Vsi mi pišejo enako: kaj sem se naučil iz LinkedIn sporočil, ki jih piše UI
V zadnjem mesecu sem na LinkedInu dobil več prodajnih sporočil kot v celem lanskem letu. Ponujali so mi fotografiranje, obnovo fasade in izdelavo spletnih strani. Različne storitve, skoraj enaka sporočila.
Ko sem jih postavil drugo ob drugo, sem imel občutek, da berem isto predlogo. Zamenjani so bili ime podjetja, storitev in povezava.
Tudi sam podjetjem pomagam pridobivati povpraševanja, med drugim s hladnimi sporočili. Zato me ne moti, če mi nekdo nekaj ponudi. Me pa zmoti, ko že po prvem stavku vem, kako bo videti preostanek sporočila. In kaj bom dobil čez tri dni, če ne odgovorim.
Večina teh sporočil gre približno takole:
- Splošno opažanje, ki naj bi zvenelo osebno. »Veliko podjetij je danes bolj profesionalnih, kot izgledajo na prvi pogled.« Ali pa: »Zunanji videz poslovnih prostorov pogosto pove več kot vizitka.« To bi lahko poslali skoraj vsakemu podjetju v Sloveniji.
- Vprašanje, ki odpira pogovor. »Je to pri vas že urejeno ali je nekaj, kar boste še osveževali?«
- Prvi opomnik. »Na kratko se navezujem …« Sledi še nekaj razlage in povezava do primerov.
- Zadnji poskus. »Oglašam se še zadnjič. Je to za vas aktualno ali trenutno ni pravi čas?«
S posameznim korakom ni nujno nič narobe. Tudi sam kdaj pošljem opomnik. Težava nastane, ko v enem tednu dobite tri skoraj enake serije.
Takrat nehate brati ponudbo in začnete prepoznavati vzorec. Dobite občutek, da pošiljatelj o vas ne ve nič več kot vaše ime in naziv podjetja.
Orodja za avtomatizacijo in umetna inteligenca so tak način prodaje precej poenostavili. Določite ciljno skupino, pripravite zaporedje sporočil in nastavite pošiljanje. Obljuba je privlačna: več potencialnih strank z manj dela.
Ampak če vsi uporabljajo podobna orodja in jim dajejo podobna navodila, bodo tudi sporočila podobna. Vljudna, tekoča, brez očitnih napak. In tako splošna, da se v njih nihče ne prepozna.
Kaj se zgodi po kliku?
Pri enem od ponudnikov sem kliknil povezavo do primerov dela. Najprej sem moral zapreti tri pojavna okna. Potem sem pristal v galeriji enega projekta, kjer nisem takoj našel poti naprej.
Stran sem pregledal še enkrat, tokrat bolj službeno. Šele takrat sem opazil meni, ki sem ga prvič spregledal.
Potencialna stranka si najbrž ne bo vzela časa za drugi ogled.
Tu se pogosto zatakne. Veliko pozornosti namenimo sporočilu, precej manj pa temu, kaj človeka pričaka, ko klikne povezavo. Če se mora na strani loviti, zapirati okna in iskati kontakt, smo mu po nepotrebnem otežili naslednji korak.
Hladno sporočilo lahko odpre pogovor. Da iz njega nastane povpraševanje, morajo svoje opraviti še spletna stran, primeri dela in naš odziv.
Včasih odgovorim zaradi pravega trenutka
Na eno od teh sporočil sem tudi odgovoril. Ponudba se je ravno ujemala s potrebo pri stranki, s katero sodelujem.
Besedilo ni bilo nič posebnega. Imel pa sem konkreten razlog, da odgovorim.
Iz tega bi lahko pošiljatelj sklepal, da je napisal dobro sporočilo. Jaz pa vem, da sem odgovoril predvsem zaradi okoliščin.
Avtomatizacija lahko pomaga doseči več ljudi in s tem tudi koga, ki storitev ravno potrebuje. Sam odgovor pa še ne pove, kateri del pristopa je deloval.
Kaj bi pri teh sporočilih spremenil?
Umetno inteligenco uporabljam tudi sam. Pomaga mi pri raziskovanju podjetij, pripravi osnutkov in urejanju besedil. Preden sporočilo pošljem, pa želim vedeti, zakaj ga pošiljam prav temu človeku.
Pri tem se držim nekaj preprostih stvari:
- Začnem z nečim konkretnim. Z objavo, storitvijo ali podrobnostjo na spletni strani prejemnika. Z nečim, zaradi česar ima ponudba zanj smisel. Splošna ugotovitev o »podjetjih danes« tega ne pove.
- Več časa namenim izbiri prejemnikov. Raje pošljem deset sporočil ljudem, pri katerih vidim razlog za sodelovanje, kot sto takih, pri katerih samo upam, da se bo kdo odzval.
- Izpustim odvečne uvode. »Na kratko se navezujem« in »oglašam se še zadnjič« prejemniku ne povesta nič koristnega. Če se znova oglasim, poskušam dodati informacijo ali jasno povedati, zakaj pišem.
- Preverim, kam vodi povezava. Ali so primeri dela pregledni? Je jasno, kaj ponujam? Lahko človek hitro najde kontakt? To preverim tudi na telefonu.
- Osnutek preberem na glas. Če stavka v pogovoru ne bi izrekel, ga običajno tudi v sporočilu ne potrebujem. Tako najhitreje opazim besedilo, ki je sicer pravilno, ampak ne zveni po moje.
Pri manjših slovenskih podjetjih je osebni pristop še posebej smiseln. Hitro se zgodi, da s prejemnikom poznata iste ljudi ali sodelujeta s podobnimi strankami. Vsako sporočilo zato prispeva tudi k vtisu o vas in vašem podjetju.
Pred pošiljanjem si zastavim preprosto vprašanje: bi si za tega človeka vzel čas in sporočilo napisal tudi ročno?
Če ne najdem razloga, zakaj bi mu pisal, mi tudi avtomatizacija pri tem ne pomaga kaj dosti.
Pri svojih strankah hladna sporočila začnem s konkretnim opažanjem o prejemniku in končam s preprostim vprašanjem, na katero lahko odgovori po e-pošti. Brez pritiska, da se morava takoj dogovoriti za klic.
Če želite, da pregledam vaša sporočila ali pripravim prvo serijo, mi pišite.
Pogosta vprašanja
Kako prepoznam sporočilo na LinkedInu, ki ga je napisala umetna inteligenca?
Samo iz besedila tega ne morete zanesljivo vedeti. Splošen uvod, ponavljajoče se fraze in serija predvidljivih opomnikov pa lahko kažejo na uporabo predloge ali avtomatizacije. Bolj koristno vprašanje je, ali je pošiljatelj sploh navedel konkreten razlog, zakaj piše prav vam.
Ali je avtomatizacija sporočil na LinkedInu dovoljena?
LinkedIn omejuje uporabo orodij tretjih oseb za samodejno izvajanje dejanj, tudi pošiljanje sporočil in povabil. Uporaba takih orodij lahko privede do omejitve računa. Priprava osnutka z umetno inteligenco, ki ga nato pregledate in pošljete ročno, se razlikuje od samodejnega pošiljanja.
Kako napisati hladno sporočilo, ki dobi odgovor?
Začnite s konkretnim razlogom, zakaj pišete temu prejemniku. Na kratko povejte, kaj predlagate, in postavite vprašanje, na katero lahko preprosto odgovori. Dobro sporočilo olajša začetek pogovora, odziv pa je odvisen tudi od tega, ali človek vašo storitev trenutno potrebuje.
