Два простых метода увеличения конверсии в холодной рассылке LInkedin Outreach

В этой статье я поделюсь двумя экспериментами или методами, увеличения конверсии в добавление аккаунтов в контакты в Linkedin, на данных. Для холодных рассылок, outreach и т.д.

Первый эксперимент посвящен влиянию наличия постов на стене потенциальных лидов на вероятность их добавления в контакты. Наша цель — понять, как наличие контента на странице пользователя, к которому мы добавляемся, влияет на нашу конверсию в успешный коннект.

Для начала мы собрали необходимые данные. Затем мы применили хи-квадрат тест (да, тот самый, который звучит как название китайского ресторана) для анализа влияния опубликованных постов на стене потенциальных лидов на конверсию в добавление в контакты.

Итак, у нас есть две группы данных:

Те, кто не добавил нас в контакты:

Те, кто добавил нас в контакты:

По поводу данных в выборке, мы добавлялись к Product Manager-ам с ГЕО Европа.

Составляем таблицу сопряженности, как в том шведском магазине мебели, и вот что у нас получается:

Итак, p-значение меньше 0.05, что в статистическом мире означает "Ура! Мы нашли что-то важное!". Это означает, что наличие поста у того к кому вы добавляетесь, на стене LinkedIn действительно влияет на вероятность того, что кто-то добавит вас в контакты.

Почему так может быть? Самая простой вывод это просто активные пользователи платформы. Так что проверка профиля на наличие поста, перед добавлением, может серьезно увеличить количество успешных контактов.

Во время проведения предыдущего эксперимента у нас возникла идея исследовать, как комментарии, оставленные под постами, влияют на вероятность добавления в контакты. Отмечу, что все комментарии были тематически связаны с содержанием поста, учитывали контекст обсуждения и комментарии других участников. И все комментарии были сгенерированы искусственным интеллектом. Мы провели слепое тестирование, в ходе которого участники не смогли отличить комментарии, написанные роботом, от комментариев, написанных человеком.

Для этого теста мы взяли 34 профиля из тех кто нас не добавил, но у кого были посты. И решили написать им комментарии. Выборка из 34 профилей конечно мала, но и на ней можно посмотреть есть ли необходимость дополнительного тестирования метода.

Метод анализа "pre-post study" (исследование до и после вмешательства), чтобы разобраться, как комментарии влияют на шансы добавления в контакты.

Итак, вот наша группа испытуемых - 34 человека, которые, видимо, решили, что игнорирование нас - новый тренд. Изначально, до того как мы начали распылять свое обаяние в комментариях, наши запросы на добавление были проигнорированы так же, как и объявления о продаже фитнес-абонементов после Нового года.

Фаза 1: До комментариев (конверсия 0%, как мои шансы на победу в лотерее): 34 профиля, 0 добавлений.

Фаза 2: После комментариев (время волшебства): 34 профиля, 10 добавлений. Кажется, слова действительно имеют силу!

Чтобы оценить этот неожиданный поворот событий, мы использовали z-тест для сравнения двух пропорций. И что мы нашли?

Эти цифры кричат о том, что комментарии действительно работают! С таким p-значением можно даже начать верить в чудеса. (Хотя будем честны на самом деле выборка маловата это может быть и выброс)

Кажется комментирование работает но выборка слишком маленькая конечно и на таком размере может быть просто выбросом, так что соберем данные и расскажем. Но в целом способ выглядит оптимистично.

Все это можно сделать если посадить менеджера для сбора и очистки вашей базы, комментирования, добавления, ведения переписки и доведения до договоренности на встречу или регистрацию и т.д. А можно воспользоваться нашим сервисом, все тоже самое будет делать за Вас наш ИИ ассистент для Linkedin https://miniai.tech/.