Поголемиот дел од B2B досегот е изграден врз едноставна премиса: пронајдете ја вистинската личност и испратете ѝ порака. Таргетирањето е базирано на ICP. Временскиот распоред е базиран на календар. Персонализацијата е базирана на име и компанија.
Функционира - само не баш добро. И во средина каде што носителите на одлуки добиваат поголема поддршка од кога било досега, „не баш добро“ се движи кон „воопшто не“.
Интелигенцијата на социјалните сигнали е она што ја заменува таа премиса. Тоа не е подобра верзија на истиот пристап. Тоа е фундаментално поинаква почетна точка - точка која прашува не само до кого да се обрати, туку и за што размислува таа личност во моментов и дали ова е всушност добар момент да се започне разговор.
Што е интелигенција на социјални сигнали?
Интелигенцијата на социјалните сигнали е практика на користење на податоци за однесувањето во реално време од LinkedIn за прецизно идентификување, квалификување и темпирање на B2B досегот. Наместо да се потпира на статички податоци од профилот за да изгради листа и да прикаже низа, таа користи сигнали за активност во живо - што вашиот ICP објавува, коментира, со што се ангажира и емитува јавно - за да ги истакне потенцијалните клиенти на кои вреди да се даде приоритет токму сега.
Сигналите не се скриени. Тие се објавуваат секојдневно на LinkedIn од страна на професионалците до кои се обидувате да допрете. Потпретседател за продажба објавува за проблеми со квалитетот на досегот. Раководител на одделот за ревидирање коментира за содржината на атрибуцијата на производите. Основач објавува ново вработување на позиција што сугерира дека буџетот е отклучен. Секое од овие е податочна точка што ви кажува нешто што ниеден статички филтер не може: дека овој потенцијален клиент активно размислува за проблем што можете да го решите.
Интелигенцијата на социјалните сигнали е инфраструктурата што ги опфаќа тие податоци, ги толкува и ги насочува вистинските потенцијални клиенти кон вашиот работен тек на комуникација во точно вистинскиот момент.
Зошто статичкото таргетирање на ICP повеќе не е доволно
Статичкото таргетирање има основна маана што Volume не може да ја поправи. Ви кажува со кого да се обратите. Не ви кажува ништо за тоа кога.
Истата личност која е вашиот идеален купувач во јануари можеби штотуку го обновила двегодишниот договор во декември. Истата компанија која совршено ги исполнува вашите фирмографски критериуми може да е во фаза на реструктуирање и во замрзнување на купувањето. Статичките филтри се моментална слика. Намерата за купување е динамична. Третирањето на двете како еквивалентни е причината зошто добро насочените активности за информирање на јавноста сè уште даваат стапки на одговор што се движат помеѓу 3 и 7%.
| Пристап кон таргетирање | Што ти кажува | Што му недостасува | Типична стапка на одговор |
|---|---|---|---|
| Статични ICP филтри | Кој одговара на вашиот профил на купувач | Дали сега е вистинското време | 3 да 7% |
| Статични филтри + персонализација | Кој одговара + име и референца на компанијата | Дали потенцијалниот клиент е активно ангажиран | 5 да 10% |
| Интелигенција на социјални сигнали | Кој одговара + за што размислуваат во моментов | Многу малку — информирањето е поттикнато од докази | 15 до 30%+ |
Разликата помеѓу првиот и третиот ред не е подобрата копија. Туку е подобриот тајминг - а тајмингот е целосно функција на квалитетот на сигналот.
Шесте сигнали што укажуваат на вистинска намера за купување од B2B компанија
Не секоја активност на LinkedIn носи еднаква тежина како сигнал за купување. Некои сигнали се гласни и експлицитни. Други се суптилни и контекстуални. Најефикасните рамки за интелигенција на социјалните сигнали прават разлика меѓу нив - и прво дејствуваат врз најсилните.
Сигнали за експлицитна намера
- Објавување објава за специфичен предизвик — потенцијалниот клиент јавно го именувал проблемот. Вашата комуникација со клиентите реагира на нешто што тие веќе го евидентирале.
- Барање препораки од нивната мрежа за алатки или добавувачи — активна евалуација се случува токму сега. Овој сигнал има рок на траење од 48 до 72 часа пред разговорот да продолжи.
- Коментирање на содржината на конкурентите — љубопитност, незадоволство или активна споредба. Сите укажуваат на ангажман со вашата категорија.
Контекстуални сигнали за намера
- Објава за нова улога во позиција за купување — нов потпретседател, раководител или директор носи мандат за евалуација на алатките и процесите. Периодот е од 30 до 90 дена.
- Промена во моделите на ангажман на содржини — потенцијален клиент кој одеднаш се ангажира со содржина специфична за категоријата по месеци молчење е промена во однесувањето што вреди да се напомене.
- Сигнали на ниво на компанија — најави за финансирање, нови вработувања на високи позиции, раст на бројот на вработени — сето тоа укажува на организациски промени што честопати претходат на активностите за набавки.
Сценаријата со највисока доверливост на сигналот се натрупани сигнали — кога потенцијалниот клиент покажува повеќе индикатори истовремено. Најава за нова улога од некој што исто така објавува за релевантен предизвик и се вклучува во содржина од конкурентите не е млака потенцијална личност. Тоа е вашата цел за информирање со највисок приоритет за оваа недела.
Можете да прочитате детален преглед за тоа како да ги идентификувате и да дејствувате врз основа на нив во упатството на Konnector за Социјални сигнали на LinkedIn за B2B купувачи со голема намера.
Погледнете: Интелигенција за социјални сигнали со Konnector
Како интелигенцијата на социјалните сигнали го менува работниот тек на информирање
Практичното влијание на интелигенцијата на социјалните сигнали не е само подобро таргетирање. Таа ја менува целата низа на тоа како се случува доближувањето - од првиот допир за загревање до првата порака и секое следење што следи.
Пред барањето за поврзување: загревање предводено од сигнал
Кога потенцијален клиент објавува за предизвик на кој се осврнува вашиот производ, таа објава е исто така можност за загревање пред да започне каква било директна комуникација. Контекстуален коментар - оној што се поврзува со вистинската суштина на она што го напишале, а не генеричко признание - го става вашето име во нивната свест пред да побарате нешто.
Додека вашето барање за поврзување пристигне два или три дена подоцна, веќе не сте странец. Ти си личноста која кажа нешто што вреди да се прочита за проблемот што јавно го покрена. Тој контекст ја менува стапката на прифаќање на начини на кои ниеден токен за персонализација не може да го реплицира.
Работниот процес за коментари со помош на вештачка интелигенција на Konnector автоматски ги прикажува овие објави и изготвува контекстуален коментар врз основа на содржината - а не шаблон. Секој нацрт се наоѓа во ред за одобрување од страна на човекот. Ништо не објавува без ваша согласност.
Барањето за поврзување: конкретно упатување на сигналот
Белешката за барање за поврзување напишана околу сигнал за социјален сигнал е категорично различна од генеричкиот вовед. Споредете:
„Здраво Сара — работам со тимови за потпретседател за продажба на квалитет на комуникација и помислив дека вреди да се поврземе.“
наспроти:
„Здраво Сара — твојата објава за падот на стапките на одговор на SDR на 4% имаше резонанца. Работевме на истиот проблем со неколку тимови. Би било добро да се поврземе.“
Втората порака се однесува на нешто реално. Пристигнува со веќе прикачен контекст. Потенцијалниот клиент ја препознава референцата, а стапката на прифаќање ја одразува неа.
Првата порака: градете врз она што го кажаа, а не врз она што го продавате
Првата порака откако ќе се прифати поврзувањето не е место за презентација. Тоа е местото каде што треба да се продолжи разговорот што го започнал сигналот. Поставете едно конкретно прашање кое се надоврзува на предизвикот што го поставиле. Направете го одговорот лесен. Направете го за нив.
Konnector ги составува овие први пораки врз основа на податоците од сигналот во живо - специфичната содржина на објавата, контекстот на улогата, однесувањето при ангажманот - создавајќи порака што се чита како навистина напишана за таа личност, а не како извлечена од библиотека со шаблони. Персонализација на вештачката интелигенција на ова ниво на специфичност е она што го затвора јазот помеѓу автоматизацијата и автентичноста на големо.
Интелигенција на социјалните сигнали и персонализација на вештачката интелигенција: како тие работат заедно
Интелигенцијата на социјалните сигнали ја обезбедува суровата материја - што потенцијалниот клиент прави и за што размислува во моментов. Персонализацијата со вештачка интелигенција ја претвора таа сурова материја во досег што е доволно специфичен за да се чувствува навистина човечки.
Ниту едното не функционира толку добро без другото.
Персонализацијата со вештачка интелигенција без контекст на сигналот произведува пораки кои се добро напишани, но генерички - доволно разновидни за да не изгледаат шаблонизирани, но не се засновани на ништо што потенцијалниот клиент всушност го изразил. Сигналната интелигенција без помош од вештачката интелигенција создава тесно грло во истражувањето - сигналите се таму, но пишувањето порака по мерка за секоја од нив во голем обем не е оперативно можно.
Заедно, тие го произведуваат она што го произведуваат најдобрите човечки SDR-ови - контекстуални, навремени, специфични пораки - но во обем што ниеден човечки тим не може да го одржи рачно.
| Пристап | Квалитет на персонализација | Приспособливост | Свесност за сигналот |
|---|---|---|---|
| Рачно информирање | Високо — целосно човечки | Ниско — максимален број на потенцијални клиенти од 15 до 20 дневно | Високо — ако SDR истражува секој потенцијален клиент |
| Стандардна автоматизација | Ниско — базирано на шаблони | Високо — стотици дневно | Нема — статичен список, нема сигнали во живо |
| Интелигенција на социјални сигнали + персонализација на вештачка интелигенција | Високо — заземјено на сигнал, специфично за контекстот | Високи — скали без губење на квалитетот | Високо — сигналите во живо ја пренесуваат секоја порака |
Долниот ред е она за што е создаден Konnector. Исто така, тоа е она кон што се движи теренот за досег, бидејќи алатките за да се направи практичен стануваат подостапни.
Мерење на влијанието: што менува интелигенцијата на социјалните сигнали во вашите метрики
Ефектот од досегот базиран на сигнали се појавува во секоја фаза од инката - не само во стапката на одговор.
- Стапка на прифаќање на конекција: Ангажманот за загревање плус белешките со референца на сигнали постојано го зголемуваат прифаќањето над 50%. Просечно, барањата за неодговорност се од 20 до 30%.
- Стапка на одговор на првата порака: Отворачите базирани на сигнали кои се повикуваат на она што потенцијалниот клиент го изразил, произведуваат стапки на одговор од 15 до 30%+. Општите први пораки во просек се од 3 до 7%.
- Квалитет на разговор: Потенцијалните клиенти кои одговориле на порака предизвикана од сигнал веќе се ангажирани во проблемот што се дискутира. Квалитетот на разговорот - и брзината на напредокот кон состанок - го одразуваат тоа.
- Брзина на цевководот: Потенцијален клиент кој пристигнал на разговорот веќе размислувајќи за проблемот, завршува побрзо од оној кој бил прекинат на ладен начин во произволен момент.
- Состојба на сметката: Повисоките стапки на прифаќање го подобруваат резултатот за доверба на LinkedIn со текот на времето - што значи дека одржливиот досег базиран на сигнал всушност го зајакнува идниот капацитет за испраќање на вашата сметка, наместо да го еродира.
Секоја метрика се подобрува затоа што основната логика е подобра. Достигнувањето информации што се случува во вистинскиот момент дава подобри резултати во секоја фаза што следи.
Како функционира интелигенцијата за социјални сигнали на Konnector во пракса
Konnector континуирано ги следи активностите со клучни зборови, ангажманот на објавите и однесувањето на профилот низ вашиот дефиниран ICP. Кога потенцијален клиент ќе покаже квалификациски сигнал - објава за релевантен предизвик, коментар за содржина од конкурент, најава за нова улога, преглед на профилот - тие се појавуваат во сигналниот канал на платформата, приоритизирани според јачината на намерата.
Оттаму, работниот тек на теренска работа тече со сигналот како основа.
- Коментари за загревање со помош на вештачка интелигенција ангажирање со специфичната објава што го активирала сигналот — составена од содржината на објавата, одобрена од човек пред објавувањето
- Белешки за поврзување со референца на сигнал се генерираат врз основа на она што го кажал потенцијалниот клиент и со што моментално се ангажираат.
- Први пораки и последователни информации се персонализирани на контекстот на сигналот во живо — не на статични полиња на профилот
- Паметни секвенци со логика ако/тогаш насочете го секој потенцијален клиент врз основа на неговото однесување - така што низата се прилагодува како што потенцијалниот клиент се ангажира, игнорира или повторно сигнализира
Целосниот работен тек — од откривање на сигнал до CRM синхронизација — е детално опфатен во упатството на Konnector за LinkedIn контакт со социјални сигнали.
Тимовите што ќе победат на LinkedIn во иднина
Бидејќи поштенските сандачиња на LinkedIn продолжуваат да се полнат со генерички досег, односот сигнал-шум за секој што сè уште извршува статички низи од листи ќе продолжи да опаѓа. Перформансите на ладната автоматизација не се стабилни - тие се во опаѓање.
Тимовите што ќе се одвојат од групата се оние што спроведуваат информативни активности засновани на докази. Потенцијални клиенти кои веќе сигнализирале интерес. Пораки што реагираат на нешто реално. Секвенци што се прилагодуваат на однесувањето, наместо да се одвиваат според календар. Допирлива порака што пристигнува во момент кога е релевантна - не во момент што му бил погоден на испраќачот.
Тоа е интелигенција на социјалните сигнали во пракса. И тоа е архитектурата што Konnector е изграден да ја испорача - на обем, брзина и ниво на усогласеност што им е навистина потребно на B2B тимовите за теренска работа.
Резервирај демо за да видите како интелигенцијата за социјални сигнали на Konnector се поврзува со вашиот ICP и работен тек на комуникација. Или се регистрирате и извршете ја вашата прва кампања активирана од сигнал денес.
Понатамошно читање
- LinkedIn социјални сигнали за B2B купувачи со голема намера
- LinkedIn Outreach со социјални сигнали: пристапот Konnector
- Персонализација на вештачката интелигенција во LinkedIn Outreach: Како го прави тоа Konnector
- Паметни секвенци: Автоматизација на LinkedIn со логика If/Then
- Стратегија за информирање на LinkedIn за B2B: Што функционира сега
- Следење на социјалните сигнали: LinkedIn Outreach за продажни тимови
11x вашиот контакт со LinkedIn
Автоматизација и генерална вештачка интелигенција
Искористете ја моќта на LinkedIn Automation и Gen AI за да го засилите вашиот досег како никогаш досега. Вклучете илјадници потенцијални клиенти неделно со коментари водени од вештачка интелигенција и насочени кампањи - сите од една моќна платформа од водечките генерации.
Најчесто поставувани прашања
Социјалните сигнали на LinkedIn се дејства што професионалците ги преземаат на платформата, како што се објавување, коментирање, лајкување, споделување содржина, најавување нови улоги или вклучување во индустриски дискусии. Овие активности даваат увид во тоа за што активно размислуваат потенцијалните клиенти и можат да укажуваат на намера за купување.
Интелигенцијата на социјалните сигнали е процес на следење и анализа на активноста на LinkedIn за да се идентификуваат потенцијални клиенти со голема намера, да се разберат нивните тековни приоритети и да се активира досег врз основа на ангажман во реално време, наместо статички информации од профилот.
Традиционалното таргетирање на ICP идентификува кој одговара на вашиот идеален профил на клиент, но не открива дали тие се активно заинтересирани за решавање на релевантен проблем. Интелигенцијата на социјалните сигнали додава време и контекст, помагајќи им на тимовите да ангажираат потенцијални клиенти кога е најголема веројатноста да одговорат.
Вообичаени сигнали за намера за купување вклучуваат објавување за деловни предизвици, барање препораки за софтвер, коментирање за содржина на конкуренти, најавување нова улога, вклучување во дискусии специфични за индустријата и настани за раст на компанијата, како што се рунди на финансирање или иницијативи за вработување.
Продажните тимови можат да користат социјални сигнали за да идентификуваат ангажирани потенцијални клиенти, да комуницираат со нивната содржина, да персонализираат барања за поврзување и да креираат пораки за контакт што се однесуваат на реални предизвици или теми што потенцијалниот клиент неодамна ги дискутирал.
Достигнувањата на LinkedIn базирани на сигнали се пристап каде што комуникацијата е предизвикана од специфични однесувања или активности на потенцијалните клиенти, како што се објави, коментари, прегледи на профили или модели на ангажман, наместо испраќање пораки до статична листа според однапред одреден распоред.
Вештачката интелигенција помага во анализата на големи количини на активност на LinkedIn, идентификување на значајни сигнали, изготвување контекстуални коментари, генерирање персонализирани пораки за информирање и автоматизирање на работните процеси, додека се одржува релевантноста и автентичноста.
Интелигенцијата на социјалните сигнали идентификува што ги интересира или за што се загрижени потенцијалните клиенти во моментов, додека персонализацијата на вештачката интелигенција ги користи тие сознанија за да создаде релевантни, контекстуално свесни пораки за досег. Заедно, тие овозможуваат поефикасно и скалабилно ангажирање.
Да. Информирањето кон јавноста што се однесува на активноста на потенцијалниот клиент во реално време има тенденција да генерира поголем ангажман бидејќи е навремено, релевантно и поврзано со темите што потенцијалниот клиент веќе ги дискутира или истражува.
