मैंने एक एआई लूप बनाया जो नींद में लीड उत्पन्न करता है (47 30 दिनों में)

मैंने इस महीने अपने सीआरएम में 47 लीड जोड़े हैं और मैंने एक भी ठंडे ईमेल नहीं भेजा है या एक भी लिंक्डइन फ़ीड को स्क्रॉल नहीं किया है। एक एआई लूप उन्हें उत्पन्न करता है जबकि मैं अन्य चीजों पर काम करता हूं। आज मैं इसे अठारह मिनट में आपके साथ बना रहा हूं।

यहाँ चित्र है. Make.com हर छह घंटे में चलता है। यह सार्वजनिक स्रोतों की एक सूची से ताजा पोस्ट खींचता है, मेरे लिए यह सबरेडिट और एक्स अकाउंट का एक क्यूरेट सेट है जहां मेरे आदर्श ग्राहक मेरे हल किए गए समस्याओं के बारे में शिकायत करते हैं। प्रत्येक पोस्ट को लीड स्काउट को भेजा जाता है, एक सिस्टम प्रॉम्प्ट जो मेरे आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल को ठंडा जानता है। यह या तो योग्य-के साथ-कारण देता है, या स्किप करता है। योग्य लीड को एक पिंग नोशन प्रविष्टि और एक स्लैक मिलता है। स्किप गायब हो जाते हैं। मैं उन्हें कभी नहीं देखता। निर्माण करने के लिए अठार मिनट, कोई ठंडा ईमेल नहीं।

चरण एक, लीड स्काउट। यह मस्तिष्क है। हम इस बार कस्टम जीपीटी नहीं बना रहे हैं, हम सिस्टम प्रॉम्प्ट का निर्माण कर रहे हैं जो कस्टम जीपीटी से बने हैं, और इसे मेक.कॉम के अंदर तैनात कर रहे हैं। वही तर्क, अलग संदर्भ। यहां प्रॉम्प्ट संरचना है। पहचानः आप एक अंशात्मक सीएमओ के लिए एक बी 2 बी लीड योग्य हैं जो सास कंपनियों की सेवा करता है पांच से पचास कर्मचारियों के बीच, दो से बीस मिलियन के बीच राजस्व के साथ। अपने स्वयं के आईसीपी की जगह लें। नियमः पोस्ट पढ़ें। योग्य या नहीं तय करें। योग्य का मतलब हैः कंपनी के आकार से मेल खाता है, विकास या विपणन से संबंधित एक समस्या का उल्लेख करता है, और पोस्ट करने वाले व्यक्ति के पास निर्णय लेने का अधिकार है। आउटपुट प्रारूपः JSON में जवाब दें। यदि योग्य, कंपनी का नाम, पोस्ट, URL, समस्या, पहले सुझाव दिया गया है। न लौटाएं, शून्य। यदि योग्य, तो हम इसे दो मिनट में पेस्ट करेंगे।

चरण दो, ट्रिगर। Open Make.com, क्लिक करें नया परिदृश्य बनाएं। ट्रिगर मॉड्यूल आपके स्रोत पर निर्भर करता है। X के लिए, X मॉड्यूल का उपयोग करें कीवर्ड या खातों की सूची द्वारा फ़िल्टर किए गए पोस्ट देखें। Reddit के लिए, Reddit मॉड्यूल का उपयोग करें subreddit में नए पोस्ट देखें। RSS के लिए, RSS मॉड्यूल का उपयोग करें RSS फ़ीड आइटम देखें, जो आला उद्योग ब्लॉग के लिए सबसे अच्छा है। मैं Reddit का उपयोग कर रहा हूं क्योंकि तीन उप-बिंदु मेरे पूरे ICP को कवर करते हैं। ट्रिगर को कॉन्फ़िगर करेंः subreddit नाम, प्रति रन दस नए पोस्ट, हर छह घंटे में परिचालन के लिए परिदृश्य निर्धारित करें। कार्यक्रम कैनवास के नीचे-बाएं पर है, Run Once dropdown, हर X घंटे में बदलें। Save। अब हमारे पास हमारे लीड पर छह घंटे में प्रवेश करने वाले हर नए पोस्ट की एक धारा है, स्काउट के लिए मूल्यांकन के लिए तैयार है।

चरण तीन, क्वालिफायर। ट्रिगर के बाद एक ओपनएआई मॉड्यूल जोड़ें, एक पूर्णता बनाएं चुनें। मॉडलः जीपीटी-4ओ-मिनी। सिस्टम प्रॉम्प्ट ठीक वही है जो हमने चरण एक में लिखा था, इसे सिस्टम संदेश फ़ील्ड में पेस्ट करें। उपयोगकर्ता संदेशः ट्रिगर से केवल पोस्ट सामग्री, Reddit मॉड्यूल के आउटपुट से मैप की गई। अब तापमान सेटिंग, इसे बिंदु एक पर ड्रॉप करें। निम्न तापमान का मतलब है एक सुसंगत आउटपुट, जिसकी हमें आवश्यकता है क्योंकि हम JSON को डाउनस्ट्रीम पर पार्स कर रहे हैं। उच्च तापमान का मतलब है रचनात्मक आउटपुट, जिसका अर्थ है असंगत JSON स्वरूपण और टूटी स्वचालन। सहेजें। इसे एक बार रन एक बार के साथ परीक्षण करें। ओपनएआई मॉड्यूल को पैनल में एक JSON स्ट्रिंग आउटपुट लौटा देना चाहिए, या तो योग्य डेटा या शून्य। यदि आप इसे देखते हैं, तो मस्तिष्क काम कर रहा है।

चरण चार, फ़िल्टर। हम केवल योग्य लीड पर कार्य करना चाहते हैं। OpenAI के बाद कनेक्टर पर क्लिक करें, फ़िल्टर जोड़ें। स्थितिः JSON प्रतिक्रिया शून्य के बराबर नहीं है, जिसका अर्थ है कि लीड योग्य था। अब हमें उस JSON स्ट्रिंग को अलग-अलग क्षेत्रों में पार्स करना होगा जो Make.com उपयोग कर सकता है। एक JSON मॉड्यूल जोड़ें Parse JSON। OpenAI प्रतिक्रिया को JSON स्ट्रिंग फ़ील्ड में मानचित्रित करें। पहली बार जब आप इसे चलाते हैं, तो नमूना योग्य प्रतिक्रिया को नमूना फ़ील्ड में पेस्ट करें ताकि Make.com संरचना को जान सके। पार्सिंग के बाद, आपके पास योग्य लीड का नाम, कंपनी, समस्या और सुझावित संदेश अलग चर के रूप में उपलब्ध होगा।

चरण पांच, क्रियाएं। हम पिछले वीडियो से परिचित क्षेत्र में वापस आ गए हैं। उसी शाखा पर, Notion Create एक डेटाबेस आइटम जोड़ें। अपना CRM डेटाबेस चुनें। पार्स किए गए JSON फ़ील्ड का नक्शा बनाएंः Name to Title, Company to Company कॉलम, Problem to Notes, Suggested message to a Draft Outreach कॉलम। Status to New Inbound सेट करें। Save. Add a Slack Send a message module. Channel: leads. Message: New inbound lead, name from company. Problem: problem. Notion में Draft message ready. Map the parsed fields. Save. Now जब किसी भी जगह आपकी निगरानी किए गए स्रोतों में एक योग्य लीड का पता चलता है, तो दो चीजें स्वचालित रूप से होती हैंः एक CRM प्रविष्टि जिसमें एक आउटरीच संदेश तैयार है, और एक स्लाक ड्रेक ताकि मैं इसे समीक्षा कर सकूं।

जब मैं Notion में किसी लीड की समीक्षा करता हूं, तो मैं ड्राफ्ट संदेश खोलता हूं, इसे तीस सेकंड के लिए संपादित करता हूं, इसे Gmail से भेजता हूं। प्राप्तकर्ता जवाब देता है। वह उत्तर मेरे Gmail इनबॉक्स पर पहुंचता है, और अंतिम वीडियो से ईमेल ट्रीगेज सिस्टम इसे पकड़ता है, इसे लीड के रूप में वर्गीकृत करता है, उसी Notion प्रविष्टि को उत्तर के साथ अपडेट करता है, और मुझे फिर से पिंग करता है। इसलिए वर्कफ़्लो चलता हैः AI लीड खोजता है, AI संदेश ड्राफ्ट करता है, मैं भेजता हूं, प्राप्तकर्ता उत्तर देता है, AI जवाब पकड़ता है, AI अपडेट CRM, मैं सूचना देखता हूं। बंद लूप। मैंने इस पूरे पाइपलाइन को तीस सेकंड के लिए छुआ।

तीन गलतियों से बचने के लिए एक, क्वालीफायर के लिए भारी जीपीटी-4 मॉडल का उपयोग करना। मिनी मॉडल एक-दशवें की लागत पर द्विआधारी योग्यता के लिए पर्याप्त है। दो, लागत पर एक मार-बदला के बिना परिदृश्य को चलाने दें। Make की सेटिंग्स के अंदर एक OpenAI उपयोग कैप जोड़ें। मेरा एक महीने में बीस डॉलर सेट है। तीन, ओवर-वाइड स्रोत। मैंने बारह उप-बंदियों के साथ शुरुआत की और शोर मिला। तीन उच्च-सिग्नल स्रोत हर बार बारह औसत दर्जे वाले से अधिक हैं। इनपुट को क्यूरेट करें, फ़िल्टर नहीं।

तीस दिन के परिणाम। सीआरएम में 47 योग्य लीड जोड़े गए। छह ने मेरे आउटरीच का जवाब दिया। दो भुगतान करने वाले ग्राहक बन गए। एक ने तीस हजार डॉलर की प्रतिबद्धता बुक की। कुल लागतः ओपनएआई शुल्क में बारह डॉलर, Make.com में बीस नौ डॉलर। मैंने एक दिन में लगभग दस मिनट Notion में लीड की समीक्षा करने और भेजने से पहले मसौदा संदेशों को संपादित करने में बिताए। यह है। सिस्टम ने सब कुछ पाया, योग्य बनाया, और पहले से तैयार किया। पुराने स्कूल के ठंडे आउटरीच की तुलना करेंः एक महीने में पचास घंटे एक ही परिणाम के लिए। गणित बंद नहीं है।

लीड स्काउट सिस्टम प्रॉम्प्ट और मेक.कॉम ब्लूप्रिंट का विवरण है। अपने आईसीपी के लिए प्रॉम्प्ट को संशोधित करें, अपने स्रोतों में स्वैप करें, आपके पास बीस मिनट में एक ही लूप है। सब्सक्राइब करें क्योंकि अगले वीडियो में मैं नोशन एआई, चैटजीपीटी और क्लाउड की तुलना तीस दिनों के बाद अपने दैनिक ड्राइवर के रूप में प्रत्येक का उपयोग करके कर रहा हूं। फैसला ऐसा नहीं है जिसकी मुझे उम्मीद थी। वहां से मिलते हैं।