Didžioji dalis B2B informavimo veiklos grindžiama paprasta prielaida: surasti tinkamą asmenį ir išsiųsti jam žinutę. Tikslinė kryptis nustatoma pagal ICP. Laikas nustatomas pagal kalendorių. Suasmeninimas atliekamas pagal vardą ir įmonę.
Tai veikia – tik nelabai gerai. O aplinkoje, kurioje sprendimus priimantys asmenys gauna daugiau informacijos nei bet kada anksčiau, „nelabai gerai“ virsta „visiškai ne“.
Socialinių signalų intelektas pakeičia šią prielaidą. Tai nėra geresnė to paties požiūrio versija. Tai iš esmės kitoks atspirties taškas – klausiama ne tik, į ką kreiptis, bet ir apie ką tas žmogus šiuo metu galvoja ir ar tai iš tikrųjų tinkamas momentas pradėti pokalbį.
Kas yra socialinių signalų intelektas?
Socialinių signalų analizė – tai praktika, kai realiuoju laiku gaunami elgesio duomenys iš „LinkedIn“ naudojami siekiant tiksliai identifikuoti, įvertinti ir suplanuoti B2B informavimo veiklą. Užuot pasikliavęs statiniais profilio duomenimis sąrašui sudaryti ir sekai paskelbti, jis naudoja tiesioginės veiklos signalus – ką jūsų ICP skelbia, komentuoja, su kuo bendrauja ir viešai transliuoja – kad išryškintų potencialius klientus, kuriems verta teikti pirmenybę dabar.
Signalai nėra paslėpti. Juos kasdien „LinkedIn“ tinkle skelbia profesionalai, su kuriais bandote susisiekti. Pardavimų viceprezidentas skelbia apie informavimo apie paslaugas kokybės problemas. „RevOps“ vadovas komentuoja turinį apie produktų priskyrimą. Įkūrėjas skelbia apie naujo darbuotojo įdarbinimą pareigose, kurios leidžia manyti, kad biudžetas jau atrakintas. Kiekvienas iš šių duomenų yra duomenų taškas, kuris jums pasako tai, ko negali pasakyti joks statinis filtras: kad šis potencialus klientas aktyviai galvoja apie problemą, kurią galite išspręsti jūs.
Socialinių signalų intelektas – tai infrastruktūra, kuri fiksuoja šiuos duomenų taškus, juos interpretuoja ir nukreipia tinkamus potencialius klientus į jūsų informavimo procesą tinkamu momentu.
Kodėl statinio ICP taikymo nebepakanka
Statinis taikymas turi esminį trūkumą, kurio negalima ištaisyti naudojant mastą. Jis nurodo, su kuo susisiekti. Jis nieko nepasako apie tai, kada.
Tas pats asmuo, kuris sausio mėnesį buvo jūsų idealus pirkėjas, gruodį galėjo ką tik pratęsti dvejų metų sutartį. Ta pati įmonė, kuri puikiai atitinka jūsų firmografinius kriterijus, gali būti restruktūrizuota ir įšaldyta. Statiniai filtrai yra momentinė nuotrauka. Pirkimo ketinimas yra dinamiškas. Tai, kad abu šie šaltiniai traktuojami kaip lygiaverčiai, ir būtent dėl to tinkamai nukreiptos informavimo veiklos atsakymų rodikliai vis dar svyruoja nuo 3 iki 7 %.
| Tikslinis metodas | Ką tau sako | Ko trūksta | Įprastas atsakymų dažnis |
|---|---|---|---|
| Statiniai ICP filtrai | Kas atitinka jūsų pirkėjo profilį | Ar dabar tinkamas laikas | 3 į 7% |
| Statiniai filtrai + suasmeninimas | Kas atitinka + vardas ir įmonės nuoroda | Ar potencialus klientas aktyviai įsitraukia | 5 į 10% |
| Socialinių signalų intelektas | Kas atitinka + apie ką jie dabar galvoja | Labai mažai – informavimo veikla skatinama įrodymais | 15–30 % ir daugiau |
Skirtumas tarp pirmos ir trečios eilutės nėra geresnė kopija. Tai geresnis sinchronizavimas, o sinchronizavimas visiškai priklauso nuo signalo kokybės.
Šeši signalai, rodantys tikrą B2B pirkimo ketinimą
Ne visa „LinkedIn“ veikla yra vienodai svarbi kaip pirkimo signalas. Kai kurie signalai yra garsūs ir aiškūs. Kiti – subtilūs ir priklauso nuo konteksto. Efektyviausios socialinių signalų žvalgybos sistemos juos skiria ir pirmiausia reaguoja į stipriausius.
Aiškių ketinimų signalai
- Įrašo apie konkretų iššūkį paskelbimas – potencialus klientas viešai įvardijo problemą. Jūsų užklausa yra atsakas į tai, ką klientas jau yra viešai įvardijęs.
- Kreipimasis į savo tinklą dėl įrankių ar tiekėjų rekomendacijų – šiuo metu vyksta aktyvus vertinimas. Šis signalas galioja 48–72 valandas, kol pokalbis tęsis.
- Komentuoti konkurentų turinį — smalsumas, nepasitenkinimas arba aktyvus lyginimas. Visa tai rodo įsitraukimą į jūsų kategoriją.
Kontekstiniai ketinimų signalai
- Naujo vaidmens skelbimas pirkimo pozicijoje — naujas viceprezidentas, vadovas ar direktorius įgaliojami įvertinti įrankius ir procesus. Šis laikotarpis yra nuo 30 iki 90 dienų.
- Turinio įsitraukimo modelių pokyčiai – potencialaus kliento netikėtas susidomėjimas tam tikrai kategorijai skirtu turiniu po kelių mėnesių tylos yra elgesio pokytis, į kurį verta atkreipti dėmesį.
- Įmonės lygmens signalai – finansavimo pranešimai, naujų vyresniųjų pareigybių įdarbinimas, darbuotojų skaičiaus augimas – visa tai rodo organizacinius pokyčius, kurie dažnai vyksta prieš pradedant viešuosius pirkimus.
Didžiausio patikimumo signalo scenarijai yra šie: sukrauti signalai – kai potencialus klientas vienu metu rodo kelis rodiklius. Naujo darbo pasiūlymo paskelbimas iš asmens, kuris taip pat skelbia apie aktualų iššūkį ir domisi konkurentų turiniu, nėra drungnas potencialus klientas. Tai yra svarbiausias jūsų savaitės informavimo tikslas.
Išsamią informaciją apie tai, kaip jas atpažinti ir imtis veiksmų, galite rasti „Konnector“ vadove. „LinkedIn“ socialiniai signalai didelio ketinimo B2B pirkėjams.
Žiūrėti: Socialinių signalų intelektas su „Konnector“
Kaip socialinių signalų intelektas keičia informavimo darbo eigą
Praktinis socialinių signalų intelekto poveikis yra ne tik geresnis taikymas. Jis pakeičia visą informavimo veiksmų seką – nuo pirmojo apšilimo iki pirmosios žinutės ir kiekvieno tolesnio bendravimo.
Prieš prisijungimo užklausą: signalo valdomas apšilimas
Kai potencialus klientas paskelbia įrašą apie iššūkį, kurį sprendžia jūsų produktas, šis įrašas taip pat yra galimybė apšilti prieš pradedant bet kokį tiesioginį bendravimą. Kontekstinis komentaras – toks, kuris atspindi tikrąją parašytos temos esmę, o ne bendras padėkos žodis – leidžia klientui žinoti jūsų vardą dar prieš jums ko nors paprašant.
Kai po dviejų ar trijų dienų gausite užklausą dėl prisijungimo, jūs jau nebesate nepažįstamas. Jūs esate tas asmuo, kuris pasakė kažką verto dėmesio apie problemą, kurią jis viešai iškėlė. Toks kontekstas pakeičia priėmimo rodiklį taip, kaip negali atkartoti joks suasmeninimo žetonas.
„Konnector“ dirbtinio intelekto pagalba veikianti komentarų darbo eiga automatiškai randa šiuos įrašus ir sukuria kontekstinį komentarą pagal turinį, o ne pagal šabloną. Kiekvienas juodraštis yra žmogaus patvirtinimo eilėje. Niekas nebus skelbiama be jūsų patvirtinimo.
Ryšio užklausa: nurodykite signalą konkrečiai
Socialinio signalo fone parašytas ryšio užklausos užrašas iš esmės skiriasi nuo bendro prisistatymo. Palyginkite:
„Sveika, Sara, dirbu su pardavimų viceprezidento komandomis informavimo kokybės srityje ir pamaniau, kad verta susisiekti.“
palyginti su:
„Sveika, Sara, tavo įrašas apie SDR atsakymų dažnio sumažėjimą iki 4 % sulaukė atgarsio. Mes su keliomis komandomis sprendėme tą pačią problemą. Būtų gerai susisiekti.“
Antroje žinutėje užsimenama apie kažką tikro. Jis atkeliauja su jau pridėtu kontekstu. Potencialus klientas atpažįsta rekomendaciją, o priėmimo rodiklis tai atspindi.
Pirmoji žinutė: remkitės tuo, ką jie sakė, o ne tuo, ką parduodate
Pirmoji žinutė po ryšio patvirtinimo nėra tinkama vieta pasiūlymui. Tai vieta tęsti signalo pradėtą pokalbį. Užduokite vieną konkretų klausimą, kuris būtų susijęs su jų iškeltu iššūkiu. Padarykite jį lengvai atsakomą. Tegul jis yra apie juos.
„Konnector“ šiuos pirmuosius pranešimus parengia remdamasi tiesioginiais signalo duomenimis – konkrečiu pranešimo turiniu, vaidmens kontekstu, įsitraukimo elgesiu – ir sukuria pranešimą, kuris skamba kaip parašytas konkrečiam asmeniui, o ne paimtas iš šablonų bibliotekos. Dirbtinio intelekto suasmeninimas tokiu specifiškumo lygiu yra tai, kas panaikina atotrūkį tarp automatizavimo ir autentiškumo dideliu mastu.
Socialinių signalų intelektas ir dirbtinio intelekto suasmeninimas: kaip jie veikia kartu
Socialinių signalų intelektas pateikia žaliavą – ką potencialus klientas veikia ir apie ką galvoja šiuo metu. Dirbtinio intelekto suasmeninimas paverčia šią žaliavą pakankamai konkrečia informacija, kad atrodytų tikrai žmogiška.
Nei vienas be kito taip gerai neveikia.
Dirbtinio intelekto suasmeninimas be signalo konteksto sukuria gerai parašytus, bet bendro pobūdžio pranešimus – pakankamai įvairius, kad neatrodytų šabloniški, tačiau ir nepagrįstus niekuo, ką potencialus klientas išreiškė. Signalų žvalgyba be dirbtinio intelekto pagalbos sukuria tyrimų kliūtį – signalai yra, bet kiekvienam iš jų parašyti individualų pranešimą dideliu mastu praktiškai neįmanoma.
Kartu jie sukuria tai, ką sukuria geriausi žmonių SDR – kontekstinius, savalaikius, konkrečius pranešimus – tačiau tokiu kiekiu, kurio jokia žmonių komanda negalėtų apdoroti rankiniu būdu.
| Požiūris | Personalizavimo kokybė | Mastelis | Signalų suvokimas |
|---|---|---|---|
| Rankinis informavimas | Aukštas – visiškai žmogus | Žemas – 15–20 potencialių klientų per dieną | Aukšta – jei SDR tiria kiekvieną potencialų klientą |
| Standartinė automatizacija | Žemas – šabloninis | Daug – šimtai per dieną | Nėra – statinis sąrašas, nėra tiesioginių signalų |
| Socialinių signalų intelektas + dirbtinio intelekto suasmeninimas | Aukštas – signalu pagrįstas, priklauso nuo konteksto | Didelis – mastelis neprarandant kokybės | Aukštas – gyvi signalai perduoda kiekvieną pranešimą |
Apatinė eilutė yra tai, kam skirtas „Konnector“. Tai taip pat yra sritis, kuria juda informavimo veikla, nes įrankiai, padedantys ją pritaikyti praktiškai, tampa vis prieinamesni.
Poveikio matavimas: ką socialinių signalų intelektas keičia jūsų metrikose
Signalais pagrįsto informavimo poveikis matomas kiekviename piltuvo etape – ne tik atsakymų dažnyje.
- Ryšio priėmimo rodiklis: Apšilimo užklausos ir su signalu susijusios pastabos nuolat padidina priėmimo rodiklį virš 50 %. Šaltų užklausų priėmimo rodiklis vidutiniškai siekia 20–30 %.
- Pirmojo pranešimo atsakymo dažnis: Signalais pagrįsti atvirukai, kuriuose nurodoma, ką išreiškė potencialus klientas, atsako vidutiniškai 15–30 %. Bendro pobūdžio pirmosios žinutės vidutiniškai atsako vidutiniškai 3–7 %.
- Pokalbio kokybė: Potencialūs klientai, kurie atsakė į signalo suaktyvintą pranešimą, jau yra įsitraukę į aptariamą problemą. Pokalbio kokybė ir susitikimo pradžios greitis tai atspindi.
- Dujotiekio greitis: Potencialus klientas, kuris atvyko į pokalbį jau galvodamas apie problemą, užbaigia pokalbį greičiau nei tas, kuris buvo pertrauktas bet kuriuo metu.
- Paskyros būsena: Didesnis priėmimo rodiklis laikui bėgant pagerina „LinkedIn“ pasitikėjimo balą – tai reiškia, kad nuolatinis signalais pagrįstas informavimas iš tikrųjų sustiprina jūsų paskyros siuntimo pajėgumus ateityje, o ne juos mažina.
Kiekvienas rodiklis gerėja, nes geresnė yra pagrindinė logika. Tinkamu momentu pradėta informavimo veikla duoda geresnių rezultatų kiekviename vėlesniame etape.
Kaip „Konnector“ socialinių signalų intelektas veikia praktiškai
„Konnector“ nuolat stebi raktinių žodžių aktyvumą, įrašų įsitraukimą ir profilio elgseną pagal jūsų nustatytą ICP. Kai potencialus klientas parodo kvalifikacinį signalą – įrašą apie aktualų iššūkį, komentarą apie konkurentų turinį, naujo darbo skelbimą, profilio peržiūrą – jis rodomas platformos signalų sraute, suskirstytas pagal ketinimų stiprumą.
Nuo tada informavimo darbo eiga vykdoma remiantis signalu kaip pagrindu.
- Dirbtinio intelekto padedami apšilimo komentarai įsitraukti į konkretų įrašą, kuris suaktyvino signalą – parengtą pagal įrašo turinį, patvirtintą žmogaus prieš paskelbimą
- Signalu pagrįsto prijungimo pastabos generuojami remiantis tuo, ką potencialus klientas sakė ir su kuo jis šiuo metu sąveikauja
- Pirmieji pranešimai ir tolesni veiksmai yra pritaikyti prie tiesioginio signalo konteksto, o ne prie statinių profilio laukų
- Išmaniosios sekos su „jei/tada“ logika nukreipia kiekvieną potencialų klientą pagal jo elgesį – seka prisitaiko, kai potencialus klientas pradeda bendrauti, ignoruoja arba vėl siunčia signalą
Visas darbo procesas – nuo signalo aptikimo iki CRM sinchronizavimo – išsamiai aprašytas „Konnector“ vadove. „LinkedIn“ komunikacija naudojant socialinius signalus.
Komandos, kurios ateityje laimės „LinkedIn“ informavimo srityje
„LinkedIn“ pašto dėžutėms ir toliau pildantis bendro pobūdžio informacijos siuntimu, signalo ir triukšmo santykis visiems, vis dar naudojantiems statines sąrašų sekas, toliau mažės. Šaltos automatizacijos našumo riba nėra stabili – ji mažėja.
Iš minios išsiskirs tos komandos, kurios vykdys įrodymais pagrįstą informavimo veiklą. Potencialūs klientai, kurie jau parodė susidomėjimą. Žinutės, kurios atliepia kažką realaus. Sekos, kurios prisitaiko prie elgesio, o ne vykdomos pagal kalendorių. Informacijos siuntimas tuo metu, kai jis yra aktualus, o ne tuo metu, kai siuntėjui buvo patogu.
Tai yra socialinių signalų intelektas praktiškai. Ir tai yra architektūra, kurią „Konnector“ yra sukūręs teikti – tokiu mastu, greičiu ir atitikties lygiu, kokio iš tikrųjų reikia B2B informavimo komandoms.
Kontaktas norėdami pamatyti, kaip „Konnector“ socialinių signalų intelektas atitinka jūsų ICP ir informavimo darbo eigą. Arba užsiregistruoti ir šiandien paleiskite savo pirmąją signalo suaktyvintą kampaniją.
Toliau skaitykite
- „LinkedIn“ socialiniai signalai didelio ketinimo B2B pirkėjams
- „LinkedIn“ informavimo priemonės naudojant socialinius signalus: „Konnector“ metodas
- Dirbtinio intelekto suasmeninimas „LinkedIn“ informavimo srityje: kaip tai daro „Konnector“
- Išmaniosios sekos: „LinkedIn“ automatizavimas naudojant „if/then“ logiką
- „LinkedIn“ B2B informavimo strategija: kas veikia dabar
- Socialinių signalų stebėjimas: „LinkedIn“ ryšių palaikymas pardavimų komandoms
11 kartų jūsų „LinkedIn“ pagalba
Automatika ir Gen AI
Išnaudokite „LinkedIn Automation“ ir „Gen AI“ galias, kad padidintumėte savo pasiekiamumą kaip niekada anksčiau. Kas savaitę pritraukite tūkstančius potencialių klientų naudodami AI pagrįstus komentarus ir tikslines kampanijas – visa tai vienoje potencialių klientų platformoje.
Dažnai užduodami klausimai
Socialiniai signalai „LinkedIn“ platformoje – tai veiksmai, kuriuos profesionalai atlieka platformoje, pavyzdžiui, skelbimai, komentavimas, patiktukų paspaudimas, turinio bendrinimas, naujų darbo vietų skelbimas arba dalyvavimas diskusijose apie pramonės šaką. Ši veikla suteikia įžvalgų apie tai, apie ką aktyviai galvoja potencialūs klientai, ir gali rodyti pirkimo ketinimus.
Socialinių signalų analizė – tai „LinkedIn“ veiklos stebėjimo ir analizės procesas, siekiant nustatyti potencialius klientus, turinčius daug ketinimų, suprasti jų dabartinius prioritetus ir inicijuoti informavimą remiantis realiuoju laiku vykdomu įsitraukimu, o ne statine profilio informacija.
Tradicinis ICP taikymas nustato, kas atitinka jūsų idealų kliento profilį, tačiau neatskleidžia, ar jie aktyviai domisi aktualios problemos sprendimu. Socialinių signalų analizė prideda laiko ir konteksto, padėdama komandoms bendrauti su potencialiais klientais tada, kai jie labiausiai linkę sureaguoti.
Įprasti pirkimo ketinimų signalai apima verslo iššūkių skelbimą, programinės įrangos rekomendacijų prašymą, konkurentų turinio komentavimą, naujo vaidmens paskelbimą, dalyvavimą konkrečios pramonės šakos diskusijose ir įmonės augimo renginius, tokius kaip finansavimo etapai ar įdarbinimo iniciatyvos.
Pardavimų komandos gali naudoti socialinius signalus, kad atpažintų įsitraukusius potencialius klientus, sąveikautų su jų turiniu, suasmenintų užklausas dėl ryšio ir kurtų informavimo pranešimus, kuriuose būtų nurodyti realūs iššūkiai ar temos, kurias potencialus klientas neseniai aptarė.
Signalais pagrįstas „LinkedIn“ informavimas – tai metodas, kai komunikacija inicijuojama konkretaus potencialių klientų elgesio ar veiklos, pvz., įrašų, komentarų, profilio peržiūrų ar įsitraukimo modelių, o ne siunčiamų pranešimų statiniam sąrašui pagal iš anksto nustatytą grafiką.
Dirbtinis intelektas padeda analizuoti didelius „LinkedIn“ veiklos kiekius, nustatyti reikšmingus signalus, rengti kontekstinius komentarus, generuoti suasmenintus informavimo pranešimus ir automatizuoti darbo eigas, išlaikant aktualumą ir autentiškumą.
Socialinių signalų analizė nustato, kas šiuo metu domina arba nerimauja dėl potencialių klientų, o dirbtinio intelekto suasmeninimas naudoja šias įžvalgas, kad sukurtų aktualius, kontekstą atitinkančius informavimo pranešimus. Kartu jie leidžia efektyviau ir lengviau pritaikyti bendradarbiavimą.
Taip. Informavimo veikla, susijusi su potencialių klientų veikla realiuoju laiku, paprastai skatina didesnį įsitraukimą, nes ji yra savalaikė, aktuali ir susijusi su temomis, kurias potencialus klientas jau aptaria arba tyrinėja.
