جیمز د عملیاتي ټیمونو لپاره د B2B SaaS محصول چلاوه. سمارټ ICP. ریښتینې ستونزه. روښانه ارزښت وړاندیز. او د LinkedIn® د لاسرسي کمپاین چې د شپږو اونیو دوامداره لیږلو وروسته د 2٪ ځواب کچه رامینځته کوله.
هغه هغه څه کول چې ډیری بنسټ ایښودونکي یې کوي. د پلور نیویګیټر لیست صادرول. د اړیکې یو ښه یادښت لیکل. دوه ځله تعقیب کول. د چوپتیا ډیریدل لیدل.
درې میاشتې وروسته، د هغه د ځواب کچه ۲۳٪ ته ورسېده.
ورته ICP. ورته محصول. په بشپړ ډول مختلف چلند. دلته هغه څه دي چې بدلون موندلی - او ولې د هغې تر شا میکانیزم د شمیر څخه ډیر مهم دی.
په اصلي کمپاین کې څه مات شول
د ځواب ورکولو ۲٪ کچه د لیکلو ستونزه نه وه. دا د محصول ستونزه نه وه. دا د چلند ستونزه وه.
د جیمز لاسرسی اتومات ښکاریده. ځکه چې دا وو.
د اړیکې غوښتنې پرته له مخکینۍ بوختیا څخه رارسیږي. پیغامونه هره ورځ ورته کړکۍ ته ټاکل شوي. لومړني پیغامونه په هر احتمالي کس کې په ورته ډول تنظیم شوي. هیڅ ګرمي نشته. هیڅ شرایط نشته. هیڅ سیګنال نشته چې جیمز د بلې خوا کس ته پاملرنه کړې وي.
د LinkedIn® الګوریتم دا نمونه په نښه کړې وه. احتمالي کسانو دا پیژندل زده کړي وو. او ان باکس، چې دمخه یې د لاسرسي څخه ډک و چې په بشپړ ډول ورته ښکاري، د دې ټولو په وړاندې معافیت رامینځته کړی و.
د ځواب کچه له ۵٪ څخه کمه تقریبا هیڅکله د کلمو ستونزه نه ده. دا د لیدونکو او وخت ستونزه ده. پیغام راځي، مګر د ځواب لپاره شرایط لا شتون نلري.
په LinkedIn® outreach کې د مصنوعي ذهانت تقلید شوی انساني چلند څه شی دی؟
د مصنوعي ذهانت تقلید شوی انساني چلند پدې معنی دی چې ستاسو لاسرسی د یو ریښتیني انساني مسلکي په څیر حرکت کولو، احساس کولو او نمونې سره سمون لپاره ډیزاین کړئ - نه د مهالویش شوي اتوماتیک ترتیب.
په عمل کې، دا څلور شیان پوښي.
| چلند | انسانان څه کوي؟ | هغه څه چې د مصنوعي ذهانت تقلید کوي |
|---|---|---|
| وخت | د ورځې په اوږدو کې په غیر منظم وقفو کې پیغامونه واستوئ | د لیږلو کړکۍ تصادفي دي، هیڅ ثابت نمونې نشته |
| په لاره اچول | د مستقیم تماس نیولو دمخه د محتوا سره ښکیل شئ | د اړیکې غوښتنو دمخه د احتمالي کسانو په پوسټونو کې د مصنوعي ذهانت په مرسته تبصرې |
| مقالې | هغه څه ته اشاره وکړئ چې احتمالي کس یې کړي یا ویلي دي. | د سیګنال پر بنسټ شخصي کول د ریښتیني LinkedIn® فعالیت څخه اخیستل شوي |
| بسته بندي | په اونۍ کې پنځه پیغامونه نا اشنا ته مه لیږئ | د ترتیب سرعت چې د طبیعي اړیکو مهال ویش ته درناوی کوي |
له دې څخه هیڅ یو غولوونکی نه دی. دا د غولوونکي برعکس دی. دا یو عامه پوهاوی دی چې د یو متفکر مسلکي په څیر چلند کولو لپاره ډیزاین شوی - نه د هغه لارې په پرتله چې د لوی مقدار لیږلو وسیله یې کوي کله چې خپل ډیفالټ ته پریښودل شي.
هغه څلور بدلونونه چې جیمز یې وکړل
۱. هغه د سیګنالونو سره پیل وکړ، نه د لیستونو سره
جیمز د جامد صادراتو ایستل بند کړل او د LinkedIn® ټولنیزو سیګنالونو سره کار پیل کړ . کله چې د هغه په ICP کې یو احتمالي کس د عملیاتو خنډ په اړه پوسټ وکړ، د کاري فلو اتومات کولو پورې اړوند مینځپانګې باندې تبصره وکړه، یا په اړونده پوست کې نوی رول اعلان کړ - دا د لاسرسي لپاره محرک شو.
سیګنالونه د سړې پیغام ټوله اساس بدلوي. تاسو اټکل نه کوئ چې ایا دا ښه وخت دی. احتمالي کس تاسو ته ویلي چې دا دی.
۲. هغه د نښلولو دمخه امکانات ګرم کړل
مخکې له دې چې د اړیکې کومه غوښتنه خپره شي، د جیمز حساب د احتمالي کس د وروستي محتوا سره ښکیل شو. یوه ځانګړې، متني تبصره. یو څه چې یوازې د هغې د منلو پرځای یې خبرو اترو ته اضافه کړه.
کله چې د اړیکې غوښتنه راورسیده، جیمز لا دمخه یو پیژندل شوی نوم و. نا اشنا نه و. د پیښیدو په تمه نه و. یو څوک چې یو یا دوه ځله د احتمالي پیرودونکي په خبرتیاو کې د لوستلو وړ یو څه سره راڅرګند شوی و.
د کنیکټر د مصنوعي ذهانت په مرسته د تبصرې کاري فلو دا په پراخه کچه ممکنه کړه. پلیټ فارم د اصلي پوسټ مینځپانګې پراساس متناسب نظرونه مسوده کوي ، د کشف وړ نمونو څخه د مخنیوي لپاره د ښکیلتیا وخت تصادفي کوي، او د هر پوسټ دمخه د انسان تصویب لپاره هره مسوده ساتي. جیمز هره تبصره د ژوندۍ کیدو دمخه لوستله. د هغه غږ ثابت پاتې شو. حجم اندازه شو.
۳. هغه AI ته اجازه ورکړه چې د هغه د فعالیت وخت په تصادفي ډول تنظیم کړي.
اصلي کمپاین په تنګ او وړاندوینې وړ کړکۍ کې پیغامونه لیږل. د ورځې ورته وخت. د تعقیبونو ترمنځ ورته ورځنی واټن. د LinkedIn® سیسټمونه - او تجربه لرونکي راتلونکي - کولی شي دا نمونه په ثانیو کې ولولي.
کنیکټر په ټولو لاسرسي کې د فعالیت وخت په ناڅاپي ډول تنظیموي. د اتصال غوښتنې په مختلفو وقفو کې خپریږي. تعقیبي پیښې د ورځې په مختلفو نقطو کې راځي. نمونه انساني ښکاري ځکه چې نمونه غیر منظمه ده. هیڅ دوه د تماس نقطې د ورته میخانیکي تال سره نه راځي.
یوازې دې کار د هغه د حساب روغتیا نمره په دوو اونیو کې ښه کړه. د منلو کچه مخکې له دې چې د پیغام کاپي بدله شي، لوړه شوه.
۴. د هغه لومړی پیغام سیګنال ته ځواب ورکړ، نه غږ ته.
جیمز هر لومړی پیغام د هغه سیګنال سره بیا ولیکه چې د لاسرسي لامل شو. که چیرې یو احتمالي کس د ټیم همغږۍ په پیمانه ماتیدو په اړه پوسټ کړی وي، نو پیغام هلته خلاص شو. یوه جمله د هغه څه تصدیق کوي چې دوی یې راپورته کړي دي. یوه ځانګړې پوښتنه چې په هغې باندې جوړه شوې وه. بل هیڅ نه.
د محصول یادونه نشته. ډیک نشته. د پنځلس دقیقو لپاره غوښتنه نشته.
د لومړي پیغام هدف ځواب شو. نه غونډه. نه بدلون. یوازې یو ځواب - ځکه چې یو احتمالي کس چې یو ځل ځواب ورکوي د هغه احتمالي کس په پرتله په بشپړ ډول مختلف پایپ لاین موقعیت کې دی چې درې ځله په خاموشۍ سره په اتوماتيک ډول ترتیب شوی وي.
ولې د مصنوعي ذهانت تقلید شوي انساني چلند د ځواب ورکولو کچه دومره په ډراماتیک ډول ښه کوي؟
کله چې تاسو یې وګورئ، میکانیزم ساده دی.
په ۲۰۲۶ کال کې د LinkedIn® انباکسونه د هغو خلکو لخوا مخکې له مخکې فلټر شوي دي چې پیغامونه ترلاسه کوي. د اتومات کولو لومړني وسایلو مسلکي کسان روزلي وو چې په ثانیو کې د نمونې سره سم لاسرسی ومومي - او په ورته وخت کې یې وتړي. د نمونې پیژندنه اوس غریزي ده.
هغه رسنیز معلومات چې د نمونې پیژندنه نه هڅوي لوستل کیږي. هغه رسنیز معلومات چې یو څه ریښتیني ته اشاره کوي - یو پوسټ، یو سیګنال، یو ځانګړی مسلکي شیبه - په پام کې نیول کیږي. او هغه رسنیز معلومات چې وروسته له هغه راځي چې نوم یې په تبصره کې یو ځل څرګند شوی وي په هغه کچه ځواب ورکول کیږي چې عمومي سړې پیغامونه یې نشي لمس کولی.
د ۱۱x پرمختګ د کاپي رایټینګ معجزه نه وه. دا د هر هغه سیګنال لرې کولو پایله وه چې ویل یې "دا اتومات دی" او د هغه سیګنالونو سره یې ځای په ځای کول چې ویل یې "دې کس په حقیقت کې پاملرنه کړې."
په LinkedIn® کې د صحي ځواب کچه څنګه ښکاري؟
د سړې LinkedIn® لاسرسي لپاره، د ځواب کچه د 10 او 25٪ ترمنځ قوي ده. د 25٪ څخه پورته د سیګنال پر بنسټ غوره هدف او ګرم اپ ښیي. د 5٪ څخه ښکته - چې د دوو یا ډیرو اونیو لپاره دوام لري - د لیدونکو، وخت، یا د چلند نمونې ستونزې ته اشاره کوي چې یوازې د پیغام کاپي به یې حل نه کړي.
| د ځواب نرخ | دا څه اشاره کوي | لومړی چیرته وګورئ |
|---|---|---|
| له 5٪ څخه ښکته | د لیدونکو یا د وخت ستونزه | د ICP نښه کول او د سیګنال کیفیت |
| 5 ته 10٪ | د ګرمۍ یا پیغام رسولو تشه | د عامه پوهاوي څخه مخکې ښکیلتیا او د لومړي پیغام جوړښت |
| 10 ته 20٪ | روغتیا - د غوره کولو لپاره ځای | د تعقیب سرعت او د ترتیب ژوروالی |
| 20٪ او پورته | د سیګنال پر بنسټ قوي کمپاین | د حساب روغتیا اندازه کړئ او ساتنه یې وکړئ |
د شمېرې تر شا سیسټم
جیمز استثنایی نه دی. هغه یو ښه سیسټم چلوي. د سیګنال کشف. د تودوخې تبصرې. تصادفي وخت. لومړني پیغامونه د احتمالي درد په اړه د انګیرنو پرځای د اصلي شرایطو شاوخوا جوړ شوي.
دا سیسټم په سمه توګه هغه څه دي چې کنیکټر یې د ملاتړ لپاره جوړ شوی دی — د سیګنال پر بنسټ هدف ټاکل ، په هر تماس نقطه کې د انسان تصویب سره د مصنوعي ذهانت په مرسته ښکیلتیا، او لاسرسی چې د یو مسلکي په څیر چلند کوي چې پاملرنه کوي نه د یوې وسیلې په څیر چې یوه لړۍ چلوي.
یو ډیمو بک کړئ ترڅو وګورئ چې دا ستاسو په ICP او اوسني لاسرسي تنظیم کې څنګه پلي کیږي. یا نن ورځ لاسلیک وکړئ او خپل لومړی سیګنال پر بنسټ کمپاین پرمخ بوځئ.
نور مطالعې
- په ۲۰۲۶ کال کې د LinkedIn® د ځواب ورکولو ښه کچه څه ده؟
- د کنیکټر سره د LinkedIn® ټولنیزو سیګنالونو پوهیدل
- LinkedIn® په پراخه کچه عامه پوهاوی: د ښکیلتیا له لاسه ورکولو پرته اتومات کول
- د AI LinkedIn® ځوابونه: ایا AI کولی شي د لاسرسي په برخه کې د انسان په څیر ځواب ووایی؟
- LinkedIn® عامه پوهاوی: د ځوابونو لپاره ۵ DM ټیمپلیټونه او ستراتیژي
ستاسو د LinkedIn® رسېدنه ۱۱ ځله
اتومات او جنریشن AI
د LinkedIn® اتوماتیک او Gen AI ځواک څخه کار واخلئ ترڅو خپل لاسرسی داسې پراخ کړئ لکه مخکې چې هیڅکله نه و. په اونۍ کې زرګونه لیډونه د AI لخوا پرمخ وړل شوي نظرونو او هدفمند کمپاینونو سره ښکیل کړئ - ټول د یو مخکښ نسل پاور هاوس پلیټ فارم څخه.
پوښتل شوې پوښتنې
د مصنوعي ذهانت تقلید شوی انساني چلند هغه رسچینې ته اشاره کوي چې د یو سخت اتوماتیک ترتیب پرځای د یو ریښتیني مسلکي په څیر چلند کولو لپاره ډیزاین شوي. پدې کې غیر منظم وخت، شرایطو سره تړلي ښکیلتیا، د تودوخې تعاملات، او د LinkedIn® فعالیت پراساس شخصي پیغامونه شامل دي.
د ځواب ورکولو کچه چې له ۵٪ څخه ښکته وي معمولا د کمزوري کاپي لیکلو پرځای د هدف ټاکلو، وخت، یا چلند نمونو سره ستونزې په ګوته کوي. عمومي اتوماتیک لاسرسی اکثرا له پامه غورځول کیږي ځکه چې احتمالي پیرودونکي سمدلاسه د تکراري پیغام رسولو نمونې پیژني.
د سړې هوا لپاره د LinkedIn® د ځواب ورکولو صحي کچه معمولا د 10٪ او 25٪ ترمنځ راټیټیږي. د 25٪ څخه پورته کمپاینونه معمولا د قوي سیګنال پر بنسټ هدف ګرځولو او مؤثره ګرم اپ ښکیلتیا په ګوته کوي.
د LinkedIn® ټولنیز سیګنالونه د هغو احتمالي کسانو په پیژندلو کې مرسته کوي چې دمخه د اړوندو ستونزو، د رول بدلونونو، یا سوداګریزو ننګونو په اړه بحث کوي. دا اړیکه ډیر پر وخت او اړونده کوي، د ځواب ترلاسه کولو چانس زیاتوي.
د ګرمۍ بوختیا د احتمالي کسانو سره مرسته کوي چې د اړیکې غوښتنې ترلاسه کولو دمخه ستاسو نوم وپیژني. فکري تبصرې او تعاملات بلدتیا رامینځته کوي او د سپیم لاسرسي په څیر د څرګندیدو چانس کموي.
هو. تصادفي وخت ورکول مرسته کوي چې لاسرسی ډیر طبیعي ښکاره شي او د وړاندوینې وړ اتوماتیک نمونو څخه مخنیوی وکړي چې د لینکډین® سیسټمونه او تجربه لرونکي کارونکي یې په اسانۍ سره کشف کولی شي.
لومړی پیغام باید په هغه سیګنال تمرکز وکړي چې د لاسرسي لامل شوی، لکه وروستۍ پوسټ یا د سوداګرۍ تازه معلومات. هدف باید د خبرو اترو پیل کول وي نه دا چې سمدلاسه یو محصول وړاندې کړي.
هو. مصنوعي ذهانت کولی شي د شرایطو تبصرو، د وخت تصادفي کولو، او سیګنال کشفولو کې د مرستې له لارې د لاسرسي ملاتړ وکړي پداسې حال کې چې لاهم انسانان په تصویب او شخصي کولو کې ښکیل ساتي.
