I've been manually triaging inbound leads for two years and this course finally gave me a system that does it for me. The instructor walks through building a Make scenario that pulls form submissions, runs them through GPT for intent and budget signals, then routes hot leads straight to our sales rep's inbox. What I liked most is that it's not just theory, you actually build the scenario module by module while watching, including the error handling for when a webhook fails. By the end I had a working scoring model segmenting leads into three tiers and it's already saving our team hours every week. Worth every minute if you're tired of spreadsheets.
Otomatiskan Penilaian Prospek B2B dengan Make dan GPT
Bangun alur kerja no-code otomatis untuk mengkualifikasi, menilai, dan mensegmentasi prospek pemasaran yang masuk menggunakan Make dan pembuatan teks AI.
-
๐ฌ
Instruktur AI
Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja. -
๐
Mulai kapan saja
Tanpa jadwal atau tenggat โ belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau. -
๐
Dalam bahasa Indonesia
Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.
Tentang kursus ini
Memproses prospek bisnis yang masuk secara manual memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Dengan menggabungkan otomatisasi no-code dengan kecerdasan buatan modern, pemasar B2B dapat mengevaluasi dan mengarahkan prospek secara instan tanpa menulis satu baris kode rumit pun. Kursus ini mengajarkan Anda cara merancang pipeline otomatis yang menangkap permintaan masuk, menganalisisnya menggunakan AI, dan menetapkan skor prioritas berdasarkan kriteria bisnis spesifik Anda. Anda akan membaca petunjuk tertulis langkah demi langkah untuk menghubungkan sumber data, menyusun prompt AI yang efektif, dan membangun skenario otomatisasi yang andal di Make.
Apa yang akan Anda pelajari:
* Memahami konsep inti dari otomatisasi no-code dan integrasi API.
* Membangun alur kerja otomatis di Make untuk menangkap data prospek yang masuk melalui webhooks.
* Menerapkan teknik prompt engineering dasar untuk menginstruksikan GPT dalam evaluasi prospek yang akurat.
* Merancang kerangka kerja penilaian khusus untuk mensegmentasi prospek B2B secara otomatis.
* Mengonfigurasi perutean data untuk mengirim prospek yang memenuhi syarat langsung ke CRM atau email Anda.
* Menerapkan penanganan kesalahan dasar dan validasi data modern dalam skenario otomatis Anda.
Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar seputar API, webhooks, dan model AI sebelum beralih ke pembuatan alur kerja praktis berbasis teks. Anda akan maju melalui tutorial tertulis yang memandu Anda dari pengambilan data dasar hingga menerapkan sistem penilaian AI yang berfungsi penuh. Materi ini dirancang untuk pemula, pemasar B2B, dan penggemar otomatisasi tanpa pengalaman pemrograman sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk mengubah proses manajemen prospek Anda dengan otomatisasi cerdas.
Apa yang Anda dapatkan
-
๐
Sertifikat penyelesaian
Tambahkan ke profil LinkedIn Anda -
๐ฌ
Tutor AI pribadi
Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja. -
๐ง
Termasuk versi audio
Belajar di mana saja โ tanpa layar -
โพ๏ธ
Akses seumur hidup
Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa -
๐ฑ
Ponsel atau komputer
Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja -
๐ธ
Pengembalian 14 hari
Tanpa pertanyaan -
โก
Singkat dan fokus
2 jam 36 mnt konten praktis
Ulasan (7)
ลwietnie wytลumaczone budowanie scenariusza w Make do oceny leadรณw, po tym kursie sam ogarnฤ ลem automatyczne punktowanie klientรณw B2B.
Finally automated our lead scoring end to end.
Solid walkthrough of building the scoring workflow in Make, though the GPT prompt tuning section moves a bit fast if you've never written prompts before.
Notre รฉquipe commerciale croulait sous les leads sans savoir lesquels valaient le coup. Avec ce cours, j'ai montรฉ dans Make un scรฉnario qui qualifie et note chaque lead entrant en s'appuyant sur GPT pour analyser le message. La partie sur la segmentation automatique selon le score m'a beaucoup servi, car les meilleurs prospects remontent maintenant tout seuls. J'aurais aimรฉ un exemple supplรฉmentaire pour affiner les critรจres de scoring selon le secteur. Mais au final, mes commerciaux ne perdent plus de temps sur les leads froids et รงa se voit sur les rรฉsultats.
Avevo giร usato Make per altri progetti ma non ero mai riuscito a collegarlo bene a GPT per qualificare i lead in modo sensato. Questo corso spiega passo passo come costruire lo scenario, dalla raccolta dei moduli di contatto fino alla segmentazione automatica in base al punteggio assegnato. La parte sulla scrittura dei prompt per estrarre budget e urgenza dai messaggi รจ quella che mi ha aperto piรน gli occhi. L'unico neo รจ che alcune schermate sono un po' datate rispetto all'interfaccia attuale di Make, quindi bisogna adattarsi al volo in un paio di passaggi. Nel complesso perรฒ il flusso finale funziona benissimo e lo sto giร usando con i clienti veri.
Clear, practical, my scoring workflow actually works now.
Pelajar lain juga mengambil
๐ฅ Populer
๐ Dengan sertifikat
Membangun Influencer AI Virtual untuk Media Sosial
Sertifikat
Praktik
$14.99
→
๐ฅ Populer
๐ Dengan sertifikat
Buat Video AI Vertikal untuk Reels dan TikTok
Sertifikat
Praktik
$14.99
→
๐ฅ Populer
๐ Dengan sertifikat
Membangun Agen AI untuk Messenger Real Estate
Sertifikat
Praktik
$14.99
→
๐ฅ Populer
๐ Dengan sertifikat
Fotografi Produk AI: Membangun Katalog Tanpa Studio
Sertifikat
Praktik
$14.99
→
Pertanyaan umum
Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +
Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.
Bagaimana cara membayar? +
Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ Stripe menanganinya dengan aman.
Bisakah saya mendapat refund? +
Ya โ refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.
Berapa lama saya akan punya akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.
Apakah saya akan mendapat sertifikat? +
Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.
Dibuat untuk pelajar di
Teknologi
Desain
Keuangan
Pemasaran
Kesehatan
Pendidikan
Perhotelan
Manufaktur