Как использовать ИИ для максимальной отдачи лидогенерации

МУЗЫКАЛЬНАЯ Всем привет. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю ЗАСТАВКА фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лидогенерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о том, как использовать искусственный интеллект для максимальной отдачи в лидогенерации. У меня есть несколько вопросов, на которые нужно подготовить ответы. Если у вас есть вопросы, пожалуйста, пишите в чате. Я их увижу и обязательно на них отвечу. Так, первый. Как искусственный интеллект может помочь в идентификации и сегментации целевых аудиторий на Линкедене? Смотрите. За счет... как только появилась третья даже, еще не 3,5, третья версия чата GPT, сразу же протестировал, как работает чат GPT в частности, ну, как одно из наиболее распространенных решений, наиболее недорогих для лиды генерации. Протестировал Барт. Барт не сильно зашел, потому что он давал очень абстрактные советы, они были очень неконкретные. Что было здорово, что даже третья версия чата GPT, она предлагала некие улучшения для выбора целевой аудитории. Ну, например, из необычного, когда я давал для нескольких существующих проектов целевой аудитории, чтобы мне дали какие-то уточнения, то чат GPT предложил искать не по странам лиц, принимающих решения, а конкретно по городам. И это здорово на самом деле, потому что наши клиенты так или иначе сконцентрированы в ключевых агломерациях. И это сократило определенное количество лишних телодвижений. Поэтому, значит, что доступно уже сейчас? Доступно сейчас следующее. Можно смело задавать вопросы в формате вопрос-ответ, а вот у меня есть проанализируемый опыт, вот мой сайт, подскажи, кто может быть моей целевой аудиторией. То есть можно, как минимум, гипотезы отрабатывать вместе с искусственным интеллектом и получать некие ответы на вопросы, что это может быть. Да, это то, что уже есть сейчас. В идеале, конечно, было бы чату GPT говорить, смотри, у меня есть вот такие-то клиенты, подготовь мне базу, составь мне базу контактов, которые подходят под необходимые параметры. Здесь чат GPT, в частности, другой искусственный интеллект отвечает следующее. Ребята, вы понимаете, что у меня нет права составлять списки, используя персонализированную информацию и так далее. Поэтому в этом смысле эта история работает ограниченно. Вот. Поэтому, с точки зрения построения гипотез для идентификации, сегментации целевых аудиторий, это отличный инструмент. С точки зрения формирования списков, нет, он не может. Он не может это делать, да. Вот. Поэтому вот такая на данный момент помощь. Так. Какие лучшие стратегии использования искусственного интеллекта для увеличения конверсии холодных контактов в леды? Смотрите, здесь важная история. С чем нам поможет... С чем нам может помочь искусственный интеллект? Значит, даже решения, которые существуют сейчас, они могут пойти в LinkedIn и собрать с профиля нашего потенциального контакта информацию о том, чем занимается этот человек, какой у него тайтл, какое описание, какие последние посты, о чем они были. На основании этой информации искусственный интеллект может подготовить персонализированную цепочку, в рамках которой мы можем повысить конверсию. То, что мы видим сейчас, мы сейчас используем подобное решение, мы видим, что естественным образом отклик на подобные предложения лучше. Почему так? Одно дело, привет, я нашел тебя в Линкедыне, давай с тобой пообщаемся, да, или мы вместе с тобой работаем в индустрии и так далее. Это одна история. Совсем другая история. Я прочитал твою статью на счет, считаю, что давай познакомимся или давай обсудим. Вау. Ну, конечно, мы более персонализировались. Лучшая стратегия использования искусственного интеллекта – это внедрение персонализированных решений путем сбора, обработки и подготовки информации о интересах потенциального контакта оптимизации стандартных сообщений, которые у вас есть для данной ниши и, ну, соответственно, кастомизация ответов. То есть, по сути, что может сделать в данном случае искусственный интеллект? Он может вместо вас пойти на профиль, снять с него информацию, подготовить кастомизированное приглашение. Дальше я рекомендую отправлять его ручками. И если будут ответы, соответственно, он может для вас, ну, собственно говоря, подготовить ответ. То есть наилучшая стратегия – это с помощью искусственного интеллекта повысить персонализацию, за счет этого повысить отклик. Вот это то, что мы сейчас делаем. Какие инструменты искусственного интеллекта наиболее эффективны для автоматизации процесса лид-дегенерации на LinkedIn? Смотрите, я под автоматизацией понимаю несколько процессов. В данном случае первое – это сбор информации, то, о чем я только что говорил. То есть мы собираем информацию о потенциальном контакте. Это можно автоматизировать с помощью искусственного интеллекта. Это раз. Дальше подготовка персонализированных сообщений. Это также можно автоматизировать. Отправку я ни в коем случае бы не автоматизировал, потому что отправляется не такое большое количество сообщений. Это раз. И второе. риски достаточно велики. То есть если вы начинаете что-то отправлять через LinkedIn с помощью автоматизированных систем, вырастает риск блокировки на, скажем так, restriction, применение restriction к вашему профилю. Соответственно, вы рискуете потерять все ваши контакты, все эти ваши наработки. Вопрос, нужно ли оно, да? Поэтому, если говорить про конкретные инструменты, я попробовал штук 8 разных инструментов, которые говорят о том, что они позволяют интегрироваться с LinkedIn и давать некие... готовить некие сообщения. Я недоволен ни одним из них, честно говоря, поэтому рекомендовать никого не буду. Мы на данный момент приняли решение разрабатывать собственное решение. Это внутреннее решение, но будет не публичное. И на данный момент у нас есть... Мы находимся на второй версии. То есть мы сначала реализовали эту логику в рамках Telegram-бота. Когда мы Telegram-боту говорим, вот, профиль, вот, задай вопрос, он ходит и, собственно говоря... То есть взаимодействие с пользователем было реализовано на уровне Telegram-бот. Сейчас мы разрабатываем плагин, который уже разработан, уже работает, который вместе с вами ходит, смотрит и анализирует профиль, готовит для него сообщения, исходя из логики, из длинной логики. Чем мне не понравились существующие решения? Они ориентированы на короткую логику. То есть они говорят, привет, мы такие-то, мы продаем это и, по сути, несколько follow-up. То есть это connection request, предложение и пару follow-up. Это коротко и это работает только на тех, кому сейчас прямо это нужно. Поэтому я не могу реализовать длинную цепочку в рамках данных сообщений. Потому что эта цепочка не будет связана в рамках логики общения. Понимаете? В этом есть проблема. Мы сделали следующее. У нас цепочка более длинная. То есть мы connection request, познакомились, немножко разогрели одно-два сообщения. по наиболее актуальным проблемам. И это тоже нам подбирает ChargePT, исходя из искусственного интеллекта, исходя из того, что написано в профиле, и из того кейса, который мы хотим в итоге показать. То есть мы выбираем какую-то там среднюю позицию. Да, потом, когда человек отвечает, мы обсуждаем эту проблему. Там мы, кстати, видели значительное увеличение отклика. В пять раз увеличился отклик на вторые и третьи сообщения, что очень круто. Вот. Потом мы высылаем кейс и идем на созвон и дальше follow up. Вот эту всю цепочку мы зашили в искусственный интеллект. И, соответственно, искусственный интеллект таким вот образом все это двигает дальше. Ну, соответственно. Соответственно, да. Так оно и работает. Так, поэтому, если хотите попробовать решение, я пробовал вот из наших то, что есть, это Say.ly решение. Можете попробовать его. Ну вот, оно симпатично с точки зрения интерфейса, но слабо реализует пока ту цепочку, о которой я говорил. Поэтому в этом смысле можете начать с него. Может, вам она, может, вам эта цепочка подойдет. Дальше. Какие основные ошибки при использовании искусственного интеллекта в лиды генерации и как их избежать? Смотрите. Основная ошибка в лидогенерации крупных контрактов в целом состоит в шаблонизации, в том смысле, что когда потенциальный клиент видит, ваше сообщение, и он понимает или она понимает, что это сообщение отправляется тысячам таких же людей, как и этот профиль, соответственно, люди на них не реагируют. То есть они чувствуют вот эту шаблонность, вот эти вот скрипты, которые стандартные отправляются годами. Когда люди это видят, они относятся к этому негативно. Поэтому неважно, как вы отправляете эти скрипты, если эти скрипты не живые, не актуальные, не интересные людям. Вы отправляете их руками, вы отправляете их автоматом. Люди на них реагируют плохо. Поэтому основная ошибка — это писать неинтересные заходы, писать неинтересные предложения для общения. И, собственно говоря, писать вообще ваши сообщения тем людям, которым это неинтересно. Логика, на самом деле, очень простая. LinkedIn очень большой. В нем под миллиард людей уже. И большое количество людей пользуется им ежедневно. То есть если вам нужны люди с бюджетом и с определенными потребностями, вы можете их найти в Линкедене, вам их не надо, вам из этого не надо миллион-полтора миллиона. Вам достаточно 2-3 тысячи человек, вам этого больше, чем достаточно. Важно то, чтобы вы этих людей правильно идентифицировали. позиция, индустрия, компания, количество людей, потребности и так далее. Вот эти вот все вещи. Да, и вы должны, по сути, находить тонкие признаки того, что людям нужна ваша услуга. Какие это могут быть признаки? Ну, например, найм, увеличение количества сотрудников, использование определенных технологий, использование технологий в определенном объеме. Ну, например, это может быть базовая технология, например, Google Cloud, предположим, или какие-то базовые решения, G Suite. Но если G Suite пользуется полторы тысячи человек и у вас есть хорошее решение на эту тему, либо вы знаете, как сэкономить на определенных операционных затратах. вы уже будете интересны. То есть, соответственно, вы находите эти признаки, находите целевую, которая отвечает за решение данных вопросов. Вы приходите, ну и, по сути, выстраиваете отношения и говорите дальше уже о том, что людям может быть потенциально интересно. Естественно, вы не застрахованы от ошибок. Ну вот сейчас, например, только что у нас был созвон с командой. Ребята говорят, Хорошая была идея. Вроде бы все правильно. Люди коннектятся, отвечают, но им это сейчас не нужно. Та услуга, о которой мы говорим. Много людей отвечают, что эта услуга им сейчас не нужна. Значит, сейчас этой целевой аудитории продавать ничего не надо. Вот. Большое количество ответов. Да, все понятно, но спасибо, не нужно. Ну, соответственно, зачем тогда мучить людей? Поэтому ошибки... Скажем так, они не касаются скорее искусственного интеллекта, они касаются скорее несовпадения того, кому вы пишете, от какого профиля и почему вы... почему и что вы пишете. Искусственный интеллект в данном смысле работает как инструмент. То есть он получает инструмент масштабирования. Он позволяет вам меньше тратить время на подготовке персонализированных сообщений. Но если вы пишете не тем людям и не то, ответ все равно будет никакой, да. Ну, то есть, как бы, если вы не знаете, куда вы идете, зачем и почему, то какая разница, куда идти, результата все равно не будет. Поэтому искусственный интеллект, с одной стороны, уменьшает ваше время на эти ошибки, вы быстрее получите обратную связь, да, время на получение результата и время на подготовку. скажем так, результатом. Но искусственный интеллект не является здесь золотым ключиком, то есть тем, что использовал, повернул, и ситуация решилась. Нет. Вся логика все равно то же самое. Кто целевая, кто вы, почему им это нужно, как им это предложить и так далее. Искусственный интеллект просто инструмент для предложения данных усилий. Так. Каков потенциал использования генеративного искусственного интеллекта для создания контента в целях лиды генерации? О, да. Вот это прекрасный вопрос. Спасибо. Смотрите. Значит, здесь, конечно, у нас с вами большое поле. Ну, во-первых... Давайте определим место контента в целях лиды генерации. Многие считают, что вот я сейчас сделаю классную статью, сделаю какой-то классный контент, и ко мне побегут потенциальные клиенты. Так не работает. Сначала я бы рекомендовал так. На первом уровне выстроить outreach, то есть определить целевую, начать с ними выстраивать доверительные отношения. Они еще не знают вас как о бренде, они о вас там ну как бы. Они просто видят, что вы можете решить их проблему, и они начинают с вами общаться. И этого вначале вполне достаточно. Так вот, когда вы начинаете с ними общаться, ваш дополнительный бренд, скажем, вот те усилия по брендингу, то есть контент, логотипы вашей активности и так далее – это вещи, которые позволяют вам утеплить отношения быстрее и раньше продвинуть их по воронке. От «не знаю этого человека, но интересно» до «знаю, интересно, хочу попробовать». Вот контент, он, получается, ускоряет, он катализатор в воронке продаж. Но сам по себе контент, вот вы раз запостили что-то, вы получаете лайки, просмотры и так далее. Они очень слабо конвертируются в заявки. Поэтому здесь есть определенная последовательность. Сначала вы выстраиваете outreach, а потом вы идете в контент для того, чтобы вся та масса контактов, которая у вас есть, быстрее проходила на следующий уровень, и вы раньше получали свои заявки и продажи. Понимаете? Поэтому контент не панацея — это один из инструментов, который позволяет быстрее, ну, собственно, конвертировать ваших ценных лидов в контракты. Теперь про потенциал. Что у нас здесь есть? Безусловно, с помощью генеративного искусственного интеллекта мы можем делать классные обзоры, мы можем делать авторские уникальные ревью, переписанные полностью, мы можем делать абсолютно уникальные интересные целевые аудитории тексты. Раз. Можем генерировать актуально интересные видео, можем генерировать интересные фото. То есть потенциал достаточно большой. Вот. Я, как бы понимая вспомогательную историю контента, по хорошему счету, я использую искусственный интеллект здесь немножко с другой целью. Значит, смотрите, есть такой инструмент. Называется он Taplio. Taplio. Taplio.com. Значит, что это такое? Это, по сути, планировщик контента для LinkedIn. Планировщик, с одной стороны. С другой стороны, база наиболее популярного контента. Ну, и там дополнительные разные тулы по работе с контентом в LinkedIn. Значит, что моя команда делает с Tapio? Мы выбираем по нашей теме самые популярные посты. Вот берем там тему, не знаю, софтвер-девелопмент, берем тему стартапы, возьмем какие-то там темы, которые нам очень близки и где есть наши клиенты. Вот. Там Software Development Sales, Software Development Services и так далее. Выбираем за последний месяц-два самые актуальные контакты, самые актуальные сообщения, которые выбрали максимальное количество просмотров, лайков, комментариев и так далее. Там есть прям целая база. Прям по темам можно выбирать ее, да? Дальше делаем rewrite этих постов. Добавляем что-то свое. Ну, и, соответственно, постим у себя. Вот. Такого контента у нас там какая-то часть. Мы понимаем, еще раз говорю, вспомогательность этих вещей. Вот. Добавляем туда свой юмор, добавляем туда свои какие-то там комментарии, еще что-то оригинальные вещи. В итоге это дает достаточную плотность нашего контента. То есть мы с контента на сейчас собираем, чтобы так не соврать, где-то до 20 заявок в месяц. Так, пардон, со всех остальных каналов мы собираем порядка 180. То есть в основном LinkedIn, Facebook и так далее. Ну, то есть, соответственно, это 10% от всего нашего объема, но, тем не менее, Это одни из... если контент сделан правильно, то это контент, он позволяет получать более качественные контакты. То есть люди, которые приходят из контента в том же самом LinkedIn, который даже сгенерирован с помощью искусственного интеллекта, Это люди, которые подписались, которые какое-то время вас отслеживают, которые понимают, чем вы занимаетесь и так далее. Вы затронули какие-то тонкие струны, вы нажали на их мозоли, они говорят, окей, я видел, знаю, мне интересно, подходит. Ну все, они быстрее конвертируются. Вот так эта история работает. И в этом смысле я бы рекомендовал для вашей ниши исследовать, какие существуют инструменты под вашу задачу. Вот один из инструментов Tapio. Я вам предлагаю для анализа использования. Он стоит порядка 50 долларов в месяц. Но он сэкономит большое количество времени на поиск классного контента по тематике. Более того, предлагает интересные идеи. То есть даже если мы что-то видим, что мы не можем переиспользовать, мы как минимум можем этими идеями вдохновиться и сделать что-то с нуля. Что тоже вполне окей. Так, каковы этические соображения при использовании искусственного интеллекта для лидогенерации? Хороший вопрос. То есть, условно говоря, что этично использовать, как этично использовать искусственный интеллект для лидогенерации, а как неэтично использовать. Но я вам скажу так, что... Когда мы говорим про использование готовых систем искусственного интеллекта, CHA, GPT, BART, Gemini и другие производные системы, в них уже вложены определенные правила и определенные некие ограничения, которые вы не можете перейти. Это связано с взрослым контентом, это связано с насилием, это связано с темами, которые разработчики искусственного интеллекта считают вредными для людей. И список этих тем постоянно расширяется. Поэтому все, что вы можете получить в результате работы искусственного интеллекта, с одной стороны, принадлежит вам. То есть мы знаем, что все, что мы создали с помощью искусственного интеллекта, авторские права на это принадлежат мне платформе. на которой вы это создали, а вам лично, потому что вы являетесь автором этого, там, не знаю, текста, сообщений и так далее. Поэтому с этой точки зрения весь текст или весь контент, который вы подготовили с помощью искусственного интеллекта, принадлежит вам. Вы несете... вы имеете все права на этот контент и все... несете всю ответственность за использование этого контента. Это с точки зрения этики использования систем. То, что делается внутри, ну, ограничено уже достаточно серьезно, и поэтому, скажем так, все, что вы можете получить в рамках работы с публичными системами искусственного интеллекта, оно вполне подходит под требования этики социальных сетей. И, соответственно, все, что вы там получили, если вы считаете это нужным, важным, полезным для вашей целевой аудитории, можете смело использовать в социальных сетях. Ну, естественно, неэтично использовать искусственный интеллект для введения людей в заблуждение, для подготовки каких-то неправдивой информации и так далее. То есть здесь работают те же самые законы, независимо от искусственного интеллекта. То есть то, что вы считаете неэтичным при использовании или дегенерации, что руками, что с помощью автоматизации или искусственного интеллекта, все равно остается неэтичным. Знаете, есть простой критерий, как определить, этично или не этично. Знаете, вот очень простой. Если у вас возникает мысль, что то, что вы сделаете, будет не этично, не этично. Значит, относитесь к этому как к тому, что неэтично. То есть тогда это не делайте или посоветуйтесь с другими, как другие отнесутся и так далее. То есть тут все как это самое, согласно внутренним убеждениям работает. У всех они разные, у всех разная культура, разное воспитание, разное понимание границы. Поэтому это тонкая история. Какие-то вещи могут быть… Одна аудитория воспринята как интересная и провокативная, а другая аудитория воспринята как что-то за рамками. Поэтому, опять же, учтите, как то, что вы делаете, воспринимается целевой аудиторией. Потому что люди разные. То, что хорошо работает в сфере NFT, стартапов, гейм-дизайнеров, особенно каких-то ролевых игр и так далее в LinkedIn, вообще не воспринимается людьми, которые работают в интерпрайзе в обычном бизнесе. Ну вот, например, из замечаний. даже из наблюдений. Один из проектов, с которым мы работаем, это проект для компаний, ищет партнеров в сфере разработки игр. И это игры... специализируются на... это, скажем так, партнеры, и они сами специализируются на разработке игр с ролевыми персонажами. Так если вы посмотрите на их аватары в Линкедыне и на тот контент, они почти никогда не используют собственные фотографии. Это всегда какие-то рисованные герои. Это всегда контент про героев. И, соответственно, Если мы используем обычные фотографии, обычный подход, то люди нас, конечно, добавляют, но реакции гораздо меньше. Как только мы начинаем использовать какие-то рисованные истории, которые максимально похожи на то, что используют их клиенты и партнеры, вот клик совсем другой. Поэтому... Этика всегда зависит от вас лично. То есть, если вы чувствуете, что вы можете приступить к определенной этической границе, то лучше этого не делать. Хотя правильный ответ, вот с точки зрения маркетинга, все равно тестируйте. Тестируйте с целью его аудитории. Покажите сообщение нескольким вашим существующим клиентам, спрогнозируйте потенциальную реакцию, и всем скажут нет, что это вообще ужас. Вот тогда, ну, возможно, нет. Если ваша задача состоит в выстраивании доверительных отношений, то отправка неэтичных текстов или текстовых картинок, видео, которые могут восприниматься таковыми, не будет способствовать выстраиванию доверительных отношений. Соответственно, если есть риски того, что вы с помощью своего контента или с помощью своих действий оттолкнете свою целевую аудиторию в результате подобных действий, Тогда зачем вам это нужно? Вы достигнете не той цели, к которой вы стремитесь, а прям противоположно. Вот. Вот такие мои соображения на эту тему. В целом, если вас интересует, как использовать искусственный интеллект в лидогенерации, вообще вам, в принципе, нужны контакты с целевой аудиторией, вам нужны созвоны с лицами, принимающими решения. Значит, я вам сейчас... я сейчас размещу ссылочку вот прямо в чатике. В чатике я заброшу... информацию. Если у вас есть вопросы по тому, как, первое, найти свою целевую аудиторию, что ей писать, как отвечать, как их дальше конвертировать в созвоны и дальше в контракты. Что вам нужно делать? Кликайте по ссылке, заполняйте информацию о себе. То есть самое важное здесь, это на каком уровне находится ваш бизнес. Потому что для каждого уровня бизнеса свои алгоритмы, своя, скажем так, адаптация данного решения под уровень бизнеса, под географию и так далее. поможем вам найти целевую аудиторию, выстроить с ними доверительные отношения и выйти на новый уровень, потому что, когда вы системно начинаете заниматься лиды генерации, вы понимаете, кто ваш клиент, как сделать таких клиентов больше, где их брать, о чем с ними общаться и, в принципе, ради чего они с вами на самом деле работают, что им от вас нужно. Поэтому желаю всем новых крутых контрактов. Если есть вопросы, так сказать, по ссылке, пишите. Будем рады вам помочь. Всем отличных результатов. До скорой встречи.