나는 잠자리에 있는 동안 리드를 생성하는 인공지능 루프를 만들었습니다 (47일 30일)

이번 달에는 47개의 리드를 CRM에 추가했고, 한 개의 냉정 이메일도 보내지 않았고, 한 개의 링크드인 피드를 스크롤하지 않았습니다. 인공지능 루프는 다른 작업 중 그들을 생성합니다. 오늘 저는 여러분들과 함께 18분 안에 구축합니다.

여기 그림이 있습니다. Make.com는 6시간마다 실행됩니다. 공공 소스 목록에서 새로운 게시물을 끌어내는데, 나에게는 제 이상적인 고객이 내가 해결하는 문제에 대해 불평하는 서브레딧과 X 계정들의 큐레이션 집합입니다. 각 게시물은 리드 스카우트에 전송됩니다. 제 이상적인 고객 프로필을 냉각하게 알고있는 시스템 프롬프트입니다. 그것은 자격을 갖춘 이유 또는 점프를 반환합니다. 자격있는 리드들은 핑 노션 항목과 슬랙을 얻습니다. 점프가 사라집니다. 나는 그들을 결코 보지 않습니다. 구축하기 위해 18 분, 냉각된 이메일 없습니다.

첫 번째 단계는 리드 스카우트입니다. 이것은 뇌입니다. 이번에는 사용자 지정 GPT를 구축하지 않고 사용자 지정 GPT를 만드는 시스템 펌프를 구축하고 Make.com 내부에 배치합니다. 동일한 논리, 다른 맥락. 여기 펌프 구조입니다. 정체성: 당신은 5~50명의 직원과 매출이 2~2백만 명의 SaaS 회사에 서비스를 제공하는 분자 CMO를위한 B2B 리드 자격을 갖춘 B2B 펌입니다. 자신의 ICP를 교체하십시오. 규칙: 게시물을 읽으십시오. 자격을 갖거나 하지 않기로 결정하십시오. 자격은 회사 크기와 일치하는 것을 의미합니다. 성장 또는 마케팅과 관련된 문제를 언급하고, 게시자가 의사결정 권한을 가지고 있습니다. 출력 형식은: JSON에서 응답하십시오. 자격을 갖춘 경우, 회사 이름, 게시물, URL, 문제, 제안된 경우, 먼저 반환하지 마십시오. 순환하지 마십시오. 이 경우, 순환합니다. 이 경우, 우리는 이것을 2 분 안에 저장합니다.

두 번째 단계는 트리거입니다. 오픈 메이크.코미, 새로운 시나리오를 생성하세요. 트리거 모듈은 소스에 따라 달라집니다. X에 대해 X 모듈을 사용하세요. 키워드 또는 계정 목록에 의해 필터링된 X 모듈을 사용하세요. Reddit에 대해 Reddit 모듈을 사용하세요. RSS에 대해 RSS 모듈을 사용하세요. RSS 퓨드 항목을 참조하세요. 나치 산업 블로그에 가장 좋습니다. Reddit을 사용 중입니다. 세 개의 subreddits가 내 전체 ICP를 커버하기 때문입니다. 트리거를 구성하십시오: subreddit 이름, 실행에 대한 새로운 게시물 10개 제한, 시나리오를 실행할 6시간마다 스케줄링. 스케줄은 캔버스의 왼쪽 아래쪽에 있습니다.

세 번째 단계, 자격증. 트리거에 OpenAI 모듈을 추가하고, 완성도를 생성하는 것을 선택하십시오. 모델: gpt-4o-mini. 시스템 프롬프트는 우리가 첫 단계에 작성한 것과 정확히 같습니다. 시스템 메시지 필드에 붙여넣으십시오. 사용자 메시지는: 트리거에서 게시된 게시물 콘텐츠만, Reddit 모듈의 출력에서 지도를 내기 위해 설정합니다. 이제 온도 설정에서는 이것을 포인트 1로 떨어 뜨십시오. 낮은 온도는 일관된 출력을 의미합니다. 우리는 JSON를 하류로 파싱하고 있기 때문에 필요합니다. 높은 온도는 창의적인 출력을 의미합니다. 이것은 여기에 모순적인 JSON 포맷 및 장애된 자동화를 의미합니다. 저장합니다. 실행 한 번으로 한번 테스트하십시오. OpenAI 모듈은 패널에서 JSON 문자열을 반환해야합니다. 자격 된 데이터 또는 무산. 이것을 볼 경우, 뇌가 작동합니다.

네 번째 단계는 필터입니다. 우리는 자격을 갖춘 리드에만 행동하고 싶습니다. OpenAI 이후 연결기를 클릭하고 필터를 추가하십시오. 조건: JSON 응답은 null과 같지는 않으며, 이는 리드가 자격을 얻었다는 것을 의미합니다. 이제 우리는 JSON 문자열을 개별 필드로 분석해야 합니다. Make.com이 사용할 수 있습니다. JSON 모듈을 추가합니다. Parse JSON. OpenAI 응답을 JSON 문자열 필드에 지도하십시오. 이것을 실행하는 첫 번째 경우, 샘플 필드에 자격을 갖춘 응답 샘플을 붙여서 Make.com이 구조를 알고 있습니다. 분석을 한 후에는 자격을 갖춘 리드 이름, 회사, 문제 및 제안된 메시지가 별도의 변수로 사용할 수 있습니다.

다섯 번째 단계, 액션. 우리는 마지막 비디오에서 익숙한 영역으로 돌아갑니다. 같은 지분에서 Notion를 추가합니다 데이터베이스 항목을 생성하십시오. CRM 데이터베이스를 선택하십시오. 파싱 된 JSON 필드를 지도하십시오: 이름에서 제목, 회사에서 회사 열, 문제로 메모, 제안된 메시지가 초안 아웃리치 열에 대한 상태 설정합니다. 신입 입국으로 상태 설정합니다. 저장합니다. Slack를 추가합니다. 메시지 모듈을 전송합니다. 채널: 리드. 메시지: 신입국 리드, 회사 이름. 문제: 문제. Notion에서 초안 메시지가 준비되어 있습니다. 파싱된 필드를 지도합니다. 저장합니다. 이제 모니터링 된 소스에서 어느 곳에서나 자격있는 리드가 감지되면 두 가지가 자동으로 발생합니다.

여기서 루프는 닫힌다. 제가 Notion에서 리드를 검토할 때, 저는 초안 메시지를 열고, 30초 동안 편집하고, Gmail에서 보내게 됩니다. 수신자는 응답합니다. 그 응답은 내 Gmail 인박스에 도달하고, 마지막 비디오의 이메일 분류 시스템은 리드를 포착하고, 리드로 분류하고, 응답과 같은 Notion 항목을 업데이트하고, 다시 나를 핑크로 씁니다. 그래서 작업 흐름은 다음과 같습니다: AI가 리드를 찾습니다, AI가 메시지를 드래프트합니다. 나는 전송, 수신자는 응답, AI가 응답을 포착합니다, AI가 CRM를 업데이트합니다. 나는 알림을 봅니다. 닫힌 루프. 나는 이 전체 파이프 라인을 30초 동안 만났습니다.

세 가지 실수를 피해야 한다. 하나는, 자격증에 대한 무거운 GPT-4 모델을 사용한다. 미니 모델은 비용의 10분의 1에 바이너리 자격을 충분히 갖는다. 두 번째는, 시나리오가 비용에 대한 킬-스위치 없이 실행되도록 한다. Make의 설정 안에 OpenAI 사용 제한을 추가한다. 내의 경우 한 달에 20달러로 설정된다. 세 가지, 너무 넓은 소스. 나는 열두 개의 서브레디트를 시작했고 소음을 얻었다. 세 가지 높은 신호 소스들은 매번 12 개의 중간 소스를 이길 수 있습니다. 입력들을 관료하십시오, 필터를 관료하지 마십시오.

30일간의 결과, CRM에 47명의 자격을 갖춘 유망자가 추가되었습니다. 6명이 내 진출에 응답했습니다. 2명이 유료 고객이되었습니다. 1명은 3만 달러의 참여를 예약했습니다. 총 비용은: OpenAI 요금 12달러, Make.com에서 29달러입니다. 저는 하루에 약 10분 동안 Notion에서 유망자를 검토하고 전송하기 전에 초안 메시지를 편집했습니다. 그게 다. 시스템은 모든 것을 찾았고, 자격을 얻었고 미리 초안했습니다. 오래된 학교 냉정 진출과 비교해보세요. 같은 결과를 위해 한 달에 50시간. 수학은 닫혀 있지 않습니다.

전체 리드 스카우트 시스템 프롬프트와 메이크닷컴 블루프린트는 설명에 있습니다. ICP에 대한 프롬프트를 수정하고 소스를 교환하면 20분 만에 동일한 루프를 갖게 됩니다. 가입하세요. 다음 비디오에서는 노션 AI, 채팅GPT, 클로드를 30일 동안 매일 운전자로 사용하는 후 한쪽과 한쪽을 비교하고 있습니다.