LinkedIn联系人长期没回复，重新跟进前先核对账号是否开通

以前积累的LinkedIn联系人，隔了一段时间再拿出来使用，经常会遇到一个问题：表格里保存了手机号，但不知道这个号码现在是否还对应LinkedIn账号。

如果不经过检查就直接重新联系，容易把大量时间花在关联度较低的号码上。通过数字星球进行LinkedIn账号开通检测，可以先筛出已开通LinkedIn的号码，再结合原来的咨询记录安排跟进顺序。

历史联系人先别急着全部重发

LinkedIn联系人长期没有回复，不一定要直接删除。很多历史数据仍然保留着姓名、手机号、咨询内容和首次联系时间，只是缺少最新的平台状态。

重新启用这类数据前，可以先完成基础整理：

l 删除重复手机号；

l 统一号码格式和国家代码；

l 区分不同的数据来源；

l 标记首次联系和最后联系时间；

l 排除已经退订或明确拒绝联系的对象；

l 单独保存曾经有过咨询和回复的号码。

整理完成后，再把符合要求的手机号提交到数字星球进行LinkedIn账号开通检测。这样可以先从历史联系人中筛出与LinkedIn有关的号码，减少重新跟进时的混乱。

数字星球批量检测LinkedIn开通状态

如果历史号码较多，人工逐条进入LinkedIn查询会花费大量时间。数字星球支持批量检测，可以把整理好的手机号统一提交，查询号码是否开通过LinkedIn账号。

检测结束后，可以按照结果建立不同分组。已检测到LinkedIn开通状态的号码单独保存，再结合以前的咨询记录、互动情况和联系方式进行细分。没有进入当前LinkedIn跟进范围的号码，则继续按照原来的来源和需求分类保存。

数字星球把原本只有手机号的历史数据增加了LinkedIn开通状态，工作人员打开表格后，可以直接看到哪些号码适合优先核对和处理。

有过回复的联系人优先整理

完成LinkedIn开通检测后，不需要把所有已开通号码放在同一个跟进顺序中。可以根据以前的互动情况继续分层。

第一类是曾经主动咨询、回复过消息或索取过资料的联系人。这类号码检测到LinkedIn开通后，可以放在优先分组，重新查看以前沟通过什么，再准备对应内容。

第二类是保存了完整资料，但互动较少的联系人。这类数据可以放在普通分组，通过行业内容、产品更新或实用资料重新建立联系。

第三类是只有手机号和简单备注的历史数据。数字星球完成LinkedIn开通检测后，可以先补充检测时间和数据来源，再安排小范围测试。

这样的分组方式，比单纯按照“已开通LinkedIn”统一发送更清楚，也方便不同人员接手处理。

重新联系前先查看旧记录

数字星球筛出LinkedIn已开通号码后，下一步是把检测结果与旧记录放在一起查看。

例如，对方以前咨询过某项功能，就围绕该功能的新变化重新联系；以前索取过报价，可以提供更新后的产品内容；曾经看过案例，可以补充相近场景的新资料。

重新跟进时，联系人更容易理解消息来源，也能减少重复发送相同介绍。检测结果负责确定平台关联，历史记录负责确定沟通内容，两部分结合起来，处理会更准确。

建议在数据表中保留以下字段：

l 手机号；

l 联系人姓名；

l 原始数据来源；

l LinkedIn开通状态；

l 数字星球检测时间；

l 以前的咨询内容；

l 最后一次联系时间；

l 当前跟进分组；

l 最近一次回复情况。

大量历史号码可以分批检测

积累时间较长的数据，不必一次全部处理。可以按照年份、来源、咨询方向或最后互动时间拆成多个批次，再使用数字星球完成LinkedIn账号开通检测。

例如，先检测近半年有过互动的号码，再处理一年以内的历史数据，最后整理更早的数据。每个批次使用独立的任务名称，并保存检测日期，后续查看结果时更加直观。

分批检测还有一个好处，就是能够比较不同来源的数据情况。哪些渠道留下的LinkedIn开通号码更多，哪些历史数据的有效程度更高，都可以通过检测结果进行统计。

把LinkedIn检测加入历史数据启用流程

以后重新使用历史联系人时，可以建立一套固定流程：

历史数据分类—号码格式整理—删除重复号码—数字星球LinkedIn开通检测—按互动记录再次分组—安排小范围重新跟进。

数字星球可以帮助批量完成LinkedIn账号开通检测，快速整理长期未使用的手机号，并为每条数据补充清晰的平台状态。先完成检测和分组，再根据原来的咨询内容准备消息，历史联系人重新启用时会更有顺序，也能把人工时间优先放在值得继续跟进的对象上。

数字星球 是一个全球领先的号码筛选平台，它结合了 全球手机号段选择、号码生成、去重、对比等功能 。它为全球客户提供支持 236个国家的批量号码 筛选和检测服务 ，目前支持 40多个社交和应用程序，如:

whatsapp/line，twitter，facebook，Instagram，LinkedIn，Viber，zalo，币安，signal，skype，DISCORD，Amazon，Microsoft，Truemoney，Snapchat，kakao，Wish，GoogleVoice，Botim，MoMo，TikTok，GCash，Fantuan，Airbnb，Cash，VKontakte，Band，Mint，Paytm，VNPay，Moj，DHL，Okx，MasterCard，ICICBank，Byb 等。

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