Mākslīgā intelekta LinkedIn komentāri, kas nodrošina darījumus, nevis surogātpasta mapes

Lasīšanas laiks: 10 protokols

C	Čārlzs Mārketinga viceprezidents MBA digitālajā mārketingā

TL; DR: Komentēšana vietnē LinkedIn ir viena no ietekmīgākajām un lētākajām izejošajām darbībām, ko pārdošanas komanda var veikt, taču tikai tad, ja komentāri ir patiesi kontekstatkarīgi, nevis veidoti pēc šablona. Viens labi novietots mākslīgā intelekta LinkedIn komentārs pareizajā ierakstā var piesaistīt vairāk potenciālā klienta uzmanības nekā desmit auksti kontakti, jo tas sasniedz cilvēkus, kuri jau ir ieinteresēti tēmā. Atšķirība starp komentāru, kas veicina klientu plūsmu, un komentāru, kas grauj ticamību, ir atkarīga no četriem elementiem: konkrēta atsauce uz ierakstu, atšķirīgs viedoklis, sarunas pavediens un tonis, kas atbilst individuālā pārstāvja balsij.

Sākot no

Kāpēc LinkedIn komentāri ir jūsu visvairāk nenovērtētais izejošais kanāls

Viens labi ievietots komentārs pareizajā LinkedIn ierakstā var novietot jūsu profilu simtiem potenciālo klientu priekšā — cilvēku, kuri jau ir iesaistīti, jau domā par tēmu un jau ir pirkšanas domāšanas veidā.

To auksts DM gandrīz nekad nesasniedz.

Redzamības matemātika: kāpēc viens komentārs var pārspēt desmit aukstus ziņojumus

Kad komentējat potenciālā klienta vai nozares līdera ierakstu, jūsu komentārs parādās visu to personu plūsmās, kas seko šai personai. Jūs neklauvējat pie svešinieka durvīm. Jūs ieejat telpā, kur jūsu ideālais klients jau klausās.

Apsveriet tipisku scenāriju: pārdošanas pārstāvis komentē operāciju viceprezidenta ierakstu par piegādes ķēdes neefektivitāti. Šim ierakstam ir 400 sekotāju, kas ar to mijiedarbojas. Komentārs 48 stundu laikā saņem 20 profila apmeklējumus — visi ir silti, visi kontekstā, neviens no tiem vispirms nesaņem aukstu ziņojumu. Tā ir uzmanības kvalitāte, ko nevar nopirkt ar izejošajiem e-pastiem.

Saskaņā ar McKinsey & CompanyB2B pircēji tagad ievērojamu daļu no sava lēmumu pieņemšanas procesa veic, izmantojot pasīvu satura mijiedarbību, pirms vispār sazinās ar pārdevēju. LinkedIn komentāri jūs novirza tieši uz šo procesu.

Kāpēc lielākā daļa komandu izlaiž komentēšanu — un cik tas viņām izmaksā

Manuāla komentēšana lielā apjomā ir patiesi sarežģīta. Piecu pārstāvju komanda, katrs mērķējot uz 10 ierakstiem dienā, nozīmē 50 komentārus, kas ir jāizpēta, jāuzraksta un jāpublicē — katru dienu. Tas ir stundu darbs, pirms tiek nosūtīts kaut viens informatīvs ziņojums.

Tāpēc komandas to pilnībā izlaiž. Vai arī dara to nekonsekventi, kas ir gandrīz vēl ļaunāk — vienu nedēļu komentāru lavīna, nākamajā — klusums.

Ko viņi zaudē, ir palielinātā redzamība. Potenciālie klienti, kuri atkārtoti redz jūsu komandas vārdus atbilstošās sarunās, sāk tos atpazīt pirms jebkādas oficiālas saziņas uzsākšanas. Šī atpazīstamība saīsina pārdošanas ciklus. Komentāru izlaišana neietaupa laiku. Tā tikai pārceļ izmaksas uz sarežģītāku, lēnāku pārdošanas procesu vēlāk.

Sākot no

Problēma ar lielāko daļu AI LinkedIn komentāru (un kāpēc tie atgriežas pie jūsu vēlmēm)

Visizplatītākais mākslīgā intelekta ģenerētais komentārs vietnē LinkedIn skan apmēram šādi: “Lielisks ieraksts! Tiešām vērtīgas atziņas. Paldies par dalīšanos.”

Ikviens LinkedIn profesionālis ir iemācījies tos nekavējoties ignorēt un neuzticēties personai, kas tos publicē.

Ko vispārīgi mākslīgā intelekta komentāri signalizē potenciālajiem klientiem

Vispārīgs komentārs vienlaikus signalizē par trim lietām: jūs neesat izlasījis ierakstu, jūs neuzmanīgi izmantojat automatizāciju un jūs prioritāri piešķirat apjomu, nevis kvalitāti. Pārdošanas komandai, kas cenšas veidot uzticamību, šī ir kaitīga kombinācija.

Potenciālie klienti, kas atpazīst mākslīgā intelekta komentāru veidnes, bieži vien bloķē vai apklusina sūtītāju, pirms tiek saņemts jebkāds savienojuma pieprasījums. Komentārs, kas paredzēts durvju atvēršanai, tās klusi aizver. Vēl ļaunāk, tas var saistīt jūsu uzņēmuma zīmolu ar viegli pieejamu saziņu tieši tajā brīdī, kad mēģināt veidot uzticību.

Uzticamības izmaksas, kuras jūsu komanda, iespējams, neseko līdzi

Lielākā daļa pārdošanas vadītāju seko līdzi atvēršanas rādītājiem, atbilžu sniegšanas rādītājiem un savienojumu pieņemšanas rādītājiem. Gandrīz neviens neseko līdzi komentāru izraisītiem profila apmeklējumiem vai sliktas komentāru kvalitātes radītajām reputācijas izmaksām.

Lūk, ko slēpj šī plaisa: viens pārstāvis, kas dienā publicē 20 vispārīgus mākslīgā intelekta komentārus, nav tikai pūļu izšķiešana — viņš aktīvi degradē komandas zīmola reputāciju tieši tās auditorijas acīs, kuru komanda cenšas sasniegt. Kaitējums jūsu CRM sistēmā nav redzams, bet jūsu potenciālajiem klientiem tas ir ļoti redzams.

Ironiski, ka mākslīgais intelekts var radīt augstas kvalitātes, kontekstuāli apzinīgus komentārus. Kļūme nav tehnoloģijā — tā ir nepareizu rīku vai nepareizu iestatījumu izmantošana un pēc tam to pārmērīga izvietošana.

Sākot no

Kā patiesībā izskatās augstas kvalitātes mākslīgā intelekta LinkedIn komentārs?

Spēcīgs mākslīgā intelekta ģenerēts komentārs paveic četras lietas: tas atsaucas uz kaut ko konkrētu no ieraksta, pievieno atšķirīgu viedokli, aicina uz dabisku sarunu un atbilst komentētāja profesionālajam tonim. Noņemot jebkuru no šīm lietām, komentārs sāk šķist tukšs.

Četri komentāra elementi, kas faktiski veicina profila apmeklējumus

1. Konkrēta atsauce — Komentārā ir minēta kaut kas no ieraksta. Statistika, autora lietota frāze, konkrēts arguments. Tas pierāda, ka ieraksts patiešām tika izlasīts. 2. Atšķirīgs viedoklis — Nevis piekrišana pēc piekrišanas. Patiesa reakcija: pretarguments, pamatojošs piemērs no personīgās pieredzes vai nianse, ko autors nav aplūkojis. 3. Sarunas āķis — Viens jautājums vai novērojums, kas dabiski mudina autoru vai citus komentētājus atbildēt. Tas paplašina jūsu redzamību pēc pirmā iespaidu viļņa. 4. Toņa konsekvence — Komentārs izklausās pēc pārstāvja, nevis preses relīzes. Dažādiem pārstāvjiem var būt dažādas balsis. Mākslīgajam intelektam vajadzētu pielāgoties katrai no tām, nevis saplacināt tās vienā korporatīvā tonī.

Pirms un pēc: vispārīgs vs. inteliģents AI komentēšana

| Elements | Vispārīgs AI komentārs | Kontekstu apzinošs AI komentārs |

|—|—|—|

| Atsauce uz ierakstu | Nav | Atsauces uz konkrētu argumentu vai datu punktu no ieraksta |

| Viedoklis | “Lieliska atziņa!” | Pievieno atbalstošu piemēru vai cieņpilnu pretargumentu |

| Sarunas āķis | Nav | Beidzas ar atbilstošu jautājumu autoram |

| Tonis | Identisks visiem pārstāvjiem | Pielāgots katra pārstāvja balsij un stilam |

| Potenciālā klienta reakcija | Ignorēts vai atzīmēts kā surogātpasts | Profila apmeklējums, sekošana vai atbilde |

| Cauruļvada trieciens | Nav | Siltais vads turpmākajā secībā |

Rezultātu kvalitātes atšķirība ir ievērojama, taču rezultāta atšķirība ir dramatiska. Kontekstu apzinoši komentāri regulāri ģenerē profila apmeklējumus. Vispārīgi komentāri to dara reti.

Sākot no

Kā jūs varat paplašināt mākslīgā intelekta komentāru sniegšanu pārdošanas komandā, nezaudējot autentiskumu?

Komentēšanas kvalitātes mērogošana komandā ar 10 vai vairāk pārstāvjiem ir operacionāls izaicinājums, ne tikai tehnoloģisks. Mākslīgais intelekts var ģenerēt labus komentārus. Apkārtējā sistēma nosaka, vai šie komentāri saglabājas pietiekami skaļi.

Komentēšanas stratēģijas izveide, ko visa jūsu komanda var konsekventi īstenot

Sāciet ar ierakstu mērķauditorijas atlasi, nevis komentāru rakstīšanu. Precīzi definējiet, ar kuriem ierakstiem jūsu komandai vajadzētu mijiedarboties:

• Potenciālo klientu sludinājumi — saturs, ko tieši publicē jūsu ICP konti
• Ieraksti ar aktivizētāju-notikumiem — paziņojumi par finansējumu, pieņemšanu darbā, produktu laišanu klajā vai vadības maiņu
• Nozares līderu amati — saturs no balsīm, kuras jūsu potenciālie klienti seko un kurām uzticas
• Mirķļbirku plūsmas — ieraksti nišas tematu jomās, kur pulcējas jūsu pircēji

Kad esat definējis šos avotus, dokumentējiet vienkāršu toņa vadlīniju katram pārstāvim. Pietiek ar trim teikumiem: kā viņi parasti sāk, par kādām tēmām viņi var runāt ticami un ko viņiem nekad nevajadzētu teikt. Ievadiet šo informāciju savā mākslīgā intelekta rīkā kā balss profilu. Izvades rezultāts kļūst izteikti cilvēcisks — un izteikti… Ka rep — nevis vispārīga veidne.

Katru nedēļu pārskatiet komentāru paraugu. Desmit komentāri uz vienu pārstāvi ir pietiekami, lai laikus pamanītu novirzi, pirms tā kļūst par zīmola problēmu.

Iesaistes izsekošana: komentāru pārvēršana izmērāmos procesa signālos

Lielākā daļa komandu komentēšanu uzskata par iedomības aktivitāti, jo tā netiek pienācīgi izsekota. Svarīgais rādītājs nav publicētie komentāri — tie ir profila apmeklējumi un savienojuma pieprasījumi, kas ģenerēti 48 stundu laikā pēc komentāra.

Izveidojiet vienkāršu izsekošanas žurnālu: datums, pārstāvja vārds, komentētais ieraksts, ieraksta autors (potenciālais klients vai nē) un profila apmeklējumi nākamo 48 stundu laikā. Pēc četrām nedēļām parādās likumsakarības. Daži ierakstu veidi, daži autori un daži komentāru stili ģenerēs ievērojami vairāk apmeklējumu nekā citi.

Platformas, kas atbalsta mijiedarbības izsekošanu un vairāku kontu pārvaldību, ļauj vadītājiem skatīt šos datus visā komandā vienuviet, nevis apkopot piecas atsevišķas LinkedIn analītikas lapas. Tas ir tas, kas komentēšanu no minējuma pārvērš par izmērāmu izejošo kanālu. Kad redzat, ka komentāri pie ierakstiem ar aktivizētājiem ģenerē trīs reizes vairāk profila apmeklējumu nekā vispārīgs nozares saturs, jūs attiecīgi pārdalāt resursus.

Sākot no

LinkedIn komentāru pārvēršana atkārtojamā potenciālo klientu ģenerēšanas sistēmā

Mākslīgā intelekta komentēšana ir piltuves augšdaļa. Sistēma zem tās ir tā, kas redzamību pārvērš ieņēmumos.

Šeit ir darbplūsma, ko jūsu komanda var ieviest šonedēļ:

1. darbība. Definējiet savu ierakstu avotus. Uzskaitiet 10–15 potenciālo klientu profilus, 5 nozares tēmturus un 3 konkurentu sekotāju kopas, kuras jūsu komanda uzraudzīs katru dienu. Tie ir jūsu iesaistes mērķi. 2. darbība. Izvietojiet mākslīgā intelekta komentēšanu plašā mērogā. Izmantojiet kontekstatkarīgu mākslīgo intelektu, lai ģenerētu komentārus katram pārstāvim, pārskatot tos, salīdzinot tos ar viņu balss profilu. Publicējiet 5–10 komentārus par pārstāvi dienā, koncentrējoties uz definētajiem avotiem. 3. darbība. Uzraugiet profila apmeklētājus. Izsekojiet, kuri LinkedIn lietotāji apmeklē jūsu pārstāvju profilus 48 stundu laikā pēc katra komentāru viļņa. Tie ir potenciālie klienti, kas sevi identificēja, noklikšķinot uz tiem — viņi pauž interesi. 4. solis. Ieslēdziet personalizētu turpmāko saziņu. Nosūtiet savienojuma pieprasījumus ar īsu, konkrētu piezīmi, kurā atsauce uz ierakstu, ar kuru jūs abi mijiedarbojāties. Pēc tam pārvietojiet tos ziņojumu secībā, kas veidota ap tēmu, kas vispirms piesaistīja viņu uzmanību. 5. darbība. Eksportēt un bagātināt. Iegūstiet iesaistīto potenciālo klientu kontaktinformāciju savā klientu attiecību pārvaldības sistēmā (CRM), lai veiktu vairāku kanālu turpmāku saziņu. E-pasts, LinkedIn ziņojums un tālrunis darbojas labāk, ja potenciālais klients jau atpazīst pārstāvja vārdu no viņa plūsmas.

Šis nav nekāds haks. Tā ir strukturēta izejoša kustība ar komentēšanu ievades punktā. Galvenais ir konsekvence — šīs sistēmas darbināšana piecas dienas nedēļā, nevis neregulāri.

Saskaņā ar StatistaLinkedIn ir labākā platforma B2B potenciālo klientu piesaistei, kas pastāvīgi pārspēj citus sociālos kanālus profesionālas auditorijas mērķauditorijas atlases jomā. Auditorija ir pieejama. Jautājums ir, vai jūsu komandai ir sistēma, lai iesaistītu viņus plašā mērogā, netērējot laiku manuālam darbam.

Sākot no

Kuru mākslīgā intelekta LinkedIn komentāru rīku jūsu komandai vajadzētu izmantot?

Ne katrs mākslīgā intelekta komentēšanas rīki ir paredzēti profesionālām B2B pārdošanas vidēm. Lūk, kā godīgi izvērtēt savas iespējas.

| Vērtēšanas kritēriji | Kam pievērst uzmanību | Kāpēc tas ir svarīgi |

|—|—|—|

| Komentāru kvalitāte un konteksta apzināšanās | Mākslīgais intelekts nolasa faktisko ierakstu un ģenerē atbilstošas, nevispārīgas atbildes | Vispārīga izvade kaitē zīmolam; kontekstam atbilstoša izvade to veido |

| Vairāku kontu atbalsts | Rīks var pārvaldīt vairākus pārstāvju kontus no viena informācijas paneļa | Vadītājiem ir nepieciešama visas komandas pārskatāmība, nepiesakoties atsevišķi |

| LinkedIn drošība un atbilstība | Ievēro dienas ierobežojumus, izmanto cilvēkam līdzīgu laika noteikšanu, izvairās no karodziņu aktivizēšanas | Kontu ierobežošana rada nopietnu darbības risku |

| Integrācija ar plašāku saziņu | Komentāri ir saistīti ar uzaicinājumu automatizāciju, ziņojumu secību un kontaktu eksportēšanu | Atsevišķa komentēšana neveido plūsmu; tai ir jāapgādā pārdošanas piltuve |

Par konteksta izpratni: Šis ir neapspriežams aspekts. Ja rīks nevar nolasīt ierakstu un uzrakstīt atbildi, kas tiktu uztverta kā cilvēka radīta, tas nav gatavs profesionālai lietošanai. Pirms apstiprināšanas pārbaudiet to ar 10 ierakstiem no sava potenciālo klientu saraksta. Par vairāku kontu pārvaldību: Vairāki LinkedIn automatizācijas rīki piedāvā dažādus kampaņu darbplūsmas atbalsta līmeņus, taču to mākslīgā intelekta komentēšanas funkcijas ievērojami atšķiras pēc dziļuma un kvalitātes. Daži galvenokārt koncentrējas uz ziņojumu secībām; citi ir spēcīgāki kampaņu pārvaldībā, bet ierobežotāki mākslīgā intelekta komentāru ģenerēšanā. Jebkurā novērtējumā galvenā atšķirība ir tā, vai rīks pielāgojas atsevišķu pārstāvju balsīm vai visos kontos rada vienotu korporatīvo toni.

Kritērijs, pēc kura lielākā daļa rīku netiek galā, ir kontekstam atbilstoša mākslīgā intelekta komentēšana. un vairāku kontu komandas pārvaldība vienā darbplūsmā. Novērtējiet, vai rīks apstrādā abus, jo divu atsevišķu komentēšanas un saziņas sistēmu darbība rada darbības berzi, kas grauj konsekvenci.

Godīgs ieteikums: Prioritāti piešķiriet komentāru kvalitātei. Rīks, kas ģenerē piecus lieliskus komentārus dienā katram pārstāvim, radīs vairāk jaunu komentāru nekā rīks, kas ģenerē 50 viegli aizmirstamus komentārus.

Sākot no

Biežāk uzdotie jautājumi

J: Kā AI LinkedIn komentāri atšķiras no manuāli rakstītiem komentāriem?

Mākslīgā intelekta (AI) LinkedIn komentārus ģenerē mākslīgā intelekta rīki, kas nolasa ierakstu un ģenerē kontekstam atbilstošu atbildi, nevis paļaujas uz to, ka lietotājs katru komentāru rakstīs no nulles. Galvenā kvalitātes atšķirība ir tajā, cik daudz konteksta izmanto AI — rīki, kas analizē konkrētā ieraksta saturu, autora argumentu un komentētāja balss profilu, rada rezultātu, ko ir grūti atšķirt no ar roku rakstīta komentāra. Vispārīgi AI rīki, kas izmanto fiksētas veidnes, ģenerē komentārus, kurus potenciālie klienti nekavējoties atpazīst un noraida.

J: Vai mākslīgā intelekta ģenerēti LinkedIn komentāri pārkāpj LinkedIn pakalpojumu sniegšanas noteikumus?

LinkedIn pakalpojumu sniegšanas noteikumi aizliedz datu apkopošanu, surogātpastu un viltus mijiedarbību, nevis pašu automatizāciju. Rīki, kas darbojas LinkedIn ikdienas mijiedarbības ierobežojumu ietvaros, izmanto cilvēkam līdzīgus laika intervālus un ģenerē patiesi atbilstošu saturu, parasti atbilst platformas noteikumiem. Atbilstības risks strauji palielinās, ja rīki publicē ierakstus nereālā ātrumā, izmanto identisku veidnes tekstu vairākos kontos vai mijiedarbojas ar lietotājiem bez izšķirības.

J: Cik LinkedIn komentāru dienā vajadzētu publicēt pārdošanas pārstāvim?

B2B pārdošanas pārstāvjiem 5–10 precīzi mērķēti, augstas kvalitātes komentāri dienā ir praktisks optimālais rādītājs lielākajā daļā profesionālo vidi. Šāds apjoms atbilst LinkedIn uzvedības normām, uztur katru komentāru uzmanības vērtu un rada pārvaldāmu profila apmeklējumu vilni, kam sekot līdzi. Pētījumi konsekventi liecina, ka komentāru kvalitāte veicina iesaisti — 10 specifiski, kontekstam atbilstoši komentāri pārspēs 50 vispārīgus komentārus gan profila apmeklējumu, gan zīmola uztveres ziņā.

J: Kas padara mākslīgā intelekta radītu LinkedIn komentāru par profila apmeklējumu veicinātāju?

Četri elementi konsekventi atdala augstas veiktspējas AI komentārus no ignorētiem: konkrēta atsauce uz kaut ko ierakstā (statistika, frāze vai arguments), atšķirīgs viedoklis, nevis vispārīga piekrišana, sarunas āķis, kas aicina atbildēt, un tonis, kas atbilst komentētāja profesionālajai balsij. Noņemot jebkuru no šiem elementiem, komentārs sāks lasīt kā veidne. Visi četri kopā veido komentāru, uz kura ir vērts noklikšķināt, lai uzzinātu vairāk par tā autoru.

J: Kā jūs mērāt, vai LinkedIn komentēšana rada plūsmu?

Galvenais izsekojamais rādītājs ir profila apmeklējumu skaits 48 stundu laikā pēc katras komentāru sesijas, nevis kopējais publicēto komentāru skaits. Papildiniet to ar savienojuma pieprasījumiem, kas saņemti no nesavienotajiem potenciālajiem klientiem, un atbilžu sniegšanas rādītājiem uz šiem profila apmeklētājiem nosūtītajiem papildu ziņojumiem. Pēc 30 dienu pastāvīgas izsekošanas parādās modeļi — noteikti ziņu veidi un potenciālo klientu profili ģenerēs ievērojami vairāk apmeklējumu nekā citi, ļaujot komandām pārdalīt komentēšanas centienus uz avotiem ar visaugstāko konversiju.

J: Kāda veida LinkedIn ierakstiem pārdošanas komandai vajadzētu dot priekšroku komentēšanai?

Četri visaugstākās vērtības ierakstu veidi B2B pārdošanas komandām ir: ieraksti, ko publicē tieši konti jūsu ideālajā klienta profilā, ieraksti ar aktivizējošiem notikumiem, kas paziņo par finansējuma kārtām, pieņemšanas darbā pieaugumu, produktu laišanu klajā vai vadības maiņu, saturs no nozares balsīm, kurām jūsu potenciālie klienti jau seko un uzticas, un nišas heštegu plūsmas, kurās aktīvi darbojas jūsu mērķa pircēji. Jo īpaši ieraksti ar aktivizējošiem notikumiem parasti rada visaugstāko komentāru un profila apmeklējumu konversiju, jo autors un viņa auditorija jau ir uztverošā, tālredzīgā domāšanas veidā.

J: Kāpēc vispārīgi mākslīgā intelekta LinkedIn komentāri grauj zīmola uzticamību?

Vispārīgs komentārs — “Lielisks ieraksts! Patiešām vērtīgas atziņas.” — profesionālam lasītājam vienlaikus signalizē par trim lietām: ieraksts faktiski netika izlasīts, sūtītājs neuzmanīgi izmanto automatizāciju un apjoms tiek uzskatīts par prioritāti pār kvalitāti. Potenciālie klienti, kuri atpazīst mākslīgā intelekta veidņu komentārus, bieži vien apklusina vai bloķē sūtītāju, pirms tiek saņemts jebkāds savienojuma pieprasījums, tādējādi aizverot durvis, kuras komentārs bija paredzēts atvērt. Pārdošanas komandām reputācijas izmaksas nemanāmi uzkrājas klientu attiecību pārvaldības sistēmā (CRM), taču tās ir ļoti redzamas tieši tai auditorijai, kuru tās cenšas sasniegt.

J: Kā saglabāt komentāru autentiskumu, paplašinot darbību lielā pārdošanas komandā?

Pamats ir katra pārstāvja balss profils — īss dokuments, kurā aprakstīts, kā viņi parasti atver komentāru, par kādām tēmām viņi var runāt ticami un ko viņiem nekad nevajadzētu teikt. Šo profilu ievadīšana mākslīgajā intelektā kā pastāvīgs konteksts nodrošina, ka katra pārstāvja komentāri paliek izteikti cilvēciski un izteikti… viņu pašu nevis sabrukt vienotā korporatīvā tonī. 10 komentāru izlases pārskatīšana no katra pārstāvja nedēļā ir pietiekama, lai laikus pamanītu kvalitātes novirzes, pirms tās kļūst par redzamu zīmola problēmu.

Sākot no

Vai esat gatavs paplašināt LinkedIn iesaisti, neizklausoties pēc robota? savienotājs ļauj automatizēt mākslīgā intelekta darbinātus, kontekstuāli apzinīgus LinkedIn komentārus visā jūsu komandā, vienlaikus izsekojot, kuras iesaistes pārvēršas profila apmeklējumos un plūsmā. Izmēģiniet to bez maksas un pārvērtiet savas komandas ikdienas ritināšanu strukturētā izejošajā dzinējā.

Rakstīts ar OneBlogADay — saturs, kas tiek atklāts