂໍ້ຄວາມທຳອິດຂອງລາວຕອບສັນຍານ, ບໍ່ແມ່ນສຽງ
James ໄດ້ຂຽນຂໍ້ຄວາມທຳອິດທັງໝົດຄືນໃໝ່ເພື່ອເປີດດ້ວຍສັນຍານທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການເຜີຍແຜ່. ຖ້າລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ໂພສກ່ຽວກັບການປະສານງານຂອງທີມທີ່ລົ້ມເຫຼວໃນລະດັບໃຫຍ່, ຂໍ້ຄວາມຈະເປີດຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ປະໂຫຍກໜຶ່ງທີ່ຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຍົກຂຶ້ນມາ. ຄຳຖາມສະເພາະໜຶ່ງທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາ. ບໍ່ມີຫຍັງອີກ.
ບໍ່ມີການກ່າວເຖິງຜະລິດຕະພັນ. ບໍ່ມີດາດຟ້າ. ບໍ່ມີການຮ້ອງຂໍໃຫ້ໃຊ້ເວລາສິບຫ້ານາທີ.
ເປົ້າໝາຍຂອງຂໍ້ຄວາມທຳອິດກາຍເປັນການຕອບກັບ. ບໍ່ແມ່ນການປະຊຸມ. ບໍ່ແມ່ນການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ. ພຽງແຕ່ເປັນການຕອບກັບ - ເພາະວ່າຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຕອບກັບພຽງຄັ້ງດຽວແມ່ນຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງກັບຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຖືກຈັດລຳດັບອັດຕະໂນມັດຢ່າງງຽບໆສາມເທື່ອ.
ເປັນຫຍັງພຶດຕິກຳຂອງມະນຸດທີ່ຮຽນແບບ AI ຈຶ່ງປັບປຸງອັດຕາການຕອບກັບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ?
ກົນໄກແມ່ນງ່າຍດາຍເມື່ອທ່ານເຫັນມັນ.
ກ່ອງຈົດໝາຍເຂົ້າ LinkedIn ໃນປີ 2026 ແມ່ນຖືກກັ່ນຕອງລ່ວງໜ້າໂດຍຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມ. ເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດໃນຕອນຕົ້ນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຜູ້ຊ່ຽວຊານໃຫ້ສາມາດສັງເກດເຫັນການເຜີຍແຜ່ແບບແມ່ແບບໄດ້ພາຍໃນວິນາທີ - ແລະປິດມັນພາຍໃນເວລາດຽວກັນ. ການຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍສະຕິປັນຍາ.
ການເຜີຍແຜ່ທີ່ບໍ່ກະຕຸ້ນການຮັບຮູ້ຮູບແບບນັ້ນຈະຖືກອ່ານ. ການເຜີຍແຜ່ທີ່ອ້າງອີງເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງ - ໂພສ, ສັນຍານ, ຊ່ວງເວລາວິຊາຊີບສະເພາະ - ຈະຖືກພິຈາລະນາ. ແລະ ການເຜີຍແຜ່ທີ່ມາຮອດຫຼັງຈາກຊື່ໄດ້ປາກົດຢູ່ໃນຄຳເຫັນແລ້ວຄັ້ງໜຶ່ງຈະຖືກຕອບກັບໃນອັດຕາທີ່ຂໍ້ຄວາມເຢັນໆທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດແຕະຕ້ອງໄດ້.
ການປັບປຸງ 11 ເທົ່າບໍ່ແມ່ນສິ່ງມະຫັດສະຈັນຂອງການຂຽນໂຄສະນາ. ມັນເປັນຜົນມາຈາກການລຶບສັນຍານທຸກຢ່າງທີ່ບອກວ່າ "ນີ້ແມ່ນອັດຕະໂນມັດ" ແລະປ່ຽນແທນດ້ວຍສັນຍານທີ່ບອກວ່າ "ຄົນນີ້ເອົາໃຈໃສ່ແທ້ໆ."
ອັດຕາການຕອບກັບທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບໃນ LinkedIn ເປັນແນວໃດ?
ສຳລັບການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຜ່ານ LinkedIn ແບບເຢັນໆ, ອັດຕາການຕອບກັບລະຫວ່າງ 10 ຫາ 25% ແມ່ນສູງ. ສູງກວ່າ 25% ຊີ້ບອກເຖິງການກຳນົດເປົ້າໝາຍ ແລະ ການອຸ່ນເຄື່ອງທີ່ອີງໃສ່ສັນຍານທີ່ດີເລີດ. ຕໍ່າກວ່າ 5% — ຄົງທີ່ເປັນເວລາສອງອາທິດ ຫຼື ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ — ຊີ້ບອກເຖິງບັນຫາຜູ້ຊົມ, ເວລາ ຫຼື ຮູບແບບພຶດຕິກຳທີ່ການຄັດລອກຂໍ້ຄວາມຢ່າງດຽວຈະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້.
| ອັດຕາການຕອບ | ສິ່ງທີ່ມັນເປັນສັນຍານ | ຈະເບິ່ງຢູ່ໃສກ່ອນ |
|---|---|---|
| ຕໍ່າກວ່າ 5% | ບັນຫາຜູ້ຊົມ ຫຼື ບັນຫາເວລາ | ການກຳນົດເປົ້າໝາຍ ICP ແລະ ຄຸນນະພາບສັນຍານ |
| 5 ເຖິງ 10% | ຊ່ອງຫວ່າງການອຸ່ນເຄື່ອງ ຫຼື ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມ | ການມີສ່ວນຮ່ວມກ່ອນການເຜີຍແຜ່ ແລະ ໂຄງສ້າງຂໍ້ຄວາມທຳອິດ |
| 10 ເຖິງ 20% | ມີສຸຂະພາບດີ — ມີພື້ນທີ່ໃຫ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບ | ຈັງຫວະການຕິດຕາມ ແລະ ຄວາມເລິກຂອງລຳດັບ |
| 20% ແລະຂ້າງເທິງ | ການໂຄສະນາຫາສຽງທີ່ອີງໃສ່ສັນຍານທີ່ເຂັ້ມແຂງ | ຂະຫຍາຍ ແລະ ປົກປ້ອງສຸຂະພາບຂອງບັນຊີ |
ລະບົບທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຕົວເລກ
James ບໍ່ແມ່ນຄົນທີ່ໂດດເດັ່ນ. ລາວກຳລັງໃຊ້ລະບົບທີ່ດີກວ່າ. ການກວດຈັບສັນຍານ. ຄຳເຫັນອຸ່ນເຄື່ອງ. ເວລາທີ່ສຸ່ມ. ຂໍ້ຄວາມທຳອິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ສະພາບການທີ່ແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນການສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບຄວາມເຈັບປວດຂອງຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງ.
ລະບົບນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ Konnector ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຮອງຮັບ — ການກຳນົດເປົ້າໝາຍໂດຍອີງໃສ່ສັນຍານ, ການມີສ່ວນຮ່ວມໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ໂດຍໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກມະນຸດໃນທຸກໆຈຸດຕິດຕໍ່, ແລະ ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ປະຕິບັດຕົວຄືກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ເອົາໃຈໃສ່ແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດວຽກຕາມລຳດັບ.
ຈອງແບບສາທິດ ເພື່ອເບິ່ງວ່າມັນນຳໃຊ້ກັບ ICP ແລະການຕັ້ງຄ່າການເຂົ້າເຖິງໃນປະຈຸບັນຂອງທ່ານແນວໃດ. ຫຼື ລົງທະບຽນ ແລະ ດໍາເນີນການແຄມເປນທີ່ອີງໃສ່ສັນຍານຄັ້ງທໍາອິດຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້.
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
- ອັດຕາການຕອບກັບ LinkedIn ທີ່ດີໃນປີ 2026 ແມ່ນຫຍັງ?
- ເຂົ້າໃຈສັນຍານສັງຄົມ LinkedIn ດ້ວຍ Konnector
- LinkedIn Outreach at Scale: ອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍການມີສ່ວນພົວພັນ
- ການຕອບກັບ AI ໃນ LinkedIn: AI ສາມາດຕອບສະໜອງຄືກັບມະນຸດໃນການເຜີຍແຜ່ໄດ້ບໍ?
- LinkedIn Outreach: 5 ແມ່ແບບ DM ແລະຍຸດທະສາດສຳລັບການຕອບກັບ
11x ການເຜີຍແຜ່ LinkedIn ຂອງທ່ານກັບ
ອັດຕະໂນມັດແລະ Gen AI
ໃຊ້ພະລັງງານຂອງ LinkedIn Automation ແລະ Gen AI ເພື່ອຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ມີສ່ວນຮ່ວມກັບຜູ້ນໍາຫລາຍພັນຄົນຕໍ່ອາທິດດ້ວຍຄໍາຄິດເຫັນທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແລະແຄມເປນເປົ້າຫມາຍ - ທັງຫມົດຈາກເວທີຫນຶ່ງຂອງຜູ້ນໍາຫນ້າ.
ຄໍາຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ພຶດຕິກຳຂອງມະນຸດທີ່ຮຽນແບບດ້ວຍ AI ໝາຍເຖິງການເຜີຍແຜ່ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ປະພຶດຕົວຄືກັບມືອາຊີບແທ້ໆ ແທນທີ່ຈະເປັນລຳດັບອັດຕະໂນມັດທີ່ແຂງກະດ້າງ. ມັນປະກອບມີເວລາທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ການມີສ່ວນຮ່ວມຕາມສະພາບການ, ການໂຕ້ຕອບທີ່ອົບອຸ່ນຮ່າງກາຍ, ແລະ ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມສ່ວນຕົວໂດຍອີງໃສ່ກິດຈະກຳ LinkedIn.
ອັດຕາການຕອບກັບຕໍ່າກວ່າ 5% ມັກຈະຊີ້ບອກເຖິງບັນຫາກ່ຽວກັບການກຳນົດເປົ້າໝາຍ, ເວລາ, ຫຼື ຮູບແບບພຶດຕິກຳ ແທນທີ່ຈະເປັນການຂຽນໂຄສະນາທີ່ບໍ່ດີ. ການເຜີຍແຜ່ແບບອັດຕະໂນມັດໂດຍທົ່ວໄປມັກຈະຖືກລະເລີຍ ເພາະວ່າລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຮັບຮູ້ຮູບແບບການສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ຊ້ຳໆໄດ້ທັນທີ.
ອັດຕາການຕອບກັບ LinkedIn ທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບສຳລັບການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນເຢັນໆມັກຈະຢູ່ລະຫວ່າງ 10% ຫາ 25%. ແຄມເປນທີ່ສູງກວ່າ 25% ມັກຈະຊີ້ບອກເຖິງການກຳນົດເປົ້າໝາຍທີ່ອີງໃສ່ສັນຍານທີ່ເຂັ້ມແຂງ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມໃນການອຸ່ນເຄື່ອງທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ສັນຍານທາງສັງຄົມຂອງ LinkedIn ຊ່ວຍລະບຸລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ໄດ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບຈຸດເຈັບປວດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການປ່ຽນແປງບົດບາດ, ຫຼືສິ່ງທ້າທາຍທາງທຸລະກິດ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນມີຄວາມທັນເວລາ ແລະ ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ເພີ່ມໂອກາດໃນການໄດ້ຮັບການຕອບກັບ.
ການອຸ່ນເຄື່ອງຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຮັບຮູ້ຊື່ຂອງທ່ານກ່ອນທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່. ຄຳເຫັນ ແລະ ການໂຕ້ຕອບທີ່ຄິດຢ່າງລະອຽດຈະສ້າງຄວາມຄຸ້ນເຄີຍ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນໂອກາດທີ່ຈະປະກົດຄືກັບການເຜີຍແຜ່ສະແປມ.
ແມ່ນແລ້ວ. ການກຳນົດເວລາແບບສຸ່ມຊ່ວຍໃຫ້ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນປະກົດເປັນທຳມະຊາດຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຫຼີກລ່ຽງຮູບແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ຄາດເດົາໄດ້ ເຊິ່ງລະບົບ LinkedIn ແລະ ຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີປະສົບການສາມາດກວດພົບໄດ້ງ່າຍ.
ຂໍ້ຄວາມທຳອິດຄວນສຸມໃສ່ສັນຍານທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ໂພສຫຼ້າສຸດ ຫຼື ການອັບເດດທຸລະກິດ. ເປົ້າໝາຍຄວນຈະເປັນການເລີ່ມຕົ້ນການສົນທະນາແທນທີ່ຈະນຳສະເໜີຜະລິດຕະພັນໃນທັນທີ.
ແມ່ນແລ້ວ. AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການເຂົ້າເຖິງໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານຄຳເຫັນຕາມສະພາບການ, ການສຸ່ມເວລາ, ແລະ ການກວດຈັບສັນຍານ ໃນຂະນະທີ່ຍັງເຮັດໃຫ້ມະນຸດມີສ່ວນຮ່ວມໃນການອະນຸມັດ ແລະ ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ.
