ഓപ്പറേഷൻസ് ടീമുകൾക്കായി ജെയിംസ് ഒരു B2B SaaS ഉൽപ്പന്നം നടത്തി. സ്മാർട്ട് ICP. യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം. വ്യക്തമായ മൂല്യ നിർദ്ദേശം. ആറ് ആഴ്ച തുടർച്ചയായി അയച്ചതിന് ശേഷം 2% മറുപടി നിരക്ക് സൃഷ്ടിച്ച ഒരു LinkedIn ഔട്ട്റീച്ച് കാമ്പെയ്നും.
മിക്ക സ്ഥാപകരും ചെയ്യുന്ന കാര്യമാണ് അദ്ദേഹം ചെയ്തത്. ഒരു സെയിൽസ് നാവിഗേറ്റർ ലിസ്റ്റ് കയറ്റുമതി ചെയ്യുന്നു. നല്ലൊരു കണക്ഷൻ കുറിപ്പ് എഴുതുന്നു. രണ്ടുതവണ ഫോളോ അപ്പ് ചെയ്യുന്നു. കുന്നുകൂടുന്ന നിശബ്ദത നോക്കിനിൽക്കുന്നു.
മൂന്ന് മാസങ്ങൾക്ക് ശേഷം, അദ്ദേഹത്തിന്റെ മറുപടി നിരക്ക് 23% ആയി.
അതേ ഐസിപി. അതേ ഉൽപ്പന്നം. തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ സമീപനം. എന്താണ് മാറിയതെന്ന് ഇതാ - അതിന് പിന്നിലെ മെക്കാനിക്സ് സംഖ്യയേക്കാൾ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്.
യഥാർത്ഥ കാമ്പെയ്നിൽ എന്താണ് തകർന്നത്
2% മറുപടി നിരക്ക് എഴുത്തിന്റെ പ്രശ്നമായിരുന്നില്ല. അത് ഒരു ഉൽപ്പന്ന പ്രശ്നമായിരുന്നില്ല. അത് ഒരു പെരുമാറ്റ പ്രശ്നമായിരുന്നു.
ജെയിംസിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളെല്ലാം യാന്ത്രികമായി തോന്നി. കാരണം അത് അങ്ങനെയായിരുന്നു.
മുൻകൂർ ഇടപെടൽ കൂടാതെ കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥനകൾ എത്തി. എല്ലാ ദിവസവും ഒരേ വിൻഡോയിലേക്ക് സന്ദേശങ്ങൾ അയച്ചു. എല്ലാ പ്രോസ്പെക്റ്റിലും ആദ്യ സന്ദേശങ്ങൾ ഒരേ രീതിയിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. സന്നാഹമില്ല. സന്ദർഭമില്ല. മറുവശത്തുള്ള വ്യക്തിയെ ജെയിംസ് ശ്രദ്ധിച്ചതായി സൂചനയില്ല.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ അൽഗോരിതം ആ പാറ്റേണിനെ ബാധിച്ചിരുന്നു. സാധ്യതയുള്ളവർ അത് തിരിച്ചറിയാൻ പഠിച്ചിരുന്നു. ഇതിനകം തന്നെ സമാനമായി തോന്നിക്കുന്ന ആളുകളാൽ നിറഞ്ഞിരുന്ന ഇൻബോക്സ്, ഇതിനോടെല്ലാം പ്രതിരോധശേഷി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിരുന്നു.
5% ൽ താഴെയുള്ള ഉത്തര നിരക്ക് ഒരിക്കലും ഒരു പദപ്രയോഗ പ്രശ്നമല്ല. ഇത് പ്രേക്ഷകരുടെയും സമയക്രമീകരണത്തിന്റെയും പ്രശ്നമാണ്. സന്ദേശം ലഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ മറുപടി നൽകുന്നതിനുള്ള വ്യവസ്ഥകൾ ഇതുവരെ നിലവിലില്ല.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ഔട്ട്റീച്ചിൽ AI- അനുകരിക്കുന്ന മനുഷ്യ പെരുമാറ്റം എന്താണ്?
ഒരു യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ പ്രൊഫഷണലിനെപ്പോലെ നീങ്ങാനും അനുഭവിക്കാനും പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും നിങ്ങളുടെ ഔട്ട്റീച്ച് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നതാണ് AI- അനുകരിക്കുന്ന മനുഷ്യ പെരുമാറ്റം എന്നതിനർത്ഥം - ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ ശ്രേണിയല്ല.
പ്രായോഗികമായി, ഇത് നാല് കാര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
| പെരുമാറ്റം | മനുഷ്യർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് | AI- അനുകരിച്ചുള്ള പ്രവർത്തനരീതി എന്താണ് ആവർത്തിക്കുന്നത് |
|---|---|---|
| സമയത്തിന്റെ | ദിവസം മുഴുവൻ ക്രമരഹിതമായ ഇടവേളകളിൽ സന്ദേശങ്ങൾ അയയ്ക്കുക | ക്രമരഹിതമായ അയയ്ക്കൽ വിൻഡോകൾ, സ്ഥിരമായ പാറ്റേണുകളൊന്നുമില്ല. |
| ചൂടാക്കുക | നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് ഉള്ളടക്കത്തിൽ ഇടപഴകുക. | കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥനകൾക്ക് മുമ്പ് പ്രോസ്പെക്റ്റുകളുടെ പോസ്റ്റുകളിൽ AI- സഹായത്തോടെയുള്ള അഭിപ്രായങ്ങൾ |
| സന്ദർഭം | പ്രോസ്പെക്റ്റ് ചെയ്തതോ പറഞ്ഞതോ ആയ എന്തെങ്കിലും പ്രത്യേകമായി പരാമർശിക്കുക. | യഥാർത്ഥ LinkedIn പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് എടുത്ത സിഗ്നൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കൽ |
| പേസിംഗ് | അപരിചിതർക്ക് ആഴ്ചയിൽ അഞ്ച് സന്ദേശങ്ങൾ അയയ്ക്കരുത്. | സ്വാഭാവിക ബന്ധ സമയക്രമങ്ങളെ ബഹുമാനിക്കുന്ന സീക്വൻസ് പേസിംഗ് |
ഇതൊന്നും വഞ്ചനാപരമല്ല. അത് വഞ്ചനയുടെ വിപരീതമാണ്. ഒരു ബൾക്ക്-സെൻഡിംഗ് ടൂൾ സ്വന്തം ഡിഫോൾട്ടുകൾക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുമ്പോൾ ചെയ്യുന്ന രീതിക്ക് പകരം, ചിന്താശേഷിയുള്ള ഒരു പ്രൊഫഷണൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ പെരുമാറുന്ന രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാണ് ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
ജെയിംസ് വരുത്തിയ നാല് മാറ്റങ്ങൾ
1. അദ്ദേഹം ലിസ്റ്റുകളല്ല, സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് തുടങ്ങിയത്.
ജെയിംസ് സ്റ്റാറ്റിക് എക്സ്പോർട്ട് പിൻവലിക്കുന്നത് നിർത്തി ജോലി ചെയ്യാൻ തുടങ്ങി. ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ. ഐസിപിയിലെ ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റ് ഒരു ഓപ്പറേഷൻസ് തടസ്സത്തെക്കുറിച്ച് പോസ്റ്റ് ചെയ്തപ്പോഴോ, വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഉള്ളടക്കത്തെക്കുറിച്ച് അഭിപ്രായം പറഞ്ഞപ്പോഴോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രസക്തമായ സ്ഥാനത്ത് ഒരു പുതിയ റോൾ പ്രഖ്യാപിച്ചപ്പോഴോ - അത് ഔട്ട്റീച്ചിനുള്ള ഒരു ട്രിഗറായി മാറി.
സിഗ്നലുകൾ ഒരു തണുത്ത സന്ദേശത്തിന്റെ മുഴുവൻ അടിസ്ഥാനത്തെയും മാറ്റുന്നു. ഇത് നല്ല സമയമാണോ എന്ന് നിങ്ങൾ ഊഹിക്കുന്നില്ല. സാധ്യതയുള്ളയാൾ അത് നല്ലതാണെന്ന് നിങ്ങളോട് പറഞ്ഞിട്ടുണ്ട്.
2. കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് അദ്ദേഹം പ്രോസ്പെക്റ്റുകളെ ചൂടാക്കി
കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥന പുറത്തുവരുന്നതിനുമുമ്പ്, ജെയിംസിന്റെ അക്കൗണ്ട് പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ സമീപകാല ഉള്ളടക്കവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക, സന്ദർഭോചിതമായ അഭിപ്രായം. അത് അംഗീകരിക്കുന്നതിനുപകരം സംഭാഷണത്തിലേക്ക് ചേർത്ത ഒന്ന്.
കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥന എത്തിയപ്പോഴേക്കും ജെയിംസ് ഒരു പരിചിതമായ പേരായിരുന്നു. അപരിചിതനല്ല. സംഭവിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുന്ന ഒരു കളിക്കാരനല്ല. വായിക്കേണ്ട എന്തെങ്കിലും ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ അറിയിപ്പുകളിൽ ഒന്നോ രണ്ടോ തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ട ഒരാൾ.
കണക്ടറിന്റെ AI- സഹായത്തോടെയുള്ള കമന്റ് വർക്ക്ഫ്ലോ ഇത് സ്കെയിലിൽ സാധ്യമാക്കി. യഥാർത്ഥ പോസ്റ്റ് ഉള്ളടക്കത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്ലാറ്റ്ഫോം സന്ദർഭോചിതമായ അഭിപ്രായങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നത്., കണ്ടെത്താവുന്ന പാറ്റേണുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഇടപഴകൽ സമയം ക്രമരഹിതമാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതെങ്കിലും പോസ്റ്റുകൾക്ക് മുമ്പ് എല്ലാ ഡ്രാഫ്റ്റുകളും മനുഷ്യ അംഗീകാരത്തിനായി സൂക്ഷിക്കുന്നു. ലൈവ് ആകുന്നതിന് മുമ്പ് ജെയിംസ് എല്ലാ കമന്റുകളും വായിച്ചു. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ശബ്ദം സ്ഥിരത പുലർത്തി. വോളിയം കുറഞ്ഞു.
3. അവൻ തന്റെ പ്രവർത്തന സമയം ക്രമരഹിതമാക്കാൻ AI-യെ അനുവദിച്ചു.
യഥാർത്ഥ കാമ്പെയ്ൻ ഇറുകിയതും പ്രവചനാതീതവുമായ വിൻഡോകളിലൂടെ സന്ദേശങ്ങൾ അയച്ചു. ദിവസത്തിലെ അതേ സമയം. ഫോളോ-അപ്പുകൾക്കിടയിലുള്ള അതേ ദിവസത്തെ ഇടവേള. ലിങ്ക്ഡ്ഇന്റെ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും - പരിചയസമ്പന്നരായ പ്രോസ്പെക്റ്റുകൾക്കും - ആ പാറ്റേൺ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ വായിക്കാൻ കഴിയും.
കണക്ടർ എല്ലാ ഔട്ട്റീച്ചുകളിലുമുള്ള പ്രവർത്തന സമയം ക്രമരഹിതമാക്കുന്നു. കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥനകൾ വ്യത്യസ്ത ഇടവേളകളിൽ പോകുന്നു. ഫോളോ-അപ്പുകൾ ദിവസത്തിലെ വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിൽ എത്തുന്നു. പാറ്റേൺ ക്രമരഹിതമായതിനാൽ അത് മനുഷ്യനെപ്പോലെ കാണപ്പെടുന്നു. ഒരേ മെക്കാനിക്കൽ താളത്തിൽ രണ്ട് ടച്ച് പോയിന്റുകൾ വരുന്നില്ല.
ഇത് മാത്രം രണ്ടാഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ അദ്ദേഹത്തിന്റെ അക്കൗണ്ട് ഹെൽത്ത് സ്കോർ മെച്ചപ്പെടുത്തി. സന്ദേശ പകർപ്പ് മാറുന്നതിനു മുമ്പുതന്നെ സ്വീകാര്യത നിരക്ക് ഉയരാൻ തുടങ്ങി.
4. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ആദ്യ സന്ദേശം പിച്ചിന് അല്ല, സിഗ്നലിന് ഉത്തരം നൽകി.
ആദ്യം തുറക്കുന്ന ഓരോ സന്ദേശവും, ആ പ്രചാരണത്തിന് കാരണമായ സൂചനയോടെ ജെയിംസ് മാറ്റിയെഴുതി. ടീം ഏകോപനം വലിയ തോതിൽ തകർന്നതായി ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റ് പോസ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, സന്ദേശം അവിടെ തുറന്നു. അവർ ഉന്നയിച്ചതിനെ അംഗീകരിക്കുന്ന ഒരു വാചകം. അതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു പ്രത്യേക ചോദ്യം. മറ്റൊന്നുമല്ല.
ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ച് പരാമർശമില്ല. ഡെക്ക് ഇല്ല. പതിനഞ്ച് മിനിറ്റിന് അപേക്ഷയില്ല.
ആദ്യ സന്ദേശത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ഒരു മറുപടിയായിരുന്നു. ഒരു മീറ്റിംഗല്ല. ഒരു പരിവർത്തനവുമല്ല. ഒരു മറുപടി മാത്രം - കാരണം ഒരു തവണ മറുപടി നൽകുന്ന ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റ് മൂന്ന് തവണ നിശബ്ദമായി ഓട്ടോ-സീക്വൻസ് ചെയ്ത ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റിന് തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ പൈപ്പ്ലൈൻ സ്ഥാനത്താണ്.
AI- അനുകരിക്കുന്ന മനുഷ്യ പെരുമാറ്റം പ്രതികരണ നിരക്കുകൾ ഇത്രയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഒരിക്കൽ കണ്ടുകഴിഞ്ഞാൽ, മെക്കാനിസം ലളിതമാണ്.
2026-ൽ ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ഇൻബോക്സുകൾ സന്ദേശങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്ന ആളുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മുൻകൂട്ടി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ആദ്യകാല ഓട്ടോമേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ പ്രൊഫഷണലുകളെ നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ടെംപ്ലേറ്റ് ചെയ്ത ഔട്ട്റീച്ച് കണ്ടെത്താൻ പരിശീലിപ്പിച്ചു. — അതേ സമയം കൊണ്ട് അത് അടയ്ക്കാനും. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ ഇപ്പോൾ സഹജമാണ്.
ആ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിനെ ഉത്തേജിപ്പിക്കാത്ത ഔട്ട്റീച്ച് വായിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു പോസ്റ്റ്, ഒരു സിഗ്നൽ, ഒരു പ്രത്യേക പ്രൊഫഷണൽ നിമിഷം എന്നിങ്ങനെ യഥാർത്ഥമായ എന്തെങ്കിലും പരാമർശിക്കുന്ന ഔട്ട്റീച്ച് പരിഗണിക്കപ്പെടുന്നു. ഒരു പേര് ഒരു കമന്റിൽ ഒരിക്കൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടതിനുശേഷം വരുന്ന ഔട്ട്റീച്ചിന് പൊതുവായ കോൾഡ് മെസേജുകൾക്ക് സ്പർശിക്കാൻ കഴിയാത്ത നിരക്കിൽ മറുപടി ലഭിക്കുന്നു.
11x മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഒരു കോപ്പിറൈറ്റിംഗ് അത്ഭുതമായിരുന്നില്ല. "ഇത് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണ്" എന്ന് പറയുന്ന എല്ലാ സിഗ്നലുകളും നീക്കം ചെയ്ത് "ഈ വ്യക്തി യഥാർത്ഥത്തിൽ ശ്രദ്ധിച്ചു" എന്ന് പറയുന്ന സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചതിന്റെ ഫലമായിരുന്നു അത്.
LinkedIn-ൽ ആരോഗ്യകരമായ മറുപടി നിരക്ക് എങ്ങനെയിരിക്കും?
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ വഴിയുള്ള കോള്ഡ് ഔട്ട്റീച്ചിന്, 10% നും 25% നും ഇടയിലുള്ള മറുപടി നിരക്ക് ശക്തമാണ്. 25% ന് മുകളിൽ എന്നത് മികച്ച സിഗ്നൽ അധിഷ്ഠിത ടാർഗെറ്റിംഗിനെയും വാം-അപ്പിനെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. 5% ൽ താഴെ - രണ്ടോ അതിലധികമോ ആഴ്ചകളിൽ നിലനിൽക്കുന്നത് - സന്ദേശ പകർപ്പ് മാത്രം പരിഹരിക്കാത്ത ഒരു പ്രേക്ഷക, സമയ അല്ലെങ്കിൽ പെരുമാറ്റ രീതിയിലുള്ള പ്രശ്നത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
| മറുപടി നിരക്ക് | അത് എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് | ആദ്യം എവിടെയാണ് നോക്കേണ്ടത് |
|---|---|---|
| 5% ന് താഴെ | പ്രേക്ഷകരുടെയോ സമയക്രമീകരണത്തിന്റെയോ പ്രശ്നം | ഐസിപി ടാർഗെറ്റിംഗും സിഗ്നൽ ഗുണനിലവാരവും |
| 5 മുതൽ 10% വരെ | വാം-അപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ മെസ്സേജിംഗ് വിടവ് | പ്രീ-ഔട്ട്റീച്ച് ഇടപെടലും ആദ്യ സന്ദേശ ഘടനയും |
| 10 മുതൽ 20% വരെ | ആരോഗ്യകരമായത് — ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള ഇടം | ഫോളോ-അപ്പ് പേസിംഗും സീക്വൻസ് ഡെപ്ത്തും |
| 20% ഉം അതിനുമുകളിലും | ശക്തമായ സിഗ്നൽ അധിഷ്ഠിത പ്രചാരണം | അക്കൗണ്ട് ആരോഗ്യം സ്കെയിൽ ചെയ്ത് സംരക്ഷിക്കുക |
സംഖ്യയ്ക്ക് പിന്നിലെ സിസ്റ്റം
ജെയിംസ് അസാധാരണനല്ല. അദ്ദേഹം മികച്ച ഒരു സിസ്റ്റം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. സിഗ്നൽ ഡിറ്റക്ഷൻ. വാം-അപ്പ് കമന്റുകൾ. ക്രമരഹിതമായ സമയം. പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ വേദനയെക്കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങളെക്കാൾ യഥാർത്ഥ സന്ദർഭത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ആദ്യ സന്ദേശങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
കണക്ടർ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് ആ സിസ്റ്റമാണ് - സിഗ്നൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാർഗെറ്റിംഗ്, എല്ലാ ടച്ച് പോയിന്റുകളിലും മനുഷ്യന്റെ അംഗീകാരത്തോടെയുള്ള AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഇടപെടൽ, ഒരു ശ്രേണി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണത്തെപ്പോലെയല്ല, മറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ഒരു പ്രൊഫഷണലിനെപ്പോലെ പെരുമാറുന്ന ഔട്ട്റീച്ച്.
ഒരു ഡെമോ ബുക്ക് ചെയ്യുക നിങ്ങളുടെ ICP യിലും നിലവിലെ ഔട്ട്റീച്ച് സജ്ജീകരണത്തിലും ഇത് എങ്ങനെ ബാധകമാണെന്ന് കാണാൻ. അല്ലെങ്കിൽ സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യുക ഇന്ന് തന്നെ നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ സിഗ്നൽ അധിഷ്ഠിത കാമ്പെയ്ൻ നടത്തൂ.
കൂടുതൽ വായനയ്ക്ക്
- 2026-ൽ ഒരു നല്ല LinkedIn മറുപടി നിരക്ക് എന്താണ്?
- കണക്ടറുമായി ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ മനസ്സിലാക്കൽ
- ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ഔട്ട്റീച്ച് അറ്റ് സ്കെയിൽ: ഇടപഴകൽ നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക
- AI LinkedIn മറുപടികൾ: ഔട്ട്റീച്ചിൽ AI-ക്ക് ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയുമോ?
- ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ഔട്ട്റീച്ച്: 5 DM ടെംപ്ലേറ്റുകളും മറുപടികൾക്കുള്ള തന്ത്രവും
നിങ്ങളുടെ LinkedIn ഔട്ട്റീച്ച് 11x
ഓട്ടോമേഷനും ജനറൽ AI-യും
നിങ്ങളുടെ വ്യാപ്തി മുമ്പൊരിക്കലുമില്ലാത്തവിധം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് LinkedIn Automation, Gen AI എന്നിവയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. AI- അധിഷ്ഠിത അഭിപ്രായങ്ങളും ടാർഗെറ്റുചെയ്ത കാമ്പെയ്നുകളും ഉപയോഗിച്ച് ആഴ്ചയിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ലീഡുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തുക - എല്ലാം ഒരു ലീഡ്-ജെൻ പവർഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ നിന്ന്.
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ
കർക്കശമായ ഓട്ടോമേഷൻ ക്രമം എന്നതിലുപരി, ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രൊഫഷണലിനെപ്പോലെ പെരുമാറാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഔട്ട്റീച്ചിനെയാണ് AI- അനുകരിച്ച മനുഷ്യ പെരുമാറ്റം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ക്രമരഹിതമായ സമയം, സന്ദർഭോചിതമായ ഇടപെടൽ, സന്നാഹ ഇടപെടലുകൾ, ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തിഗത സന്ദേശമയയ്ക്കൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
5% ൽ താഴെയുള്ള മറുപടി നിരക്കുകൾ സാധാരണയായി മോശം കോപ്പിറൈറ്റിംഗിനേക്കാൾ ടാർഗെറ്റിംഗ്, സമയം അല്ലെങ്കിൽ പെരുമാറ്റ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവയിലെ പ്രശ്നങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പ്രോസ്പെക്റ്റുകൾ തൽക്ഷണം ആവർത്തിച്ചുള്ള സന്ദേശമയയ്ക്കൽ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനാൽ പൊതുവായ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഔട്ട്റീച്ച് പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു.
കോൾഡ് ഔട്ട്റീച്ചിനുള്ള ആരോഗ്യകരമായ ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ മറുപടി നിരക്ക് സാധാരണയായി 10% നും 25% നും ഇടയിലാണ്. 25% ന് മുകളിലുള്ള കാമ്പെയ്നുകൾ സാധാരണയായി ശക്തമായ സിഗ്നൽ അധിഷ്ഠിത ടാർഗെറ്റിംഗിനെയും ഫലപ്രദമായ സന്നാഹ ഇടപെടലിനെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ പ്രസക്തമായ പ്രശ്നങ്ങൾ, റോൾ മാറ്റങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസ് വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ ഇതിനകം ചർച്ച ചെയ്യുന്ന സാധ്യതയുള്ളവരെ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഇത് പ്രവർത്തനങ്ങളെ കൂടുതൽ സമയബന്ധിതവും പ്രസക്തവുമാക്കുന്നു, മറുപടി ലഭിക്കാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
കണക്ഷൻ അഭ്യർത്ഥന ലഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ നിങ്ങളുടെ പേര് തിരിച്ചറിയാൻ വാം-അപ്പ് ഇടപെടൽ സാധ്യതയുള്ളവരെ സഹായിക്കുന്നു. ചിന്താപൂർവ്വമായ അഭിപ്രായങ്ങളും ഇടപെടലുകളും പരിചയം സൃഷ്ടിക്കുകയും സ്പാം ഔട്ട്റീച്ച് പോലെ പ്രത്യക്ഷപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
അതെ. ക്രമരഹിതമായ സമയം, പ്രവർത്തനങ്ങളെ കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായി ദൃശ്യമാക്കാൻ സഹായിക്കുകയും LinkedIn സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും പരിചയസമ്പന്നരായ ഉപയോക്താക്കൾക്കും എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന പ്രവചനാതീതമായ ഓട്ടോമേഷൻ പാറ്റേണുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആദ്യ സന്ദേശം, സമീപകാല പോസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ബിസിനസ് അപ്ഡേറ്റ് പോലുള്ള, പ്രചാരണത്തിന് കാരണമായ സിഗ്നലിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം. ഒരു ഉൽപ്പന്നം ഉടനടി അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം ഒരു സംഭാഷണം ആരംഭിക്കുക എന്നതായിരിക്കണം ലക്ഷ്യം.
അതെ. സന്ദർഭോചിതമായ അഭിപ്രായങ്ങൾ, സമയ ക്രമരഹിതമാക്കൽ, സിഗ്നൽ കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയിൽ സഹായിച്ചുകൊണ്ട് AI-ക്ക് ആളുകളുടെ ആശയവിനിമയത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം അംഗീകാരത്തിലും വ്യക്തിഗതമാക്കലിലും മനുഷ്യരെ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
