Automatisierung von Cold-E-Mails

Hallo! In diesem Artikel erkläre ich, wie das KI-Framework LangChain die Qualität Ihrer Kaltakquise per E-Mail deutlich verbessern kann, indem es diese einzigartig und personalisiert macht. Ich werde auch besprechen, wie Sie diesen gesamten Prozess mit minimalen Kosten mithilfe einer Low-Code-Plattform automatisieren können, und vorgefertigte Vorlagen für einen schnellen Start teilen.

Personalisierung vs. Automatisierung

Es besteht eine natürliche Spannung zwischen Personalisierung und Automatisierung. Nicht personalisierte, generische E-Mails lassen sich zwar leicht automatisieren, führen aber häufig zu geringer Interaktion und geringen Konversionsraten. Im Gegensatz dazu erhöhen stark personalisierte E-Mails zwar die Interaktion, sind aber schwer zu automatisieren.

Cold-E-Mail-Plattformen helfen jetzt, dieses Problem mit dynamischen Variablen zu lösen, die automatisierten E-Mails eine personalisierte Note verleihen. Diese Variablen dienen als Platzhalter zum Einfügen personalisierter Wörter, Zeilen oder Absätze.

Dynamische Variablen ermöglichen es Unternehmen, Personalisierung und Automatisierung effizient auszubalancieren. Heute erstellen wir ein LangChain-Szenario auf der Low-Code-Plattform Latenode, um mithilfe der folgenden Tools für jeden Kontakt in unserer Outreach-Datenbank einen individuellen Cold-Eisbrecher per E-Mail zu generieren:

• Das kostenlose Datenanreicherungstool ClearBit
• Die kostenlose Low-Code-Plattform Latenode
• Die extrem günstige API von OpenAI.

Schritt 1: E-Mails mit ClearBit anreichern

Beginnen wir mit einem Google Sheet, das grundlegende E-Mail-Adressen enthält. Ich habe einige meiner Arbeits-E-Mails als echte Beispiele eingefügt (bitte sehen Sie davon ab, mir nach dem Lesen dieses Artikels personalisierte E-Mails zu schicken! :) )

Zunächst müssen wir diese E-Mails mit Daten über die Empfänger anreichern. Für unsere Kontaktaufnahme müssen wir Folgendes wissen:

• Der Vorname
• Der Firmenname
• Die Firmenbeschreibung

Sie könnten jede E-Mail-Domäne manuell besuchen, um diese Informationen zu sammeln, aber wenn Ihre Datenbank Hunderte oder Tausende von E-Mails enthält, ist das nicht praktikabel. Stattdessen können wir diese Aufgabe mithilfe der Low-Code-Plattform Latenode automatisieren. Wir verknüpfen dort unser Google Sheet und verwenden die ClearBit-API, um die fehlenden Informationen zu ergänzen. So funktioniert es:

Keine Sorge! Sie müssen nicht alles von Grund auf neu erstellen. Kopieren Sie einfach das Szenario, das ich am Ende dieses Artikels anbiete. Die grundlegenden Schritte dieser Automatisierung sind:

• Identifizieren Sie die Zeilen, die angereichert werden müssen.
• Extrahieren Sie die E-Mail aus jeder Zeile.
• Senden Sie die E-Mail an ClearBit und erhalten Sie alle zugehörigen Informationen.
• Geben Sie die erforderlichen Informationen wieder in das Google Sheet ein.

Das ist alles. Wir haben unsere E-Mails mit wichtigen Details wie der Unternehmensbeschreibung angereichert. Lassen Sie uns nun einen personalisierten Eisbrecher erstellen, um unsere Kaltakquise-E-Mails zu starten und von Anfang an eine persönliche Verbindung herzustellen.

Schritt 2: Erstellen Sie einen personalisierten Eisbrecher mit ChatGPT   

Ein Kompliment über die Arbeit Ihres Empfängers an seinem Arbeitsplatz ist das Mindeste, was Sie tun können. Darüber hinaus können Sie den Grund Ihrer Kontaktaufnahme auf das Profil des Unternehmens zuschneiden. Sie können dies mit einem anderen Latenode-Szenario tun, das Sie später kopieren können.

Die wichtigsten Schritte sind:

• Rufen Sie die Unternehmensbeschreibung aus Ihrem Google Sheet ab.
• Senden Sie diese Beschreibung mithilfe der OpenAI-API mit einer benutzerdefinierten Eingabeaufforderung, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, an ChatGPT.
• Verfeinern Sie die KI-generierte Ausgabe mit einer anderen Anfrage und einer anderen Eingabeaufforderung.
• Platzieren Sie das Endergebnis in der Zeile, die der Person entspricht, die Sie erreichen möchten.

Auf diese Weise fügen wir jedem Einzelnen einen persönlichen Icebreaker hinzu und erstellen zusätzlich zu seinem Vornamen und Firmennamen eine weitere benutzerdefinierte Variable. Dieses Trio sollte für den Anfang ausreichen. Schauen wir uns an, wie das funktioniert:

Schritt 3: Laden Sie die Tabelle mit Apollo auf die Cold-E-Mail-Plattform hoch

Laden Sie zunächst Ihre Tabelle als CSV-Datei herunter. Laden Sie sie dann als neue Liste auf Ihre E-Mail-Plattform hoch. Ich werde es anhand von Apollo demonstrieren, aber der Vorgang ist bei anderen Tools ähnlich.

Die nächsten Schritte sind ziemlich standardmäßig – ordnen Sie die Felder zu und weisen Sie jedem eine Variable zu. Die Schlüsselvariable für uns ist das benutzerdefinierte Feld „Icebreaker“.

Wenn Sie nun eine E-Mail für einen potenziellen Kunden verfassen, funktioniert es folgendermaßen:

Das ist fürs Erste alles. Sie können die an GPT gesendeten Eingabeaufforderungen in Ihrem Latenode-Szenario anpassen, um eine beliebige Ebene der Cold-Outreach-Anpassung zu erreichen. Diese Latenode-Vorlagen sind vielseitig für jedes Cold-Outreach-Szenario geeignet, einschließlich personalisierter LinkedIn-Nachrichten.

⭐ Wie versprochen, hier ist der Link, unter dem Sie meine Szenarien kopieren können: Vorlagenbibliothek

Sie müssen sie nur einfügen in app.latenode.com und geben Sie Ihre API-Schlüssel für ClearBit (kostenlos) und OpenAI (sehr erschwinglich) ein. Latenode selbst ist ebenfalls kostenlos und verfügt über eine unterstützende Community, in der das Team Ihnen jederzeit bei Ihrem Automatisierungsvorhaben behilflich ist.