Типичный сценарий поиска потенциальных клиентов в B2B-секторе
В большинстве команд, работающих в сфере B2B, рассылка электронных писем начинается с неполной информации.
В отделах продаж могут быть названия компаний, должности или устаревшие списки контактов. Перед отправкой любого электронного письма тратится время на проверку адресов, заполнение недостающих полей и удаление недействительных контактов.
На этапе подготовки данные, полученные с помощью искусственного интеллекта для рассылки электронных писем, становятся актуальными.
На чём сосредоточено внимание в анализе данных для email-рассылок с помощью ИИ ?
Искусственный интеллект, обрабатывающий данные электронной почты, не отправляет электронные письма.
Основное внимание уделяется готовности данных .
Система подготавливает данные для работы с потенциальными клиентами, обогащая контактные записи, проверяя адреса электронной почты и сопоставляя атрибуты контактов с требованиями к работе с ними.
Это гарантирует, что информационные кампании начнутся с использованием пригодных для анализа данных.
Как подготавливаются данные для информационно-просветительской работы с использованием ИИ.
На практике обогащение данных в рамках информационно-просветительской работы с использованием ИИ осуществляется на нескольких уровнях:
Заполнение недостающих полей электронной почты
проверка доменов корпоративной электронной почты
обогащающие роли и качества компании
стандартизация форматов контактов
Этот процесс заменяет ручную подготовку данных.
Почему точность информационно-просветительской работы зависит от качества данных?
Провал email-рассылок происходит незаметно, если качество данных низкое.
Недействительные адреса электронной почты увеличивают процент отказов, неполные записи снижают персонализацию, а несогласованные форматы усложняют автоматизацию. Качество данных в рамках B2B-рассылки напрямую влияет на доставляемость и отслеживание ответов.
Использование искусственного интеллекта для анализа данных email-рассылок в реальных кампаниях
С помощью искусственного интеллекта для анализа данных электронной почты , кампании строятся на основе структурированных наборов данных.
Отделы продаж сосредотачиваются на последовательности сообщений и последующих действиях, а не на очистке списков. Выполнение работы по взаимодействию с клиентами становится предсказуемым в рамках всех кампаний.
Где место искусственного интеллекта для анализа данных о взаимодействии с клиентами в рабочих процессах продаж?
Искусственный интеллект для обработки данных в рамках информационно-просветительской работы обычно подключается к:
Записи лидов в CRM
платформы автоматизации электронной почты
последующие рабочие процессы
отслеживание эффективности кампании
Подготовка данных происходит до начала проведения информационно-просветительской работы.
Что не заменяет ИИ в рассылке электронных писем?
Искусственный интеллект не заменяет данные, полученные в ходе рассылки электронных писем:
стратегия обмена сообщениями
копирайтинг
управление взаимоотношениями
Это обеспечивает согласованное выполнение.
Как SaleAI поддерживает рабочие процессы обработки данных в рамках email-рассылок
SaleAI предоставляет агентов искусственного интеллекта, которые поддерживают рабочие процессы обработки данных в рамках email-рассылок .
С помощью SaleAI команды подготавливают готовые к рассылке наборы данных, обогащая, проверяя и структурируя контактные данные до запуска кампаний.
Краткое содержание
Эффективность рассылки электронных писем зависит от готовности данных.
Использование искусственного интеллекта для обработки данных в email-рассылках повышает точность кампаний за счет подготовки достоверных контактных данных, сокращения ручной обработки и поддержки масштабируемого B2B-поиска потенциальных клиентов.
