لقد بنيت حلقة ذكاء اصطناعي تولد قوائد أثناء نومي (47 في 30 يوما)

لقد أضفت 47 رصاصة إدخال إلى CRM هذا الشهر ولم أرسل رسالة بريد إلكتروني باردة واحدة أو أبحث عن تغذية LinkedIn واحدة. وتولدها حلقة AI أثناء العمل على أشياء أخرى. اليوم أنا بنى ذلك معك في ثمانية عشر دقيقة.

هذه هي الصورة، يُجري Make.com كل ست ساعات، ويجذب مشاركات جديدة من قائمة من المصادر العامة، بالنسبة لي، فهذه مجموعة منتظمة من المشاركات الفرعية والحسابات X التي يشكو فيها عملائي المثاليون عن المشاكل التي أحل فيها. يتم إرسال كل مشاركة إلى قائد الكشافة، وهو طلب نظامي يعرف ملف عميل المثالي البارد. فإنه يعود إما مؤهلًا مع الأسباب، أو ينسحب. يؤهل الرؤساء يحصلون على إدخال Ping Notion و Slack. ينسحبون. لا أراهم أبدًا. ثمانية عشر دقيقة لإنشاء، لا يوجد أي رسالة بريد باردة.

الخطوة الأولى، هي الكشافة الرئيسيّة. هذه هي الدماغ. نحن لا نبني GPT مخصصة هذه المرة، بل نبني نظام المشورة التي يتمّ تصنيع GPT مخصصة منها، وننشرها داخل Make.com. نفس المنطق، سياق مختلف. إليك هيكل المشورة. هوية: أنت مؤهل B2B للمسؤول الرئيسيّة لشركة CMO الفصّلة التي تخدم شركات SaaS من خمسة إلى خمسين موظفاً، مع إيرادات تتراوح بين مليونيين و20 مليون. استبدل ICP الخاص بك. القواعد: اقرأ المقالة. قرر أن تكون مؤهلة أم لا. المهلة تعني: تتطابق بحجم الشركة، وتذكر مشكلة تتعلق بالنمو أو التسويق، والشخص الذي ينشر لها سلطة صنع القرار. تنسيق: استجيب في JSON. إذا كان مؤهلًا، اسم الشركة، عنوان المقال، مشكلة، أُقتراح أولاً. لا تستجيب، لا تستجيب. إذا كنت مؤهلً، سوف نضع هذا في دقيقتين.

الخطوة الثانية، الزناد. افتح Make.com، انقر فوق إنشاء سيناريو جديد. يتوقف وحدة الزناد على مصدرك. بالنسبة لـ X، استخدم وحدة X مشاهدة المشاركات التي يتم تصفيتها بواسطة كلمات رئيسية أو قائمة الحسابات. بالنسبة لـ Reddit، استخدم وحدة Reddit مشاهدة المشاركات الجديدة في subreddit. بالنسبة لـ RSS، استخدم وحدة RSS مشاهدة عناصر تغذية RSS، الأفضل لمدونات الصناعة النوعية. أنا أستخدم Reddit لأن ثلاثة فرقة تغطي كل ICP الخاص بي. قم بتهيئة الزناد: اسم subreddit، حد عشرة مشاركات جديدة في كل مرة، جدولة السيناريو للعمل كل ست ساعات. الجدول في الجزء السفلي يسارا من القماش، Run Once dropdown، تغيير إلى كل ساعة X. Save. الآن لدينا تيار من المشاركات الجديدة التي تدخل كل سيناريو ست ساعات، جاهز للقيامة للرائدة لتحقيق تقييمها.

الخطوة الثالثة، المؤهل. أضف وحدة OpenAI بعد الزناد، اختر إنشاء اكتمال. النموذج: gpt-4o-mini. استدرج النظام هو بالضبط ما كتبناه في الخطوة الأولى، ورقمه في حقل رسالة النظام. رسالة المستخدم: مجرد محتوى البريد من الزناد، رسم الخريطة من إصدار وحدة Reddit. الآن إعداد درجة الحرارة، انقطع هذا إلى نقطة واحدة. درجة الحرارة المنخفضة تعني الإصدار المتواصل، والذي نحتاج إليه لأننا نقوم بتحليل JSON أسفل النهر. درجة الحرارة العالية تعني الإصدار الإبداعي، والذي هنا يعني تنسيق JSON غير متواصلة وتحطيمها. حفظ. اختبر مرة واحدة مع Run Once. يجب أن يعيد وحدة OpenAI سلسلة JSON في لوحة الإصدار، إما بيانات مؤهلة أو صفرا. إذا رأيت هذا، فإن الدماغ يعمل.

الخطوة الرابعة، المرشح. نريد أن نتصرف فقط على الرسائل المؤهلة. انقر على الصلة بعد OpenAI، أضف مرشحًا. الحالة: لا يساوي استجابة JSON صفراً، مما يعني أن الرسوم المؤهلة كانت مؤهلة. الآن نحتاج إلى تحليل هذا السلسلة JSON إلى حقل فردية يمكن لـ Make.com استخدامها. أضف وحدة JSON Parse JSON. خريط استجابة OpenAI إلى حقل السلسلة JSON. في المرة الأولى التي تقوم بها بتشغيل هذا، ضعي عينة من الاستجابة المؤهلة في حقل العينة بحيث يعرف Make.com الهيكل. بعد التحليل، سيكون لديك اسم الرسوم المؤهلة المؤهلة، الشركة، المشكلة، والرسالة المقترحة متاحة كمتغيرات منفصلة.

الخطوة الخامسة، الإجراءات. نحن نعود إلى منطقة مألوفة من الفيديو الأخير. على نفس الفرع، أضف Notion Create a database item. اختر قاعدة بيانات CRM الخاص بك. خريط حقل JSON المفصلة: اسم إلى عنوان، عمود شركة إلى شركة، مشكلة إلى ملاحظات، رسالة مقترحة إلى عمود مسودة التنفيذ. حدد الحالة إلى المجيء الجديد. حفظ. إضافة نموذج Slack Send a message module. قناة: الرؤى. رسالة: رئيسي جديد قادم، اسم من شركة. مشكلة: مشكلة. رسالة مسودة جاهزة في Notion. خريط الحقول المفصلة. حفظ. الآن عندما يتم اكتشاف رئيسي مؤهل في أي مكان من مصادرك المراقبة، تحدث شيئان تلقائيًا: إدخال CRM مع رسالة التنفيذ جاهزة، ونقشة من النقشة حتى أعرف كيفية مراجعتها. الوقت الإجمالي من البريد إلى Slack: أقل من ثلاثين ثانية.

هذا هو المكان الذي يغلق فيه الحلقة. عندما أراجع مدرجًا في Notion، أفتح رسالة مشروع، وأحررها لمدة ثلاثين ثانية، ثم أرسلها من Gmail. يستجيب المستلم. يصل هذا الرد إلى صندوق رسائل Gmail الخاص بي، ويعتبر نظام التجديد الإلكتروني من الفيديو الأخير مدرجًا، ويحصفه على أنه مدرج، ويحديث نفس مدخل Notion مع الرد، ويحقق لي مرة أخرى. وبالتالي يزود سير العمل: يجد AI مدرجًا، يرسله AI مسودة رسالة، أرسله، تستجيب المستلم، يلتقط AI ردًا، يحدد AI CRM، أرى إشعارًا. حلقة مغلقة. لمس هذه الأنابيب بأكملها لمدة ثلاثين ثانية.

ثلاثة أخطاء لتجنبها. الأول، استخدام نموذج GPT-4 الثقيل للتصفية. النموذج الصغير هو الكثير للتصفية الثنائية في واحد عشرة من التكلفة. الثاني، السماح السيناريو بالعمل دون تغيير التكلفة. إضافة حدة استخدام OpenAI داخل إعدادات Make. من النيني هو تعيين في عشرين دولارا في الشهر. ثلاثة، مصادر واسعة جدا. بدأت مع اثني عشر فرقة و حصلت على الضوضاء. ثلاثة مصادر عالية الإشارة هزمت اثني عشر متوسطات في كل مرة. تخصيص المدخلات، وليس المرشحات.

نتائج ثلاثين يوماً. تم إضافة سبعة وأربعين رائد مؤهلين إلى CRM. استجاب ستة إلى رسمي. أصبح اثنان عملاء مدفوعين. حجز أحد مشاركة ثلاثين ألف دولار. التكلفة الإجمالية: اثني عشر دولاراً في رسوم OpenAI، وتسعة وعشرين دولاراً في Make.com. قضيت حوالي عشر دقائق يومياً في مراجعة الرؤى في Notion وتحرير رسائل مسودة قبل إرسالها. هذا كل شيء. وجد النظام، واجه، وقام بتصميم كل شيء آخر مسبقاً. قم بتقارنة ذلك مع التواصل البارد القديم: خمسين ساعة في الشهر لنفس النتائج. لا تقفل الرياضيات.

إن طلب نظام Lead Scout الكامل ونموذج Make.com موجود في التوصيف. قم بتعديل طلب ICP الخاص بك، واستبدل المصادر الخاصة بك، سيكون لديك نفس الحلقة في عشرين دقيقة. اشترك لأن في الفيديو التالي سأقارن Notion AI، ChatGPT، وClaude جنبا إلى جنب بعد ثلاثين يوماً باستخدام كل واحد منهم كدرائير يومي.