ഒരുകാലത്ത് ഒരു ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ മെസ്സേജ് ടെംപ്ലേറ്റ് ആ ജോലി ചെയ്തിരുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു പേര് മാറ്റി, ഒരു ജോലിയുടെ പേര് പരാമർശിച്ച്, അത് തന്നെ അയച്ചു. നൂറ് പേർക്ക് നാല് വാക്യങ്ങൾ. അവരിൽ ചിലർ മറുപടി പറഞ്ഞു. അവരിൽ പലരും അത് എന്ന് മറുപടി നൽകി സൂക്ഷിക്കേണ്ട ഒരു സിസ്റ്റം പോലെ തോന്നി.
ആ കാലം കഴിഞ്ഞു. പ്രൊഫഷണലുകളും നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ അവസാനം സ്വീകരിക്കുന്നു എന്നിവയാണ് കാരണം.
എന്താണ് ടെംപ്ലേറ്റ് നശിപ്പിച്ചത്?
LinkedIn-ന്റെ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറ ഗണ്യമായി വളർന്നിരിക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ പ്രൊഫഷണൽ ഇൻബോക്സുകളിലേക്ക് ആളുകളുടെ ഒഴുക്കും വർദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ട്. LinkedIn-ൽ ഇന്ന് തീരുമാനമെടുക്കുന്ന ശരാശരി വ്യക്തിക്ക് ആഴ്ചയിൽ ഒന്നിലധികം ആവശ്യപ്പെടാത്ത സന്ദേശങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു - കൂടാതെ ഉടനടി, മിക്കവാറും സഹജമായ ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് അവർ ഒന്ന് കാണുമ്പോൾ.
വ്യക്തിഗതമാക്കൽ മേഖലകൾ മാത്രമല്ല അത് നൽകുന്നത്. അത് ഘടനയാണ്. അവരുടെ ജോലിയെക്കുറിച്ച് പ്രത്യേകമായി ഒന്നും പറയാതെ അതിനെ പൂരകമാക്കുന്ന തുടക്കം. സംഭാഷണം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്ന പിവറ്റ്. 15 മിനിറ്റ് ആവശ്യപ്പെടുന്ന കോൾ ടു ആക്ഷൻ ഒരു തണുത്ത സന്ദേശത്തിനും അടച്ച ഇടപാടിനും ഇടയിലുള്ള ഒരേയൊരു തടസ്സം സമയമാണ്..
ഉപയോക്താക്കൾ ഇനി ഈ സന്ദേശങ്ങളെ അവഗണിക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്, ആദ്യ വാചകം പൂർത്തിയാക്കാതെ തന്നെ അവ ഇല്ലാതാക്കാൻ അവരെ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ടെംപ്ലേറ്റ് തന്നെ അയോഗ്യതയുള്ളതായി മാറിയിരിക്കുന്നു..
ലിങ്ക്ഡ്ഇന്റെ അൽഗോരിതവും ഇതിന് വഴിയൊരുക്കി.
ബന്ധമില്ലാത്ത പ്രൊഫൈലുകളിലേക്ക് സമാനമായ സന്ദേശങ്ങൾ വലിയ അളവിൽ അയയ്ക്കുന്ന അക്കൗണ്ടുകൾക്ക് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, കുറഞ്ഞ ദൃശ്യപരത, ആവർത്തിച്ചുള്ള സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഔപചാരിക മുന്നറിയിപ്പുകൾ എന്നിവ നേരിടേണ്ടിവരും.
ടെംപ്ലേറ്റുകളെ ആദ്യം തന്നെ സ്കെയിലബിൾ ആക്കി മാറ്റിയ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾക്കെതിരെ പ്ലാറ്റ്ഫോം സജീവമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് വലിയ തോതിലുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കൽ മുമ്പ് അസാധ്യമായത്
ടെംപ്ലേറ്റുകൾ നിലവിലുണ്ടാകാൻ കാരണം വ്യക്തിഗതമാക്കൽ പ്രധാനമല്ല എന്നതുകൊണ്ടല്ല - ശരിയായ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാത്തതുകൊണ്ടാണ്. 500 കോൺടാക്റ്റുകളുടെ പട്ടികയിലുള്ള ഓരോ പ്രോസ്പക്റ്റിനും യഥാർത്ഥത്തിൽ നിർദ്ദിഷ്ടവും സന്ദർഭോചിതവുമായ ഒരു സന്ദേശം എഴുതുന്നതിന് ഒരു മുഴുവൻ പ്രവൃത്തി ആഴ്ച എടുക്കും. മിക്ക ടീമുകൾക്കും ആ സമയം ഉണ്ടായിരുന്നില്ല.
അതുകൊണ്ട് ഒരു ടെംപ്ലേറ്റിൽ ഉൾപ്പെടുത്താവുന്ന രണ്ടോ മൂന്നോ വിശദാംശങ്ങൾ - പേര്, കമ്പനി, ജോലിയുടെ പേര് - അവർ തിരഞ്ഞെടുത്ത് അതിനെ വ്യക്തിഗതമാക്കിയത് എന്ന് വിളിച്ചു. പ്രസക്തിയും വ്യാപ്തിയും തമ്മിലുള്ള ലഭ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച വിട്ടുവീഴ്ചയായിരുന്നു അത്.
ആ വിട്ടുവീഴ്ച ഇനി നിലനിൽക്കേണ്ടതില്ല.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ പ്രവർത്തനങ്ങളെ AI എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു
നല്ല ഇടപെടലുകൾക്ക് പിന്നിലെ മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായത്തെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. വ്യക്തിഗതമാക്കലിനെ വലിയ തോതിൽ അപ്രായോഗികമാക്കിയ മാനുവൽ ജോലിയെയാണ് ഇത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത്.
ഈ മാറ്റം വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഒരു ലിസ്റ്റിലെ ഓരോ പ്രോസ്പെക്റ്റിനും അയയ്ക്കുന്ന ഒരൊറ്റ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം, AI-ക്ക് ഓരോരുത്തർക്കും വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സന്ദേശം തയ്യാറാക്കാൻ കഴിയും - ആ പ്രോസ്പെക്റ്റ് അടുത്തിടെ പോസ്റ്റ് ചെയ്ത കാര്യങ്ങൾ, അവർ എന്തൊക്കെ കാര്യങ്ങളുമായി ഇടപഴകുന്നു, അവർ പരസ്യമായി ചൂണ്ടിക്കാണിച്ച വെല്ലുവിളികൾ, അവരുടെ പ്രൊഫഷണൽ പശ്ചാത്തലം ഇപ്പോൾ എങ്ങനെയിരിക്കുന്നു എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി. പേര് മാറ്റിസ്ഥാപിച്ച ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് അല്ല ഫലം. അർത്ഥവത്തായ അർത്ഥത്തിൽ അത് സ്വീകരിച്ച വ്യക്തിക്ക് വേണ്ടി പ്രത്യേകം എഴുതിയതുപോലെ തോന്നുന്ന ഒരു സന്ദേശമാണിത്, കാരണം അത് അങ്ങനെയായിരുന്നു.
ഇതാണ് ഉദ്ദേശ്യാധിഷ്ഠിത പ്രവർത്തനം പ്രായോഗികമായി കാണുന്നതുപോലെ തോന്നുന്നു. AI ഒരു ശൂന്യതയിൽ സന്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നില്ല - അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ: നിങ്ങൾ ബന്ധപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റ് എന്താണ് ചിന്തിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയുന്ന പോസ്റ്റുകൾ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, ഇടപഴകൽ പാറ്റേണുകൾ. സന്ദേശം ആ സന്ദർഭത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അത് ആളുകളിലേക്ക് എത്തിച്ചേരുന്നതായി തോന്നുന്നില്ല. പ്രോസ്പെക്റ്റ് ഇതിനകം റെക്കോർഡുചെയ്ത ഒന്നിനുള്ള പ്രസക്തമായ പ്രതികരണമായി ഇത് അനുഭവപ്പെടുന്നു.
കണക്ടറിന്റെ AI സന്ദേശമയയ്ക്കൽ വർക്ക്ഫ്ലോ കൃത്യമായി ഈ യുക്തിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യ അക്കൗണ്ടുകളിലുടനീളം സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ പ്ലാറ്റ്ഫോം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, ഓരോ പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെയും സമീപകാല പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സന്ദേശ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, എന്തെങ്കിലും അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ അവലോകനത്തിനായി ഓരോ ഡ്രാഫ്റ്റും സൂക്ഷിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ അത് വായിക്കുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ അത് ക്രമീകരിക്കുക, അംഗീകരിക്കുക. വ്യക്തിഗതമാക്കൽ AI-യുടെ സഹായത്തോടെയാണ്. വിധി നിങ്ങളുടേതാണ്.
പ്രായോഗികതയിലെ വ്യത്യാസം:
ഇത് എങ്ങനെയിരിക്കുമെന്ന് വശങ്ങളിലായി കാണാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
| മൂലകം | പൊതുവായ ടെംപ്ലേറ്റ് | AI സഹായത്തോടെയുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കിയ സന്ദേശം |
|---|---|---|
| ഓപ്പണിംഗ് ലൈൻ | "ഹായ് [ഫസ്റ്റ് നെയിം], ഞാൻ നിങ്ങളുടെ പ്രൊഫൈൽ കണ്ടു, നിങ്ങളുടെ അനുഭവം എന്നെ ആകർഷിച്ചു." | അടുത്തിടെ പങ്കിട്ട പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക പോസ്റ്റ്, വെല്ലുവിളി അല്ലെങ്കിൽ റോൾ മാറ്റത്തെ പരാമർശിക്കുന്നു. |
| സന്ദർഭം | പൊതുവായ ഐസിപി അനുമാനം - തെളിവുകളില്ലാതെ വേദന അനുമാനിക്കുന്നു. | യഥാർത്ഥ സിഗ്നലിൽ നിന്ന് എടുത്തത് — പ്രോസ്പെക്റ്റ് പരസ്യമായി പ്രകടിപ്പിച്ചത് |
| സരം | ഔപചാരികവും പരസ്പരം മാറ്റാവുന്നതും | പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ സ്വന്തം ആശയവിനിമയ ശൈലിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു |
| ചോദിക്കുക | "ഒരു പതിനഞ്ച് മിനിറ്റ് കോളിന് നിങ്ങൾ തയ്യാറാകുമോ?" | അവർ ഉന്നയിച്ച വെല്ലുവിളിയുമായോ വിഷയവുമായോ ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു പ്രത്യേക ചോദ്യം |
| സ്വീകർത്താവിന്റെ അനുഭവം | ഒരു ടെംപ്ലേറ്റായി ഉടനടി തിരിച്ചറിഞ്ഞു | പ്രസക്തവും പരിഗണിക്കപ്പെട്ടതുമായ ഒരു സന്ദേശമായി വായിക്കുന്നു |
ഈ വ്യത്യാസത്തിന്റെ പട്ടിക പതിപ്പ് ശുദ്ധമാണ്. യഥാർത്ഥ ലോക പതിപ്പ് അതേ കഥ പറയുന്ന ഒരു മറുപടി നിരക്കാണ്.
AI- സഹായത്തോടെയുള്ള എന്ത് നല്ല പ്രവർത്തനമാണ് നിങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇപ്പോഴും ആവശ്യപ്പെടുന്നത്?
കണ്ടെത്തലും ഡ്രാഫ്റ്റിംഗും AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരു സന്ദേശം അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ള തന്ത്രം, സ്ഥാനനിർണ്ണയം അല്ലെങ്കിൽ അന്തിമ വിധിന്യായ കോൾ എന്നിവ ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നില്ല. അവ മനുഷ്യന്റെ ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളായി തുടരുന്നു - ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് ഭാരം നീക്കം ചെയ്യുമ്പോൾ അവയ്ക്ക് പ്രാധാന്യമുണ്ട്, കുറവല്ല.
AI സഹായത്തോടെയുള്ള LinkedIn പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് പരമാവധി പ്രയോജനം നേടുന്ന ടീമുകളാണ്, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗിൽ ലാഭിക്കുന്ന സമയം ഉപയോഗിച്ച് മികച്ച സിഗ്നൽ കണ്ടെത്തൽ, കൂടുതൽ വ്യക്തതയുള്ള ICP നിർവചനം, കൂടുതൽ ചിന്തനീയമായ അംഗീകാര തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത്. ഓരോ ഡ്രാഫ്റ്റും അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവർ വായിക്കുന്നു. അടുത്താണെങ്കിലും ശരിയല്ലാത്തവ അവർ ക്രമീകരിക്കുന്നു. എന്താണ് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ അവർ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എല്ലാ സന്ദേശങ്ങളിലും AI തറ ഉയർത്തുന്നു. മനുഷ്യൻ പരിധി ഉയർത്തുന്നു.
കണക്ടർ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് ഈ മാതൃകയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സെല്ലിംഗ് ഓരോ ടച്ച് പോയിന്റിലും ഒരു മനുഷ്യനോടൊപ്പം സ്കെയിലിൽ - അങ്ങനെ നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തന മേഖല ആധികാരികമായി തുടരും, നിങ്ങളുടെ അക്കൗണ്ട് അനുസരണയുള്ളതായി തുടരും, നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈൻ യഥാർത്ഥത്തിൽ വിലമതിക്കുന്ന സംഭാഷണങ്ങളാൽ നിറഞ്ഞിരിക്കും.
ടെംപ്ലേറ്റ് തിരികെ വരുന്നില്ല.
പൊതുവായ ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ടെംപ്ലേറ്റുകൾക്ക് മോശം വർഷമല്ല. ഒരു ഔട്ട്റീച്ച് തന്ത്രമെന്ന നിലയിൽ അവ ഘടനാപരമായി പൂർത്തിയാക്കിയിരിക്കുന്നു. പ്ലാറ്റ്ഫോം മാറി, പ്രേക്ഷകരും മാറി, അവയെ ഒരേയൊരു സ്കെയിലബിൾ ഓപ്ഷൻ ആയി തോന്നിപ്പിച്ച സാങ്കേതികവിദ്യ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെട്ട ഒന്ന് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
ടെംപ്ലേറ്റ് ചെയ്ത സീക്വൻസുകൾ ഇപ്പോഴും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന ടീമുകൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന തിരക്കേറിയ ഇൻബോക്സിൽ കുറയുന്ന വരുമാനത്തിനായി മത്സരിക്കുന്നു. സിഗ്നൽ അധിഷ്ഠിതവും AI- സഹായത്തോടെയുള്ളതുമായ വ്യക്തിഗതമാക്കലിലേക്ക് മാറിയ ടീമുകൾ ടെംപ്ലേറ്റുകൾക്ക് ഒരിക്കലും ആരംഭിക്കാൻ കഴിയാത്ത സംഭാഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു.
കണക്ടറിന്റെ AI ഔട്ട്റീച്ച് വർക്ക്ഫ്ലോ നിങ്ങളുടെ ICP യിലും മാർക്കറ്റിലും എങ്ങനെ ബാധകമാണെന്ന് കാണണമെങ്കിൽ, ഒരു ഡെമോ ബുക്ക് ചെയ്യുക. അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ട് ആരംഭിക്കുക കൂടാതെ ഇവിടെ സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യൂ.
കൂടുതൽ വായനയ്ക്ക്
- കണക്ടറുമായി ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ മനസ്സിലാക്കൽ
- B2B-ക്കായുള്ള LinkedIn ഔട്ട്റീച്ച് തന്ത്രം: 2026-ൽ എന്താണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്
- നിങ്ങളുടെ LinkedIn മറുപടി നിരക്കുകൾ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം
- ലിങ്ക്ഡ്ഇനിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ലീഡ് ജനറേഷൻ ഹാക്കുകൾ
- ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ലീഡ് ജനറേഷൻ: കണക്ടർ സമീപനം
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
സാധാരണ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നത് പ്രോസ്പെക്റ്റുകൾ തൽക്ഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിനാലാണ്. മിക്ക തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്കും എല്ലാ ആഴ്ചയും ഒന്നിലധികം കോൾഡ് ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സന്ദേശങ്ങൾ ലഭിക്കുകയും ആവർത്തിച്ചുള്ള ഔട്ട്റീച്ച് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ അവർ ഉയർന്ന വൈദഗ്ധ്യം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രസക്തി, സമയം, അല്ലെങ്കിൽ സന്ദർഭം എന്നിവയില്ലാത്ത സന്ദേശങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി വായിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു.
പരമ്പരാഗത ഓട്ടോമേഷൻ ഒരേ സന്ദേശം സ്കെയിലിൽ അയയ്ക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഔട്ട്റീച്ച്, ഓരോ പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെയും സമീപകാല പ്രവർത്തനം, ഇടപഴകൽ രീതികൾ, പ്രൊഫഷണൽ സാഹചര്യം എന്നിവയ്ക്ക് അനുയോജ്യമായ സന്ദർഭ-അവബോധ സന്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ലക്ഷ്യം ഓട്ടോമേഷൻ മാത്രമല്ല - അത് സ്കെയിലിൽ പ്രസക്തിയാണ്.
അതെ — AI ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ. ശക്തമായ AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഔട്ട്റീച്ച് സന്ദേശം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് പോസ്റ്റുകൾ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, റോൾ മാറ്റങ്ങൾ, ഇടപെടൽ പ്രവർത്തനം എന്നിവ പോലുള്ള യഥാർത്ഥ LinkedIn സിഗ്നലുകളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടോൺ, വിധിനിർണ്ണയം, സ്ഥാനനിർണ്ണയം എന്നിവ റോബോട്ടിക് എന്നതിലുപരി ആധികാരികമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മനുഷ്യ അവലോകനം ഇപ്പോഴും അത്യാവശ്യമാണ്.
ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ എന്നത് പോസ്റ്റ് എൻഗേജ്മെന്റ്, റോൾ മാറ്റങ്ങൾ, ഉള്ളടക്ക പങ്കിടൽ, അഭിപ്രായങ്ങൾ, നിയമന പ്രവർത്തനം, വ്യവസായ ചർച്ചകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പെരുമാറ്റ സൂചകങ്ങളാണ്. ഒരു പ്രോസ്പക്റ്റ് എപ്പോൾ പ്രസക്തമായ വെല്ലുവിളിയെക്കുറിച്ച് സജീവമായി ചിന്തിക്കുകയോ പരിഹാരങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയോ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ സിഗ്നലുകൾ വിൽപ്പന ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഒരു പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെ നിലവിലെ മുൻഗണനകളുമായും പ്രവർത്തനങ്ങളുമായും അത് യോജിക്കുന്നതിനാലാണ് ഉദ്ദേശ്യാധിഷ്ഠിത ഔട്ട്റീച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. അടുത്തിടെ അവർ പരസ്യമായി ചർച്ച ചെയ്ത ഒരു വെല്ലുവിളിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു സന്ദേശം, സന്ദർഭമില്ലാതെ അയയ്ക്കുന്ന ഒരു പൊതുവായ പിച്ചിനെക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമായി തോന്നുന്നു. പ്രസക്തി മറുപടി നിരക്കുകളും സംഭാഷണ നിലവാരവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
മുമ്പ് ആഴത്തിലുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കൽ അസാധ്യമാക്കിയിരുന്ന മാനുവൽ ഗവേഷണ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് ജോലികൾ AI നീക്കം ചെയ്യുന്നു. നൂറുകണക്കിന് പ്രോസ്പെക്റ്റുകൾക്ക് ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം, ഓരോ പ്രോസ്പെക്റ്റിന്റെയും സമീപകാല ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ പ്രവർത്തനവും പ്രൊഫഷണൽ സന്ദർഭവും അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്തമായ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും.
ഇല്ല. AI വർക്ക്ഫ്ലോയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, പക്ഷേ മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായത്തിന് പകരമാവില്ല. വിൽപ്പന ടീമുകൾ ഇപ്പോഴും തന്ത്രം നിർവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്, സന്ദേശമയയ്ക്കൽ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്തേണ്ടതുണ്ട്, ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ അംഗീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, സംഭാഷണങ്ങൾ നയിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ AI കാര്യക്ഷമതയും മനുഷ്യ മേൽനോട്ടവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ റോൾ മാറ്റങ്ങൾ, സമീപകാല പോസ്റ്റുകൾ, വ്യവസായ ഉള്ളടക്കവുമായുള്ള ഇടപെടൽ, മത്സരാർത്ഥികളുടെ ചർച്ചകളിലെ അഭിപ്രായങ്ങൾ, നിയമന പ്രഖ്യാപനങ്ങൾ, പൊതുവായി പങ്കിട്ട പ്രവർത്തന വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സിഗ്നലുകൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ പ്രവർത്തനത്തിന് സന്ദർഭം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ആവർത്തിച്ചുള്ളതും ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതുമായ ഔട്ട്റീച്ച് പെരുമാറ്റത്തെ ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ കൂടുതലായി നിരീക്ഷിക്കുന്നു. കണക്റ്റുചെയ്യാത്ത ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഏതാണ്ട് സമാനമായ സന്ദേശങ്ങൾ ധാരാളം അയയ്ക്കുന്ന അക്കൗണ്ടുകൾ പ്ലാറ്റ്ഫോം നിയന്ത്രണങ്ങളോ മുന്നറിയിപ്പുകളോ ഉണ്ടാക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. സന്ദർഭോചിതവും മനുഷ്യ അവലോകനം ചെയ്തതുമായ ഔട്ട്റീച്ച് ദീർഘകാലത്തേക്ക് സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ സുസ്ഥിരവുമാണ്.
കണക്ടർ നിങ്ങളുടെ ഐസിപിയിലുടനീളം LinkedIn സോഷ്യൽ സിഗ്നലുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, തത്സമയ പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഔട്ട്റീച്ച് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, എന്തെങ്കിലും അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അംഗീകാര വർക്ക്ഫ്ലോയിലൂടെ മനുഷ്യരെ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു. ആധികാരികതയോ അക്കൗണ്ട് സുരക്ഷയോ ബലികഴിക്കാതെ പ്രസക്തി അളക്കാൻ ഇത് ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു.
