Как автоматизировать исследование данных для лидогенерации с инструментами AI-анализа

Лидогенерация — это процесс выявления и привлечения потенциальных клиентов, или лидов, для бизнеса с целью превращения их в реальных клиентов. В ходе этого процесса формируются перспективы для дальнейших маркетинговых и продажных активностей. Лидогенерация имеет несколько этапов: поиск, квалификация и взаимодействие.

Эффективность продаж в значительной степени зависит от правильно организованного процесса лидогенерации. Чем он точнее и структурированнее, тем больше шансов на превращение лидов в постоянных клиентов. 

В этом материале я расскажу, как оптимизировать процесс привлечения лидов, используя инструменты автоматизации и AI-анализа.

Ручной поиск vs Автоматизация

Ручной поиск обычно более точный и предоставляет персонализированную информацию о потенциальных клиентах, однако он занимает больше времени. Автоматизированные системы, напротив, значительно снижают затраты времени на рутинные задачи и обеспечивают высокий уровень точности с помощью алгоритмов. 

Автоматизация позволяет быстро находить нужные контакты, делать предварительную сегментацию аудитории и даже генерировать персонализированные сообщения. Впрочем, наилучший результат дает сочетание ручного поиска с автоматизированными системами. 

Интеграция искусственного интеллекта (AI) в процесс лидогенерации становится необходимой, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке. AI способен: 

• быстро анализировать большие объемы данных; 

• находить потенциальных клиентов; 

• создавать персонализированные рекомендации; 

• и даже автоматизировать коммуникацию. 

AI помогает точнее таргетироваться и сокращать расходы на маркетинг.

Как оптимизировать поиск и сбор контактов

Когда я говорю об оптимизации этого процесса, имею в виду сокращение времени на поиск релевантных лидов и улучшение точности сбора данных. Для достижения этих целей мы в Netpeak Ukraine используем следующие инструменты:

1. LinkedIn Sales Navigator — для поиска и фильтрации B2B-контактов. Расширенные фильтры по отраслям, должностям, географическому положению и другим параметрам помогают точнее определить потенциальных клиентов.

2. Generect — для автоматизированного сбора контактов из открытых источников, таких как LinkedIn.

3. Apollo.io — для глубокой сегментации и обогащения контактов, то есть добавляет данные, важные для дальнейшей коммуникации. Инструмент формирует точную и персонализированную базу клиентов.

4. Snov.io — для нахождения и валидации email-адресов. Это позволяет проверять правильность контактов и минимизировать риски при рассылках.

LinkedIn Sales Navigator для сбора базы контактов

LinkedIn Sales Navigator является достаточно мощным инструментом для поиска B2B-клиентов благодаря системе фильтров. Чтобы перейти к их настройке, кликните на соответствующие кнопки в поисковой строке.

После этого откроется углубленная система фильтров. Рассмотрю основные из них:

1. Географическое положение (GEO)

Сужает поиск по странам, регионам или конкретным городам, что важно для таргетирования определенных рынков или локальных кампаний.

2. Должности (Titles)

Находит лиц, которые принимают ключевые решения в компаниях. Среди них могут быть:

• C-Level руководители — CEO, CFO, COO;

• руководители отделов — Marketing Director, Sales Manager;

• специалисты — Procurement Specialist, HR Manager.

3. Уровень компании (Revenue)
Фильтрует компании по уровню дохода, дает целиться на бизнесы соответствующего масштаба:

• Enterprise — крупные корпорации, 1,000+;

• Mid-Market — средний бизнес, 51-500 (иногда до 1,000);

• Small Business — малые предприятия, 1-50 (иногда до 100).

4. Отрасли (Industries)
Фильтр по индустрии помогает сосредоточиться на определенных сегментах рынка, таких как:

• IT & Software Development;

• E-commerce & Retail;

• Healthcare & Medical Services;

• Financial Services.

5. Количество сотрудников (Company headcount)
Фильтрует компании по численности персонала. Это позволяет адаптировать коммуникацию в зависимости от масштаба бизнеса:

• 1-10 — микрокомпании и стартапы;

• 11-50 — малые предприятия;

• 51-500 — средний бизнес;

• 501-1000 и более — крупные компании и корпорации.

6. Активность пользователей (User activity)
Отображает пользователей, которые были активными на LinkedIn в течение последних 30 дней. Это критически важно для outbound-кампаний, ведь значительно повышает шансы на ответ и конверсию.

7. Технологии, которые использует компания (Used technologies)
Фильтрует компании по технологическому стеку. Например, если ваш продукт интегрируется с Shopify, HubSpot, AWS, Salesforce или React, фильтр позволяет таргетировать только релевантные бизнесы.

8. Ключевые слова (Keywords)
Поиск по ключевым словам в профиле пользователя или в описании компании. Точнее находит целевую аудиторию по специфике бизнеса, продукта, услуг или даже бизнес-модели.

9. Тип компании (Company type)
Определяет организационную форму:

• Public — публичная компания (акции на бирже);

• Private — частная компания;

• Nonprofit — некоммерческая организация;

• Educational/Government — учебные заведения или государственные структуры.
  Облегчает фильтрацию нерелевантных лидов и улучшает сегментацию кампаний.

10. Стаж работы / опыт (Years in position / experience)
Фильтр по количеству лет на текущей должности или в компании. Отсеивает новичков или временных сотрудников и фокусируется на опытных специалистах.

Такие фильтры делают поиск более точным и эффективным, что дает специалистам сосредоточиться на самых перспективных лидах.

В целом процесс работы с LinkedIn Sales Navigator состоит из трех шагов:

1. Настройка фильтров в соответствии с желаемыми критериями поиска.

2. Получение списка релевантных контактов на основе заданных параметров.

3. Экспорт полученных лидов в CRM или использование их для дальнейшего анализа.

LinkedIn Sales Navigator является незаменимым инструментом для эффективного сбора и управления контактами в процессе лидогенерации.

Generect для сбора базы и сегментации

Generect — это инструмент, который автоматизирует поиск и валидацию лидов. Он интегрируется с LinkedIn, берет базу потенциальных контактов и применяет фильтры аналогичные тем, что в LinkedIn, для автоматического поиска, сегментации и валидации контактов.

Основные возможности Generect:

1. Интеграция с LinkedIn. Generect осуществляет импорт контактов из LinkedIn с помощью стандартных фильтров.

2. Автоматизация поиска лидов. После импорта базы из LinkedIn, Generect автоматизирует дальнейший поиск и сегментацию контактов в пределах этой базы, используя те же фильтры, что и на этапе сбора, например, должность, компания, индустрия, регион.

3. Валидация email-адресов. Generect автоматически проверяет достоверность email-адресов, что обеспечивает более высокую эффективность кампаний и снижает риск ошибок в коммуникации.

Apollo.io для поиска и валидации контактов

Apollo.io — это инструмент, который находит контакты и электронные адреса потенциальных клиентов через детальную сегментацию и фильтрацию.

Основные возможности Apollo.io:

1. Поиск базы контактов. Доступны различные критерии поиска: должность, размер компании, отрасль, географическое положение и т. д.

2. Валидация электронных адресов. Apollo.io автоматически проверяет email-ы на достоверность, что позволяет избежать неактуальных или некорректных контактов.

3. Экспорт данных. Есть опция сохранения и экспорта контактов в CRM-систему.

Роль AI в лидогенерации

Искусственный интеллект (AI) становится важным инструментом в лидогенерации благодаря своим возможностям анализировать большие объемы данных, создавать персонализированные рекомендации и оптимизировать коммуникацию.

AI способен обрабатывать огромные массивы данных из разных источников, находя паттерны и закономерности, которые определяют наиболее перспективных потенциальных клиентов. С помощью алгоритмов машинного обучения система оценивает вероятность конверсии каждого лида, что позволяет сосредоточить ресурсы на лучших кандидатах.

AI может анализировать профили пользователей, и на основе их поведения и интересов создавать персонализированные предложения. Это обеспечивает более точное таргетирование, повышает вероятность успешного контакта и снижает количество нерелевантных лидов.

Примеры использования Chat GPT в лидогенерации

ChatGPT помогает в создании списков ключевых слов для поиска лидов, основываясь на спецификациях клиента и его отрасли. Например, для компании, занимающейся электронной коммерцией, AI сгенерирует релевантные ключевые фразы для таргетирования в LinkedIn или на других платформах.

1. Анализ профиля потенциального лида

Кейс:
После нахождения контакта на LinkedIn, sales-менеджер вставляет полное описание профиля в ChatGPT с инструкцией:

Результат:
Модель подсвечивает релевантные тезисы (например, «акцент на автоматизации процессов») и предлагает четкий месседж для outreach.

2. Разработка ICP (Ideal Customer Profile)

Кейс:
Маркетолог предоставляет ChatGPT данные о 10 клиентах компании и просит:

Результат:
ChatGPT выдает сегментированный портрет идеального клиента, который можно использовать в рекламе или поиске новых лидов.

3. Персонализация первого сообщения на LinkedIn

Кейс:
Менеджер по продажам импортирует список потенциальных клиентов из LinkedIn (например, CTO из финтех-компаний Германии) и просит ChatGPT:

Результат:
ChatGPT создает текст с привязкой к индустрии, географии и интересам, который выглядит человечно и релевантно.

Искусственный интеллект способен эффективно структурировать и анализировать данные, помогая сегментировать контакты по различным критериям (индустрия, уровень дохода, местоположение и т. д.). Это значительно упрощает дальнейший процесс работы с лидами.

Валидация данных

Правильная валидация контактных данных является важным этапом в лидогенерации, поскольку она:

• исключает недействительные или устаревшие email-адреса;

• повышает процент доставленных писем и уменьшает уровень отказов;

• обеспечивает высокое качество базы контактов;

Процесс валидации включает несколько ключевых этапов:

• использование специализированных сервисов для проверки email-адресов;

• анализ достоверности контактов с помощью проверки активности;

• удаление дубликатов и неактуальных записей.

Один из сервисов для валидации контактных данных — Snov.io.

Использование Snov.io для валидации контактов

Snov.io — это многофункциональная платформа, включающая инструменты для сбора, проверки и автоматизации работы с email-адресами. 

Ее основные возможности:

• проверка существования домена — действительно ли он существует и принимает ли письма;

• проверка MX-записей — серверов, отвечающих за прием писем;

• анализ статуса email-адреса — определение, является ли он активным, временным или корпоративным;

• проверка на «catch-all» домены, которые принимают все письма, даже на несуществующие адреса;

• проверка на black-листы — находится ли домен или IP-адрес в спам-базах.

Кроме Snov.io, существуют и другие сервисы для валидации email-адресов. Одним из таких инструментов является Hunter.io, который позволяет находить и проверять электронные адреса, а также предоставляет возможности для анализа контактов в рамках email-маркетинговых кампаний.

Другие популярные сервисы для валидации email-адресов:

1. NeverBounce — инструмент, гарантирующий точность проверки и поддерживающий быструю обработку больших списков контактов.

2. BriteVerify — специализируется на точной проверке адресов в реальном времени и интегрируется с популярными платформами для email-маркетинга.

3. ZeroBounce — помогает проверять адреса, фильтровать неактуальные или рискованные контакты, а также предлагает дополнительные функции для улучшения репутации email-домена.

Использование этих инструментов минимизирует ошибки в email-рассылках, повышает процент доставленных писем и обеспечивает эффективную коммуникацию с потенциальными клиентами.

Сочетание инструментов для достижения максимальной эффективности

Эффективность процесса лидогенерации зависит от способности правильно сочетать различные инструменты и подходы. Например, LinkedIn Sales Navigator может использоваться для первичного поиска и фильтрации лидов, а платформы для автоматизации собирают и валидируют контактные данные. Google Maps предоставляет возможность исследовать локальные рынки и компании с физическими офисами, а искусственный интеллект ускоряет аналитику.

Сочетание инструментов помогает рисерчерам сосредоточиться на более важных аспектах работы, таких как стратегия развития бизнеса и построение отношений с клиентами.

Для исследования компаний в сфере электронной коммерции, которые ищут новых партнеров в США, мы применяем поэтапный подход. 

1. Сначала используем инструменты ИИ, такие как ChatGPT, для сбора информации о рынке, его особенностях и ключевых игроках. ИИ помогает сгенерировать список ключевых слов и критериев для поиска, чтобы сфокусироваться на наиболее релевантных компаниях.

2. Далее мы привлекаем специализированные платформы, вроде LinkedIn Sales Navigator, настраивая фильтры для поиска профилей руководителей по маркетингу или директоров по развитию бизнеса в компаниях, занимающихся многоканальной торговлей и соответствующих нашим критериям. Поиск осуществляется на основе данных, полученных через ИИ.

3. После этого применяем инструменты автоматизации для сбора контактных данных, в том числе email-адресов. Затем проводим валидацию собранных данных, проверяя актуальность email-адресов, и добавляем контакты в нашу базу для дальнейших действий по развитию партнерских отношений.

Выводы

1. Процесс исследования в лидогенерации является важным этапом, включающим не только поиск и анализ потенциальных клиентов, но и глубокое понимание бизнес-целей и необходимость адаптации к постоянно меняющемуся рынку. 

2. Оптимизация исследования через использование специализированных инструментов позволяет автоматизировать процесс сбора данных, их валидации и сегментации. 

3. LinkedIn Sales Navigator, Generect, Snov.io, и Apollo.io позволяют проводить более точный отбор лидов, фокусируясь на необходимых параметрах (географическое положение, должности, отрасли, размер компании), что улучшает качество данных и снижает количество ненужных или неактуальных записей в базах.

4. Использование технологий искусственного интеллекта позволяет выявлять тенденции, спрогнозировать поведение пользователей и предложить персонализированные решения, улучшающие конверсию.

5. Благодаря интеграции передовых инструментов автоматизации, AI-решений и гибких подходов к поиску лидов, компании могут значительно повысить качество своих баз данных, сократить время на поиск и обработку лидов, а также эффективно конвертировать их в клиентов. Это создает устойчивый фундамент для дальнейшего развития бизнеса и обеспечения его конкурентоспособности на рынке.