过去几天我一直在 X 上进行冷启动。以下是我的发现：
1 分•作者: timczm•10 个月前
类似 HN 的数据，我这里有一些：
扫描账号数：710
已发送私信：126 (17.7%)
无法发送私信：584 (82.3%)
在这些私信中：
积极回复：4 (3.2%)
拒绝：1 (0.8%)
未回复：121 (96%)
流程如下：
首先，我确定了我的产品（Snapdemo.io）的目标客户是谁。然后，我找到了该领域的一些关键意见领袖（KOL），并使用 API 获取了他们所有的粉丝。这为我提供了 37000 个潜在客户。
接下来，我使用 AI 扫描个人简介，并猜测某人是否可能是我的理想客户。对于每个账号，我让 AI 告诉我：
- 他们是理想客户吗？（是，否，不确定）
- 为什么？
- 他们的标签是什么？（例如，AI 开发者，SaaS 高管）
我通过 OpenAI 的批量 API 运行了所有这些，以节省成本和开发时间。
一旦我有了几千个理想客户，我就跳过了“不确定”的那些，因为已确认的客户已经足够了。
我制作了一个简单的仪表盘来跟踪所有内容，并使用一些模板自动生成私信。我还记录了哪个模板发给了哪个用户，这样我以后就可以衡量效果了。
如果没有一个可靠的自动化工具，而且大多数用户都不愿意接受私信，整个过程花费了大量时间。如果你做过类似的事情，我很乐意听取你的建议。
如果你也是一位创始人，欢迎私信我（X: @timchengb）交流想法。
查看原文
HN like data, here's what I've got:<p>Accounts scanned: 710
DMs sent: 126 (17.7%)
Can’t DM: 584 (82.3%)
From those DMs:<p>Positive replies: 4 (3.2%)
Rejected: 1 (0.8%)
No response: 121 (96%)<p>Here’s the process:<p>.
I started by figuring out who my product(which is Snapdemo.io) is for. Then I found some KOLs in that niche and used an API to grab all their followers. That gave me 37k potential leads.<p>.
Next, I used AI to scan bios and guess whether someone might be my Ideal Customer. For each account, I asked AI to tell me:<p>- Are they ICP? (Yes, No, Not sure)
- Why?
- What’s their label? (e.g. AI builder, SaaS exec)<p>.
I ran all this through OpenAI’s batch API to save on cost and dev time.
Once I had a few thousand ICPs, I skipped the “Not sure” ones since the confirmed ones were enough.<p>.
I made a simple dashboard to track everything, and used a few templates to auto-generate DMs. I also logged which template went to which user, so I could measure performance later.<p>Without a solid automation tool, and with most users not open to DMs, the whole process took a lot of time.If you’ve done something similar, I’d love to hear your suggestions.
And if you’re also a founder, feel free to DM me (X: @timchengb) to exchange ideas.