TradeEngage

A solução z3leads

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A planilha CSV (Home Services Startups)

A primeira coisa que fiz foi carregar o arquivo csv da lista com startups, identificar cada funcionário que trabalhou em funções relacionadas ao relacionamento com o cliente e filtrá-lo por localização (endereço do funcionário). O problema é que, essa é uma lista com startups em todo o mundo e, portanto, havia apenas 8 pessoas que trabalhavam no sucesso do cliente ou no suporte ao cliente e moravam em Miami. Por esse motivo, tive que confiar em uma pesquisa mais ampla feita diretamente com Clay.

Edifício de mesa de argila

Filtros de pesquisa

Já na primeira filtragem (no painel de busca, antes de criar a tabela), filtrei as pessoas que tinham menos de 12 meses no emprego atual, o que reduziu a lista total de cerca de 1.000 pessoas para 779.

Primeira filtragem (no nível de pesquisa):

• Cargos relacionados ao sucesso do cliente ou ao suporte ao cliente
• Na cidade de Miami, FL
• Com pelo menos 12 meses na posição atual

Filtragem por nível de antiguidade

Minha primeira ação na mesa foi criar um prompt de IA para classificar os candidatos de acordo com seu nível de antiguidade.

Níveis de antiguidade:

• Nível 1: nível C
• Nível 2: VP e diretores
• Nível 3: Gerentes e supervisores
• Nível 4: contribuidores individuais

Ao lado de sua classificação, inseri uma coluna de caixa de seleção para que possamos filtrar exatamente o nível de antiguidade que estamos prospectando para essa posição específica. Você não forneceu instruções sobre isso, mas presumo que, para este estudo de caso específico, contrataremos uma função de nível mais júnior - e, portanto, filtrei pessoas nos níveis 3 e 4. Caso contrário, podemos facilmente reverter a pesquisa e filtrar apenas pessoas no nível de alta gerência (níveis 1 e 2).

Análise da experiência do candidato com startups

Fiz uma análise complexa para identificar se o candidato tinha experiência em trabalhar em Startups, que foi feita seguindo o procedimento abaixo

Análise da experiência de inicialização - processo passo a passo:

• Identifique a empresa da função atual do candidato
• Analise com IA se essa empresa pode ser considerada uma startup
• Identifique todas as empresas nas quais esse candidato trabalhou anteriormente (em sua experiência anterior)
• Analise com IA se alguma dessas empresas pode ser considerada uma startup
• Resultado final: o candidato tem experiência com startups se sua função atual ou alguma de suas experiências anteriores foi em uma empresa iniciante

Análise da experiência do candidato com o setor de serviços domésticos

Muito semelhante à análise acima para a experiência de inicialização:

Análise da experiência de inicialização - processo passo a passo:

• Identifique a empresa da função atual do candidato
• Analise com IA se essa empresa pode ser considerada estar no setor de serviços domésticos
• Identifique todas as empresas nas quais esse candidato trabalhou anteriormente (em sua experiência anterior)
• Analise com IA se alguma dessas empresas pode ser considerada estar no setor de serviços domésticos
• Resultado final: o candidato tem experiência com Serviços Domésticos se sua função atual ou alguma de suas experiências anteriores foi em um Setor de serviços domésticos inicialização.

Nota: Eu considerei estar no setor de serviços domésticos:

• Empresas diretamente relacionadas a serviços domésticos (prestadores de serviços domésticos) e
• Empresas que prestavam serviços a prestadores de serviços domésticos (tinham o setor de serviços domésticos como seu ICP)

Análise da experiência do candidato com a automação de IA relacionada ao suporte/sucesso do cliente

Eu criei um prompt de IA muito detalhado para analisar se o candidato tinha algum tipo de experiência anterior com IA e automação para suporte ao cliente:

Objetivo imediato: Determine se o perfil mostra experiência relevante com IA, processo, fluxo de trabalho, CRM, chatbot, emissão de tíquetes, automação digital (incluindo fluxos de trabalho de BPA, RPA e IA), automação para sucesso ou suporte ao cliente ou ferramentas e funções relacionadas.

Análise de outros critérios não especificados no estudo de caso

Criei duas outras análises para os candidatos que não foram especificadas em suas instruções, mas que achei interessantes para a avaliação de um candidato a um cargo;

• Anos de experiência que o candidato tem especificamente com funções de suporte/sucesso ao cliente
• Se o candidato estudou em uma universidade de primeira linha ou da Ivy League

Sistema de pontuação de candidatos

As premissas de pontuação

Eu construí um sistema de pontuação que nos permite analisar todos os pontos fortes e qualidades anteriores de cada candidato em uma única coluna de uma forma simples e muito eficaz. Abaixo, seguem as notas dadas para cada atributo:

1. Experiência com startups (boleano: sim ou não)

Sim: 3 pontos

Não: zero pontos

2. Experiência com serviços domésticos (boleano: sim ou não)

Sim: 3 pontos

Não: zero pontos

3. Experiência com automação para relacionamento com clientes (boleano: sim ou não)

Sim: 5 pontos

Não: zero pontos

Nota: Eu dei uma prioridade maior a esse atributo em relação aos atributos 1 e 2 acima.

4. O candidato estudou em uma universidade de primeiro nível? (boleano: sim ou não)

Sim: 2 pontos

Não: zero pontos

Nota: Eu dei menos importância a esse atributo em relação aos acima.

5. Total de anos de experiência com atendimento ao cliente (intervalo: entre números):

de 0-2:0 pontos

de 3-5:1 pontos

de 9-8:2 pontos

de 9 a 20:3 pontos

Filtragem de caixas de seleção

Eu inseri uma coluna com uma caixa de seleção para que possamos filtrar os candidatos com pontuação baixa, para que não precisemos processar o restante dos dados na Tabela Clay (e, portanto, não gastar créditos Clay) com candidatos com notas baixas. Eu configurei como ponto de corte uma nota de corte de 5 pontos, mas podemos ajustar essa filtragem para qualquer pontuação desejada.

Exemplo de pontuação de candidatos

O candidato abaixo foi o que obteve a maior pontuação para os 100 primeiros candidatos da lista, com uma pontuação de 14 pontos (importante: eu corri apenas as primeiras 100 linhas da tabela, então não gastamos créditos de argila desnecessariamente).

Portanto, ele atende a todos os critérios de nossa análise:

1. Experiência de inicialização:

Função atual: A Agência Uberwood parece atender aos critérios de uma startup. Foi fundada há relativamente pouco tempo, concentra-se em serviços inovadores de marketing digital e web design e é liderada por um jovem empreendedor.

Experiências passadas: Com base nas informações disponíveis, a Agência Uberwood (umdigital.me) e BairesDev (bairesdev. com) mostram características das startups. A Agência Uberwood se concentra em web design para startups, sugerindo que está em uma fase de crescimento. A BairesDev, fundada em 2009, cresceu rapidamente e trabalha com várias empresas, desde startups até empresas da Fortune 500, indicando que ainda está crescendo e inovando.

1. Experiência de serviços domésticos:

Função atual: A Agência Uberwood fornece serviços de web design e marketing digital. Seus clientes ideais incluem paisagistas, carpinteiros, encanadores e eletricistas, que são todos empresas de serviços domésticos. Isso indica uma relevância para o setor de serviços domésticos.

Experiências passadas: Agência Uberwood (umdigital.me) visa diretamente empresas de serviços domésticos com web design e marketing. BairesDev (bairesdev. com) fornece soluções de software para setores que incluem construção e imóveis, relacionados a serviços domésticos. Não há informações sobre luxurypresence.com

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1. Experiência com automações de IA:

O perfil de Jared Clemons no LinkedIn indica uma experiência relevante com automações de IA e sucesso do cliente. Sua manchete menciona “Implementações rápidas de agentes de IA” e “Implementações de agentes de IA corporativos”, e seu resumo destaca a experiência em aproveitar “soluções orientadas por IA para otimizar... Programas de sucesso do cliente.” Isso se alinha ao objetivo de identificar a experiência em IA e automação para o sucesso do cliente.

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1. Anos de experiência com funções de sucesso do cliente/suporte: 9.3

Personalização de e-mail

Personalização com base em cada uma das experiências do candidato

Eu criei uma linha de abertura de e-mail citando a experiência do candidato para cada uma das experiências profissionais que ele teve:

• Com o setor de serviços domésticos (primeira escolha)
• Com automação de IA (segunda opção)
• Com funções de sucesso do cliente (se o candidato não tiver nenhuma das opções acima)

Exemplos de personalização

Veja a seguir alguns exemplos de cada um dos trechos de personalização:

1. Experiência de serviço doméstico:

Com base em sua experiência com o suporte de marketing da VRTL Pro e a gestão comunitária da ONR em serviços domésticos, acredito que você seria uma ótima opção para nossa vaga de emprego aberta na TradeEngage

1. Experiência de automação:

Com base em sua experiência com gerenciamento de CRM orientado por IA e fluxos de trabalho de sucesso do cliente na Upwork e na SV Academy, acredito que você seria uma ótima opção para nossa vaga de emprego aberta na TradeEngage

1. Experiência de sucesso do cliente:

Com base em seu envolvimento na gestão do sucesso do cliente na Kaltura, acredito que você seria uma ótima opção para nossa vaga de emprego aberta na TradeEngage.

Cópia final do e-mail

Segue um exemplo do e-mail final que será enviado ao cliente potencial:

Tabela dinâmica para uso futuro

Modelo de tabela

De acordo com sua exigência, em relação a: “Tabela dinâmica o suficiente para alterar os candidatos-alvo no futuro com base em diferentes geografias, em empresas específicas e para diferentes funções”, é importante mencionar que tudo nesta tabela pode ser definido como um modelo para uso futuro: tanto as instruções quanto as fórmulas usadas dentro da tabela, mas também a própria tabela inteira.

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