Зміст
Команди, які використовують ШІ в роботі з потенційними клієнтами, отримують кращі відповіді, оскільки ШІ допомагає відбирати потенційних клієнтів, знаходити підходи до спілкування та швидше складати повідомлення. Саме тому ChatGPT привертає стільки уваги в сфері генерації лідів за допомогою ШІ. Однак, випробувавши його в реальній роботі з генерації потенційних клієнтів, я виявив те, що більшість посібників оминають. ChatGPT може оцінювати, групувати та створювати тексти на основі даних про потенційних клієнтів. Він не може самостійно отримувати свіжі перевірені контакти. Коли я попросив його працювати з порожнім запитом, він звучав впевнено, але став ненадійним. Коли ж я надав йому реальні бізнес-дані, він став корисним.
Ось це і було тим, чого бракувало.
Нові дані.
Мій реальний тест: ChatGPT Plus Outscraper для пошуку місцевих потенційних клієнтів
Я не хотів тестувати ChatGPT за допомогою одного простого запиту й робити вигляд, ніби це стратегія залучення потенційних клієнтів.
Я хотів з’ясувати, де це насправді допомагає, а де непомітно заважає.
Тож я протестував ChatGPT двома способами.
Спочатку я попросив його працювати, використовуючи порожній запит.
По-друге, я підключив Outscraper і надав ChatGPT свіжі дані про місцеві підприємства для роботи.
Різниця була очевидною.
Коли у ChatGPT не було даних, він дав мені виважену пораду.
Коли ChatGPT отримав у своє розпорядження структуровані бізнес-дані, він почав виконувати роль корисного помічника з відбору потенційних клієнтів.
Ось це і є щира позиція.
ChatGPT не є основною базою даних.
Це той рівень, який допомагає вам розібратися в даних після того, як вони вже існують.
Точне формулювання завдання
Для тестування я підключив Outscraper у ChatGPT і використовував його для отримання даних про місцеві підприємства.
Перше завдання було простим:
@Outscraper знайти 10 ресторанів, 11201, Нью-Йорк, США
Я вибрав конкретну категорію та місце, оскільки загальні завдання зазвичай дають слабкі результати.
Я не запитував:
“Знайдіть мені хороших потенційних клієнтів”.”
Це занадто розпливчасто.
Я визначив три чіткі вхідні дані для робочого процесу:
- категорія бізнесу: ресторани
- місцезнаходження: 11201, Нью-Йорк, США
- кількість виводів: 10
Це полегшило оцінювання тесту.
Які результати показав тест
Результат було представлено у вигляді структурованої таблиці потенційних клієнтів.
До нього входили такі галузі, як:
- назва підприємства
- вид діяльності
- рейтинг
- кількість відгуків
- номер телефону
Результат пошуку показав записи про місцеві ресторани за адресою 11201, Бруклін, Нью-Йорк.
Що мене здивувало
Корисною частиною був не лише список.
Найкориснішим було те, що ChatGPT міг робити після того, як список вже існував.
Як тільки я надав їй реальні бізнес-дані, вона допомогла порівняти ці дані, розтлумачити сигнали та підготувати варіанти підходів до потенційних клієнтів.
Ресторан із 2 520 відгуками справляє інше враження, ніж ресторан із 127 відгуками.
Ресторан з оцінкою 3,9 та 907 відгуками слід оцінювати інакше, ніж ресторан з оцінкою 4,8 та 191 відгуком.
Це не означає, що кожна компанія автоматично стає потенційним клієнтом.
Це означає, що ChatGPT може допомогти визначити, які записи слід перевірити людиною в першу чергу.
Саме в цьому ChatGPT показав себе найкраще.
Це не замінило свіжих даних щодо свинцю.
Це допомогло проаналізувати нові дані щодо потенційних клієнтів.
Підказка для подальшої роботи, яка зробила дані корисними
Перший запит вивів записи.
Друге завдання перетворило записи на робочий процес кваліфікації.
Ось який запит я б використав після отримання таблиці Outscraper:
Ознайомтеся з цими потенційними клієнтами ресторанів з району 11201, Бруклін, Нью-Йорк. Оцініть кожен заклад як потенційного місцевого клієнта, спираючись виключно на надані дані.
Перевірте:
- вид діяльності
- рейтинг
- кількість відгуків
- наявність телефону
- можливий показник якості обслуговування клієнтів
- чи потребує ця справа перевірки людиною
Повернути:
- назва підприємства
- оцінка потенційного клієнта за шкалою від 1 до 10
- найпотужніший видимий сигнал
- чому це важливо
- можливий напрямок роботи з громадськістю
- примітка щодо перевірки людиною
Правила:
- Не вигадуйте фактів, яких немає.
- Не стверджуйте, що ресторану потрібна допомога.
- Поки що не пишіть повного листа з пропозицією про продаж.
- Просто вкажіть, які записи варто переглянути в першу чергу.
Ця підказка важлива, оскільки вона допомагає ChatGPT залишатися реалістичним.
Не дозволяється вигадувати дані про доходи, чисельність команди, структуру власності або приховані проблемні моменти.
Це можливо лише на основі наданих даних.
Ось так я б використовував ChatGPT для залучення потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту.
Не як засіб для створення списків за помахом чарівної палички.
Як рівень оцінювання та міркування.
ChatGPT працює ефективніше, коли має для аналізу реальні бізнес-дані. Спочатку скористайтеся Outscraper, щоб зібрати назви компаній, категорії, веб-сайти, номери телефонів, рейтинги, відгуки та адреси. Потім використовуйте ChatGPT для оцінки цих даних та підготовки варіантів звернення, які потім перевірятимуться людиною. Потрібен код
ChatGPT ефективно справляється з відбором потенційних клієнтів
Найсильнішою стороною ChatGPT була кваліфікація потенційних клієнтів.
Це не остаточна кваліфікація.
Попередня кваліфікація.
Якщо я надам йому структуровані записи, він зможе згрупувати їх у категорії для перегляду:
- ідеальна посадка
- можливий варіант
- неповні збіги
- відсутні ключові дані
- потребує ручної перевірки
Це допомагає, оскільки необроблені списки потенційних клієнтів зазвичай містять багато непорядків.
У таблиці можуть бути вказані імена, рейтинги та номери телефонів.
ChatGPT може пояснити, які записи видаються більш релевантними для конкретної пропозиції.
Наприклад, якщо мова йде про управління репутацією, то кількість відгуків та їхня оцінка набувають більшого значення.
Якщо мова йде про веб-дизайн, то доступність веб-сайту набуває ще більшого значення.
Якщо пропозиція передбачає зв’язок у разі пропущеного дзвінка, все більшого значення набувають такі категорії, як інформація про телефонні дзвінки та організація зустрічей.
Одні й ті самі дані можуть використовуватися для різних кампаній.
Логіка нарахування балів змінюється залежно від пропозиції.
Саме в цьому і допомагає ChatGPT.
Це не замінює дані.
Це допомагає інтерпретувати дані.
ChatGPT корисний для розробки стратегій залучення аудиторії
ChatGPT може створювати кращі чернетки листів для залучення клієнтів, ніж більшість стандартних шаблонів листів для холодних звернень.
Але лише в тому випадку, якщо вхідні дані є конкретними.
Прикладом слабкого запиту є:
“Напишіть лист без попереднього контакту для цього ресторану”.”
Зазвичай у результаті виходить загальна адреса електронної пошти.
Більш переконливий запит:
“Напишіть короткий текст для залучення клієнтів для ресторану, який має велику кількість відгуків, видимий номер телефону та рейтинг нижче 4,0. Використовуйте лише ті дані, що відображаються на сторінці. Не вказуйте, що ресторану потрібна допомога. Обсяг тексту не повинен перевищувати 80 слів, і позначте його для перевірки людиною”.”
Так набагато краще.
Повідомлення ґрунтується на візуальних сигналах.
Вона не претендує на те, що знає про проблеми приватного бізнесу.
Це не створює відчуття терміновості.
Це не претендує на глибоке дослідження.
У цьому полягає різниця між корисним залученням користувачів за допомогою штучного інтелекту та фальшивою персоналізацією.
ChatGPT перетворює дані про потенційних клієнтів на текстові дані.
Не слід вигадувати вихідні дані.
У чому ChatGPT непомітно зазнав невдачі
Саме цю частину зазвичай замовчують у більшості порад щодо залучення потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту.
ChatGPT не справляється з завданням, якщо ставитися до нього як до бази даних реальних перевірених потенційних клієнтів.
Якщо ввести:
“Знайдіть мені 50 потенційних клієнтів у сфері фінтех”.”
Це може дати вам чітку відповідь.
Він може відформатувати вихідні дані у вигляді таблиці.
Це може звучати впевнено.
Але це не означає, що ці компанії є актуальними, доступними, активними або перевіреними.
Саме тут і починається ризик.
ChatGPT може вгадувати дані про компанію.
Він може змішувати застарілу інформацію з припущеннями.
Він може створювати описи, які звучать правдоподібно, але не перевіряються.
Він може сформувати список потенційних клієнтів без підтверджених каналів зв’язку.
Система може не врахувати, що підприємство закрилося, переїхало, змінило назву або вже не є актуальним.
Це не є залученням потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту.
Це помічник з написання текстів, який заповнює прогалини в даних.
Справжня ціна того, щоб просити ChatGPT працювати без оновлених даних
Багато людей звинувачують підказку, коли ChatGPT видає слабкі результати щодо залучення потенційних клієнтів.
Іноді проблема полягає саме в підказці.
Але під час мого тестування більшою проблемою виявилися дані.
Якщо у ChatGPT немає свіжих даних, у нього немає нічого надійного, на що можна спиратися.
Краще завдання може допомогти поліпшити структуру.
Вона не може «по маху чарівної палички» створити перевірені номери телефонів, веб-сайти, рейтинги, категорії, кількість відгуків та статус підприємства.
Ось чому ідея “ідеального підказки” не працює.
Люди просять ChatGPT виконати весь робочий процес:
1. Знайдіть потенційних клієнтів
2. Перевірити потенційних клієнтів
3. Оцініть потенційних клієнтів
4. Напишіть інформаційний матеріал
5. Підготуйте подальші дії
Однак ChatGPT найкраще проявляє себе саме на середній стадії робочого процесу.
Спочатку потрібні дані про свинцеві зразки.
Без свіжих даних наслідки швидко стають очевидними.
Команди продажів витрачають час на очищення некоректних записів.
Вони перевіряють, чи існує ця компанія.
Вони перевіряють, чи працює номер телефону.
Вони перевіряють, чи є цей веб-сайт справжнім.
Вони перевіряють, чи відповідає категорія пропозиції.
Персоналізація також стає фальшивою.
Повідомлення може звучати конкретно, але все одно бути неправильним.
Це гірше, ніж загальне повідомлення, оскільки це свідчить про те, що ви насправді не перевірили факти.
Тоді команда втрачає довіру до автоматизації.
Навіть один невдалий список, створений за допомогою штучного інтелекту, може змусити людей повністю відмовитися від використання цього робочого процесу.
Зрештою, цей проект так і не втілився в життя.
Демоверсія виглядає вражаюче, але кампанія не забезпечує надійних можливостей.
Саме тому актуальні дані мають велике значення.
Штучний інтелект не виправляє некоректні вхідні дані.
Це підсилює їх.
Фактичне рішення: ChatGPT Plus Outscraper
Рішення полягало не в тому, щоб припинити користуватися ChatGPT.
Проблему вирішили, переставши використовувати ChatGPT як джерело даних.
Саме тут і знаходить своє застосування Outscraper. Це Google Maps Scraper надає ChatGPT структуровані ділові документи для оцінювання, замість того, щоб змушувати його вгадувати на основі порожнього запиту.
Outscraper забезпечує робочий процес свіжими бізнес-даними.
ChatGPT забезпечує оцінку робочого процесу, групування та обґрунтування заходів із залучення аудиторії.
Це різні посади.
Під час мого тесту Outscraper вивів дані про ресторани з Google Maps.
ChatGPT спростив перегляд цих записів.
Робочий процес став таким:
Outscraper витягує дані про місцеві підприємства.
ChatGPT оцінює видимі сигнали лідерства.
Найкращі записи перевіряє людина.
Лише після цього складається інформаційний матеріал.
Це повноцінний робочий процес генерації потенційних клієнтів на основі штучного інтелекту, оскільки кожен рівень виконує чітко визначену функцію.
Спочатку дані.
Розсудження ШІ — друге.
Третя перевірка людиною.
Спочатку скористайтеся Outscraper для збору свіжих бізнес-даних. Потім доручіть ChatGPT оцінити потенційних клієнтів, згрупувати найперспективніші записи та підготувати сценарії звернення на основі реальних даних.
Робочий процес, який я б використовував після тестування
Після першого тестування ресторанів я б не зв’язувався одразу з усіма 10 закладами.
Я б не використовував штучний інтелект для залучення потенційних клієнтів саме таким чином.
Найефективніший робочий процес полягає в тому, щоб за допомогою Outscraper отримати бізнес-дані, оцінити видимі сигнали за допомогою ChatGPT, а потім переглянути найперспективніші записи перед тим, як складати листи для встановлення контактів.
Крок 1: Оберіть один ICP
Не починайте з широкого ринку.
Почніть з однієї ніші та одного місця.
Приклади:
- ресторани в Брукліні
- стоматологічні клініки в Остіні
- медичні спа-центри в Маямі
- компанії з укладання покрівель у Феніксі
- спортзали в Далласі
- бухгалтери в Денвері
- юридичні фірми в Чикаго
Чим вужче перше випробування, тим легше оцінити його результати.
Крок 2: Отримати свіжі дані про бізнес
Використовуйте Outscraper для збору структурованих ділових записів.
Для робочого процесу з генерації потенційних клієнтів на місцевому рівні до корисних полів належать:
- назва підприємства
- категорія
- сайт
- номер телефону
- рейтинг
- кількість відгуків
- адреса
- місто
- статус підприємства
- URL-адреса Google Maps
Ось які поля потрібно заповнити в ChatGPT, щоб програма могла правильно оцінити будь-що.
Саме ця частина перетворює простий запит на робочий процес залучення потенційних клієнтів на місцевому рівні оскільки записи тепер містять поля, за якими ChatGPT може виставляти оцінки.
Крок 3: Перегляньте попередній список
Перш ніж попросити ChatGPT написати текст для залучення аудиторії, перегляньте вихідні дані.
Перевірте:
- Чи працюють ці підприємства у правильній ніші?
- Чи знаходяться вони у правильному місці?
- У них є номери телефонів?
- У них є веб-сайти?
- Вони активні?
- Чи є рейтинги та кількість відгуків достатнім показником?
- Чи є дублікати?
Це запобігає тому, щоб неякісні дані призвели до неефективних заходів із залучення аудиторії.
Крок 4: Попросіть ChatGPT оцінити потенційних клієнтів
Скористайтеся цим підказкою:
Ознайомтеся з цими даними про місцеві підприємства для пошуку потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту. Оцініть кожне підприємство, використовуючи лише надані дані.
Перевірте:
- відповідність категорії
- доступність веб-сайту
- наявність телефону
- рейтинг
- кількість відгуків
- статус підприємства
- кут видимості
Повернути:
- назва підприємства
- оцінка потенційного клієнта
- найсильніший сигнал
- найслабший сигнал
- чому це важливо
- можливий напрямок роботи з громадськістю
- примітка щодо перевірки людиною
Правила:
- Не вигадуйте фактів, яких немає.
- Не стверджуйте, що підприємству потрібна допомога.
- Поки що не пишіть повного листа.
- Спочатку відберіть лише ті записи, які варто переглянути.
Це дозволяє ChatGPT ґрунтуватися на даних.
Крок 5: Готуйте листи лише для перевірених потенційних клієнтів
Після підрахунку балів виберіть найсильніші записи.
Потім попросіть ChatGPT підказати варіанти підходів до налагодження контактів.
Скористайтеся цим підказкою:
Напишіть короткий чернетку листа для цього перевіреного потенційного клієнта. Використовуйте лише надані видимі сигнали. Обсяг тексту не повинен перевищувати 90 слів. Не вигадуйте фактів. Не стверджуйте, що провели глибоке дослідження. Закінчіть лист м’яким запитанням. Перед відправленням позначте чернетку як таку, що потребує перевірки людиною.
Цей підказка запобігає тому, щоб повідомлення звучало надто агресивно або виглядало штучно персоналізованим.
Крок 6: Перевірка людиною перед відправленням
Ця частина є обов’язковою.
Людина повинна перевірити:
- Чи продовжує ця компанія свою діяльність?
- Чи відповідає пропозиція категорії бізнесу?
- Чи є шлях до контакту дійсним?
- Чи ґрунтується це повідомлення виключно на тих даних, які видно?
- Чи здається вам ця ініціатива корисною?
- Чи зрозуміла причина звернення до них?
ChatGPT може підготувати цю роботу.
Цю інформаційну кампанію має затвердити відповідальна особа.
Як я б перетворив «тест ресторану» на кампанію
У результаті першого тесту було отримано 11 201 запису про ресторани.
Якби я збирався перетворити це на кампанію, я б спершу згрупував їх, а вже потім писав будь-яке повідомлення.
Можливі категорії оглядів:
- ресторани з великою кількістю відгуків
- ресторани з рейтингом нижче 4,2
- ресторани, на яких вказано номери телефонів
- ресторани, що ідеально відповідають цій категорії
- ресторани, яким потрібен огляд веб-сайту
- ресторани, які варто перевірити самостійно
Тоді я б вибрав цю пропозицію.
Якщо мова йде про управління репутацією, я б звернув увагу на підприємства з великою кількістю відгуків і низькими оцінками.
Якщо пропозиція стосується вдосконалення веб-сайтів, я б перевірив, у яких ресторанах відсутні веб-сайти або вони неякісні.
Якщо пропозиція передбачає дзвінки у відповідь на пропущені дзвінки, я б віддав перевагу компаніям, які мають телефонні номери та достатню активність клієнтів.
Якщо пропозиція стосується локального SEO, я б перевірив відповідність категорії, кількість відгуків, рейтинг та повноту профілю.
Ось так один список потенційних клієнтів стає корисним для різних кампаній.
Дані залишаються незмінними.
Логіка нарахування балів змінюється залежно від пропозиції.
Де доречний Outscraper і де ChatGPT має зупинитися
Outscraper — це рівень даних.
ChatGPT — це рівень міркування.
Ці ролі повинні залишатися роздільними.
Скористайтеся Google Maps Scraper коли вам потрібно зібрати інформацію про місцеві підприємства, включаючи назви, категорії, веб-сайти, номери телефонів, оцінки, відгуки та адреси.
Використання залучення потенційних клієнтів на місцевому рівні коли мета полягає в тому, щоб перетворити ці записи на робочий процес пошуку потенційних клієнтів.
Використання витягнути контакти з Google Maps коли перед початком роботи з потенційними клієнтами потрібно отримати більш повну інформацію про канали зв’язку.
Скористайтеся API Google Maps коли вам потрібно інтегрувати робочий процес із CRM, інформаційною панеллю, внутрішнім процесом або системою оцінки потенційних клієнтів, що працює за повторюваним алгоритмом.
Процес роботи досить простий:
- Спочатку — свіжі дані про потенційних клієнтів.
- ChatGPT посів друге місце.
- Третя перевірка людиною.
- Просвітницька робота — наостанок.
Саме такій версії залучення потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту я довіряю.
Де ChatGPT має зупинитися
Я б не використовував ChatGPT для створення списків потенційних клієнтів.
Я б не довіряв цій системі у перевірці даних про компанію без наявності відповідних даних.
Я б не дозволив, щоб система автоматично надсилала розсилки.
Я б не дозволив йому писати повідомлення на основі приблизних даних про дохід, кількість співробітників чи проблеми.
Я б не використовував це як заміну свіжих даних про потенційних клієнтів.
Саме тут більшість порад щодо залучення потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту стають ризикованими.
ChatGPT добре вміє робити висновки на основі інформації.
Це не замінює перевірених даних.
Поширені запитання
Найпоширеніші запитання та відповіді
ChatGPT може допомогти у відборі потенційних клієнтів, якщо надати йому структуровані бізнес-дані. Він може оцінювати записи, групувати потенційних клієнтів та пояснювати видимі сигнали. Однак остаточний відбір все одно має перевіряти людина.
Не завжди. ChatGPT може пропонувати критерії відбору потенційних клієнтів та підходи до їх залучення, але його не слід розглядати як актуальну базу даних перевірених потенційних клієнтів. Для забезпечення ефективного робочого процесу з генерації потенційних клієнтів за допомогою штучного інтелекту йому потрібні свіжі бізнес-дані.
Найкраще це працює з такими полями, як назва компанії, категорія, веб-сайт, номер телефону, рейтинг, кількість відгуків, місцезнаходження, статус компанії та пропозиція, що продається.
Вона не може надійно перевіряти всі дані про компанії, вести великий список потенційних клієнтів протягом усієї кампанії, отримувати нові контакти без підключених інструментів або затверджувати звернення без перевірки людиною.
Виберіть одну нішу, визначте одне місце розташування, зберіть актуальні бізнес-дані за допомогою Outscraper та скористайтеся ChatGPT для оцінки потенційних клієнтів перед тим, як писати їм листи.
