Cómo la Personalización con IA Aumentó en un 500% los Leads Obtenidos en una Campaña de Cold Email

Aprovechando la IA para Revolucionar la Generación de Leads B2B

Como científicos de datos, siempre estamos explorando formas innovadoras de aplicar los últimos avances en IA para mejorar nuestras campañas de Cold Email. Recientemente, implementamos un uso creativo de la personalización de IA que nos ayudó a mejorar drásticamente el rendimiento de una campaña para ofrecer un ERP.

El Desafío: Un Contact-to-lead-ratio "decente"

Uno de nuestros clientes nos contrató para ejecutar una campaña de cold email para ofrecer el ERP de Oracle Netsuite a empresas en México. Dada la venta compleja y la gran inversión que representa un ERP, sabíamos que asegurar reuniones sería difícil.

Inicialmente, la campaña arrojó resultados decentes según los estándares de la industria: 1 lead por cada 500 contactos únicos en la campaña. Sin embargo, sentimos que podíamos hacerlo mejor.

Un Enfoque Novedoso: Personalización con IA

Después de analizar los datos de la campaña, decidimos emplear dos tipos de personalización de IA para mejorar el contact-to-lead-ratio de la campaña.

Primera Personalización: Observación Personalizada

El primero implica el uso de IA para generar una observación personalizada sobre cada empresa prospecto en función de su descripción y áreas de enfoque. Por ejemplo, para una empresa manufacturera, la IA generaría "Estaba viendo que se especializan en la fabricación de componentes aeroespaciales...".

Para crear esta observación estamos usando las siguientes instrucciones:

System Prompt: Definición y Configuración

El "system prompt" es la configuración inicial utilizada para definir el comportamiento y el propósito de un modelo de lenguaje. En términos sencillos, es una serie de instrucciones dadas al modelo antes de que empiece a interactuar con los usuarios para establecer el contexto y las reglas básicas de la conversación. Esto puede incluir información sobre el tipo de tareas que se espera que realice el modelo, el tono que debe usar, cómo manejar diferentes tipos de solicitudes y cualquier otro detalle relevante para garantizar que el modelo funcione de manera efectiva y adecuada.

En este caso nuestro system prompt fue el siguiente:

"Eres un SDR ayudándome a personalizar cold emails manualmente."

Prompt: Instrucciones Detalladas

"Usando la siguiente descripción de una empresa quiero que resumas en una frase de máximo 10 palabras a lo que se dedica./ Cada frase debe usar mi prefijo 'Estaba viendo que se dedican a'/ Y después de mi prefijo debes iniciar con un verbo./ Asegúrate de que la frase refleje claramente la actividad principal de la empresa, evitando descripciones vagas o etéreas eliminando cualquier adjetivo./ Si la descripción es ambigua, trata de inferir la actividad principal de la empresa basándote en pistas contextuales./ Esta es la descripción: {{descripción}}./ El output final debe ser un JSON con las siguientes keys: frase_completa, resumen."

Observaciones del Prompt

Como puedes ver a lo largo de mi prompt, hago uso de backslashes. Los backslashes sirven para dividir y organizar las instrucciones, mejorando la legibilidad para la IA. Sin los backslashes, podría ocurrir un "prompt injection". Un prompt injection sucede cuando la IA confunde las instrucciones y mezcla los pasos, resultando en que ejecute mal el prompt. Los backslashes ayudan a prevenir esto al separar claramente cada instrucción.

Por otro lado, estoy solicitando un JSON para que el output sea consistente y estructurado. Más adelante vamos a explicar esto en el artículo.

Ejemplo de Personalización

A continuación doy un ejemplo de una personalización creada por la IA.

Descripción: Empresa líder dedicada a la producción, comercialización y distribución de productos en el ramo de los insumos de limpieza institucionales y biodegradables en México. En Empresa nos enfocamos en buscar siempre la satisfacción total de nuestros clientes, brindando productos que sean 100% funcionales y confiables para su utilización. Porque detrás de todos nuestros productos hay miles de personas e infraestructura trabajando en conjunto para lograr nuestros objetivos y brindar un excelente servicio.

Línea Personalizada: Estaba viendo que se dedican a producir, comercializar y distribuir insumos de limpieza.

Esta simple personalización aumentó drásticamente las tasas de respuesta, ya que las personas sienten que el mensaje fue adaptado específicamente para ellos.

Segunda Personalización: Propuestas de Valor Específicas

La segunda personalización, más avanzada, consiste en generar dos ideas muy específicas sobre cómo Oracle NetSuite podría beneficiar a esta empresa de acuerdo a su actividad principal. Para lograr esto, estamos usando GPT-4 para analizar descripciones de las empresas y proporcionar propuestas de valor relevantes centradas en el ERP.

Para crear estas ideas estamos usando las siguientes instrucciones:

System Prompt: Definición y Configuración

"Eres un experto en Oracle NetSuite ayudándome a personalizar cold emails."

Prompt: Instrucciones Detalladas

"Dada la siguiente descripción de una empresa y su industria quiero que me digas 2 cosas específicas que esta empresa podría hacer en OracleNetSuite que van a beneficiar a la empresa.\ Estas ideas tienen que ser posibles en Oracle NetSuite y ser específicas para la empresa no genéricas.\ Esta es la descripción: {{Full Description}} y esta es la industria: {{Industry}}.\ Toma tu tiempo para pensar que funciones de OracleNetsuite pueden beneficiar a esta empresa dada su actividad principal. Sé específico y da ideas únicas.\ Cada idea no debe exceder las 15 palabras y debe ser clara para el lector.\ El output final debe ser un JSON con las siguientes keys: idea_1, idea_2."

Observaciones del Prompt

Dado que la IA puede generar texto desordenado, estructuramos cuidadosamente el mensaje para que nuevamente devuelva un JSON con claves para "idea_1" y "idea_2", que son las dos ideas de cómo Oracle Netsuite les puede ayudar.

Cómo Funciona la Temperatura

• Temperatura baja (cerca de 0): Cuando la temperatura se establece en un valor bajo, como 0.2 o 0.3, el modelo tenderá a ser más conservador y predecible. Esto resulta en respuestas más repetitivas, lo cual es útil para tareas que requieren precisión y consistencia.

• Temperatura alta (cerca de 1): Cuando la temperatura se establece en un valor alto, como 0.8 o 1, el modelo genera respuestas más variadas y creativas. Esto es útil cuando se necesita una mayor diversidad en las respuestas.

En nuestro caso establecimos una temperatura alta para evitar generar las mismas ideas para varias empresas y asegurar que cada respuesta sea única.

Ejemplo de personalización

A continuación doy un ejemplo de una personalización creada por la IA.

A continuación doy un ejemplo de una personalización creada por la IA.

Descripción: "X" fue fundada en la ciudad de Monterrey, Nuevo León. Nace como distribuidor de maquinaria de construcción. Desde entonces, de la mano de John Deere, ha representado para muchos profesionales de la construcción un aliado estratégico para alcanzar el éxito en su negocio.

Idea_1: Implementar gestión automática de inventario para repuestos y maquinaria de construcción en tiempo real.

Idea_2: Configurar un portal personalizado para la gestión de servicios y garantías de maquinaria para clientes.

Prompt Chaining: Generación de Frases Completas

Ahora, como puedes ver, aun nos falta algo. Tenemos las ideas, pero aún necesitamos formar una frase para mencionar las ideas en el email. Para esto estamos aplicando lo que llamamos "Prompt Chaining". El prompt chaining consiste en conectar varios prompts para refinar y mejorar el resultado final. En nuestro caso, primero usamos un prompt para generar las ideas principales y luego utilizamos un segundo prompt para transformar estas ideas en una frase que podamos usar dentro de un cold email.

En este caso estamos usando el siguiente prompt para formar la frase.

"Forma una frase de no más de 20 palabras que tenga sentido gramatical y empiece con 'Específicamente creo que les puede servir para' usando las siguientes 2 ideas. Idea 1: \{{Idea1}}\ e \{{Idea2}}\."

Con las ideas mencionadas anteriormente, generó esta frase: "Específicamente, creo que les puede servir para la gestión automática de inventario de repuestos y maquinaria de construcción, así como configurar un portal personalizado para la gestión de servicios y garantías de maquinaria para clientes."

El Proceso de Personalización a Escala

Para optimizar el proceso a escala, utilizamos un software que se llama Clay que se conecta directamente a la API de OpenAI y nos permite personalizar los emails para cada persona con facilidad. Si bien podríamos construir scripts de Python personalizados para hacer la personalización, el tiempo ahorrado hace que valga la pena el costo de Clay.

Algo importante a recalcar es que todavía revisamos manualmente cada mensaje creado por la IA para garantizar la calidad antes de enviarlo. Si bien la precisión de GPT-4o da buenas respuestas, aún creemos que la supervisión humana es esencial para corregir cualquier error.

Resultados de la Campaña: Aumento de 5X en Leads

Los resultados de aplicar la personalización con IA superaron nuestras expectativas. En solo dos semanas, la personalización con IA hizo que pasaramos de obtener un lead por cada 500 contactos, a 1 por cada 100.

El reply rate pasó de 8.55%  a 9.88% y la tasa de respuestas positivas se incrementó de 8.45% a 22.64%

Considerando lo complejo que es un ERP y los costos involucrados, este aumento en la tasa de conversión fue revolucionario. Claramente, la personalización resonó muy bien con el mercado y, a pesar de haber enviado miles de correos, cada persona pensó que fue escrito solo para ellos.

Principios para una Personalización con IA de Alto Impacto

Reflexionando sobre el éxito de esta campaña, aquí te dejamos algunas lecciones clave sobre la personalización con IA:

1. Busca la Originalidad: Si cualquier competidor puede copiar fácilmente tu estrategia de personalización, entonces no va a funcionar en el largo plazo. Lo mejor es buscar estrategias basadas en los puntos fuertes de tu oferta y que sean muy difíciles de imitar.

2. Estructura el Input/Output: Formatear cuidadosamente el prompt agregando backslashes para dividir y organizar las instrucciones, y solicitar al modelo que devuelva un objeto JSON para que los datos se puedan agregar fácilmente a los campos de personalización.

3. Ajusta la Temperatura del Modelo: Al configurar la temperatura de un modelo de IA, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre sugerencias repetitivas e irrelevantes. Una temperatura baja generará respuestas más consistentes, mientras que una temperatura alta producirá respuestas más variadas y creativas. Experimenta con varias temperaturas hasta que estés satisfecho con los resultados.

4. Supervisa las respuestas: Siempre revisa manualmente el output de la IA antes de mandar correos para detectar frases sin sentido o que no suenan naturales.

Conclusión

Como se demostró en esta campaña para ofrecer un ERP, el utilizar personalización con IA puede ayudar a mejorar los resultados de las campañas de cold email de manera significativa.

Aunque claro, si solo copias los prompts que encuentras en Internet, no reflexionas sobre tu estrategia de personalización y no revisas los outputs, no obtendrás buenos resultados. El verdadero poder de la IA se manifiesta cuando integras el razonamiento humano con la inteligencia artificial, no cuando intentas delegar todo tu razonamiento a la IA.

Es fundamental desarrollar una estrategia de personalización robusta, ajustar y perfeccionar los prompts y evaluar continuamente los resultados generados. Solo así podrás aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial y obtener resultados realmente impactantes en tus campañas.

En Z&S Consulting, aplicamos la ciencia de datos y la IA a la generación de leads B2B para ayudar a las empresas de toda América Latina a conectar con tomadores de decisiones clave. Si estás interesado en usar inteligencia artificial para tus campañas de cold email de la manera correcta, agenda una reunión con nosotros en este link: https://calendly.com/ismael-zs/reunion