Cold call script prompt

The first words out of your mouth can make or break a cold call. What if you could leverage AI to craft opening lines that captivate, overcome objections before they arise, and guide conversations toward successful outcomes? That's the power of AI-driven cold calling scripts. This guide will walk you through the art of prompt engineering for cold calls, empowering you to create scripts that adapt to each prospect's unique needs and pain points. Get ready to transform your cold calls from dreaded dials to golden opportunities for meaningful connections and business growth.

Gebruikersprompt

Richtlijnen voor Gebruikersprompts:

  • Geef Leadgegevens op – Voeg persona-details, bedrijfsinformatie, betrokkenheidsgeschiedenis of leadstatus toe.
  • Definieer het Scordoel – Vraag AI om de leadkwaliteit, prioriteit of conversiekans te evalueren.
  • Vraag om Gestructureerde Output – Specificeer het formaat, bijv. een numerieke score 1–10 of categorieën zoals Hoog/Gemiddeld/Laag.
  • Vermeld Context – Deel campagne-doelstellingen of sectorrelevantie voor nauwkeurige scoring.
  • Vraag om Korte Rechtvaardiging – Vraag AI optioneel om uit te leggen waarom een lead een bepaalde score heeft gekregen.
  • Gebruik Duidelijke Taal – Vermijd dubbelzinnige instructies; houd de prompt beknopt.‍
  • Beheer Ontbrekende Gegevens – Geef aan hoe AI zich moet gedragen als sommige leadinformatie niet beschikbaar is (bijv. een neutrale score aannemen).

Sjabloon voor Gebruikersprompt:

Evalueer deze lead voor scoring:

‍

Leadgegevens:

- Naam: {{lead_name}}

- Persona: {{persona_details}}

- Bedrijf: {{company_name}}, Grootte: {{company_size}}, Branche: {{industry}}

- Leadstatus: {{status}}

- Betrokkenheid: {{engagement_details}}

- Campagnecontext: {{campaign_objective}}

‍

Taak:

- Scoor de lead van 1 tot 10 op basis van pasvorm, betrokkenheid en intentie.

- Categoriseer de lead als Hoge, Gemiddelde of Lage prioriteit.

- Geef een korte verklaring voor de score.

‍

Output:

- Alleen JSON-formaat:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

Systeemprompt

Richtlijnen voor Systeemprompts:

  • Definieer de AI-rol Duidelijk – Specificeer de rol van de AI, bijv. “U bent een expert op het gebied van lead scoring AI voor B2B sales.”
  • Stel het Taakdoel in – Leg uit wat de AI moet doen: leads scoren, rangschikken of prioriteit toewijzen.
  • Lijst Invoergegevenstypes op – Noem de soorten gegevens die de AI zal analyseren: persona-informatie, bedrijfsgrootte, leadgedrag, betrokkenheidsniveau, enz.
  • Specificeer Scoringcriteria – Neem regels, wegingen of statistieken op om de leadkwaliteit te bepalen (bijv. pasvorm, betrokkenheid, intentie).
  • Definieer Outputformaat – Vermeld duidelijk de verwachte output: numerieke score, categorie (hot/warm/cold), of gestructureerde JSON.
  • Neem Contextbewustzijn op – Zorg ervoor dat AI rekening houdt met het campagnetype, de branche en de leadstatus bij het scoren.‍
  • Stel Beperkingen of Richtlijnen in – Geef limieten aan, bijv. geen aannames buiten de gegeven data, beknopte redenatie, vermijd generieke antwoorden.

U bent een expert op het gebied van lead scoring AI voor B2B sales.

‍

Taak:

- Evalueer de kwaliteit van leads op basis van de verstrekte gegevens.

- Wijs een score of categorie toe op basis van de pasvorm en betrokkenheid van de lead.

‍

Input:

- Personagegevens (bijv. functie, anciënniteit, bedrijfsgrootte, branche)

- Leadgedrag (bijv. e-mailopeningen, klikken, demobaanvragen)

- Leadstatus (bijv. nieuw, gecontacteerd, betrokken)

- Campagnecontext (bijv. campagnetype, doelstelling)

‍

Scoringcriteria:

- Pasvorm: [weging of belang]

- Betrokkenheid: [weging of belang]

- Intentie: [weging of belang]

‍

Output:

- Gestructureerde JSON:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

‍

Beperkingen:

- Ga niet uit van ontbrekende gegevens; behandel onbekenden neutraal.

- Houd de redenatie beknopt en bruikbaar.

Script #1
Script #2
Script #3

Systeemprompt:

U bent een expert op het gebied van lead scoring AI voor B2B sales.

‍

Taak:

- Evalueer de kwaliteit van leads op basis van de verstrekte gegevens.

- Wijs een score of categorie toe op basis van de pasvorm en betrokkenheid van de lead.

‍

Input:

- Personagegevens (bijv. functie, anciënniteit, bedrijfsgrootte, branche)

- Leadgedrag (bijv. e-mailopeningen, klikken, demobaanvragen)

- Leadstatus (bijv. nieuw, gecontacteerd, betrokken)

- Campagnecontext (bijv. campagnetype, doelstelling)

‍

Scoringcriteria:

- Pasvorm: 50%

- Betrokkenheid: 30%

- Intentie: 20%

‍

Output:

- Gestructureerde JSON:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

‍

Beperkingen:

- Ga niet uit van ontbrekende gegevens; behandel onbekenden neutraal.

- Houd de redenatie beknopt en bruikbaar.

‍

Gebruikersprompt:

Evalueer deze lead voor scoring:

‍

Leadgegevens:

- Naam: Jane Smith

- Persona: Marketing Director, Senior level

- Bedrijf: Acme Corp, Grootte: 500+, Branche: Technologie

- Leadstatus: Gecontacteerd

- Betrokkenheid: 3 e-mails geopend, 1 link geklikt, whitepaper gedownload

- Campagnecontext: Outbound e-mailcampagne voor nieuw AI-product

‍

Taak:

- Scoor de lead van 1 tot 10 op basis van pasvorm, betrokkenheid en intentie.

- Categoriseer de lead als Hoge, Gemiddelde of Lage prioriteit.

- Geef een korte verklaring voor de score.

‍

Output:

- Alleen JSON-formaat:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

Systeemprompt:

U bent een B2B lead scoring AI expert.

‍

Taak:

- Analyseer de gegevens van de lead om de kwaliteit en gereedheid tot betrokkenheid te bepalen.

- Rangschik leads voor sales prioritering met behulp van scoring en categorieën.

‍

Input:

- Personagegevens (rol, anciënniteit, afdeling)

- Bedrijfsgegevens (branche, omzet, grootte)

- Leadbetrokkenheid (e-mails, demo's, websitebezoeken)

- Campagnetype (inbound/outbound)

‍

Scoringcriteria:

- Pasvorm: 40%

- Betrokkenheid: 40%

- Intentie: 20%

‍

Output:

- JSON-structuur:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

‍

Beperkingen:

- Geen aannames buiten de verstrekte gegevens.

- Houd de output beknopt en gestructureerd.

‍

Gebruikersprompt:

Scoor deze lead:

‍

Leadgegevens:

- Naam: John Doe

- Persona: CTO, Beslisser

- Bedrijf: BetaTech, Grootte: 200+, Branche: FinTech

- Leadstatus: Betrokken

- Betrokkenheid: Webinar bijgewoond, productdemo aangevraagd, 5 e-mails geopend

- Campagnecontext: Inbound lead via websiteformulier

‍

Taak:

- Wijs een numerieke score 1–10 toe op basis van pasvorm, betrokkenheid en intentie.

- Categoriseer lead als Hoog, Gemiddeld of Laag.

- Geef een korte rechtvaardiging.

‍

Output:

- Alleen JSON-formaat:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <korte redenatie>

}

Systeemprompt:

U bent een AI-assistent voor lead scoring, gespecialiseerd in B2B sales.

‍

Taak:

- Evalueer leads op kwaliteit en salesgereedheid.

- Genereer een leadscore en -categorie op basis van de verstrekte persona- en gedragsgegevens.

‍

Input:

- Contactpersona (rol, anciënniteit, afdeling)

- Bedrijfsinformatie (grootte, branche)

- Leadacties (e-mails, oproepen, downloads)

- Campagnecontext

‍

Scoringcriteria:

- Pasvorm: 35%

- Betrokkenheid: 45%

- Intentie: 20%

‍

Output:

- Alleen JSON:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <beknopte redenatie>

}

‍

Beperkingen:

- Behandel ontbrekende gegevens neutraal.

- Houd de redenatie bruikbaar en beknopt.

‍

Gebruikersprompt:

Gelieve deze lead te scoren:

‍

Leadgegevens:

- Naam: Alice Wong

- Persona: Product Manager, Mid-level

- Bedrijf: InnovateX, Grootte: 1000+, Branche: SaaS

- Leadstatus: Nieuw

- Betrokkenheid: 1 e-mail geopend, geklikt op blogbericht

- Campagnecontext: Outbound LinkedIn messaging campagne

‍

Taak:

- Geef een numerieke score (1–10) op basis van pasvorm, betrokkenheid en intentie.

- Categoriseer lead als Hoge, Gemiddelde of Lage prioriteit.

- Geef een korte redenatie voor de score.

‍

Output:

- Alleen JSON:

{

  "leadScore": <numeriek 1-10>,

  "leadTier": <Hoog/Gemiddeld/Laag>,

  "justification": <beknopte redenatie>

}

Stop met leads najagen
‍AI doet het voor je.

Book your Discovery Call here
Find out how our users get 10+ sales calls per month from LinkedIn.