Kako uporabljati umetno inteligenco za personalizacijo sporočil [brez da bi se slišalo grozljivo]

Čas branja: 6 min

Najprej začnimo z razumevanjem, kaj dejansko pomeni z umetno inteligenco prilagojeno oglaševanje na LinkedInu. To pomeni uporabo Umetna inteligenca za prilagajanje sporočil na podlagi vloge, panoge ali dejavnosti osebe, namesto pošiljanja generičnih kopiranih in prilepljenih besedil.

Zakaj je umetna inteligenca zdaj del sodobnega ozaveščanja

Ozaveščanje na LinkedInu se je spremenilo. Ljudje takoj opazijo predloge, nabiralniki so prenatrpani in večina kupcev ima že kontekst, preden odgovorijo.
Prilagajanje z umetno inteligenco vam pomaga ohranjati relevantnost dosega v velikem obsegu – ne da bi porabili ure za raziskovanje vsakega profila.

Ali še vedno vsem pošiljaš isto sporočilo?
Uporabite Konnector za personalizacijo množičnega ozaveščanja z Sporočila AI.

Zakaj se slaba personalizacija zdi "grozljiva"

Slaba personalizacija ne spodleti, ker ljudje ne marajo relevantnosti.
Ne uspe, ker prestopi nevidno mejo udobja.

Na LinkedInu uporabniki pričakujejo profesionalni kontekst, ne osebne analize.
Ko se sporočilo zdi vsiljivo, preveč raziskano ali nenavadno specifično, ga možgani takoj označijo kot nevarno ali avtomatizirano – tudi če je bil namen dober.

Razlika med učinkovito personalizacijo in srhljivim dosegom ni v trudu.
Gre za meje.

Spodaj so navedeni najpogostejši razlogi, zakaj se personalizirana sporočila na LinkedInu obrnejo proti vam.

Uporablja preveč osebne podatke

Če se vaše sporočilo nanaša na nekaj preveč zasebnega, preveč specifičnega ali preveč »izven platforme«, sproži enako reakcijo kot opazovanje.
Dobra personalizacija je profesionalna, ne osebna.
Grozljiva personalizacija se zdi kot: "Vstopil sem v tvoje življenje."
Pametna personalizacija se zdi kot: »Razumem vaš delovni kontekst.«

Potegne stare ali nepomembne reference

Če omenite objavo izpred let, službo, ki je nimajo več, ali zastarel dosežek, boste videti, kot da strgate podatke, namesto da bi bili pozorni.
Če referenca ni nedavna ali očitno relevantna, jo preskočite.

Sliši se napisano ali ponarejeno

Preveč polirane linije, vsiljeno navdušenje ali preveč popolna struktura ljudi navajajo k domnevi, da je vse avtomatizirano – tudi če ni.
Rešitev je preprosta: pišite kot prava oseba, ki spoštuje čas.

Preveč se trudi narediti vtis

Zbadanje z imeni, napihovanje komplimentov ali polnjenje uvodnega govora z energijo »poglej, koliko te poznam« je tisto, kar ruši zaupanje.
Za relevantnost ni potrebna poglobljena raziskava. Potreben je pravi kot.

Zakaj je personalizacija še vedno pomembna pri LinkedIn Outreach

Kljub porastu avtomatizacije personalizacija ni izgubila svoje moči – postala je pomembnejša.

Ko se nabiralniki polnijo s predlogami za ozaveščanje, se ljudje ne odzivajo samo na trud.
Odzivajo se na relevantnost.

Personalizacija deluje, ker kaže namero. Signalizira, da je bilo sporočilo ustvarjeno z mislijo na določeno vlogo, problem ali kontekst – ni bilo poslano na naključen seznam. Ko je pravilno narejena, ne deluje impresivno ali vsiljivo. Zdi se primerna.

V sodobnem ozaveščanju na LinkedInu cilj personalizacije ni glasno izstopanje.
Gre za to, da se naravno ujema s pogovori, ki jih vaše občinstvo že ima.

Ustreznost spodbuja odgovore

Večina ljudi ne ignorira ozaveščanja, ker sovražijo mreženje.
Ignorirajo ga, ker se jim ne zdi namenjen.
Personalizacija deluje, ko hitro odgovori na eno tiho vprašanje: "Zakaj se obračate ravno name?"

Poznavanje gradi zaupanje

Majhen, natančen kontekstualni namig – vloga, panoga, problemski prostor ali nedavna dejavnost – ustvarja domačnost.
To kaže, da ne pošiljaš neželene pošte.
Prav tako olajša nekomu, da odgovori s preprostim »Da« ali »Trenutno ne«.

Preprost kontekst deluje bolje kot obsežno raziskovanje

Ni vam treba omenjati njihove univerze, hobijev ali osebnih mejnikov.
V B2B je najboljša personalizacija običajno ena vrstica konteksta in en jasen razlog za pogovor.

Želite pametno personalizacijo spremeniti v celovit prodajni sistem?
Oglejte si, kako napredujejo najboljše ekipe 30 %+ odgovorov z avtomatiziranimi prodajnimi zaporedji LinkedIn.

Katere podatke je varno uporabljati za personalizacijo?

V ozaveščanju na LinkedInu niso vsi podatki poštena igra.

Varna personalizacija uporablja informacije, ki so jih ljudje namerno naredili vidne v profesionalnem kontekstu. Osredotoča se na delo, ne na življenje. Na signale, ne na predpostavke.

Ko ozaveščanje temelji na javnih, za vlogo relevantnih podatkih, se zdi spoštljivo in pravočasno. Ko pa se zanaša na izpeljane ali prikrite osebne podatke, se zdi vsiljivo – tudi če je sporočilo tehnično natančno.

Pravilo je preprosto: če kontekst pomaga začeti profesionalni pogovor, ga je varno uporabljati. Če pojasnjuje nečije osebno življenje, motivacije ali vedenje, pa ne.

Job title

Naziv delovnega mesta vam pomaga pravilno oblikovati pogovor.
Vodja prodaje in vodja RevOps skrbita za različne rezultate, tudi če delata v istem podjetju.
Uporabite kontekst, ki temelji na naslovu, da bo vaše sporočilo delovalo ciljno, ne da bi bilo vsiljivo.

Vrsta podjetja

Startup, ekipa srednjega trga in velika organizacija delujejo različno.
Vrsta podjetja vam pomaga postaviti realistične predpostavke o hitrosti, orodjih, procesih in prioritetah.

Industrija

Industrijski kontekst vam omogoča uporabo znanega jezika.
Prav tako vam pomaga, da se izognete splošnim izjavam, kot je »Pomagam podjetjem rasti«, ki običajno ne pomenijo ničesar.

Nedavna objava ali dejavnost

To je eden najvarnejših in najmočnejših personalizacijskih vnosov – če je nedaven in relevanten.
Navedite, kaj so se odločili javno deliti, in naj bo to lahkotno:
Ne analiziraš njihovih misli. Odzivaš se na njihov vidni delovni signal.

Skupne skupine ali dogodki

Skupni kontekst zmanjšuje trenje.
Ne gre za "nisva si tujca". Gre za "v isti sobi sva".
Skupne skupine/dogodke uporabite kot preprost uvod, ne kot dokaz bližine.

Kje se Konnector prilega: Oznake + komentarji umetne inteligence

Konnector to olajša tako, da vam pomaga segmentirati potencialne stranke z oznakami in nato prilagoditi doseg glede na pravi kontekst.
Namesto da vse prepisujete od začetka, lahko ustvarite različice, ki temeljijo na vlogah in panogah, a se še vedno slišijo človeško.
Poleg tega so komentarji, ki jih ustvari umetna inteligenca v storitvi Konnector, zasnovani tako, da so veljavni in ustrezni – tako vaša angažiranost naravno podpira vaš doseg, brez vsiljene energije »lepe objave!«.

Kako naj se umetna inteligenca uporablja pri ozaveščanju na LinkedInu

Umetna inteligenca najbolje deluje pri ozaveščanju o LinkedInu, kadar podpira človeško namero, namesto da bi jo nadomeščala.

Cilj uporabe umetne inteligence ni pošiljanje več sporočil. Gre za pošiljanje boljših – hitrejših, doslednejših in z manj napakami. Ko se umetna inteligenca uporablja premišljeno, pomaga ekipam ostati relevantne v velikem obsegu, ne da bi pri tem izgubile ton, pravočasnost ali zaupanje.

Težava se začne, ko se umetna inteligenca obravnava kot možgani ozaveščanja in ne kot asistent. Takrat se sporočila zdijo preveč inženirska, neosebna ali nepovezana z resničnimi pogovori.

Če se pravilno uporablja, vam umetna inteligenca pomaga sistematizirati relevantnost, hkrati pa ohranja sporočilo človeško.

Umetna inteligenca kot pomočnik, ne kot nadomestek

Umetna inteligenca bi morala pospešiti razmišljanje, ne pa ga nadomestiti.
Najboljši doseg še vedno izhaja iz jasnega namena:
Za koga je to namenjeno, zakaj zdaj in kaj je naslednji korak?
Uporabite umetno inteligenco za pripravo, izpopolnjevanje in prilagajanje.
Vi določate logiko, ton in meje.

Najboljše uporabe personalizacije z umetno inteligenco

Personalizacija z umetno inteligenco je najučinkovitejša, kadar se osredotoča na vzorce, ne na ljudi.

Namesto da bi se poskušali slišati zelo osebno, bi vam morala umetna inteligenca pomagati, da dosledno in v velikem obsegu uporabite pravi kontekst za pravi segment občinstva. To ohranja sporočila relevantna, ne da bi pri tem prestopila profesionalne meje.

Najmočnejši primeri uporabe umetne inteligence pri ozaveščanju na LinkedInu so predvidljivi, ponovljivi in ​​​​vloge upoštevajoči – kjer je relevantnost pomembnejša od ustvarjalnosti.

Sporočila na podlagi vlog

Umetna inteligenca lahko hitro ustvari različice, prilagojene različnim delovnim funkcijam – ne da bi pri tem spremenila vašo osnovno ponudbo.
To pomeni, da vaše sporočilo ostane dosledno, vendar se okvir spremeni, da se ujema s tem, kar osebo dejansko zanima.

Industrijski kontekst

Umetna inteligenca vam lahko pomaga zamenjati primere, težavne točke in jezik, da boste zveneli kot domačin v panogi.
Tukaj se personalizacija zdi pametna (ne srhljiva), ker gre za poslovni kontekst.

Uvodniki, ki temeljijo na dejavnosti

Umetna inteligenca je odlična za pretvorbo nedavne objave v kratek, naraven uvod.
Pravilo: sklicevajte se na temo, ne na njihovo osebnost.
Naj bo ena vrstica, nato pa se pomaknite k razlogu za ozaveščanje.

Česar umetna inteligenca nikoli ne bi smela storiti

Obstajajo jasne meje, ki jih umetna inteligenca ne sme prestopiti pri ozaveščanju na LinkedInu – ne glede na to, kako napredno je orodje ali kako dobri so podatki.

Ko umetna inteligenca preide iz pomoči pri komunikaciji v interpretacijo osebnih namenov, poruši zaupanje. Tudi natančna ugibanja se lahko zdijo vsiljiva, če niso bila izrecno deljena ali niso relevantna za profesionalni pogovor.

Najvarnejše pravilo je naslednje: če se človek ne bi počutil udobno, ko bi to povedal neznancu v prvem sporočilu, ga tudi umetna inteligenca ne bi smela napisati.

Nikoli ne ugibajte o nečijem zasebnem življenju

Brez predpostavk o odnosih, zdravju, družini, lokaciji, financah ali življenjskem slogu.
Tudi če lahko umetna inteligenca to sklepa, tega ne bi smeli uporabljati.

Ohranite profesionalen pristop k personalizaciji.

Nikoli ne pretirano analizirajte profilov

Izogibajte se sporočilom, ki se zdijo kot poročilo:
»Opazil sem, da si leta 2018 naredil X, nato leta 2020 Y, in tvoja karierna pot kaže ...«
To ni personalizacija. To so vibracije nadzora.

Nikoli ne poskušajte zveneti "preveč popolno"

Umetna inteligenca lahko piše čiste vrstice, vendar je preveč čisto sporočanje videti avtomatizirano.
Malo preprostosti vedno premaga "marketinški glas".

Uporabite umetno inteligenco za povečanje ustreznosti, ne nerodnosti.
Kontakt še danes!

Skratka, komentarji, ustvarjeni z umetno inteligenco, lahko podpirajo vašo prepoznavnost brez lažne angažiranosti.
Predlogi sporočil s pomočjo umetne inteligence lahko pospešijo ozaveščanje, ne da bi pri tem izgubili svoj glas.
Prilagajanje glede na vloge in panoge ohranja sporočila relevantna v velikem obsegu.
Umetna inteligenca bi morala ozaveščanje dati občutek človeškega, ne čudnega.

Če želite odgovore, cilj ni »bolj intenzivno prilagajanje«. Gre za pametnejše prilagajanje – z uporabo varnih, vidnih, profesionalnih signalov in tona, ki spoštuje meje.
Uporaba Konnector.ai za personalizacijo komunikacije na LinkedInu s pravim ravnovesjem med ustreznostjo, časom in tonom, da boste prejeli odgovore, ne da bi prestopili mejo. Prijava za vaš brezplačni preizkus še danes!