Automatisation des courriels à froid

Salut ! Dans cet article, je vais t'expliquer comment le framework d'IA LangChain peut améliorer de manière significative la qualité de ta sensibilisation par email à froid en la rendant unique et personnalisée. J'aborderai également la manière d'automatiser l'ensemble de ce processus avec des coûts minimes en utilisant une plateforme low-code et je partagerai des modèles prêts à l'emploi pour un démarrage rapide.

Personnalisation ou automatisation

Il existe une tension naturelle entre la personnalisation et l'automatisation. Les courriels génériques non personnalisés sont faciles à automatiser mais entraînent souvent des taux d'engagement et de conversion faibles. En revanche, les courriels hautement personnalisés augmentent l'engagement mais sont difficiles à automatiser.

Les plateformes d'envoi de courriels à froid aident désormais à résoudre ce problème grâce à des variables dynamiques qui ajoutent une touche personnalisée aux courriels automatisés. Ces variables servent d'espaces réservés pour insérer des mots, des lignes ou des paragraphes personnalisés.

Les variables dynamiques permettent aux entreprises d'équilibrer efficacement la personnalisation et l'automatisation. Aujourd'hui, nous allons créer un scénario LangChain sur la plateforme low-code Latenode pour générer un email froid brise-glace personnalisé pour chaque contact de notre base de données de sensibilisation à l'aide des outils suivants :

• L'outil gratuit d'enrichissement des données ClearBit
• La plateforme low-code gratuite Latenode
• L'API extrêmement bon marché d'OpenAI.

Étape 1 : enrichir les courriels avec ClearBit

Commençons par une feuille Google contenant des adresses électroniques de base. J'ai inclus certains de mes courriels professionnels comme exemples réels(s'il te plaît, abstiens-toi de m'envoyer des courriels froids personnalisés après avoir lu ceci ! :) )

Tout d'abord, nous devons enrichir ces courriels avec des données sur les destinataires. Pour notre action de sensibilisation, nous avons besoin de savoir :

• Le prénom
• Le nom de l'entreprise
• La description de l'entreprise

Tu pourrais visiter manuellement chaque domaine d'email pour recueillir ces informations, mais si tu as des centaines ou des milliers d'emails dans ta base de données, ce n'est pas pratique. À la place, nous pouvons automatiser cette tâche en utilisant la plateforme low-code Latenode. Nous y lions notre feuille Google et utilisons l'API ClearBit pour compléter les informations manquantes. Voici comment cela fonctionne :

Ne t'inquiète pas ! Tu n'as pas besoin de tout créer depuis le début. Il te suffit de copier le scénario que je te propose à la fin de cet article. Les étapes de base de cette automatisation sont :

• Identifie les rangées qui ont besoin d'être enrichies.
• Extrait le courriel de chaque ligne.
• Envoie l'email à ClearBit et reçois toutes les informations qui s'y rapportent.
• Saisis à nouveau les informations requises dans la feuille Google.

Voilà. Nous avons enrichi nos courriels avec des détails essentiels comme la description de l'entreprise. Maintenant, élaborons un brise-glace personnalisé pour lancer nos courriels froids et établir un lien personnel dès le départ.

Étape 2 : génère un brise-glace personnalisé avec ChatGPT   

Faire un compliment sur ce que ton destinataire fait sur son lieu de travail est la moindre des choses. En outre, tu pourrais adapter ta raison de sensibilisation en fonction du profil de l'entreprise. Tu peux le faire avec un autre scénario Latenode , que tu pourras copier plus tard.

Ses principales étapes sont :

• Récupère la description de l'entreprise dans ta feuille Google.
• Envoie cette description à ChatGPT en utilisant l'API OpenAI avec une invite personnalisée adaptée à tes besoins.
• Affine le résultat généré par l'IA avec une autre demande et une invite différente.
• Place le résultat final dans la ligne correspondant à la personne à qui tu t'adresses.

En faisant cela, nous attachons un brise-glace personnalisé à chaque individu, en créant une autre variable personnalisée en plus de leur prénom et du nom de leur entreprise. Ce trio devrait suffire pour commencer. Voyons comment cela fonctionne :

Étape 3 : télécharger la feuille de calcul sur la plateforme d'envoi de courriels à froid w/ Apollo.

Tout d'abord, télécharge ta feuille de calcul sous forme de fichier CSV. Ensuite, télécharge-le sur ta plateforme de messagerie en tant que nouvelle liste. Je vais faire une démonstration en utilisant Apollo, mais le processus est similaire avec d'autres outils.

Les étapes suivantes sont assez classiques : mapper les champs et attribuer une variable à chacun d'entre eux. La variable clé pour nous est le champ personnalisé "brise-glace".

Maintenant, lorsque tu composes un courriel pour un prospect, cela fonctionne comme suit :

C'est tout pour l'instant. Tu peux ajuster les invites envoyées à GPT dans ton scénario Latenode pour atteindre n'importe quel niveau de personnalisation des courriels froids. Ces modèles Latenode sont polyvalents pour tout scénario de sensibilisation à froid, y compris les messages LinkedIn personnalisés.

⭐ Comme promis, voici le lien où tu peux copier mes scénarios : Bibliothèque de modèles

Il te suffit de les coller dans app.latenode.com et de saisir tes clés API pour ClearBit (qui est gratuite) et OpenAI (qui est très abordable). Latenode lui-même est également gratuit et dispose d'une communauté de soutien où l'équipe est toujours prête à t'aider dans ton parcours d'automatisation.