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评分销售线索画像与外联草稿

根据公开信息为线索打分并生成中文外联草稿,推送到飞书/企微供销售编辑后发送。

企业微信飞书ClaudeChatGPT⚡ 效率办公🏢 企业协作

场景说明

销售要在海量线索里找值得跟的。Agent 汇总公开公司/岗位信息,按拟合度打分,输出一页画像与可编辑外联邮件/企微话术;高分线索推送责任人。默认不自动群发;不编造对方未公开的营收与联系方式。与「竞品广告日研报」不同:对象是潜在客户线索而非广告素材。

案例叙事

01他们做了什么

Substack《Cash & Cache》一文里,作者用 Gemini Deep Research、NotebookLM 与 Google Sheets 搭销售研究管线:先自备供给定位与 0–16 分资格框架(预算能力、需求强度、时机、可达性,各 0–4),再对已圈定的公司跑「Research / Score」两类指令,产出加权情报简报、决策人画像、带证据的分数与不足 80 词的个性化外联草稿。作者自述:旧法每家至少约 45 分钟多标签切换;管线对三家公司实测,自定义 Gem 两步可在约 20 分钟内给出评分画像+外联稿;Deep Research 每家约 7–10 分钟、引用约 50–100+ 源;三家示例分约为 14/16、13/16、9/16。公开可读部分未给出回复率或签约率。

国内映射:导入线索与评分规则表,只补充公开信息生成一页画像与中文外联邮件/企微话术,高分项推飞书/企微,销售编辑后人工发送。默认不自动群发;不编造未公开营收与联系方式;外联遵守属地营销与退订要求;评分维度落表以便复盘「高分却不成交」。

02实际效果

  • 作者自述:在 Google 生态内用自定义 Gem 两步,对已圈定公司产出「评分画像+外联草稿」,自称约 20 分钟内完成;并在三家公司上试跑(示例分约 14/16、13/16、9/16)。
  • 作者自述对比:旧法每家公司公开信息收集至少约 45 分钟且笔记分散;Deep Research 单家约 7–10 分钟、引用约 50–100+ 源(均为文中自述,非第三方审计)。
  • 源未披露外联回复率、会议率或签约率;公开文重点是研究→打分→草稿的流程与框架,而非成交 KPI。

03值得知道

  • 文中分钟数、三家得分与引用来源数为作者自述;换行业/供给后分数不可直接当资质证明。
  • 默认禁止自动群发;不编造对方未公开的营收、邮箱或电话;外联须合规与可退订。
  • 管线放大的是「已有目标清单」,不是开放式找客;无资格框架时模型容易写出漂亮但无用的长报告。

04可复制提示词

线索评分画像

你是销售线索研究助手。只根据给定的公开资料与评分规则打分,禁止编造未出现的营收、融资、联系方式或职衔。

评分维度(各 0–4,总分 0–16):预算能力 / 需求强度 / 时机 / 可达性。每维必须引用资料中的可观察证据;无证据则该维 ≤1 并写「证据不足」。

输出:
- 公司一页画像
- 四维分数与证据
- 总分与建议(立即跟进 / 观察 / 暂缓)
- 决策人候选(仅限资料出现的姓名与公开岗位)
- open_questions

公开资料:
{{public_research}}

评分规则:
{{score_rubric}}

外联草稿(人工待发)

根据画像与决策人公开言论/文章,写一则中文外联草稿(邮件或企微均可),≤120 字。要求:提及可核验的公开点;不承诺效果;不索取敏感数据;文首标注「草稿·勿群发」。若缺少可核验钩子,输出「暂缓外联:缺公开钩子」而不要硬写。

画像:
{{lead_profile}}

怎么做

  1. 导入线索名单与评分规则(行业、规模信号、岗位)
  2. 补充公开信息并生成画像与外联草稿
  3. 高分项推飞书/企微,销售编辑后人工发送

实用提示

  • 评分维度写进表格,方便复盘「高分却不成交」原因
  • 外联遵守对方地区的营销合规与退订要求
#销售线索#打分#外联#飞书#企微