说到快速拿到leads，大家永远都在问同一个问题：Cold Calling 还是 Cold Emailing？
TL;DR：要看你的具体情况，我下面会把原因讲清楚。
Cold Calling 和 Cold Emailing 的选择，应该跟你的业务阶段和目标客户匹配。
既然你在看这篇，我默认你刚开始做销售，急着要线索，压力大到像 Zuck 听到“隐私”两个字……
别担心，会越来越顺。通常坚持 4–8 周，你会明显感觉到自己进步很快。
两种方法都很有效，我们就按几个关键维度来做选择：
- 哪种能带来更多leads
- 哪种能更快跑起来
- 哪种 ROI（投入产出）更高
- 哪种更适合你（看你的技能结构）
- 两者共同的关键要素：hook、speed to value、tonality（copywriting）
- Pro’s and con’s
一天内哪个能带来更多leads？
只要方法做对，两者都能带来很多leads。
下面的计算来自我真实跑出来的结果：没有多年经验，只是连续 2 个月的日常练习。
对比 Cold Calling vs. Cold Emailing 的转化率时，我们得看几个关键指标。
Cold Call 指标（按 100 通电话）
我做 Cold Calls 的平均接通率是 28%，有点意外，但跟 Baylor University 的统计非常接近。
也就是说你打 100 通 cold calls，大概能接通 28 个，其中约 10% 会约成 meeting。
- 100 Cold Calls
- 接通率（28%）：28 次接通
- meeting 转化（10%）：2.8 个 meetings
我当时没用 power dialer；如果你用的话，一天能多打 50 通，通常也能多拿到 1 个 meeting。
Cold Email 指标（按触达 250 个 prospect）
我做 Cold Emails 的平均回复率是 4.32%，其中正向回复（positive reply）占 27.13%。而这些正向回复如果跟进做得好，通常能有 40–50% 转成 meeting。
- 回复率（4.32%）：10.8 个回复
- 正向回复（回复的 27.13%）：2.93 个正向回复
- meeting 转化（正向回复的 40%）：1.17 个 meetings
这意味着：对 250 个 prospects 发 cold email，预期大概能拿到 1 个 meeting。
哪个出 leads 更快
对比 cold calling vs. cold emailing，一个特别关键的点是：你要投入多少时间，才能看到结果。
下面从 时间投入、学习曲线、技术搭建 三个维度，帮你做出更适合自己业务的选择。
拿到第一个 meeting 需要多久？
- Cold Calling：如果你的 prospect list 质量高、script 也靠谱，第一天集中打电话就有机会拿到 1–2 个 meetings。
- Cold Emailing：需要先搭建并等大概 2 周；但一旦跑顺了，只要你持续给高质量 prospect 发个性化邮件，就能带来更快、更稳定的 meetings。
学习曲线
- Cold Calling：通常 2–3 周的持续练习就能上手——不断听录音、根据客户反应迭代你的 script。
- Cold Emailing：精通更慢。因为你跟 prospect 的直接对话更少，反馈回路不够密，只能更多靠假设或数据优化，而不是即时的真实反馈。
技术搭建与名单获取（List Building）
做 Cold Calling —— 基本是“轻量搭建”，通常需要：
- AI-Copilot + AI credits，用来筛选 prospects 是否符合 ICP-fit。
- 带 power dialer 的 CRM system（打得更快）。
- 数据库订阅，用来拿到手机号。
👉 这些一般 1 小时内就能搞定。
做 Cold Emailing —— 如果你想一个月触达 5000 个 prospects，需要的工具会更多：
- Email sending tool，保证送达 inbox。
- Domains，用来搭建邮箱体系。
- Mailboxes，用来实际发信。
- LinkedIn Scraper，从 LinkedIn 导出 prospects。
- AI-Copilot + AI credits，为每个 prospect 做个性化（提升转化）。
- Email verification tool，找到/验证 prospects 的邮箱。
- CRM system，把正向回复推进成成交。
👉 如果你用 Smartlead 的 DFY 服务，12 小时可以搞定；否则会更久。
Domain & mailboxes 需要定期更换，因为 Google/Microsoft 的政策越来越严格。
在 speed-to-first-lead 上，cold calling 的优势非常明显：只要一部电话 + 一份名单，你第一天就能开始拿 meetings。
Cold Calling vs. Cold Emailing：每条线索成本
我们来算清楚：两种方式要“做得有效”，到底分别要花多少钱。
我会拆开讲 资金投入、时间成本、工具成本。
看清真实成本，你才选得对。
Cold Calling 计算
按前面算的结果，你每天光拿起电话都能有 2.8 个 meetings（还没用 power dialer）。
下面我们假设用 power dialer，每天 150 通电话、每月 20 个工作日，看看能拿多少 meetings。
月度表现拆解
| Time Period | Calls Made | Meetings Booked |
|---|---|---|
| Daily (8 hours) | 150 | 4.2 |
| Weekly (5 days) | 750 | 21 |
| Monthly (20 days) | 3,000 | 84 |
Cold Calling 成本
- 你的时间 - $20/hour – $3600/mo
- AI-Copilot + AI credits：$30/mo
- 带 power dialer 的 CRM system：$49/mo
- 数据库订阅：$59/mo
Cold Calling：每条 lead 成本
84 个 meetings 花 $3739——不差。
也就是 $44.5/meeting。
Cold Emailing 计算
按前面算的结果，触达 500 个 prospects，大概能带来 2.34 个 meetings。
假设我们每两天触达 500 个新 prospects，隔天做 follow-ups，跑满 20 天。
Day 1: 500 new prospects
Day 2: 500 follow ups
Day 3: 500 new prospects
Day 4: 500 follow ups
...
Day 20: 500 follow ups（跟进 Day 19 的 prospects）
到 Day 20，你一共触达了 5000 个新 prospects，预计拿到 23.4 个 meetings。
搭建、维护与执行的时间投入：22 小时
- Infrastructure setup：2 小时
- 写 sequences：8 小时
- List building & personalization：8 小时
- 回复处理：4 小时
Cold Emailing 成本
- 你的时间 - $20/hour - $440/total
- Email sending tool：$94
- Domains：$6.25
- Mailboxes：$80
- LinkedIn Scraper：$99
- AI-Copilot + credits：$30
- Email verification tool：$49
- CRM：$59
Cold Emailing：每条 lead 成本
23.4 个 meetings 花 $857.25——很香。
也就是 $36.63/meeting。
按这个计算，cold email 的 ROI 确实高于 cold calling。
以上是用于演示的预测数字。实际结果会因为表现的非线性和其他变量而变化。
按你的技能来看，哪个更适合你
说实话——再多计算也没用，你执行不出来就白搭。 我相信任何技能都能靠持续练习练出来，但更聪明的方式是：先用你的强项开局。
下面我把 cold calling 和 cold emailing 各自成功所需的核心技能列出来。
Cold Calling 必备技能
- Tonality（语气/节奏）
- Resilience（抗压）
- Persistence（持续推进）
- Objection handling（处理异议）
- Active Listening（主动倾听）
Cold calling 做得好，靠的是练习、抗压，更重要的是：你要真的在听对方说什么，而不是等着轮到你说。
Cold Emailing 必备技能
- 搭建逻辑清晰的 workflows
- Copywriting
- Scraping
- A/B testing
- 回复处理（Response handling）
现在的 cold emailing，本质上更多是：拿到对的数据、用 signals、再加上超出行业平均水平的个性化，让对方感受到这不是“批量群发”，而是一个真实的人懂他的需求。
两者都需要的能力
- AI Prompting
- List building
- Lead scoring
- Stand out（在同质化触达里脱颖而出）
不管你做 cold calling 还是 cold email outreach，都要在 list building 上投入足够时间：确保你只跟高质量 prospects 说话。
优缺点对比
Cold Calling 的优点
- 立刻获得客户反馈，同时能现场挖信息
- 通过声音反馈获得实时情报
- 更容易建立信任和连接感
- 更适合 high-ticket offer
- 成交周期更短
Cold Calling 的缺点
- 被拒更直接、更“当场”，容易影响心态
- 受时区和客户时间安排限制
- 单次触达成本比邮件更高
- 需要大量时间投入
Cold Emailing 的优点
- 成本低、可规模化（≈ cold calling 成本的 23%）
- 可自动化，你可以把时间放在别的事情上
- 更适合 low-ticket offer
- 更容易系统化、流程化
Cold Emailing 的缺点
- 容易进 spam 或被过滤
- inbox 越来越拥挤，竞争更激烈
- 更难建立情绪连接和 rapport
- 真实客户反馈更少
- 前期搭建需要时间
个人感受：如果你做的是 high-ticket offer，cold calling 其实会变成一种“越打越爽”的能力训练。像运动一样，它通常会带来三个好处：
- 一开始的抗拒会在你进入节奏后明显降低
- 持续练习会快速建立自信
- 你会获得竞争优势：大多数人害怕被当面拒绝，而你反而能拿到即时的市场反馈
到底谁赢？
两种方式各有强项。你可以这样理解它们各自最适合的场景：
Cold Calling 更适合：
- 刚开始做销售，需要即时反馈
- 目标客户偏传统行业、本地生意
- 想快速建立个人关系
- 想更快推进 high-ticket 成交
Cold Emailing 更适合：
- 低成本规模化增长
- 异步工作、时间更灵活
- 同时触达更大范围的受众
- 构建自动化、系统化的获客流程
最关键的一句话：
如果你需要快速进账 + 直接的客户反馈，就选 cold calling。 尤其适合刚起步、需要建立信心和经验的时候。
如果你有技术能力和资源来做规模化，更偏系统化打法，长期想要更低成本，就做 cold email outreach。
记住：最终选择取决于你的业务目标、目标人群、以及你的强项。很多跑得好的团队其实是两种方式一起用，把覆盖面和转化效率都拉满。
FAQ
Is cold emailing better than cold calling?
按成本分析，cold emailing（$36.63/meeting）比 cold calling（$44.50/meeting）更划算。但到底哪个好取决于目标：cold calling 更适合立刻出结果和 high-ticket 销售；cold emailing 更适合规模化和流程化获客。
Does cold emailing work anymore?
有效，但前提是你做对了：重点在“精准人群 + 高度个性化”，而不是 spray and pray（广撒网碰运气）。
What are the advantages and disadvantages of cold calling?
Advantages:
- 立刻反馈与信息收集
- 实时语音反馈
- 更容易建立个人信任
- 适合 high-ticket offers
- 成交更快
Disadvantages:
- 直接被拒容易影响心态
- 时区限制
- 单次触达成本更高
- 时间投入大
What are the advantages and disadvantages of cold emails?
Advantages:
- 低成本、可规模化
- 可自动化
- 适合 low-ticket offers
- 容易系统化
Disadvantages:
- spam/过滤风险
- inbox 竞争加剧
- 更难建立 rapport
- prospect 反馈有限
- 前期需要搭建
What tools do I need to start with cold email outreach?
cold email outreach 常用的必备工具包括：
- Email sending platform
- Email verification tool
- LinkedIn Scraper
- CRM system
- AI-Copilot（用来做个性化）
- Domains
- Mailboxes
What tools do I need to start cold calling?
做 cold calling 的必备工具包括：
- AI-Copilot（用来把名单筛成高质量 prospects）
- 带 power dialer 的 CRM system
- 数据库订阅