LinkedIn个人画像及ICP评分自动化工作流
该工作流通过自动抓取和分析LinkedIn个人资料，提取关键信息并计算ICP评分，从而实现销售线索和候选人的精准评估。用户只需手动启动工作流，系统便能自动访问LinkedIn，分析数据并更新至Google Sheets，实现数据闭环管理。这一过程显著提高了工作效率，减少了人工操作，确保了信息的时效性和准确性，适用于销售、招聘和市场分析等多个场景。
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工作流名称
LinkedIn个人画像及ICP评分自动化工作流
主要功能和亮点
本工作流通过自动抓取并分析LinkedIn个人资料，提取包括姓名、当前职位、所在公司及其LinkedIn链接、地理位置、社交连接数、关注者数、个人简介、AI兴趣等级、资历层级、技术深度等关键信息，基于自定义规则计算精准的ICP（理想客户画像）评分。随后将评分结果自动更新回Google Sheets表格，完成数据闭环管理。
解决的核心问题
- 自动化处理LinkedIn个人资料数据，避免手动重复录入和分析，提高工作效率。
- 精准量化个人的技术能力、AI兴趣和职位资历，助力销售和招聘团队快速识别优质潜在客户或候选人。
- 实现数据实时同步更新，保证信息时效性和准确性。
应用场景
- 销售线索筛选：帮助销售团队快速锁定高价值潜在客户，优化销售资源分配。
- 招聘甄选：辅助招聘人员评估候选人技术背景及匹配度。
- 人才画像分析：为HR和市场部门提供深度人才洞察。
- 数据管理自动化：减少人工操作，提升数据维护效率。
主要流程步骤
- 手动触发：通过“Test workflow”按钮启动工作流。
- 读取数据：从Google Sheets表格中获取待分析的LinkedIn个人资料链接及相关信息。
- 数据抓取与分析：调用AI服务自动访问LinkedIn页面，提取各项关键指标并根据预设规则计算ICP评分。
- 格式化结果：对AI返回的结果进行解析和格式整理。
- 数据更新：将ICP评分及其他关键信息写回Google Sheets对应行，实现数据同步。
涉及的系统或服务
- Google Sheets：作为数据输入和保存的核心平台，用于存储LinkedIn链接及ICP评分数据。
- LinkedIn：数据抓取的目标平台，提供个人职业信息。
- AI智能提取服务（AirTop）：负责从LinkedIn页面自动提取结构化信息并计算评分。
- n8n自动化平台：连接各系统节点，完成整体自动化流程编排。
适用人群或使用价值
- 销售团队：快速识别并优先跟进高潜力客户，提高转化率。
- 招聘人员：高效筛选技术匹配度高的候选人，缩短招聘周期。
- 市场分析师和HR：深入了解目标人群画像，支持精准营销和人才战略。
- 数据运营人员：减少手动维护工作量，实现数据自动化管理。
此工作流极大提升了LinkedIn个人资料信息的自动获取与量化分析能力，助力企业更智能地进行客户管理与人才评估。
Google analytics template
该工作流实现了从Google Analytics自动获取网站访问数据，并通过AI进行两周数据对比分析，生成SEO报告及优化建议。数据智能化处理后，结果自动保存至Baserow数据库，方便团队共享与长期跟踪。适用于网站运营者和数字营销团队，提升工作效率，减少手动操作，同时提供科学的数据驱动的SEO优化方案，助力网站流量增长与用户参与度提升。
日期与时间高级处理示例工作流
该工作流展示了如何灵活处理日期与时间数据，包括时间的加减、格式化显示以及从ISO字符串转换等功能。用户可以通过简单的节点配置，快速计算和格式化时间，解决在自动化流程中常见的日期时间处理需求，提升工作效率与数据准确性。适合需要精准管理时间数据的开发者、业务人员及培训讲师，帮助他们实现复杂时间运算与格式转换。
Update Crypto Values（更新加密货币价值）
该工作流实现了自动获取和更新加密货币投资组合的最新市场价格，计算总价值并保存数据到Airtable。它每小时自动执行，确保用户实时掌握资产动态，减少手动更新的错误和负担。通过调用CoinGecko API，工作流有效解决了加密货币价格波动带来的挑战，适用于投资者、财务分析师及任何管理加密资产的团队或个人，提升了数据维护的效率和准确性。
Zoho CRM 数据一键获取工作流
该工作流通过简单的手动触发，快速批量获取 Zoho CRM 中的客户数据。用户只需点击“执行”按钮，即可自动调用 API 实时拉取并整理客户信息，省去繁琐的手动导出步骤，大幅提升数据获取效率。适用于销售、市场及客服等多个岗位，确保数据的及时性和完整性，助力企业数字化转型。
从 Hacker Noon 网站抓取文章标题与链接
该工作流通过手动触发，自动访问 Hacker Noon 网站，抓取首页所有二级标题中的文章标题及其链接。用户无需手动浏览网页，即可快速获取最新文章信息，提升信息收集效率。适用于媒体监控、内容聚合和数据采集等场景，方便内容分析和舆情跟踪，尤其对内容编辑、市场调研以及开发者具有较高的应用价值。
模拟数据拆分工作流
该工作流主要用于生成和拆分模拟用户数据，方便后续处理。通过自定义函数节点，创建包含多条用户信息的数组，并将其拆分成独立的JSON数据项。这一过程解决了批量数据处理中的灵活性问题，适合用于测试数据生成、逐条操作的业务场景，以及快速构建演示数据，提升了工作流设计的效率与可控性。
[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)
该工作流主要用于农作物图像数据集中的聚类分析，自动化设置聚类的代表中心点（medoids）及其阈值分数，以支持后续的异常检测。通过结合传统距离矩阵方法和多模态文本-图像嵌入技术，精准定位聚类中心并计算合理的阈值，提升异常检测的效果。适用于农业领域的病虫害识别及异常预警等应用场景，确保数据处理的高效与准确。
FileMaker 数据联系人提取与处理工作流
该工作流通过自动调用 FileMaker 数据 API，有效提取和处理联系人信息。它能够解析复杂的嵌套数据结构，将联系人数据标准化，便于后续的分析、同步与自动化。适用于企业客户关系管理、营销活动准备等场景，极大提升数据处理效率，减少人工干预，帮助用户轻松管理和利用联系人信息，增强数字化运营能力。