Как использовать AI для лидогенерации крупных клиентов: стратегии, инструменты и лучшие практики

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лидогенерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о том, как использовать AI или искусственный интеллект для лидогенерации крупных клиентов. Какие есть стратегии, инструменты и лучшие практики. У нас много вопросов на эту тему, и мы потихонечку будем их освещать. Так, вопрос номер раз. Как AI может помочь в автоматизации процессов лидогенерации? Ну, здесь важно понимать следующее. Дело в том, что искусственный интеллект... Что такое автоматизация процессов лидогенерации? Какие можно автоматизировать процессы? Первое. Подбор целевой аудитории. Ну, скажем, либо как использовать AI для процессов лидогенерации. В частности, где это можно сделать? Первое. Для сегментации целевой аудитории. Второе – для отбора потенциальных лидов. Третье – для подготовки сообщений. И четвертое – для отправки сообщений. Ну, давайте разберем все по порядку. Значит, первое. Когда мы говорим про сегментацию, AI со своей стороны может проанализировать быстро большие объемы данных на основании различных критерий. На практике я подбирал целевые аудитории вручную и потом проверял их с помощью искусственного интеллекта. Из полезного то, что я заметил, искусственный интеллект сократил мне количество целевой аудитории. Например, я искал стартапы, которые получили фандинг, у которых есть деньги на разработку. И я давал географию в разрезе стран. И AI предложил мне не фокусироваться на стране в целом, а сфокусироваться на конкретных городах. И это было очень здорово, потому что это сократило объем работы примерно процентов на 40. Но с точки зрения качества, ну, как бы я выиграл. То есть, по сути, я сократил объем работы и при этом сфокусировался на тех, на ком нужно. Поэтому это хорошая история. Я не знаю на данный момент решений, которые умеют делать это автоматически. Я это делал с помощью чата GPT, то есть я общался с четвертой версией, условно говоря, в рамках диалога. То есть я сделал табличку, скормил эту табличку чату GPT и сказал, смотри, выбери мне из них тех клиентов, которые максимально подходят под мой идеальный ICP. под мой ideal customer profile. Он мне предложил некие критерии. Я их потом уточнил. Ну, то есть, по сути, это работа, которая, возможно, даже автоматизация не требует. Ее можно решить в формате общения. Кстати, кто не знает, у чата GPT есть такая прикольная фишка. У него есть свое мобильное приложение. И я делаю это следующим образом. То есть если мне нужно загрузить документ, я делаю это на дескопной версии. Если мне нужно уточнить какие-то параметры, я открываю в приложении эту историю. Я не знаю, будет видно или нет. Сейчас попробую. То есть в мобильном приложении. И прям голосом наговариваю, какие правки необходимо сделать. Ну, вот такое вот приложение. Мне, наверное, не видно, но неважно. В общем, зайдите в chat.gpt, посмотрите именно от OpenAI приложение, которое есть. И я голосом наговариваю правки, которые необходимо сделать, он мне выдает ответы. Они доступны и на десктопной версии, и, ну, в смысле, на веб-версии и на мобильной версии. И это очень ускоряет процесс коммуникации, да? Значит, по сегментации разобрались. Дальше по отбору целевой аудитории. Аналогично можно то же самое сделать. Можно сделать базу, сказать, выбери по ряду внешних параметров те компании, которые наибольше всего подходят, причем выдая это в формате условной Excel-таблицы, например. И, по сути, вы отдаете Excel-таблицу на входе и получаете Excel-таблицу на выходе с неким ранжированием, скорингом и так далее. Все зависит от того, какие вам необходимы лиды, но, как минимум, приоритизацию вы сможете сделать. И дальше мы переходим к самому интересному вопросу. Это к подбору персональных сообщений. Смотрите, мы привыкли к тому, что когда мы знаем четко проблему ниши, мы можем с этой нишей дальше общаться. То есть мы знаем, что для них актуально, мы готовим некую стандартную цепочку сообщений, которая педалирует их боль, и на основании этого дальше вызываем их навстречу, вызываем у них интерес. Проблема... Это работает? Работает. Но проблема в том, что люди получают много разных цепочек, и мы начинаем теряться, скажем так, во всем этом разнообразии. Им пишут китайцы, индусы, пакистанцы, что-то предлагают и так далее. То есть нам нужно с нашим оффером отличаться. И для этого я пробовал разные решения, штук, может, не знаю, штук 12 разных решений, которые персонализируют коммуникацию. Я был, честно, ими недоволен, потому что они персонализируют сообщение, исходя из того, что написано в профиле. То есть, по сути, что делает решение? Решение идет на профиль. в лучшем случае, идет на профиль лида потенциального, считывает, что там написано на уровне тайтла, на уровне дескрипшена и готовит мне кастомную цепочку. Ну, для начала вроде было бы неплохо, но в чем недостаток большинства приложений, которые я протестировал? Они делают короткую цепочку, одно-двухшаговую. То есть типа делаешь шаг номер раз, сразу представьте, сразу давай ценность, сразу продавай и делай follow-up. Я против такого подхода. Мне такой подход кажется недостаточно прогревающим для того, чтобы люди вообще поняли, а кто с ними общается, какая ценность и так далее. Я за прелюдию. Я за то, чтобы люди общались с друг с другом, как с людьми. Здравствуйте, как ваши дела? Вот чем вы занимаетесь? И так далее. То есть нужно эту коммуникацию неким образом развить. Поэтому я понял, что нужно разрабатывать что-то свое. Не то чтобы я был прям так фанат вкладывания денег в собственную разработку, но тем не менее, когда ты ходишь по рынку, а ничего ориентированного на длинную коммуникацию нет, пришлось сделать свое. Мы сделали плагин в Хроме, который делает следующее. Он не просто берет ссылочку профиля, он анализирует первое title, description, about, последние посты. И если с этим человеком мы общались, анализирует цепочку сообщений, о чем мы уже общались. Более того, в него вложена наша логика, то есть кто мы, как мы здороваемся, какой интересный контент мы отсылаем, какие вопросы мы, исходя из профиля клиента, задаем, какой кейс мы показываем и как мы фоллоуапим. И что получилось? Вот делюсь интересным наблюдением. По сравнению со стандартной цепочкой люди отвечают в 1,7 раз больше Чаще. Ну, то есть это очень круто на самом деле, да? Это прям прорыв. И это логично. Вот я вам покажу такой пример. Например, мы писали разработчику, который специализируется на работе с Bible Communities. Ну, там, как это правильно по-русски? Библейские сообщества, да? То есть у него прям своя ниша. Он делает разработку для библейских сообществ. Что он для них делает? Какие-то продукты, форумы, комьюнити закрытые. Ну, там свои какие-то... Локализует решение под конкретную задачу. И если бы мы писали ему стандартно, это было бы «Привет! Как дела? Вот мы там понимаем, что сейчас важно работать с надежными поставщиками, с хорошей экспертизой по разумной цене». И это было бы стандартно. Ему так многие пишут. И за счет AI мы смогли персонализировать эту цепочку. Причем это было, я и сам предложил. И мы такие – вау, ты занимаешься разработкой софта для Bible Communities? Очень интересно. А какие особенности у них есть? И мы через два касания закрыли его навстречу, потому что человек увидел, что мы ознакомились с профилем, и мы подходим к вопросу нестандартно. Поэтому AI – это очень крутая история. Кстати, завтра у меня будет Вебинар на эту тему. Я покажу, как мы двигаемся со своим решением. Давайте я вам сейчас сюда сброшу в чатик. Кстати, у меня есть вопросы в чатик, задавайте. Вот ссылочка на регистрацию на завтрашний... Я вам прямо здесь ее покажу. Регистрация на завтрашний вебинар, где я покажу... алгоритм, как оно работает, подхожу логику и покажу результаты. Потому что мы уже, мы тестируем месяца сейчас май 4, где-то три месяца.

Вот.

Ну, и это суперрезультаты. Причем результаты в длинную. То есть люди понимают, кто мы, что мы, и приходят на встречу уже более осознанно. Поэтому регистрируйтесь на вебинар. Завтра будет интересно. Да? Давайте пойдем дальше по вопросам. Так, по вопросам. Да, и четвертым аспектом, о котором я хотел сказать про автоматизацию или дегенерацию – отправки. На данный момент я не знаю безопасного решения, которое позволяет отправлять сгенерированные AI-тексты, сгенерированные AI-тексты прямо, то есть, минуя LinkedIn. Есть разные решения. Есть решения, которые говорят, что не могут это делать, которые прям ведут адресную книгу. Я пока не проверял. Мы пока пришли к тому, что наш лидогенератор или наши лидогенераторы, которые будут в проекте, просматривают то сообщение, которое сгенерировала AI, и отправляют его вручную. Это позволяет осуществлять контроль AI, потому что он попадает примерно в 80% случаев. Бывает, добавляет какие-то кобычки, добавляет. Технически мы это уже решили, но добавлял одно время, да. Пишет имя неправильно. Ну, в общем, особенно если это имя написано не латинскими буквами, то он его пишет в транскрипции. Там есть определенные нюансы, почему человек должен отсматривать эти сообщения. И вот сочетание AI плюс человек, оно реально дает крутую конверсию. Только AI, он тоже может промахиваться. Так, идем дальше. Значит... Так. Так, следующий вопрос. Так, какие типы AI лучше всего подходят для поиска и привлечения крупных клиентов? Ну, смотрите, на самом-то деле... Я как бы скептически отношусь... Посмотрите, есть два направления. Есть CRM-решения, такие как HubSpot, такие, например, как базы данных, ZoomInfo, которые уже используют AI. У Salesforce есть решение, называется Einstein. Оно делается для анализа предсказания поведения клиентов и автоматизации маркетинговых компаний. ZoomInfo использует AI для поиска и квалификации лидов и также для обновления данных у клиентов. В HubSpot AI используется для улучшения сегментации и персонализации маркетинговых сообщений. Это интеграция в AI в существующие либо CRM, либо базы данных. Это один путь. Есть решения, которые интегрируются в сам LinkedIn, в частности, если мы говорим про работу с крупными клиентами.

Вот.

То здесь, я говорю, где-то 12 решений. Бывают, они делают неплохие тексты, но это все равно делает ChatGPT там версия 4.0.

Вот.

Мы решили для себя, что да, мы сделаем интерфейс в виде плагина, который будет доступаться, который берет наши данные, берет данные клиента. По определенному алгоритму через четвертую версию чата GPT их обрабатывает, генерирует текст, мы его проверяем, если он классный, отправляем, если не классный, регенерируем. То есть вот такое решение в длинную. То есть пока наше решение лучше. Еще раз, приходите на вебинар, расскажу и покажу о нем. более подробно. Другие. Есть у них хорошие стороны. Мы их тоже у себя внедрили. Например, «внедрить tone of voice». Это, например, «friendly conversation», это «asking for help» и так далее. Там есть два параметра — тон и повод, о котором мы говорим. Участие в совместной выставке и так далее. И вот эти вещи можно настраивать и прямо выбирать и в рамках такой конвей общаться. Это упрощает очень сильно вопрос обработки больших массивов данных. То есть альтернативно вам нужно было бы что сделать? Зайти в профиль, почитать его, зацепиться за что-то и придумать. Так это за вас делает AI. И это очень здорово экономит время. Поэтому это круто. Так, следующий вопрос. Насколько сложно интегрировать AI в текущие маркетинговые стратегии? Ну, смотрите, это хороший вопрос на самом деле. Зависит от вашей стратегии. В LinkedIn за счет большого количества рутинной работы, мне кажется, это будет естественный процесс. То есть не перебирать информацию про льдов ручками, а отдать это, условно говоря, AI. Это логичная история. Поэтому замещение автоматических процессов, естественно, будет проходить. Сложность. Пока это условно сложно. Ну, ладно, я поставщик решений, я понимаю, что это будущая рынка, и я вкладываю в это инвестиции. Вам по-хорошему нужно какое-то решение, где вы платите какую-то нормальную рыночную цену по подписке, и оно вам дает некий соаз и продолжает вам двигаться дальше. Вы с его помощью можете двигаться дальше. Вот. Поэтому самим компаниям это делать, скорее всего, будет сложно. Ну, разве что вы вручную будете отдавать эту информацию чату GPT. Но, опять же, там есть определенные проблемы через паблик доступ, по доступу к таким базам, как LinkedIn. Вам нужно, по сути, давать свой логин, пароль, настраивать некий процесс взаимодействия. Это лучше делать через API. Поэтому сложно ли это делать сейчас? Пока достаточно сложно. Я думаю, что в ближайшее время будут такие решения, как у нас, которые смогут автоматизировать часть подобных решений. Вот Марина задает вопрос. Марина, здравствуйте. Кстати, рекомендую вам попробовать наш сервис. Вот, напишите мне в личку, дам вам трайл, попробуйте. Заодно интересно будет ваше мнение. Salesforce-навигатор не популярен для сообщений и отвечают на SMS через этот сервис. Смотрите, ситуация следующая. LinkedIn сделал такую историю. Они разделили два инбокса. Есть один инбокс стандартный, есть один инбокс для Salesforce-навигатора. И, по моему опыту, в Sales Navigator отвечают очень слабо, потому что люди видят уведомления, которые им пришли либо в приложении, например, либо в имейле, и они привыкли работать со стандартным инбоксом. А про существование инбокса в Sales Navigator там тоже приходят уведомления, но не все даже про это знают. Поэтому люди просто... С какой-то отдельной вкладкой, в которую нужно заходить через Salesforce Навигатор, люди гораздо меньше пользуются. Поэтому я использую Salesforce Навигатор следующим образом. Для двора целевой, а коммуникацию веду через стандартный инбокс. То есть стандартный реквест и стандартная история. Вот это работает гораздо лучше. А если есть вопросы, задавайте, кстати, да? Спасибо, Марин. Так, идем дальше. InMail также почти. Да-да-да. Абсолютно то же самое. Я периодически тестирую InMail на разных целевых аудиториях. Отклик, да, отклик очень слабенький. Есть люди, которые принципиально не смотрят InMail, потому что вот я общался там с целевой аудиторией, с разными, особенно с decision-maker, они говорят, если InMail, то мне что-то пытаются продать. Если вы посмотрите InMail, которые приходят вам, то это обычно продажа в один ход. Здравствуйте, мы делаем вот это, вот наши примеры, давайте созвонимся. Почему с вами? Зачем мне это нужно? Ну, такое. Честно говоря, слабая история, поэтому InMail я использую для дожима. Вот я, например, пообщался с там суперважной целевой аудиторией, и я им еще в InMail там что-то бросаю, когда уже понял, что все пропало. Для того, чтобы дожать тех, кто мне не ответил, я использую InMail. Поэтому эта история работает. Какие данные необходимы для эффективной работы AI в lead-генерации? Ну, все как обычно. Нужно четко понимать, кто ваша целевая. Ее можно проверить с помощью коммуникации с AI. Раз. Второе. Вы можете выгрузить информацию и проверить ее с помощью AI, чтобы он вам приоритизировал целевую аудиторию. Для этого вам необходим модуль выгрузки целевой аудитории.

Вот.

Это два. Третье. Для подбора персонализированных сообщений. Вот то решение, о котором я рассказывал. То есть, в принципе, условно, чат GPT-интерфейс к нему.

Вот.

Для отправки. Есть решения, которые делают отправки, но я не уверен, что они полностью безопасны. Поэтому я предлагаю вам отсматривать ручками и, собственно говоря, отправлять сообщения вручную. Так. Какие инструменты рекомендуют для лидогенерации? Ну, опять же, я нашел... я не нашел нормального. Я пробовал этот самый Saylee. Наши ребята... ну, они хорошие ребята, они молодцы, они стараются, они постоянно обновляют эту историю. Но мне не хватает кастомизации в настройке, и они ориентированы на раз-два-три, понимаете, на два-три шага. Даже не на 2-3, на 1-2 шага. И они каждый раз начинают с нуля. А как же насчет того, чтобы считать последние посты? О чем человек пишет? А как насчет того, чтобы считать прошлую переписку? В общем, соответственно, есть куда улучшаться. Так. Как быстро можно ожидать результатов от внедрения AI в лидогенерацию? У Марина, кстати, мне уже написала. Я вижу сообщение. Я тогда отвечу. Да. Да, я сброшу. Да, сброшу.

Вот.

Я сброшу инструкцию, сделаю для вас логин, пароль. В общем, скажете. Мне будет интересно, что вы думаете на эту тему, насколько он работает. Замечу, что наше решение, наше решение не ограничено по количеству запросов. То есть вы работаете с одним профилем. То есть вы ограничены только LinkedIn. Я видел решения, которые говорят, у вас есть определенный лимит на количество chat.gpt-запросов. Мы решили этот лимит пока не ставить. Ну, потому что LinkedIn вас сам ограничит, да. Вы общаетесь сколько хотите, да. Он вас сам ограничит. То есть, естественно, 150 сообщений в день, там, сколько там, 20-30 реквестов в день. Все, это нормально, это окей. У нас нет ограничения на работу с четвертой версией chat.gpt. Поэтому используйте по максимуму. Так, а как быстро ожидать результаты втендрения AI в лиды-генерацию? Ну, вот у нас это заняло где-то три месяца. Ну, то есть все стандартно. То есть мы сначала познакомились, пообщались, и где-то на второй месяц начали отправлять сообщения на встречи. То есть результаты в виде... Ответов мы увидели быстрее. Мы увидели где-то тоже месяц на второй, когда мы набрали достаточную статистику, сравнили. Мы сделали как? Мы взяли одну аудиторию, поделили на две части. В одной части писали вручную, то есть стандартную цепочку. В другой части писали нестандартно. И вот, грубо говоря, в тестовой группе ответы в 1,7 раз больше. 1,7 раз больше. Это круто. Это очень много. По сравнению с контрольной.

Вот.

Поэтому на второй месяц мы увидели встречи, и на третий месяц мы увидели, что эти встречи двигаются регулярно. И, ну, по сути, мы так сдвинули с места несколько таких очень, ну, таких сложных, емких проектов, в которых не работала раньше стандартизированная лид-генерация. И это очень круто. Я поэтому этим и доволен. Так, ROI как мерить от использования AI в лид-генерации? Ну, все просто, как и обычно. Когда вы получаете, закрываете первые контракты, тогда можно мерить ROI. Неважно, как вы использовали AI или не использовали. Я вижу, что достижимость лучше, то есть люди лучше добавляются, лучше выходят навстречу. Соответственно, я ожидаю, мы все еще находимся в этапе теста, то есть, условно говоря, что и закрытия в контракты тоже будут больше. Но для того, чтобы прям померить ROI, ну, нужно еще пару месяцев, чтобы понимать, каким он будет в нашем конкретном случае. Так. Как адаптировать AI для специфических нужд вашей компании? Ну, классный вопрос. Вопрос, какие у вас специфические нужды? Непонятно, что конкретно вы имели в виду. Базовый процесс складывается почти все. То есть вы можете, а, выбирать целевую аудиторию, второе, ее сегментировать, отбирать тех, кто вам менее приоритетен, более приоритетен, да, готовить сообщение и отправлять. Вот пока процесс, о котором я вам говорил, является наиболее, скажем так, по сравнению с полностью ручной персонализацией, он гораздо менее затратный с точки зрения времени, которое необходимо для этой истории раз. И достаточно безопасный, потому что отправляется все, по сути, из интерфейса этого самого LinkedIn. То есть генерируется в плагине сообщение, вы нажимаете «Копия», и оно вставляется в окошко чата. Вы нажимаете «Send» стандартно, как вы бы сделали это в LinkedIn. Поэтому проблем сейчас с ними нет, в аккаунты не банят, все четко и так далее. Так, как использование AI может помочь нам обойти конкурентов? Да очень просто, банально, потому что из-за того, что вы знаете, как можно использовать AI, у вас есть инструменты, вы просто за то же самое время отрабатываете, во-первых, большую аудиторию раз. Во-вторых, вы отрабатываете более точно данную целевую аудиторию, и вы получаете гораздо большее количество людей, которые добавились в первый круг, и гораздо большее количество ответов и встреч. То есть вы банально получаете результат быстрее. Вот и все. Поэтому я и в этом смысле большой помощник и проводник. Поэтому тут все просто. Тут все просто до безобразия. Так, ну все, у меня по вопросам в принципе все. Давайте я вам еще расскажу, у кого есть вопросы, то смело можете... Давайте вот так это сделаем. Смело можете генерировать встречу с нашей командой лидогенераторов. Я вам сейчас сброшу в чатик также ссылочку на встречу. Что нужно сделать? Смотрите, мы работаем в лидогенерации больше 7 лет. То есть мы уже собаку съели на этих вопросах. Мы видим, как было до кризиса в США, как во время кризиса, какие индустрии работают, какие нет. где есть деньги, где нет денег, как находить таких клиентов, выстраивать с ними доверительные отношения. Я понимаю, что это как бы отдельный вид работы по сути. Ну, просто технологический стэк и маркетинговый стэк – это абсолютно разные истории. Поэтому задайте вопрос, получите ответ. Это бесплатно. А дальше, если хотите работать с нами, окей. Вы четко понимаете, чем мы вам полезны, какая окупаемость и так далее. Соответственно, бронируйте время для созвона, задавайте свои вопросы. И, собственно, буду рад, когда наша команда сможет вам подсказать путь, с помощью которого вы сможете получить клиентов и клиентов новой заказа. Желаю всем отличных результатов. До скорой встречи. Пока.