„Generowanie leadów przez AI” jest sprzedawane jako sposób na pozyskiwanie większej liczby leadów. Znacznie trafniej rozumieć to jako sposób na tracenie mniejszej liczby tych, które już się posiada – i to rozróżnienie decyduje o tym, czy narzędzia pomagają, czy szkodzą reputacji.
Niewygodna arytmetyka
Większość firm afiliacyjnych nie ma problemu z ilością leadów. Ma problem z follow-upem, który od wewnątrz wygląda jak problem z ilością.
Proszę przeliczyć to na własnym pipeline. Proszę policzyć leady bez żadnego kontaktu oraz leady, których nikt nie dotknął od dwóch tygodni. W większości pipeline'ów te dwie grupy razem liczebnie przewyższają leady, nad którymi ktoś aktywnie pracuje. Za każdy zapłacono – pieniędzmi lub wysiłkiem – i każdy z nich rozkłada się na krzywej, którą jasno opisują badania nad czasem reakcji.
Dodanie do tego kontaktów pozyskanych przez AI niczego nie naprawia. Powiększa jedynie kolejkę, która i tak nie jest obsługiwana.
Dlatego najbardziej wartościowe zastosowanie AI w tym obszarze jest mało efektowne: dopilnowanie, by leady, które Państwo mają, otrzymały terminową, trafną i brzmiącą po ludzku odpowiedź. To problem redagowania treści i priorytetyzacji, a modele radzą sobie dobrze z obydwoma.
Co AI naprawdę robi tutaj dobrze
Redagowanie pierwszej wiadomości z realnym kontekstem. Mając informację, skąd pochodzi lead, o co zapytał i co zwykle Państwo mówią, model w kilka sekund tworzy niezły pierwszy szkic. W skali tygodnia to godziny odzyskane.
Podsumowywanie leada. Każda notatka, e-mail i odpowiedź z formularza dla jednej osoby, skompresowane do trzech rzeczy, które trzeba wiedzieć przed rozmową.
Znajdowanie wzorca, którego Państwo nie widzą. Wśród setek leadów – które pytania się powtarzają, które źródła cichną na tym samym etapie, który zarzut ciągle się pojawia. To rzeczywiście nowa zdolność, a nie szybsza wersja czegoś, co i tak już Państwo robili.
Redagowanie na skalę kampanii. Treść strony docelowej, miesiąc podpisów, warianty do testu. Wszystko to pierwsze szkice, ale miesiąc pierwszych szkiców to realna przewaga na start.
Co robi źle i gdzie robi się niebezpiecznie
Produkowanie kontaktów. Narzędzia, które zbierają lub wywnioskowują dane kontaktowe i wysyłają do nich masowo, produkują kontakty, nie leady. Wskaźniki odpowiedzi są takie, jakich należałoby się spodziewać, a koszt to nie tylko zmarnowany wysiłek: reputację nadawcy buduje się długo, a traci szybko.
Wysyłanie bez weryfikacji. Konkretną wadą nie jest zła proza. To wiadomość, która przeczy realnej rozmowie, ponieważ model o niej nie wiedział. To właśnie ona kosztuje transakcję, którą już Państwo mieli.
Ocenianie intencji na podstawie słabych sygnałów. Scoring działa przy dużej skali. Przy skali typowej dla afiliacji, Państwo wiedzą więcej niż model o tym, kto jest „ciepły”.
Zgodność z przepisami się nie zmienia
Warto to powiedzieć wprost, bo materiały marketingowe o AI zwykle o tym milczą. Użycie modelu do napisania wiadomości niczego nie zmienia w zasadach dotyczących jej wysyłki. Wymogi CAN-SPAM amerykańskiej FTC dotyczące prawidłowych nagłówków, adresu fizycznego i działającego mechanizmu wypisania się obowiązują identycznie. Tam, gdzie stosuje się reżimy zgody, takie jak RODO, lista wygenerowana przez model nie stanowi podstawy prawnej.
„Znalazło ich AI” nie jest linią obrony, która komukolwiek się powiodła.
Konfiguracja warta skopiowania
- Leady napływają otagowane źródłem, do jednego pipeline'u.
- W momencie napłynięcia leada wychodzi potwierdzenie odbioru, tak by nikt nie siedział w ciszy.
- Model redaguje właściwy follow-up, korzystając z rzeczywistego kontekstu leada: źródła, tego, o co zapytał, na jakim jest etapie.
- Państwo przeglądają i wysyłają. Dwie minuty, nie dwadzieścia.
- Wszystko, co czyta się jako realny sygnał – odpowiedź lub rezerwacja – wyciąga leada z automatyzacji i umieszcza na Państwa dzisiejszej liście.
- Raz w tygodniu podsumowanie całego pipeline'u: co się powtarza, co utknęło.
Każdy z tych kroków mnoży wartość leadów, które Państwo już mają. Żaden nie zależy od produkowania obcych kontaktów, co jest właśnie tym elementem „generowania leadów przez AI”, wobec którego warto zachować sceptycyzm.
Problem priorytetyzacji, czyli ten prawdziwy
Większość marketerów afiliacyjnych nie potrzebuje pomocy w znajdowaniu osób do kontaktu. Potrzebuje pomocy w decydowaniu, z którą z dziewięćdziesięciu osób już obecnych w pipeline skontaktować się dzisiaj i w jakiej kolejności.
To naprawdę dobre zastosowanie modelu, pod jednym warunkiem: musi się on tłumaczyć. „Skontaktuj się najpierw z tymi sześcioma” jest bezużyteczne. „Z tymi sześcioma najpierw, bo w ciągu ostatniego tygodnia kliknęli w link do cennika i nikt im nie odpowiedział” jest przydatne do działania, a przy tym możliwe do sprawdzenia – co ma znaczenie, bo inaczej nie będą Państwo temu ufać.
Praktyczną wersją jest krótkie codzienne podsumowanie zamiast punktacji. Co zmieniło się od wczoraj, kto podjął działanie, kto ucichł na etapie, na którym cisza zwykle oznacza rezygnację. Czyta się to w trzydzieści sekund i zastępuje dziesięć minut przewijania, które większość ludzi robi zamiast tego.
Wolumen bez szkody
Jeśli mają Państwo wysyłać przy jakimkolwiek wolumenie, chronią trzy rzeczy i żadna z nich nie dotyczy modelu.
Wysyłać do osób, które o to poprosiły. To nie tylko kwestia zgodności z przepisami, to różnica między reputacją nadawcy, która się poprawia, a taką, która się pogarsza. Każdy odbity e-mail i każda skarga z listy, którą Państwo zebrali, kosztuje dostarczalność na liście, na którą Państwo zapracowali.
Rozgrzewać wysyłkę i zachowywać spójność. Nagły wolumen z domeny bez historii to najsilniejszy sygnał spamu, jaki istnieje. Wzrost wysyłki powinien wyglądać stopniowo.
Obserwować odpowiedzi, nie otwarcia. Śledzenie otwarć jest niewiarygodne, odkąd klienty pocztowe zaczęły wstępnie pobierać obrazy. Odpowiedzi to metryka, której nie zdegradowały funkcje prywatności, i to ta, która i tak koreluje z przychodem.
Przykład na liczbach
Proszę wziąć pipeline z czterystoma leadami, z których sześćdziesiąt nigdy nie było kontaktowanych, a sto dwadzieścia nie ruszyło się od dwóch tygodni.
Sprzedażowy przekaz „generowania leadów przez AI” polega na dodaniu do tego kontaktów. Arytmetyka mówi co innego: sto osiemdziesiąt leadów już tam siedzi, opłaconych, w stanie, w którym kompetentna wiadomość wciąż by trafiła.
Zamiast tego warto nad nimi popracować. Model redaguje każdą pierwszą wiadomość na podstawie rzeczywistego kontekstu leada, Państwo przeglądają partię dwudziestu w około pół godziny, a liczba niekontaktowanych spada do zera w ciągu tygodnia. Potem codzienne podsumowanie utrzymuje ten stan.
Nic w tym nie wymaga znalezienia choćby jednej nowej osoby, a dla większości firm przynosi to więcej przychodu niż miesiąc nowego ruchu, ponieważ te leady już wykazały zainteresowanie. Nowy ruch tego nie wykazał.
Co mierzyć
Dwie liczby, mierzone przed i po.
Wskaźnik kontaktu. Odsetek leadów, które otrzymują realną pierwszą wiadomość w ciągu dwudziestu czterech godzin. Jeśli jakieś narzędzie tego nie poprawia, nie pomaga w generowaniu leadów, bez względu na to, jak jest oznaczone.
Wskaźnik odpowiedzi na pierwszy kontakt. Tu widać jakość redagowania. Jeśli po wprowadzeniu redagowania przez AI wskaźnik odpowiedzi spada, model ma za mało kontekstu i tworzy ogólnikowe wiadomości – to problem do naprawienia, a nie powód, by porzucić to podejście.
Obie liczby są proste do policzenia i żadna nie pojawia się na panelu dostawcy narzędzia, co jest jednym z powodów, dla których warto liczyć je samodzielnie.
Co warto robić samemu
Dwie rzeczy należą do Państwa, bez względu na to, jak dobre staną się narzędzia.
Oferta. To, co Państwo przedstawiają ludziom i dlaczego warto poświęcić temu uwagę. Żaden model nie zna Państwa rynku na tyle dobrze, by o tym decydować, i chętnie wyprodukuje pewną siebie odpowiedź będącą mieszanką odpowiedzi wszystkich innych.
Odpowiedź, która ma znaczenie. Gdy lead wraca z realnym pytaniem lub realnym zarzutem, to właśnie w tym momencie biznes zostaje wygrany lub przegrany. Zredagowanie tego przez model daje coś rozsądnego i ogólnikowego, co jest dokładnie złym rejestrem dla tej jedynej wiadomości, w której liczy się konkret.
Wszystko po obu stronach tych dwóch spraw – potwierdzenie odbioru, follow-up, na który nikt nie miał czasu, podsumowanie tego, co się zmieniło – jest do wykorzystania, a uporanie się z tym daje Państwu uwagę potrzebną, by dwie powyższe rzeczy zrobić właściwie.
Common questions
Czy AI może samodzielnie generować leady?
Może generować kontakty. To, czy są to leady, zależy od tego, czy ktoś w ogóle chciał się z Państwem skontaktować, a żaden model tego nie zmieni. AI jest znacznie cenniejsza zastosowana do leadów, które już Państwo mają, niż do szukania nieznajomych.
Jakie jest najlepsze zastosowanie AI w generowaniu leadów?
Tworzenie szkicu follow-upu, podsumowywanie tego, co lead już przekazał, oraz wychwytywanie wzorców w leadach, na których przeczytanie nie ma Państwo czasu. Wszystkie trzy zwiększają wartość istniejących leadów, zamiast tworzyć nowe.
Czy outreach pisany przez AI wciąż działa?
Po sprawdzeniu i edycji - tak. Wysyłany bez weryfikacji, masowo, działa jak każdy inny masowy outreach, czyli słabo, a przy tym naraża reputację Państwa adresu wysyłkowego.
Czy generowanie leadów z AI jest zgodne z przepisami?
Model nie zmienia zasad. Wymogi dotyczące zgody wynikające z RODO oraz wymogi dotyczące nagłówków, oznaczeń i rezygnacji z subskrypcji wynikające z CAN-SPAM obowiązują dokładnie tak samo, jak gdyby wiadomość napisali Państwo samodzielnie.