हमने कोई डेटा टीम नहीं रखी। हमने एक भी लिस्ट नहीं खरीदी। हमने क्लाउड कोड खोला, जो चाहिए था वो बताया, और ओपस 4.9 को एक टर्मिनल में पूरा सिस्टम बनाने दिया।
दूसरी तरफ जो निकला वो 270 मिलियन लीड का डेटाबेस है, जो पूरी तरह सार्वजनिक स्रोतों से लिया गया है, जिसे आप खुद क्वेरी कर सकते हैं और मुफ्त में कस्टम स्लाइस निकाल सकते हैं। यह कहानी है कि इसे कैसे बनाया गया, और ऐसा डेटाबेस क्यों किसी भी अपोलो सीट से अधिक मूल्यवान है जिसे आप कभी किराए पर लेंगे।
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आज लीड जनरेशन उद्योग डेटा कैसे प्राप्त करता है
पूरा लीड-जनरेशन उद्योग कुछ ही तालाबों में मछली पकड़ता है। सेल्स नेविगेटर, अपोलो, ज़ूमइन्फो, क्रंचबेस। ये सभी लिंक्डइन-आधारित लीड स्रोत हैं जिन्हें लंबे समय से लगातार रिसाइकल किया जा रहा है।
जब आप इन स्रोतों से एक लिस्ट खरीदते हैं, तो आप अपने प्रतिस्पर्धी के बिल्कुल समान स्थिति में होते हैं।
फिर यह इस बात पर आता है कि किसके पास बेहतर ऑफर, कॉपी और टाइमिंग है। ये वो ऑड्स नहीं हैं जिनके साथ मैं आउटबाउंड में खेलना चाहता हूँ।
असली पैसा उन लीड स्रोतों को खोजने में है जहाँ कोई पहुँच नहीं रहा, जहाँ कोई प्रतिस्पर्धा नहीं है।
गूगल मैप्स में करोड़ों व्यवसाय हैं। असली मालिक, असली फ़ोन नंबर, असली वेबसाइटें, जिनमें से अधिकांश को कभी कोई कोल्ड ईमेल नहीं मिला जो स्पष्ट स्पैम न हो। वे अपोलो में नहीं हैं। किसी ने उन तक पहुँचने के लिए मशीन नहीं बनाई। वह तालाब है। यह बहुत बड़ा है, भरा हुआ है, और लगभग कोई वहाँ मछली नहीं पकड़ रहा।
क्लाउड कोड के साथ डेटाबेस कैसे बनाया गया
सबसे अविश्वसनीय हिस्सा यह है कि यह पारंपरिक अर्थों में कितना कम "इंजीनियरिंग" था। स्क्रेपर डेवलपर्स की कोई टीम नहीं थी। वहाँ एक टर्मिनल था और ओपस 4.8।
यह इस तरह काम करता है:
- आप क्लाउड कोड को सादी अंग्रेज़ी में लक्ष्य बताते हैं
- यह स्क्रेपर लिखता है, चलाता है, अपने आउटपुट को टूटते देखता है, और खुद को ठीक करता है
- यह तब तक लूप करता है जब तक कि चीज़ काम न करे, फिर अगले हिस्से पर चला जाता है
आप कोड नहीं लिख रहे। आप निर्देशित कर रहे हैं। मॉडल बिल्डिंग, रनिंग और डीबगिंग करता है, और यह एक बार में एक कमज़ोर स्क्रिप्ट के बजाय पूरे सार्वजनिक व्यावसायिक डेटा की सतह पर यह सब करता है।
मूल में, सिस्टम दो सरल काम करता है:
- किसी लक्ष्य के लिए मैप्स डेटा खींचें, जो भी मायने रखता है उसके अनुसार फ़िल्टर किया गया: स्थान, श्रेणी, समीक्षा संख्या, रेटिंग, उनके पास वेबसाइट है या नहीं
- प्रत्येक व्यवसाय की साइट को क्रॉल करें और उसमें से मालिक का संपर्क निकालें
यही रीढ़ है। इसे "ऑस्टिन के दंत चिकित्सकों" पर लक्षित करें और यह प्रत्येक के पीछे समृद्ध संपर्क सहित व्यवसाय लौटाता है। इसे अगले निच पर लक्षित करें और यह फिर से वही करता है।
हालाँकि, निष्कर्षण कभी मुश्किल हिस्सा नहीं था। मुश्किल हिस्सा उसके बाद का सब कुछ है:
- एक ही व्यवसाय तीन वर्तनी और दो पतों के साथ चार बार दिखाई देता है
- एक एकल लिस्टिंग आपको शायद उपयोगी लीड का 60% देती है, बाकी को अन्य सार्वजनिक रिकॉर्डों में खोजना पड़ता है
- एक ईमेल तब तक बेकार है जब तक वह सत्यापित न हो
यह पूरी श्रृंखला—मिलान, डिडुप्लीकेशन, समृद्धि, सत्यापन—वह जगह है जहाँ ऐसा डेटाबेस वास्तव में जीता या हारता है। और फिर वह उबाऊ समस्या है जिसके बारे में कोई बात नहीं करता: 279 मिलियन रिकॉर्ड एक वास्तविक डेटा-इंजीनियरिंग का काम है। इसे कहीं ऐसी जगह रहना होगा जहाँ इसे तेज़ी से क्वेरी किया जा सके, उस आकार पर डिडुप्लीकेटेड रहे, और बिना गिरे अपडेट होता रहे। ओपस 4.8 ने वह परत भी बनाई।
असली अनलॉक सेल्फ-रिपेयर लूप है। सार्वजनिक पेज लगातार बदलते रहते हैं। एक स्क्रेपर जो आज सुबह काम करता था, दोपहर में टूट जाता है क्योंकि किसी साइट ने रीडिज़ाइन भेजा। यह वह अड़चन थी जो इस तरह के प्रोजेक्ट को मार देती थी। अब मॉडल टूटे हुए हिस्से को उससे भी तेज़ी से फिर से लिखता है जितनी तेज़ी से आप नोटिस कर पाते कि वह टूटा है। यही फर्क है "मैंने एक बार एक लिस्ट स्क्रेप की" और "मैं 279 मिलियन रिकॉर्ड का एक जीवित डेटाबेस चलाता हूँ।"
279 मिलियन रिकॉर्ड का डेटाबेस आपको क्या करने देता है
आपने शायद "279 मिलियन" को एक बड़ी संख्या के रूप में पढ़ा और आगे बढ़ गए। ऐसा मत करें। इस पर गणित लगाएँ, क्योंकि गणित ही पूरा मुद्दा है।
एक एकल टाइट अभियान, मान लीजिए, टेक्सास के दंत चिकित्सकों को लक्षित कर सकता है। यह कुछ हज़ार व्यवसाय हैं। एक सामान्य ऑपरेटर इसे स्क्रेप करता है, एक महीने में इसे जला देता है, और फिर हाथ से अगला निच खोजने के लिए जाता है। लिस्ट हमेशा बाधा बनी रहती है। आप हमेशा उन लोगों से बात करने से एक कदम दूर होते हैं जिनसे बात करनी है।
279 मिलियन के साथ, लिस्ट स्थायी रूप से बाधा नहीं रहती। आप टेक्सास के दंत चिकित्सक, फिर एरिज़ोना के प्लंबर, फिर फ्लोरिडा के मेडस्पा, फिर मिडवेस्ट की हर एचवीएसी कंपनी चला सकते हैं, और आपने अभी भी सतह को नहीं खरोंचा है। इसे उद्योग, भूगोल, समीक्षा संख्या, और उनके पास वेबसाइट है या नहीं, के अनुसार स्लाइस करें, और हर स्लाइस अभी भी हजारों अछूते व्यवसायों में गहरा है।
अब आप एक ऐसी लिस्ट तक पहुँच किराए पर नहीं ले रहे जो सभी साझा करते हैं। आप आपूर्ति के मालिक हैं। और आपूर्ति वह चीज़ है जिसकी हर एजेंसी, हर सेल्स टीम, हर आउटबाउंड करने वाला फाउंडर गुप्त रूप से भूखा है।
डेटाबेस जितना आउटरीच वॉल्यूम सपोर्ट कर सकता है
यहाँ 279 मिलियन रिकॉर्ड पाइपलाइन में बदल जाते हैं।
पैमाने पर कोल्ड ईमेल एक संख्याओं की मशीन है, और संख्याएँ तभी काम करती हैं जब आपके पास खिलाने के लिए पर्याप्त ताज़ा, अछूते लोग हों। यह वही है जो अधिकांश ऑपरेटरों के पास कमी है और यही इसका समाधान है।
स्टैक चलाएँ:
- 100 डोमेन, प्रत्येक में 3 इनबॉक्स (300 इनबॉक्स)
- लगभग 6,000 भेजना प्रतिदिन
- लगभग 150,000 ताज़ा टच प्रति माह
उनमें से हर टच ऐसे व्यवसाय को जाता है जिसने कभी आपका नाम नहीं देखा और जो चौदह प्रतिस्पर्धी अपोलो एक्सपोर्ट के नीचे दबा नहीं है।
हाइपर-लोकल, हाइपर-टार्गेटेड कोल्ड ईमेल पर रिप्लाई रेट खरीदी गई लिस्टों की तुलना में काफी अधिक होते हैं, क्योंकि इनबॉक्स पहले से आग नहीं है और संदेश व्यवसाय के बारे में कुछ वास्तविक संदर्भ दे सकता है। मान लीजिए आप 2 से 6% की रेंज में आते हैं। 150,000 मासिक टच पर, रूढ़िवादी अंत भी हजारों उत्तर देने के लिए होते हैं। एक वास्तविक हिस्सा सकारात्मक होता है। सकारात्मक में से एक वास्तविक हिस्सा कॉल बुक करता है।
और पर्सनलाइज़ेशन इसे और बढ़ाता है। हर रिकॉर्ड में सार्वजनिक संदर्भ होता है:
- वेबसाइट, या तथ्य कि कोई है ही नहीं
- समीक्षा संख्या और रेटिंग
- क्या वे मैप्स पर ठीक से दिखाई भी देते हैं
तो आप एक सामान्य लाइन के बजाय उनके बारे में कुछ सच्चाई के साथ खोलते हैं। एक हुक जो उनके द्वारा स्वयं पोस्ट किए गए डेटा से बना है। यही फर्क है 1% रिप्लाई रेट और 5% रिप्लाई रेट के बीच, और 150,000 टच प्रति माह पर, यह अंतर एक खाली कैलेंडर और एक भरे हुए कैलेंडर के बीच का अंतर है।
यह एक सामान्य लीड लिस्ट से कैसे अलग है
एक लिस्ट का उपयोग हो जाता है। एक मोट का नहीं।
यह बढ़ता है क्योंकि यह एक स्प्रेडशीट में बासी होने वाला एक बार का स्क्रेप नहीं है। सार्वजनिक पेज बदलते हैं, व्यवसाय खुलते और बंद होते हैं, वेबसाइटें रीडिज़ाइन होती हैं, और डेटाबेस वर्तमान बना रहता है क्योंकि पाइपलाइन चलती रहती हैं।
दो स्थितियों की तुलना करें:
- बाकी सब: ज़ूमइन्फो सीट के लिए सालाना 15 से 50 हज़ार का भुगतान करना जो उन्हें उनके प्रतिस्पर्धियों के समान पंक्तियाँ देता है
- आप: एक बड़ा, ताज़ा, साफ़ डेटाबेस जो किसी और के पास नहीं है, जिसे आप अपनी ज़रूरत के अनुसार खुद क्वेरी करते हैं
यह एक लीड लिस्ट नहीं है। यह एक संरचनात्मक लाभ है जो हर महीने चौड़ा होता है जब बाकी सब पुराने स्टैक पर रहते हैं।
अपने आप डेटाबेस कैसे क्वेरी करें
कृपया, यदि आप तकनीक-प्रेमी हैं, तो जाएँ और इसे स्वयं बनाएँ, हमने भी यही किया और अब महीनों और लाखों ईमेल के बाद हमने इसे आउटबाउंड सफलता के लिए अनुकूलित किया है।
इसलिए यदि आप चाहें, तो आपको यह सब बनाने की ज़रूरत नहीं है। डेटाबेस लाइव है और यह सेल्फ-सर्व है।
आप पूरे गूगल मैप्स तक पूरी तरह मुफ्त पहुँच सकते हैं, और यदि आपको थोड़ा अतिरिक्त वॉल्यूम चाहिए तो यह $20-$40 (300,000 लीड तक स्क्रेप करें) है।
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आप इसे स्वयं आज़मा सकते हैं और 500 मुफ्त लीड प्राप्त कर सकते हैं, कार्ड की ज़रूरत नहीं।
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