公司决策者发现与联系人数据丰富自动化工作流

该工作流通过自动化处理,帮助企业快速获取并丰富目标公司的决策者信息。它从Google Sheets触发,利用Apollo API搜索公司和联系人数据,结合OpenAI模型智能总结业务信息,并将高质量的联系信息整合回表格中。同时,通过Slack实现人工审核,确保数据准确,定期生成潜在客户报告,提高营销和销售团队的工作效率与数据质量。

流程图
公司决策者发现与联系人数据丰富自动化工作流 工作流程图

工作流名称

公司决策者发现与联系人数据丰富自动化工作流

主要功能和亮点

该工作流自动从Google Sheets中的公司列表触发,利用Apollo API进行公司及决策者信息搜索与丰富,结合OpenAI大语言模型对公司业务和联系人部门进行智能总结分类,最终将高质量的决策者联系方式(包括LinkedIn、邮箱、电话等)整合回Google Sheets中。并通过Slack实现人机协作的网站信息审核与批准,同时支持每周自动生成验证过的潜在客户报告,提升销售线索的准确性与效率。

解决的核心问题

  • 自动化获取并丰富目标公司的关键决策者信息,避免手工搜索和数据重复工作
  • 解决公司网站信息缺失或错误的问题,结合人工审核确保数据准确
  • 提供决策者部门智能分类,助力精准营销和客户管理
  • 实时更新潜在客户数据库,支持批量操作和高效数据处理
  • 定期生成潜在客户质量报告,便于团队跟踪和管理销售线索

应用场景

  • 营销和销售团队需要快速构建高质量的潜在客户名单
  • 业务开发人员对目标公司及其关键人物进行深入调研
  • 招聘团队寻找特定岗位的决策者或负责人联系信息
  • 客户关系管理(CRM)系统数据补充与更新
  • 需要结合人工审核以保证数据准确性的自动化数据处理流程

主要流程步骤

  1. 触发器:Google Sheets中“Companies”表新增或更新行触发工作流
  2. 筛选未处理公司:过滤状态不为“Processed”的公司数据
  3. 网站域名处理:判断是否已有域名,缺失则调用Apollo公司搜索API获取
  4. 合并域名数据,确保所有公司均有网站域名
  5. 调用Apollo组织丰富API获取公司详细信息
  6. 使用OpenAI模型对公司描述进行一行核心业务总结
  7. 更新公司详情到Google Sheets,状态标记为“Processed”
  8. 构建Apollo决策者搜索请求URL,批量(1000条)搜索决策者信息
  9. 拆分批量响应,调用OpenAI模型确定每位决策者所属部门
  10. 将决策者信息写入Google Sheets“Contacts”表(新增或更新)
  11. 将联系人分批(10条)调用Apollo批量丰富API,获取邮箱及电话等联系信息
  12. 拆分丰富响应,更新联系人数据表
  13. Slack人工审核步骤,通知团队核实公司网站,纠正并批准
  14. 筛选验证邮件的联系人,生成“Contacts (Verified)”表
  15. 每周定时触发,统计过去7天新增验证线索数量,发送Slack周报

涉及的系统或服务

  • Google Sheets:作为数据输入源和最终联系人数据库
  • Apollo API:包括组织搜索、组织丰富、人员搜索及批量丰富接口
  • OpenAI(GPT-4o-mini):用于生成公司业务摘要及联系人部门判定
  • Slack:用于发送审核请求和自动化周报通知

适用人群或使用价值

  • 营销、销售和业务拓展团队,提升潜在客户挖掘效率与数据质量
  • 数据分析与CRM管理人员,实现自动化数据更新和精准客户画像
  • 招聘及猎头团队快速定位目标企业关键岗位决策者
  • 需要结合自动化与人工审核保证数据准确性的企业或团队
  • 希望集中管理和实时跟踪潜在客户线索的中大型企业

该工作流结合强大的API数据能力与先进的语言模型智能分析,打造了一个高效、准确、可扩展的企业决策者及联系人发现与管理自动化方案,极大地降低人工成本,提高销售线索转化潜力。