Yapay zekâ ile iletişim kurma süreçleri oluşturun Yapay zekânızı besleyin Google Haritalar'dan elde edilen potansiyel müşteri bilgileri

Önce veriyi al, sonra modelin yazmasına izin ver

Bir iletişim stratejisi, ancak arkasındaki bağlam kadar iyidir. Genel üç e-postalık bir strateji spam klasörüne düşer. Potansiyel müşterinin kategorisine, şehrine ve web sitesine atıfta bulunan bir strateji ise tek bir işletme için yazılmış gibi görünür, çünkü gerçekten de öyledir. Buradaki püf nokta, yapay zekâya gerçek işletme verileri sunmak ve ondan ayrıntıları uydurmasını istememektir.

Bütün mesele bu zaten Yapay zekânızı verilerle besleyin Yaklaşım şu şekilde: Yerel işletmelerin temiz bir listesini oluşturuyorsunuz, ardından dosyayı bir modele veriyorsunuz ve o da sıralamayı taslak haline getiriyor Vonsel uzantısı İlk aşamayı hallediyor: Google Haritalar'ı açıyorsunuz, "Austin'deki diş hekimleri" gibi bir arama yapıyorsunuz ve bu arama sonucunda çıkan tüm sonuçlar yapılandırılmış bir tabloya kaydediliyor, bu tabloyu dışa aktarabiliyorsunuz.

Her satır, bir dil modelinin kişiselleştirme için ihtiyaç duyduğu alanları içerir: işletme adı, kategori, adres, şehir, telefon, web sitesi ve sosyal medya hesapları. Kazıma işlemi, tamamlanmış kampanya değil, ham madde niteliğindedir. Değer, bunun üzerine inşa ettiğiniz şeyde yatar.

Uzantıdan potansiyel müşteri verilerini dışa aktarın

Yakalama işlemi tamamlandıktan sonra paneli açın ve formatınızı seçin. CSV ve Excel, sohbet penceresine yüklemek için idealdir. JSON, bir komut dosyasının kayıtları alan alan döngüye almasını istediğinizde en temiz giriştir. Hangisini seçeceğinizden emin değilseniz, kılavuzumuza göz atabilirsiniz CSV, XLSX ve JSON dışa aktarma seçenekleri Avantaj ve dezavantajlarını ayrıntılı olarak ele alıyor.

Dışa aktarmadan önce filtreleyin. Yapay zekanın aynı anda restoranlara ve hukuk firmalarına yazmasını önlemek için listeyi gerçekten iletişime geçmek istediğiniz segmente göre kırpın. Daha sıkı bir dosya, daha sıkı bir sıralama oluşturur ve bir modele yapıştırdığınızda belirteç kullanımınızı azaltır.

ChatGPT'de bir dizi taslağı oluşturun

ChatGPT, sonuçları görmenin en hızlı yoludur. Yeni bir sohbet açın, CSV veya Excel dışa aktarımınızı ekleyin ve net bir özet verin. Dosya yüklemeleri, modelin tüm elektronik tabloyu okumasını sağlar ve yapılandırılmış çıktıları, OpenAI'nin de belirttiği gibi, gönderime hazır tek bir veri akışı döndürecek kadar güçlüdür metin oluşturma kılavuzu tanımlar.

İyi çalışan bir komut istemi şöyle görünür:

"Ekli dosyada ulaşmak istediğim yerel işletmelerin CSV dosyası bulunmaktadır. Her satır için 4 aşamalı bir soğuk iletişim dizisi yazın: e-posta 1 giriş, e-posta 2 değer, e-posta 3 örnek olay incelemesi açısı, e-posta 4 sonlandırma. Açılış satırını işletme adı, kategori ve şehir kullanarak kişiselleştirin. Her e-postayı 90 kelimenin altında tutun ve sonucu her işletme için bir satır içeren bir tablo olarak döndürün."

Model her sütunu görebildiği için, her giriş metnini bir yer tutucu yerine gerçek bir işletmeye dayandırır. Ardından, takip mesajında tonu iyileştirebilirsiniz: daha kısa, daha samimi veya sektöre özel. Metnin yazılmasıyla ilgili daha ayrıntılı bilgi için bkz Kazınmış verilerden ChatGPT kullanarak nasıl soğuk e-postalar yazılır..

Sohbet penceresinin sınırlaması ölçeklenebilirliktir. 40 işletmeyi yapıştırdığınızda çalışır. 2000 işletmeyi yapıştırdığınızda ise model kesilir, sütunlar kaybolur veya yavaşlar. İşte bu noktada betik tabanlı bir yaklaşıma geçmeniz gerekir.

Claude Code ile yüksek hacimli üretim yapın

İçinde dışa aktarılmış dosyalarla dolu bir klasörünüz olduğunda, Claude Kodu Bu daha iyi bir araçtır. Terminalinizde çalışır, dosyaları doğrudan diskten okur ve yeni dosyaları tekrar yazabilir. Bu, yalnızca bir kez yanıt vermediği anlamına gelir: JSON'unuzdaki her kaydı yineleyebilir ve her işletme için kişiselleştirilmiş bir sıra oluşturabilir ve bunu kendi dosyası olarak kaydedebilir.

Claude Code'a yönelik çalışma talimatı açıkça şöyledir:

"Bu klasördeki leads.json dosyasını okuyun. Her işletme için, işletmenin adı, kategorisi ve şehriyle kişiselleştirilmiş 4 e-postalık bir iletişim dizisi oluşturun. Her diziyi, işletmenin alan adı (slug) ile adlandırılmış bir dosyaya /outreach klasörüne yazın. Sıcak ve özlü bir B2B tonu kullanın ve her e-postayı 90 kelimenin altında tutun."

Claude Code, kayıtlar arasında döngü yapar, her birinde aynı kanıtlanmış yapıyı korur ve size düzenli bir taslak klasörü sunar. JSON ile çalıştığı için hiçbir şey kırpılmaz ve hiçbir sütun atılmaz. Saniyeler içinde ince ayar yaparak yeniden çalıştırabilirsiniz. Daha fazla bilgi için, adım adım kılavuzumuza göz atın Claude Code ile potansiyel müşterileri analiz etmek Bu, dosyayı oluşturmadan önce nasıl puanlayacağınızı ve bölümlere ayıracağınızı gösterir.

Bu iki araç doğal olarak birbirini tamamlıyor. Sıralamayı ChatGPT'de prototipleyin, formatı kilitleyin, ardından bu formatı tüm liste üzerinde çalıştırması için Claude Code'a verin. Bu ayrım, iş akışının büyük bir bölümünü kapsıyor.

Son kilometre için Codex ve yerel modeller

İş akışını tamamlayan iki küçük seçenek daha var. Codex tarzı kodlama yardımcıları, oluşturmadan önce dışa aktarımı zenginleştirebilir: satırları yinelenenlerden arındırabilir, telefon formatlarını normalleştirebilir veya büyük bir dosyayı şehir bazında gruplara ayırabilir, böylece sıra oluşturma işlemi daha temiz bir girdiden başlar.

Listenizde barındırılan bir API'ye göndermek istemediğiniz veriler varsa, kendi makinenizde çalışan yerel bir model kullanmak faydalıdır. Bazı inceliklerden ödün verirsiniz, ancak dosyayı tamamen çevrimdışı tutarsınız ve yine de elle düzenleyebileceğiniz kullanışlı bir ilk taslak elde edersiniz. Çoğu insan için bunlar istisnai durumlardır: ChatGPT ve Claude Code işin büyük kısmını halleder.

ChatGPT ve Claude Code karşılaştırması (diziler için

Model taslakları ne olursa olsun, işletmelere yönelik iletişim çalışmalarının yine de kurallara uyması gerektiğini unutmayın. ABD CAN-SPAM uyumluluk kılavuzu Bu, her ticari e-postanın ihtiyaç duyduğu her şeyi kapsar ve veri toplama ve gönderme işlemlerinizin sağlam temellere dayandığını notumuzla teyit etmeniz faydalı olacaktır Google Haritalardan veri kazımanın yasal olup olmadığı..

Vonsel kontrol panelinin devreye girdiği yer

Yapay zeka taslaklarının bulunduğu bir klasör harika bir başlangıç, ancak yine de sadece metin. İçinde Vonsel kontrol paneli, Aynı şekilde, yakalanan potansiyel müşteri bilgileri eşleştirilmiş bir CRM'de de yer alır. E-posta Zekası, her işletmeye özel olarak uyarlanmış bir yapay zeka e-postası oluşturabilir ve İnceleme Zekası, bir şirketin kamuya açık yorumlarında gizlenen sorunlu noktaları ortaya çıkararak, pazarlama dizinizin potansiyel müşterinin gerçekten önem verdiği bir şeyle başlamasını sağlar.

Tek seferlik taslaklar ile tekrarlanabilir bir motor arasındaki fark budur. Daha fazla işletme eklemek, inceleme bağlamını katmanlamak, kimin yanıt verdiğini takip etmek ve takip işlemlerini yönlendirmek için bir veri çekme işlemini yeniden açarsınız. Uzantı makineyi besler. Kontrol paneli makinenin kendisidir. Ham bir dosyayı değere dönüştürmenin daha geniş kapsamlı açıklaması için okuyun Yapay zekânızı iş verileriyle besleyin Ve Her işletme için yapay zeka destekli e-posta nasıl yazılır..