Cold Email Automation

Hallo! In diesem Artikel erkläre ich, wie das KI-Framework LangChain die Qualität deiner Kaltakquise erheblich verbessern kann, indem es sie einzigartig und personalisiert macht. Außerdem erkläre ich dir, wie du den gesamten Prozess mit minimalen Kosten automatisieren kannst, indem du eine Low-Code-Plattform nutzt und fertige Vorlagen für einen schnellen Start bereitstellst.

Personalisierung vs. Automatisierung

Es gibt ein natürliches Spannungsverhältnis zwischen Personalisierung und Automatisierung. Nicht personalisierte, generische E-Mails lassen sich leicht automatisieren, führen aber oft zu niedrigen Engagement- und Konversionsraten. Stark personalisierte E-Mails hingegen erhöhen das Engagement, sind aber schwer zu automatisieren.

Cold-E-Mail-Plattformen lösen dieses Problem jetzt mit dynamischen Variablen, die automatisierten E-Mails eine persönliche Note verleihen. Diese Variablen dienen als Platzhalter, um personalisierte Wörter, Zeilen oder Absätze einzufügen.

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

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

Schritt 1: Emails mit ClearBit anreichern

Beginnen wir mit einem Google Sheet mit einfachen E-Mail-Adressen. Ich habe einige meiner Arbeits-E-Mails als reale Beispiele beigefügt(bitte unterlasse es, mir nach der Lektüre dieses Artikels personalisierte Kaltakquise-E-Mails zu schicken! :) )

Zunächst müssen wir diese E-Mails mit Daten über die Empfänger/innen anreichern. Für unseren Einsatz müssen wir wissen:

• Der erste Name
• Der Firmenname
• Die Unternehmensbeschreibung

Du könntest jede E-Mail-Domäne manuell besuchen, um diese Informationen zu sammeln, aber wenn du Hunderte oder Tausende von E-Mails in deiner Datenbank hast, ist das nicht praktisch. Stattdessen können wir diese Aufgabe mit der Low-Code-Plattform Latenode automatisieren. Wir verlinken unser Google Sheet dort und nutzen die ClearBit API, um die fehlenden Informationen zu ergänzen. So funktioniert es:

Mach dir keine Sorgen! Du musst nicht alles von Anfang an erstellen. Kopiere einfach das Szenario, das ich am Ende dieses Artikels vorstelle. Die grundlegenden Schritte für diese Automatisierung sind:

• Identifiziere die Zeilen, die angereichert werden müssen.
• Extrahiere die E-Mail aus jeder Zeile.
• Sende die E-Mail an ClearBit und erhalte alle dazugehörigen Informationen.
• Gib die erforderlichen Informationen wieder in das Google Sheet ein.

Das war's. Wir haben unsere E-Mails mit wichtigen Details wie der Unternehmensbeschreibung angereichert. Jetzt brauchen wir nur noch einen persönlichen "Eisbrecher", um unsere Kaltakquise-E-Mails einzuleiten und von Anfang an eine persönliche Verbindung herzustellen.

Schritt 2: Erstelle einen personalisierten Eisbrecher mit ChatGPT   

Ein Kompliment über die Arbeit des Empfängers zu machen, ist das Mindeste, was du tun kannst. Außerdem kannst du den Grund für deine Kontaktaufnahme auf das Profil des Unternehmens abstimmen. Das kannst du mit einem anderen Latenode Szenario tun, das du später kopieren kannst.

Die wichtigsten Schritte sind:

• Rufe die Unternehmensbeschreibung aus deinem Google Sheet ab.
• Sende diese Beschreibung über die OpenAI API mit einer auf deine Bedürfnisse zugeschnittenen Aufforderung an ChatGPT.
• Verfeinere die von der KI generierte Ausgabe mit einer weiteren Anfrage und einer anderen Aufforderung.
• Setze das Endergebnis in die Zeile, die der Person entspricht, die du ansprichst.

Auf diese Weise fügen wir jeder Person einen personalisierten Eisbrecher hinzu und erstellen neben dem Vornamen und dem Firmennamen eine weitere benutzerdefinierte Variable. Dieses Trio sollte für den Anfang ausreichen. Schauen wir uns an, wie das funktioniert:

Schritt 3: Hochladen der Tabelle auf die Cold-E-Mail-Plattform mit Apollo

Lade zunächst deine Tabelle als CSV-Datei herunter. Dann lädst du sie als neue Liste auf deine E-Mail-Plattform hoch. Ich zeige dir das mit Apollo, aber der Vorgang ist bei anderen Tools ähnlich.

Die nächsten Schritte sind ziemlich standardmäßig - die Felder zuordnen und jedem eine Variable zuweisen. Die wichtigste Variable für uns ist das benutzerdefinierte Feld "Eisbrecher".

Wenn du eine E-Mail für einen potenziellen Kunden schreibst, funktioniert das folgendermaßen:

Das ist alles für den Moment. Du kannst die Aufforderungen, die in deinem Latenode Szenario an GPT gesendet werden, so anpassen, dass du jede Stufe der Kaltakquise erreichen kannst. Diese Latenode Vorlagen sind vielseitig einsetzbar und eignen sich für alle Arten von Kaltakquise, einschließlich personalisierter LinkedIn-Nachrichten.

⭐ Wie versprochen, hier ist der Link, unter dem du meine Szenarien kopieren kannst: Vorlagenbibliothek

Du musst sie nur in app.latenode.com einfügen und deine API-Schlüssel für ClearBit (kostenlos) und OpenAI (sehr erschwinglich) eingeben. Latenode selbst ist ebenfalls kostenlos und verfügt über eine hilfsbereite Community, in der das Team immer bereit ist, dir bei deiner Automatisierungsreise zu helfen.