出站流程:之前和之后

A widely recognized collection for machine learning tasks.
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nusaibatara
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出站流程:之前和之后

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下面是我们如何构建剧本的高级示例:

目标帐户的意向得分激增
使用您插入到 Clay 表中的数据提供商,帐户信息丰富了联系人姓名、职称和电子邮件地址
可以触发多种自动化操作
来自 BDR/SDR 的个性化电子邮件由 ChatGPT 撰写
LinkedIn 连接被发送给每个联系人
电话联系和其他手动步骤的任务在您的外展工具中设置

在另一种情况下,我们可能会使用 Clay 从 Salesforce 提取最近与我们的内容互动的潜在客户的数据。Clay 会通过潜在客户的职位、公司和近期活动等信息丰富这些数据,使我们能够制作高度 澳大利亚赌博数据 个性化的后续消息,以满足他们的特定兴趣和需求。

之前:手动、半个性化的推广
传统的外向式营销活动是许多营销人员都熟悉的——它耗时、手动、容易出现人为错误,而且难以扩展。以面对面活动为例。以下是 Sendoso 过去采用的流程。

我们的团队将参加活动,与潜在客户聊天,甚至可能预订一些会议。

活动结束后,收到潜在客户名单——事情就变得复杂了。所有已预约与销售人员会面的潜在客户都需要先被删除。

然后,我们会选择前 100 名潜在客户,并将其放入外展序列中。此序列将包括半个性化电子邮件、电话和 LinkedIn 联系 - 但也依赖于 SDR 处理外展,以免错过任何步骤。

对于所有出站动作,都会重复此过程。


由于此流程属于手动操作,我们受到 SDR 实际可处理的线索数量限制,并且无法为经历此序列的每个人提供特定的个性化服务。对我们来说,这不太理想 - 直到我们找到了 Clay。

之后:程序化规模化出站
我们的程序化规模化外向型战略建立在两大支柱之上:数据信号和管理流程的团队。


信号源
您可以使用多种来源来跟踪 Clay 播放的信号,具体取决于您要运行的广告活动。我们用来提供信号的工具的一些示例如下:



Madkudu:买家意向和准备情况
Mobly:活动线索
用户宝石: 工作变动或更新
这些信号类别中的任何一个都可用于执行富有创意的个性化播放,以吸引观众的注意力并确保外展的效率和效果。
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