Dirbtinis intelektas „LinkedIn“ komentaruose laimi sandoriai, o ne šlamšto aplankai

Skaitymo laikas: 10 protokolas

C	Šarlis Rinkodaros viceprezidentas MBA skaitmeninės rinkodaros srityje

Lt; DR: Komentarų rašymas „LinkedIn“ tinkle yra vienas iš efektyviausių ir pigiausių pardavimų komandos veiksmų, tačiau tik tada, kai komentarai yra iš tikrųjų atsižvelgiantys į kontekstą, o ne pagal šabloną. Vienas gerai parašytas dirbtinio intelekto „LinkedIn“ komentaras tinkamame įraše gali pritraukti daugiau šilto potencialaus kliento dėmesio nei dešimt šaltų informavimo žinučių, nes jis pasiekia žmones, kurie jau domisi tema. Skirtumas tarp komentaro, kuris sukuria potencialių klientų srautą, ir komentaro, kuris kenkia patikimumui, priklauso nuo keturių elementų: konkrečios nuorodos į įrašą, aiškaus požiūrio taško, pokalbio kabliuko ir tono, atitinkančio individualaus atstovo balsą.

-

Kodėl „LinkedIn“ komentarai yra labiausiai neįvertintas jūsų išorinis kanalas

Vienas tinkamai parašytas komentaras tinkamame „LinkedIn“ įraše gali parodyti jūsų profilį šimtams šiltų, tikslinių potencialių klientų – žmonių, kurie jau yra įsitraukę, jau galvoja apie temą ir jau yra linkę pirkti.

To šaltas DM beveik niekada nepasiekia.

Matomumo matematika: kodėl vienas komentaras gali pranokti dešimt šaltų žinučių

Kai komentuojate potencialaus kliento ar pramonės lyderio įrašą, jūsų komentaras rodomas visų to asmens sekėjų sklaidos kanaluose. Jūs nebeldžiatės į nepažįstamojo duris. Įeinate į kambarį, kuriame jūsų idealus klientas jau klausosi.

Įsivaizduokite tipinį scenarijų: pardavimų atstovas komentuoja operacijų viceprezidento įrašą apie tiekimo grandinės neefektyvumą. Šį įrašą seka 400 sekėjų. Per 48 valandas komentaro profilis sulaukia 20 apsilankymų – visi jie yra šilti, visi atitinka kontekstą, nė vienas iš jų iš pradžių negauna šaltos žinutės. Tai dėmesio kokybė, kurios negalima nusipirkti už siunčiamus el. laiškus.

Pagal „McKinsey & Company“B2B pirkėjai dabar didelę savo sprendimų priėmimo proceso dalį atlieka pasyviai bendraudami su turiniu, dar prieš kalbėdami su pardavėju. „LinkedIn“ komentarai jus tiesiogiai įtraukia į šią kelionę.

Kodėl dauguma komandų praleidžia komentarus ir kiek tai joms kainuoja

Rankinis komentavimas dideliu mastu yra išties sudėtingas. Penkių atstovų komanda, kurios kiekvienas siekia parašyti 10 įrašų per dieną, reiškia 50 komentarų, kuriuos reikia išnagrinėti, parašyti ir paskelbti – kiekvieną dieną. Tai valandų darbas, kol bus išsiųsta bent viena informacinė žinutė.

Taigi komandos to visiškai praleidžia. Arba daro tai nenuosekliai, o tai dar blogiau – vieną savaitę komentarų lavina, kitą – tyla.

Jie praranda matomumą. Potencialūs klientai, kurie nuolat mato jūsų komandos vardus atitinkamuose pokalbiuose, pradeda juos atpažinti dar prieš prasidedant oficialiam bendravimui. Toks pripažinimas sutrumpina pardavimo ciklus. Praleidžiant komentarus, laiko nesutaupoma. Tai tik perkelia išlaidas į sudėtingesnį, lėtesnį pardavimo procesą vėlesniam laikui.

-

Problema su dauguma dirbtinio intelekto „LinkedIn“ komentarų (ir kodėl jie sukelia priešingą rezultatą)

Dažniausias dirbtinio intelekto sugeneruotas komentaras „LinkedIn“ tinkle skamba maždaug taip: „Puikus įrašas! Tikrai vertingos įžvalgos. Ačiū, kad pasidalinote.“

Kiekvienas „LinkedIn“ profesionalas išmoko akimirksniu juos ignoruoti ir nepasitikėti asmeniu, kuris juos skelbia.

Ką bendri dirbtinio intelekto komentarai signalizuoja potencialiems klientams

Bendro pobūdžio komentaras vienu metu signalizuoja apie tris dalykus: neperskaitėte įrašo, nerūpestingai naudojate automatizavimą ir teikiate pirmenybę kiekiui, o ne kokybei. Pardavimų komandai, bandančiai sukurti patikimumą, tai yra žalingas derinys.

Potencialūs klientai, atpažįstantys dirbtinio intelekto komentarų šablonus, dažnai blokuoja arba nutildo siuntėją dar prieš gaunant bet kokį ryšio užklausos gavimą. Komentaras, skirtas atverti duris, jas tyliai uždaro. Dar blogiau, jis gali susieti jūsų įmonės prekės ženklą su mažai pastangų reikalaujančia komunikacija būtent tuo metu, kai bandote sukurti pasitikėjimą.

Patikimumo kaina, kurios jūsų komanda gali nesekti

Dauguma pardavimų vadybininkų stebi atidarymo rodiklius, atsakymų rodiklius ir prisijungimo patvirtinimo rodiklius. Beveik niekas nestebi komentarų pagrindu lankytų profilių ar prastos komentarų kokybės kainos reputacijai.

Štai ką slepia ši spraga: vienas atstovas, kasdien paskelbiantis 20 bendrų dirbtinio intelekto komentarų, ne tik švaisto pastangas – jis aktyviai menkina komandos prekės ženklo reputaciją būtent tos auditorijos akyse, kurią komanda bando pasiekti. Žala nematoma jūsų CRM sistemoje, bet labai gerai matoma jūsų potencialiems klientams.

Ironija ta, kad DI galima kurti aukštos kokybės, kontekstą atitinkančius komentarus. Gedimas slypi ne technologijoje – gedimas slypi netinkamuose įrankiuose ar nustatymuose, o tada jų diegime dideliu mastu.

-

Kaip iš tikrųjų atrodo aukštos kokybės dirbtinio intelekto sukurtas „LinkedIn“ komentaras?

Stiprus dirbtinio intelekto sugeneruotas komentaras atlieka keturis dalykus: nurodo kažką konkretaus iš įrašo, prideda aiškų požiūrį, skatina natūralų pokalbį ir atitinka komentatoriaus profesionalų toną. Pašalinus bet kurį iš šių dalykų, komentaras pradeda atrodyti tuščiaviduris.

Keturi komentaro elementai, kurie iš tikrųjų skatina profilio apsilankymus

1. Konkreti nuoroda – Komentaras įvardija kažką iš įrašo. Statistiką, autoriaus pavartotą frazę, konkretų argumentą. Tai įrodo, kad įrašas iš tikrųjų buvo perskaitytas. 2. Savitas požiūris – Ne sutikimas šiaip sau. Nuoširdi reakcija: kontrapunktas, patvirtinantis pavyzdys iš asmeninės patirties arba niuansas, kurio autorius neaptarė. 3. Pokalbio kabliukas – Vienas klausimas ar pastebėjimas, kuris natūraliai paskatina autorių ar kitus komentatorius atsakyti. Tai padidina jūsų matomumą po pirmųjų įspūdžių bangos. 4. Tono nuoseklumas – Komentaras skamba kaip atstovo, o ne kaip pranešimas spaudai. Skirtingi atstovai gali turėti skirtingus balsus. Dirbtinis intelektas turėtų prisitaikyti prie kiekvieno iš jų, o ne suplokštinti juos iki vieno įmonės tono.

Prieš ir po: bendrinis ir intelektualus dirbtinio intelekto komentavimas

| Elementas | Bendras DI komentaras | Kontekstą suvokiantis DI komentaras |

|—|—|—|

| Įrašo nuoroda | Nėra | Nuorodos į konkretų argumentą arba duomenų tašką iš įrašo |

| Požiūris | „Puiki įžvalga!“ | Pridedamas patvirtinantis pavyzdys arba pagarbus kontrapunktas |

| Pokalbio kabliukas | Nėra | Baigiasi aktualiu klausimu autoriui |

| Tonas | Identiškas visiems atstovams | Pritaikytas individualaus atstovo balsui ir stiliui |

| Potencialaus kliento reakcija | Ignoruojamas arba pažymėtas kaip šlamštas | Apsilankymas profilyje, sekimas arba atsakymas |

| Vamzdynų poveikis | Nėra | Šiltas laidas tolesnėje sekoje |

Rezultato kokybės skirtumas yra reikšmingas, tačiau rezultatas – dramatiškas. Kontekstą žinantys komentarai įprastai generuoja profilių lankymą. Bendro pobūdžio komentarai – retai.

-

Kaip pritaikyti dirbtinio intelekto komentarus pardavimų komandoje neprarandant autentiškumo?

Komentarų kokybės didinimas 10 ar daugiau atstovų komandoje yra ne tik technologinis, bet ir operacinis iššūkis. Dirbtinis intelektas gali pateikti gerus komentarus. Jį supanti sistema nustato, ar tų komentarų kiekis išlieka geras.

Komentavimo strategijos, kurią visa jūsų komanda galėtų nuosekliai vykdyti, kūrimas

Pradėkite nuo tikslinės auditorijos įrašų, o ne nuo komentarų rašymo. Tiksliai apibrėžkite, su kuriais įrašais jūsų komanda turėtų bendrauti:

• Potencialių klientų įrašai — turinys, tiesiogiai publikuojamas jūsų ICP paskyrose
• Įvykio inicijavimo įrašai — pranešimai apie finansavimą, įdarbinimą, produktų pristatymus ar vadovybės pokyčius
• Pramonės lyderių pareigybės — turinys iš balsų, kuriuos seka ir kuriais pasitiki jūsų potencialūs klientai
• „Hashtag“ kanalai — įrašai nišinėse teminėse srityse, kuriose renkasi jūsų pirkėjai

Apibrėžę šiuos šaltinius, kiekvienam atstovui suformuluokite paprastą tono vadovą. Pakanka trijų sakinių: kaip jie paprastai pradeda, kokiomis temomis gali kalbėti įtikinamai ir ko niekada neturėtų sakyti. Įveskite tai į savo dirbtinio intelekto įrankį kaip balso profilį. Rezultatas tampa aiškiai žmogiškas ir aiškiai... kad rep — o ne bendras šablonas.

Kas savaitę peržiūrėkite komentarų pavyzdį. Dešimties komentarų vienam atstovui pakanka, kad būtų galima anksti pastebėti nukrypimus nuo normos, kol jie netapo prekės ženklo problema.

Įsitraukimo stebėjimas: komentarų pavertimas išmatuojamais signalais apie procesą

Dauguma komandų komentavimą laiko tuštybės veikla, nes tinkamai jo nestebi. Svarbus rodiklis yra ne paskelbti komentarai, o profilių apsilankymai ir prisijungimo užklausos, sugeneruotos per 48 valandas nuo komentaro paskelbimo.

Sukurkite paprastą stebėjimo žurnalą: data, atstovo vardas, pakomentuotas įrašas, įrašo autorius (potencialus klientas ar ne) ir profilio apsilankymai per ateinančias 48 valandas. Po keturių savaičių išryškėja modeliai. Tam tikri įrašų tipai, tam tikri autoriai ir tam tikri komentarų stiliai generuos žymiai daugiau apsilankymų nei kiti.

Platformos, palaikančios sąveikos stebėjimą ir kelių paskyrų valdymą, leidžia vadovams matyti šiuos duomenis visoje komandoje vienoje vietoje, o ne sudėti į penkis atskirus „LinkedIn“ analizės puslapius. Būtent tai paverčia komentarus iš spėlionės į išmatuojamą išorinį kanalą. Kai matote, kad komentarai įrašuose su suaktyvintais įvykiais generuoja tris kartus daugiau profilio apsilankymų nei bendro pramonės turinio, atitinkamai perskirstote srautą.

-

„LinkedIn“ komentarų pavertimas pasikartojančia potencialių klientų generavimo sistema

Dirbtinio intelekto komentavimas yra piltuvo viršūnė. Po ja esanti sistema yra tai, kas matomumą paverčia pajamomis.

Štai darbo eiga, kurią jūsų komanda gali įgyvendinti šią savaitę:

1 veiksmas – apibrėžkite savo įrašų šaltinius. Išvardykite 10–15 potencialių klientų profilių, 5 pramonės šakos grotažymes ir 3 konkurentų sekėjų grupes, kurias jūsų komanda stebės kasdien. Tai yra jūsų įsitraukimo tikslai. 2 veiksmas. Įdiekite dirbtinio intelekto komentavimą dideliu mastu. Naudokite kontekstą suvokiantį dirbtinį intelektą, kad sugeneruotumėte komentarus kiekvienam atstovui, peržiūrimus pagal jų balso profilį. Skelbkite 5–10 komentarų vienam atstovui per dieną, sutelkdami dėmesį į apibrėžtus šaltinius. 3 veiksmas – stebėkite profilio lankytojus. Stebėkite, kurie „LinkedIn“ vartotojai apsilanko jūsų atstovų profiliuose per 48 valandas nuo kiekvieno komentarų srauto. Tai yra potencialūs klientai, kurie save identifikavo spustelėdami – jie rodo susidomėjimą. 4 veiksmas – inicijuokite asmeninį tolesnį bendravimą. Siųskite ryšio užklausas su trumpa, konkrečia pastaba, kurioje būtų nuoroda į įrašą, su kuriuo abu bendravote. Tada sudėkite jas į pranešimų seką, sudarytą pagal temą, kuri pirmiausia patraukė jų dėmesį. 5 veiksmas – eksportuokite ir praturtinkite. Įtraukite įsitraukusių potencialių klientų kontaktinius duomenis į savo CRM sistemą, kad galėtumėte susisiekti keliais kanalais. El. paštas, „LinkedIn“ žinutė ir telefonas veikia geriau, kai potencialus klientas jau atpažįsta atstovo vardą iš savo srauto.

Tai ne įsilaužimas. Tai struktūrizuotas išorinis judėjimas su komentarais pradiniame taške. Svarbiausia yra nuoseklumas – sistemos veikimas penkias dienas per savaitę, o ne sporadiškai.

Pagal Statista„LinkedIn“ yra geriausia B2B potencialių klientų paieškos platforma, nuolat lenkianti kitus socialinius kanalus profesionaliai tikslinei auditorijai. Auditorija yra. Kyla klausimas, ar jūsų komanda turi sistemą, leidžiančią įtraukti ją dideliu mastu, negaišdama laiko rankiniam darbui.

-

Kurį dirbtinio intelekto „LinkedIn“ komentarų įrankį jūsų komanda turėtų naudoti?

Ne kiekvienas dirbtinio intelekto komentavimo įrankis yra sukurtas profesionalioms B2B pardavimų aplinkoms. Štai kaip sąžiningai įvertinti savo galimybes.

| Vertinimo kriterijai | Į ką atkreipti dėmesį | Kodėl tai svarbu |

|—|—|—|

| Komentarų kokybė ir konteksto suvokimas | Dirbtinis intelektas nuskaito patį įrašą ir sugeneruoja tinkamus, nebendrinius atsakymus | Bendro pobūdžio informacija kenkia prekės ženklui; konteksto suvokimas jį kuria |

| Kelių paskyrų palaikymas | Įrankis gali valdyti kelias atstovų paskyras iš vienos ataskaitų srities | Vadovams reikia visos komandos matomumo, neprisijungiant atskirai |

| „LinkedIn“ saugumas ir atitiktis | Laikomasi dienos limitų, naudojamas žmogiškas laiko nustatymas, vengiama žymėjimo suaktyvinimų | Paskyrų apribojimai kelia rimtą operacinę riziką |

| Integracija su platesne informavimo veikla | Komentarai jungiasi prie kvietimų automatizavimo, pranešimų sekos nustatymo ir kontaktų eksportavimo | Atskirai komentuojant nesukuriama srauto; jis turi aprūpinti kanalu |

Apie konteksto suvokimą: Tai nekeičiama. Jei įrankis negali nuskaityti įrašo ir parašyti atsakymo, kuris atrodytų kaip žmogiškas, jis nėra paruoštas profesionaliam naudojimui. Prieš įsipareigodami, išbandykite jį su 10 įrašų iš savo potencialių potencialių vartotojų sąrašo. Dėl kelių paskyrų valdymo: Keletas „LinkedIn“ automatizavimo įrankių siūlo skirtingus kampanijų darbo eigos palaikymo lygius, tačiau jų dirbtinio intelekto komentarų funkcijos labai skiriasi savo išsamumu ir kokybe. Kai kurie daugiausia dėmesio skiria pranešimų sekoms; kiti labiau orientuojasi į kampanijų valdymą, bet labiau riboja dirbtinio intelekto komentarų generavimą. Svarbiausias veiksnys, į kurį reikia atkreipti dėmesį atliekant bet kokį vertinimą, yra tai, ar įrankis prisitaiko prie individualių atstovų balsų, ar visose paskyrose sukuria vieną įmonės toną.

Kriterijus, pagal kurį dauguma įrankių neatitinka lūkesčių, yra kontekstą suvokiančio dirbtinio intelekto komentavimo derinys. bei kelių paskyrų komandos valdymas viename darbo eigoje. Įvertinkite, ar įrankis tvarko abu šiuos aspektus, nes dviejų atskirų komentavimo ir informavimo sistemų naudojimas sukuria operacinę trintį, kuri mažina nuoseklumą.

Sąžininga rekomendacija: Pirmenybę teikite komentarų kokybei. Įrankis, kuris per dieną vienam atstovui sukuria penkis puikius komentarus, sugeneruos daugiau atsakymų nei įrankis, kuris sukuria 50 lengvai pamirštamų.

-

Dažnai užduodami klausimai

K: Kuo dirbtinio intelekto sukurti „LinkedIn“ komentarai skiriasi nuo ranka rašytų komentarų?

Dirbtinio intelekto (DI) pagrindu veikiančius „LinkedIn“ komentarus generuoja dirbtinio intelekto įrankiai, kurie nuskaito įrašą ir pateikia kontekstui tinkamą atsakymą, užuot pasikliavę vartotoju, kuris kiekvieną komentarą parašys nuo nulio. Pagrindinis kokybės skirtumas slypi tame, kiek konteksto naudoja DI – įrankiai, kurie analizuoja konkretų įrašo turinį, autoriaus argumentą ir komentatoriaus balso profilį, sukuria rezultatą, kurį sunku atskirti nuo ranka rašyto komentaro. Bendrieji DI įrankiai, kurie taiko fiksuotus šablonus, sukuria komentarus, kuriuos potencialūs klientai iš karto atpažįsta ir atmeta.

K: Ar dirbtinio intelekto generuojami „LinkedIn“ komentarai pažeidžia „LinkedIn“ paslaugų teikimo sąlygas?

„LinkedIn“ paslaugų teikimo sąlygos draudžia duomenų išgavimą, šlamštą ir netikrą sąveiką – ne pačią automatizaciją. Įrankiai, kurie veikia neviršydami „LinkedIn“ dienos sąveikos ribų, naudoja žmogaus veiksmus atitinkančius laiko intervalus ir generuoja tikrai aktualų turinį, paprastai atitinka platformos taisykles. Atitikties rizika smarkiai išauga, kai įrankiai skelbia nerealistiniu greičiu, naudoja identišką šabloninį tekstą keliose paskyrose arba bendrauja su vartotojais be atrankos.

K: Kiek „LinkedIn“ komentarų per dieną turėtų paskelbti pardavimų atstovas?

B2B pardavimų atstovams 5–10 tiksliai nukreiptų, aukštos kokybės komentarų per dieną yra praktiškas auksinis taškas daugumoje profesionalių aplinkų. Toks kiekis neviršija „LinkedIn“ elgesio normų, užtikrina, kad kiekvienas komentaras būtų vertas dėmesio ir sukuria valdomą profilio apsilankymų bangą, į kurią reikia atkreipti dėmesį. Tyrimai nuolat rodo, kad komentarų kokybė lemia įsitraukimo rezultatus – 10 konkrečių, kontekstą atitinkančių komentarų pranoksta 50 bendrų komentarų tiek profilio apsilankymų, tiek prekės ženklo suvokimo požiūriu.

K: Kas lemia, kad dirbtinio intelekto sukurtas „LinkedIn“ komentaras iš tikrųjų padidina profilio lankomumą?

Keturi elementai nuosekliai skiria efektyvius dirbtinio intelekto komentarus nuo ignoruojamų: konkreti nuoroda į kažką įraše (statistika, frazė ar argumentas), aiškus požiūris, o ne bendras sutikimas, pokalbio kabliukas, skatinantis atsakyti, ir tonas, atitinkantis individualaus komentatoriaus profesionalų balsą. Pašalinus bet kurį iš šių elementų, komentaras bus pradėtas skaityti kaip šablonas. Visi keturi kartu sukuria komentarą, kurį verta spustelėti, kad sužinotumėte daugiau apie jį parašiusį asmenį.

K: Kaip vertinate, ar „LinkedIn“ komentarai generuoja potencialius klientus?

Pagrindinis stebimas rodiklis yra profilio apsilankymų skaičius per 48 valandas nuo kiekvieno komentarų seanso, o ne bendras paskelbtų komentarų skaičius. Prie to pridedamos užklausos, gautos iš neprisijungusių potencialių klientų, ir atsakymų į tiems profilio lankytojams išsiųstus tolesnius pranešimus dažnumas. Po 30 dienų nuoseklaus stebėjimo išryškėja modeliai – tam tikri įrašų tipai ir potencialių klientų profiliai generuoja žymiai daugiau apsilankymų nei kiti, todėl komandos gali perskirstyti komentavimo pastangas į daugiausiai konversijų generuojančius šaltinius.

K: Kokio tipo „LinkedIn“ įrašams pardavimų komanda turėtų teikti pirmenybę komentavimui?

Keturi vertingiausi B2B pardavimų komandoms įrašų tipai yra šie: įrašai, kuriuos tiesiogiai publikuoja paskyros jūsų idealiame kliento profilyje; įrašai su įvykiais, skelbiantys finansavimo etapus, įdarbinimo šuolius, produktų pristatymus ar vadovybės pokyčius; turinys iš pramonės atstovų, kuriuos jūsų potencialūs klientai jau seka ir kuriais pasitiki; ir nišiniai grotažymių kanalai, kuriuose aktyvūs jūsų tiksliniai pirkėjai. Ypač įrašai su įvykiais linkę generuoti didžiausią komentarų ir profilio apsilankymų konversiją, nes autorius ir jo auditorija jau yra imlūs ir į ateitį orientuoti.

K: Kodėl bendriniai dirbtinio intelekto sukurti „LinkedIn“ komentarai kenkia prekės ženklo patikimumui?

Bendro pobūdžio komentaras – „Puikus įrašas! Tikrai vertingos įžvalgos.“ – profesionaliam skaitytojui vienu metu signalizuoja apie tris dalykus: įrašas iš tikrųjų nebuvo perskaitytas, siuntėjas nerūpestingai naudoja automatizavimą ir pirmenybė teikiama kiekiui, o ne kokybei. Potencialūs klientai, kurie atpažįsta šabloninius dirbtinio intelekto komentarus, dažnai nutildo arba blokuoja siuntėją dar prieš gaunant bet kokią užklausą dėl prisijungimo, taip užverdami duris, kurias komentaras turėjo atverti. Pardavimų komandoms reputacijos kaina nematoma kaupiasi CRM sistemoje, tačiau yra labai matoma tiksliai auditorijai, kurią jie bando pasiekti.

K: Kaip išlaikyti komentarų autentiškumą, kai dirbate didelėje pardavimų komandoje?

Pagrindas yra kiekvieno atstovo balso profilis – trumpas dokumentas, kuriame aprašoma, kaip jie paprastai atidaro komentarą, kokiomis temomis jie gali kalbėti patikimai ir ko niekada neturėtų sakyti. Šių profilių pateikimas dirbtiniam intelektui kaip nuolatinis kontekstas užtikrina, kad kiekvieno atstovo komentarai išliktų išskirtinai žmogiški ir išskirtinai... jų o ne susilieti su vienu įmonės tonu. Per savaitę peržiūrėti 10 komentarų iš kiekvieno atstovo imtį pakanka, kad būtų galima anksti pastebėti kokybės svyravimus, kol jie netampa matoma prekės ženklo problema.

-

Pasiruošę padidinti „LinkedIn“ įsitraukimą neskambant kaip robotas? Jungiklis leidžia automatizuoti dirbtinio intelekto valdomus, kontekstą suvokiančius „LinkedIn“ komentarus visoje komandoje, kartu stebint, kurie įsitraukimai virsta profilio apsilankymais ir srautu. Išbandykite nemokamai ir paverskite savo komandos kasdienį slinkimą struktūrizuotu išorinių laiškų varikliu.

Parašyta su OneBlogADay — turinys, kuris atrandamas