ວິສະວະກຳແບບວ່ອງໄວສຳລັບການຂາຍ [ລຳດັບການເຂົ້າເຖິງດ້ວຍ AI ທີ່ສົມບູນແບບ]

ເວລາອ່ານ: 7 ນາທີ

ທີມງານຂາຍສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ AI ສຳລັບການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ປານກາງ - ແລະ ຕຳນິ AI. ຮູບແບບບໍ່ແມ່ນບັນຫາ. ການກະຕຸ້ນແມ່ນ.

ວິສະວະກຳແບບວ່ອງໄວແມ່ນ ການປະຕິບັດການອອກແບບວັດສະດຸປ້ອນທີ່ຜະລິດຜົນປະໂຫຍດໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື, ຜົນຜະລິດທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຈາກຮູບແບບພາສາ. ໃນສະພາບການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ນີ້ໝາຍເຖິງການຮູ້ວິທີຖາມຄຳຖາມ ChatGPT ໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

ໃນສະພາບການຂາຍ B2B, ມັນໝາຍເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຊັດເຈນກວ່າ: ການອອກແບບຄຳແນະນຳທີ່ກຳນົດວິທີທີ່ AI ຂອງທ່ານຮ່າງຂໍ້ຄວາມເຜີຍແຜ່, ຄຳເຫັນ ແລະ ການຕິດຕາມ - ໃນຂອບເຂດ, ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ໃນທົ່ວລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ.

ຖ້າເຮັດໄດ້ດີ, ການກະຕຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງຈະປ່ຽນ AI ໃຫ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືພັດທະນາການຂາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງແທ້ຈິງ. ຖ້າເຮັດບໍ່ດີ, ມັນຈະຜະລິດຂໍ້ຄວາມທົ່ວໄປ, ແປກໆເລັກນ້ອຍທີ່ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຮູ້ສຶກອາຍ ແລະ ກົດລຶບ. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງສອງຜົນໄດ້ຮັບນັ້ນເກືອບທັງໝົດແມ່ນຢູ່ໃນການກະຕຸ້ນ.

ບົດຄວາມນີ້ແມ່ນສຳລັບຜູ້ນຳຝ່າຍຂາຍ, ຜູ້ຈັດການ SDR, ແລະ ຜູ້ປະຕິບັດການລາຍຮັບທີ່ຕ້ອງການສ້າງລຳດັບການເຜີຍແຜ່ AI ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ - ທັງທາງດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ການຄ້າ.

ວິສະວະກຳທີ່ວ່ອງໄວໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດແທ້ສຳລັບການເຜີຍແຜ່ການຂາຍ?

ການກະຕຸ້ນເຕືອນແມ່ນຊຸດຄຳແນະນຳເຕັມທີ່ທ່ານໃຫ້ກັບແບບຈຳລອງ AI ກ່ອນທີ່ມັນຈະສ້າງຜົນຜະລິດ. ໃນການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຂັ້ນພື້ນຖານ, ນັ້ນອາດຈະເປັນຄຳຖາມດຽວ. ໃນຂະບວນການຂາຍທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ມັນແມ່ນລະບົບທີ່ສ້າງຂຶ້ນຢ່າງລະມັດລະວັງທີ່ບອກ AI ວ່າ:

• ມັນຂຽນວ່າໃຜ - ບຸກຄະລິກກະພາບ, ສຽງທີ່ເປັນມືອາຊີບ, ນໍ້າສຽງ
• ຂຽນເຖິງໃຜ — ບົດບາດຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງ, ຂັ້ນຕອນຂອງບໍລິສັດ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຮູ້ຈັກ
• ສິ່ງທີ່ມັນຮູ້ກ່ຽວກັບລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ — ສັນຍານ, ໂພສລ່າສຸດ, ການປ່ຽນແປງບົດບາດ, ຮູບແບບການມີສ່ວນຮ່ວມ
• ສິ່ງທີ່ຂໍ້ຄວາມຕ້ອງບັນລຸ — ການຮັບຮູ້, ຄຳຕອບ, ຄຳຖາມທີ່ໄດ້ຮັບຄຳຕອບ
• ສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ຄວນເຮັດ — ການສະເໜີສຽງໄວເກີນໄປ, ໃຊ້ປະໂຫຍກສະເພາະ, ເກີນຄວາມຍາວທີ່ແນ່ນອນ

ພາລາມິເຕີເຫຼົ່ານັ້ນຖືກກຳນົດຢ່າງຊັດເຈນຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຜົນຜະລິດກໍ່ຈະເປັນປະໂຫຍດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼາຍຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງຈະສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນສະເພາະຈະສ້າງຂໍ້ຄວາມສະເພາະ, ສະພາບການທີ່ອ່ານຄືກັບວ່າພວກມັນມາຈາກມະນຸດຜູ້ທີ່ໄດ້ເຮັດການຄົ້ນຄວ້າຂອງເຂົາເຈົ້າແທ້ໆ.

ນີ້ບໍ່ແມ່ນທັກສະດ້ານວິຊາການທີ່ສະຫງວນໄວ້ສຳລັບວິສະວະກອນ. ມັນເປັນທັກສະການຂຽນ ແລະ ກົນລະຍຸດ - ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຂາຍທີ່ພັດທະນາມັນມີຄວາມໄດ້ປຽບທາງດ້ານໂຄງສ້າງຫຼາຍກວ່າທີມງານທີ່ຍັງຖືວ່າ AI ເປັນວິທີແກ້ໄຂດ້ວຍການຄລິກດຽວ.

ໂຄງຮ່າງຂອງການກະຕຸ້ນການຂາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ

ການກະຕຸ້ນການຂາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນຢ່າງດີມີຫ້າອົງປະກອບ. ແຕ່ລະອົງປະກອບເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະ ການບໍ່ໃສ່ອົງປະກອບໃດໜຶ່ງອອກຈະເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບຂອງຜົນຜະລິດຫຼຸດລົງ.

1. ການມອບໝາຍໜ້າທີ່

ບອກ AI ວ່າມັນແມ່ນໃຜ. ບໍ່ແມ່ນໂດຍທົ່ວໄປ - ໂດຍສະເພາະ. “ເຈົ້າເປັນຜູ້ບໍລິຫານບັນຊີອາວຸໂສຢູ່ບໍລິສັດ B2B SaaS” ໃຫ້ຮູບແບບມີສະພາບການທີ່ອຸດົມສົມບູນກວ່າທີ່ຈະສ້າງຈາກ “ຂຽນຂໍ້ຄວາມ LinkedIn.” ການມອບໝາຍບົດບາດກຳນົດການລົງທະບຽນວິຊາຊີບ, ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ທີ່ສົມມຸດຕິຖານ, ແລະ ຄວາມສຳພັນໂດຍປະນິປະນອມທີ່ຜູ້ຂຽນມີກັບຜູ້ອ່ານ.

ຕົວຢ່າງ: "ທ່ານເປັນຜູ້ບໍລິຫານບັນຊີອາວຸໂສທີ່ຊ່ຽວຊານດ້ານການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໃນ LinkedIn ສຳລັບທີມງານຂາຍ B2B. ທ່ານຂຽນຂໍ້ຄວາມໂດຍກົງທີ່ກະທັດຮັດ ແລະ ເປີດການສົນທະນາແທນທີ່ຈະນຳສະເໜີຜະລິດຕະພັນ. ນ້ຳສຽງຂອງທ່ານເປັນມືອາຊີບແຕ່ເປັນການສົນທະນາ - ໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ຕ້ອງບັງຄັບ."

2. ສະພາບການທີ່ມີທ່າແຮງ

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ LinkedIn ສັນຍານສັງຄົມ ສົ່ງຂໍ້ມູນໂດຍກົງເຂົ້າໄປໃນການກະຕຸ້ນ. ທຸກສິ່ງທີ່ທ່ານຮູ້ກ່ຽວກັບຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງ - ບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ໂພສຫຼ້າສຸດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ສະແດງອອກ, ເນື້ອຫາທີ່ເຂົາເຈົ້າມີສ່ວນຮ່ວມ - ຈະຢູ່ໃນບ່ອນນີ້. ສະພາບການນີ້ອຸດົມສົມບູນເທົ່າໃດ, ຜົນຜະລິດກໍ່ຈະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ.

ຕົວຢ່າງ: "ຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງແມ່ນຮອງປະທານຝ່າຍຂາຍຢູ່ບໍລິສັດ SaaS Series B ທີ່ມີພະນັກງານປະມານ 80 ຄົນ. ພວກເຂົາໄດ້ໂພສເມື່ອສາມມື້ກ່ອນກ່ຽວກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັກສາຄຸນນະພາບການເຜີຍແຜ່ໃນຂະນະທີ່ທີມງານ SDR ຂອງພວກເຂົາຂະຫຍາຍຕົວ. ພວກເຂົາໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມກັບເນື້ອຫາກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືການຂາຍ AI ເປັນເວລາສອງອາທິດຜ່ານມາ."

3. ຈຸດປະສົງ ແລະ ຂັ້ນຕອນ

ທຸກໆຂໍ້ຄວາມໃນລຳດັບມີໜ້າວຽກສະເພາະ. ບັນທຶກການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ມີຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງຈາກ DM ທຳອິດຫຼັງຈາກການຍອມຮັບ, ເຊິ່ງມີຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງຈາກການຕິດຕາມຜົນ. ລະບຸສິ່ງທີ່ຂໍ້ຄວາມສະເພາະນີ້ຕ້ອງເຮັດໃຫ້ສຳເລັດ - ແລະສິ່ງທີ່ມັນບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເຮັດຢ່າງຈະແຈ້ງເທື່ອ.

ຕົວຢ່າງ: "ຂຽນຂໍ້ຄວາມທຳອິດທີ່ຈະສົ່ງຫຼັງຈາກຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບແລ້ວ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອເປີດການສົນທະນາ, ບໍ່ແມ່ນການນຳສະເໜີຜະລິດຕະພັນ. ຈົບລົງດ້ວຍຄຳຖາມສະເພາະອັນດຽວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ເຂົາເຈົ້າຍົກຂຶ້ນມາໃນໂພສຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຢ່າກ່າວເຖິງຊື່ຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ຮ້ອງຂໍການປະຊຸມ."

4. ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຮົ້ວກັ້ນ

ນີ້ແມ່ນອົງປະກອບທີ່ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ລືມ - ແລະອົງປະກອບທີ່ປ້ອງກັນຜົນຜະລິດທົ່ວໄປໂດຍກົງທີ່ສຸດ. ຂໍ້ຈຳກັດບອກ AI ວ່າຄວນຫຼີກລ່ຽງຫຍັງ: ປະໂຫຍກສະເພາະ, ຮູບແບບໂຄງສ້າງ, ຂໍ້ຈຳກັດຄວາມຍາວ, ແລະຫົວຂໍ້ທີ່ບໍ່ເໝາະສົມໃນຂັ້ນຕອນນີ້ຂອງລຳດັບ.

ຕົວຢ່າງ: "ຮັກສາຂໍ້ຄວາມໃຫ້ບໍ່ເກີນ 80 ຄຳ. ຢ່າເປີດດ້ວຍ 'ຂ້ອຍພົບໂປຣໄຟລ໌ຂອງເຈົ້າ.' ຢ່າໃຊ້ປະໂຫຍກ 'ຂ້ອຍຢາກເຊື່ອມຕໍ່.' ຢ່າອ້າງອີງເຖິງຄຸນສົມບັດ ຫຼື ລາຄາຂອງ Konnector. ຫຼີກລ່ຽງເຄື່ອງໝາຍອຸທານ. ຂຽນເປັນບຸກຄົນທີສອງ."

5. ຂໍ້ກຳນົດຮູບແບບ

ບອກແບບຈຳລອງຢ່າງແນ່ນອນວ່າຈະຜະລິດຫຍັງ - ບໍ່ພຽງແຕ່ສິ່ງທີ່ຈະຂຽນກ່ຽວກັບ. ຂໍ້ຄວາມດຽວ ຫຼື ຫຼາຍຕົວເລືອກ? ມີ ຫຼື ບໍ່ມີຫົວຂໍ້? ປະໂຫຍກເປີດຄວນເຮັດຫຍັງ? ການລະບຸຮູບແບບໃນລະດັບການກະຕຸ້ນເຕືອນຊ່ວຍປະຢັດເວລາໃນການແກ້ໄຂໄດ້ຫຼາຍ.

ຕົວຢ່າງ: "ສ້າງຂໍ້ຄວາມສະບັບທາງເລືອກສາມສະບັບ. ແຕ່ລະສະບັບຄວນເປີດແຕກຕ່າງກັນ. ຕິດປ້າຍໃຫ້ພວກມັນເປັນຕົວເລືອກ A, B, ແລະ C. ບໍ່ຕ້ອງການຫົວຂໍ້."

ການສ້າງລຳດັບການເຜີຍແຜ່ດ້ວຍ AI ເຕັມຮູບແບບ: ຂໍ້ຄວາມຕໍ່ຂໍ້ຄວາມ

ລຳດັບການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະມີຈຸດຕິດຕໍ່ສີ່ຫາຫົກຈຸດ. ແຕ່ລະຈຸດຕ້ອງການການກະຕຸ້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນດ້ວຍຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ແມ່ນວິທີຄິດກ່ຽວກັບແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ.

ຂັ້ນຕອນລໍາດັບ	ຈຸດປະສົງ	ຈຸດສຸມທີ່ວ່ອງໄວ	ເປົ້າໝາຍຄວາມຍາວ
ບັນທຶກການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່	ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ	ການອ້າງອີງສະເພາະເຖິງສັນຍານ ຫຼື ໂພສທີ່ແບ່ງປັນ. ບໍ່ມີການສະເໜີລາຄາ.	ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ
DM ທຳອິດ (ຫຼັງຈາກການຍອມຮັບ)	ເປີດການສົນທະນາ	ອ້າງອີງສັນຍານ. ມີຄຳຖາມໜຶ່ງ. ບໍ່ມີການກ່າວເຖິງຜະລິດຕະພັນ.	50 ຫາຄໍາສັບ 80
ຕິດຕາມຜົນ 1 (ບໍ່ມີການຕອບ)	ມີສ່ວນຮ່ວມອີກຄັ້ງ, ເພີ່ມມູນຄ່າ	ແບ່ງປັນສິ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ບໍ່ມີຄວາມກົດດັນ. ງ່າຍຕໍ່ການຕອບກັບ.	40 ຫາຄໍາສັບ 60
ຕິດຕາມຜົນ 2 (ບໍ່ມີການຕອບ)	ປິດອ່ອນໆ ຫຼື ໝຸນ	ຮັບຮູ້ຄວາມງຽບໂດຍບໍ່ຮູ້ສຶກຜິດ. ຂໍຖາມທີ່ຊັດເຈນພຽງຄັ້ງດຽວ.	30 ຫາຄໍາສັບ 50
ການກັບມາພົວພັນອີກຄັ້ງ (ສັນຍານໃໝ່)	ເລີ່ມການສົນທະນາຄືນໃໝ່ໃນສະພາບການໃໝ່	ອ້າງອີງສັນຍານໃໝ່. ມຸມໃໝ່. ບໍ່ມີການອ້າງອີງເຖິງຄວາມງຽບກ່ອນໜ້ານີ້.	50 ຫາຄໍາສັບ 70

ການກະຕຸ້ນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຈະສືບທອດການມອບໝາຍບົດບາດ ແລະ ນໍ້າສຽງຈາກການກະຕຸ້ນພື້ນຖານຂອງທ່ານ - ທ່ານຂຽນມັນຄັ້ງດຽວ. ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງຂັ້ນຕອນຕໍ່ຂັ້ນຕອນແມ່ນຈຸດປະສົງ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະ ສະພາບການທີ່ມີທ່າແຮງ ຖ້າມີສັນຍານໃໝ່ເກີດຂຶ້ນນັບຕັ້ງແຕ່ຈຸດຕິດຕໍ່ສຸດທ້າຍ.

ບັນຫາການສີດທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ — ແລະວິທີການແກ້ໄຂມັນ

ໜຶ່ງໃນຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI ແມ່ນການເພິ່ງພາການສີດຕົວແປຫຼາຍເກີນໄປ. ທີມງານສ້າງ prompt ດ້ວຍ placeholders — [PROSPECT_NAME], [COMPANY], [RECENT_POST] — ແລະສົມມຸດວ່າການຕື່ມໃສ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນເຮັດໃຫ້ເກີດການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ. ມັນບໍ່ໄດ້ເປັນແບບນັ້ນ. ມັນສ້າງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ທຽບເທົ່າກັບ AI ຂອງ mail merge.

ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວທີ່ແທ້ຈິງໃນລະດັບການກະຕຸ້ນເຕືອນໝາຍເຖິງການຂຽນບໍລິບົດສັນຍານໃນພາສາທຳມະຊາດ, ບໍ່ແມ່ນການວາງມັນໄວ້ໃນວົງເລັບ. ປຽບທຽບສອງວິທີການນີ້:

ວິທີການສີດທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້: “ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຫາກໍ່ໂພສກ່ຽວກັບ [ຫົວຂໍ້]. ອ້າງອີງເຖິງເລື່ອງນີ້ໃນຂໍ້ຄວາມ.”

ວິທີການກະຕຸ້ນຄວາມຮູ້ສຶກຕາມສະພາບການ: "ຜູ້ທີ່ມີທ່າແຮງໄດ້ໂພສເມື່ອສີ່ມື້ກ່ອນກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການຮັກສາຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ຄວາມ SDR ໃນຂະນະທີ່ທີມງານເພີ່ມຂຶ້ນເກີນສິບເທື່ອ. ພວກເຂົາໄດ້ອະທິບາຍວ່າມັນເປັນ 'ບັນຫາຄວາມສອດຄ່ອງ, ບໍ່ແມ່ນບັນຫາແຮງຈູງໃຈ.' ນ້ຳສຽງຂອງພວກເຂົາໃນໂພສແມ່ນວິເຄາະ ແລະ ອຸກໃຈເລັກນ້ອຍ. ອ້າງອີງເຖິງກອບນີ້ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ພວກເຂົາແຕ້ມລະຫວ່າງຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ແຮງຈູງໃຈ."

ການກະຕຸ້ນທີສອງສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານຄືກັບວ່າມັນຖືກຂຽນໂດຍຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ອ່ານ ແລະ ເຂົ້າໃຈໂພສ. ການກະຕຸ້ນທຳອິດສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ອ້າງອີງເຖິງໂພສໂດຍບໍ່ໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມກັບມັນ. ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ຜູ້ຮັບຮູ້ສຶກເມື່ອເຂົາເຈົ້າອ່ານມັນ - ແລະ ມັນເປັນການຕັດສິນໃຈດ້ານວິສະວະກຳທີ່ວ່ອງໄວທັງໝົດ.

ແພລດຟອມຂອງ Konnector ຈັດການການສີດ contextual ນີ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ດຶງເອົາສົດ LinkedIn ສັນຍານສັງຄົມ ຈາກກິດຈະກຳຂອງຜູ້ມີທ່າແຮງຂອງທ່ານ ແລະ ຈັດໂຄງສ້າງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໃນສະພາບການທີ່ວ່ອງໄວ ດັ່ງນັ້ນ AI ຈຶ່ງເຮັດວຽກຈາກຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ສະເພາະ, ແລະ ເປັນຂໍ້ມູນປະຈຸບັນ ແທນທີ່ຈະເປັນຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ.

ການປັບທຽບສຽງ: ຕົວແປທີ່ທີມສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດຜິດພາດ

ນໍ້າສຽງບໍ່ແມ່ນຄໍາແນະນໍາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. "ສຽງມືອາຊີບ" ຈະສ້າງຜົນຜະລິດສະເລ່ຍ. ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບນໍ້າສຽງທີ່ໄດ້ຮັບການປັບລະດັບຢ່າງແນ່ນອນຈະສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ແຍກອອກຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນໂດຍມະນຸດທີ່ມີປະສິດທິພາບດີທີ່ສຸດ.

ການປັບທຽບສຽງທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການກະຕຸ້ນເຕືອນປະກອບມີ:

• ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບຄວາມຍາວຂອງປະໂຫຍກ: "ໃຊ້ປະໂຫຍກສັ້ນໆ. ປ່ຽນຄວາມຍາວເພື່ອຫຼີກລ່ຽງຮູບແບບຈັງຫວະ. ຫຼີກລ່ຽງປະໂຫຍກທີ່ມີເຄື່ອງໝາຍຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ກັນ."
• ລະດັບຄຳສັບ: "ໃຊ້ພາສາທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ. ຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ຄຳສັບສະເພາະ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງຈະໃຊ້ມັນກ່ອນ. ຫ້າມໃຊ້ຄຳສັບທີ່ໜ້າສົນໃຈ."
• ບັນທຶກຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ: "ໂດຍກົງ ແລະ ໝັ້ນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນລັງເລໃຈ. ຫຼີກລ່ຽງປະໂຫຍກທີ່ປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງເຊັ່ນ 'ຂ້ອຍຄິດວ່າເຈົ້າອາດຈະສົນໃຈ' ຫຼື 'ພຽງແຕ່ຢາກຕິດຕໍ່ຫາ.'"
• ປະໂຫຍກທີ່ຫ້າມ: ລາຍຊື່ສຳນວນສະເພາະທີ່ຍີ່ຫໍ້ ຫຼື ບຸກຄະລິກຂອງທ່ານບໍ່ໄດ້ໃຊ້. ລາຍຊື່ນີ້ຍິ່ງເຈາະຈົງເທົ່າໃດ, ຜົນຜະລິດກໍ່ຈະຍິ່ງສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ.

ວິທີການປະຕິບັດໄດ້ໜຶ່ງຢ່າງຄື: ເອົາຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນດ້ວຍຕົນເອງທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດສາມຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານ ແລະ ດຳເນີນການຜ່ານການກະຕຸ້ນການວິເຄາະທີ່ສະກັດເອົາຮູບແບບສຽງ. ໃຊ້ຜົນຜະລິດຂອງການວິເຄາະນັ້ນເປັນຂໍ້ກຳນົດສຽງໃນການກະຕຸ້ນການເຜີຍແຜ່ຂອງທ່ານ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວທ່ານກຳລັງວິສະວະກຳປີ້ນກັບສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກ ແລະ ເຂົ້າລະຫັດມັນເປັນຄຳແນະນຳທີ່ນຳໃຊ້ຄືນໄດ້.

ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ - ມັນແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳ

ທຸກໆຂອບການເຮັດວຽກໃນບົດຄວາມນີ້ສົມມຸດວ່າສິ່ງໜຶ່ງຄື: ມະນຸດອ່ານ ແລະ ອະນຸມັດແຕ່ລະຂໍ້ຄວາມກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ຊ້ອນກັນຢູ່ເທິງລະບົບທີ່ເປັນເອກະລາດ. ມັນແມ່ນຫຼັກການອອກແບບທີ່ເຮັດໃຫ້ວິທີການທັງໝົດເຮັດວຽກໄດ້.

ເຖິງແມ່ນວ່າການກະຕຸ້ນທີ່ໄດ້ຮັບການອອກແບບມາເປັນຢ່າງດີກໍ່ຍັງສາມາດສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້. ບາງຂໍ້ຄວາມຈະໃກ້ຄຽງແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທັງໝົດ. ບາງຂໍ້ຄວາມຈະພາດລາຍລະອຽດເລັກນ້ອຍທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ເມື່ອທ່ານອ່ານພວກມັນໃນສະພາບການຂອງການຮູ້ຈັກລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ. ບາງຂໍ້ຄວາມຈະຖືກຕ້ອງຢ່າງແນ່ນອນ ແລະ ບໍ່ຕ້ອງການການແກ້ໄຂໃດໆເລີຍ. ຂັ້ນຕອນການທົບທວນຂອງມະນຸດຈະຈັບເອົາທັງສາມຢ່າງ - ແລະ ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ຮູບແບບໃນສິ່ງທີ່ທ່ານແກ້ໄຂຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດການກະຕຸ້ນທີ່ດີຂຶ້ນ.

ນີ້ແມ່ນຮູບແບບທີ່ Konnector ສ້າງຂຶ້ນ. ການເຜີຍແຜ່ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຕັ້ງໃຈ ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ, ດ້ວຍ AI ຈັດການການກວດຈັບສັນຍານ, ການຈັດໂຄງສ້າງສະພາບການ, ແລະ ການສ້າງຮ່າງສະບັບທຳອິດ — ແລະ ຄິວການອະນຸມັດຂອງມະນຸດຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີຫຍັງຖືກສົ່ງຈົນກວ່າມັນຈະຖືກອ່ານ ແລະ ກວດສອບແລ້ວ. AI ຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຂອງທຸກໆຂໍ້ຄວາມ. ການທົບທວນຂອງມະນຸດຍົກລະດັບເພດານ.

ມັນຍັງເປັນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ບັນຊີ LinkedIn ຂອງທ່ານປອດໄພ. ການຕິດຕໍ່ຫາລູກຄ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່ໃນປະລິມານຫຼາຍ - ເຖິງແມ່ນວ່າຈາກການກະຕຸ້ນທີ່ຖືກອອກແບບມາເປັນຢ່າງດີ - ສ້າງຮູບແບບກິດຈະກຳທີ່ລະບົບຂອງ LinkedIn ສາມາດກວດພົບໄດ້ດີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ມະນຸດທີ່ຢູ່ໃນວົງຈອນໃນທຸກໆຈຸດຕິດຕໍ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການປະຕິບັດທີ່ດີສຳລັບຄຸນນະພາບເທົ່ານັ້ນ. ມັນແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເຮັດໃຫ້ບັນຊີຂອງທ່ານຢູ່ໃນສະຖານະພາບທີ່ດີໃນຂະນະທີ່ທໍ່ສົ່ງຂອງທ່ານເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ.

ພ້ອມທີ່ຈະສ້າງລໍາດັບທີ່ປ່ຽນແປງແລ້ວບໍ?

ວິສະວະກຳການກະຕຸ້ນການຂາຍແມ່ນທັກສະໜຶ່ງ, ແລະຄືກັນກັບທັກສະໃດໆກໍ່ຕາມ, ມັນປະສົມປະສານກັບການຝຶກຝົນ. ທີມງານທີ່ລົງທຶນໃນມັນໃນປັດຈຸບັນ - ການສ້າງລະບົບການກະຕຸ້ນທີ່ຊັດເຈນ, ມີສັນຍານ, ແລະປັບສຽງ - ແມ່ນທີມງານທີ່ການເຜີຍແຜ່ດ້ວຍ AI ຈະຍັງເຮັດວຽກໄດ້ຢູ່ເມື່ອທຸກຄົນຂອງຄົນອື່ນຖືກກັ່ນຕອງອອກ.

Konnector ສະໜອງຊັ້ນສັນຍານ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການຮ່າງ AI, ແລະ ຂະບວນການອະນຸມັດຂອງມະນຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ວິທີການນີ້ໃຊ້ໄດ້ຈິງໃນຂອບເຂດກ້ວາງ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເບິ່ງວ່າມັນນຳໃຊ້ກັບ ICP ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວການເຜີຍແຜ່ຂອງທີມງານຂອງທ່ານແນວໃດ, ຈອງຕົວຢ່າງທີ່ຢູ່ Or ລົງ​ທະ​ບຽນ ແລະເລີ່ມຕົ້ນສ້າງລໍາດັບສັນຍານທໍາອິດຂອງທ່ານໃນມື້ນີ້.

ອ່ານເພີ່ມເຕີມ

• ເຂົ້າໃຈສັນຍານສັງຄົມ LinkedIn ດ້ວຍ Konnector
• ຍຸດທະສາດການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂອງ LinkedIn ສຳລັບ B2B: ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຜົນໃນປີ 2026
• ວິທີການປັບປຸງອັດຕາການຕອບກັບ LinkedIn ຂອງທ່ານ
• ການສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງໃນ LinkedIn: ວິທີການ Konnector
• ເຄັດລັບການສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ໃນ LinkedIn