inbound-lead-enrichment

入站线索信息补全

接收数据不完整的入站线索，并补齐缺失信息。研究公司、确定联系人的职位、查找公司内的其他利益相关者，并检查 CRM 中是否存在现有关系。将一个简单的电子邮件地址转化为完整的线索资料。

自动加载时机

在以下情况下加载此组合：

• 用户说“补全这些线索的信息”“填入缺失数据”或“研究这些入站线索”
• inbound-lead-qualification 将线索标记为 insufficient_data
• inbound-lead-triage 检测到线索缺少公司或职位字段
• 用户提供了电子邮件列表或不完整的线索数据，需要补全资料

架构

[Raw Leads] → Step 1: Assess Gaps → Step 2: Company Research → Step 3: Person Research → Step 4: Stakeholder Discovery → Step 5: Relationship Check → Step 6: Compile & Output
                   ↓                      ↓                         ↓                          ↓                             ↓                          ↓
            Gap inventory        Company profiles         Person profiles            Buying committee          CRM/pipeline matches       Enriched lead records

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步骤 0：配置（每个客户端仅需一次）

首次运行时，确定信息补全工具的偏好设置。保存到 clients/<client-name>/config/lead-enrichment.json。

{
  "enrichment_tools": {
    "company_research": {
      "primary": "web-search | Apollo | Crunchbase | none",
      "secondary": "web-search"
    },
    "person_research": {
      "primary": "Apollo | LinkedIn scraper (Apify) | web-search | none",
      "secondary": "web-search"
    },
    "stakeholder_finding": {
      "primary": "Apollo | LinkedIn Sales Nav export | company-contact-finder | none",
      "secondary": "web-search"
    }
  },
  "crm_source": {
    "tool": "Supabase | HubSpot | Salesforce | CSV | none",
    "access_method": ""
  },
  "buyer_personas": [],
  "enrichment_depth": {
    "tier_1_leads": "deep",
    "tier_2_leads": "deep",
    "tier_3_leads": "standard",
    "tier_4_leads": "minimal",
    "untiered_leads": "standard"
  },
  "cost_controls": {
    "max_apify_credits_per_run": null,
    "max_apollo_credits_per_run": null,
    "skip_paid_enrichment_for_tier_4": true
  }
}

后续运行时： 静默加载配置。

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步骤 1：评估数据缺口

流程

对每条线索，列出已知信息和未知信息：

必填字段（必须补全）：

• company_name — 他们在哪家公司工作？
• company_domain — 公司网站域名
• person_name — 全名
• person_title — 当前职位
• person_email — 联系电子邮件（通常已从入站线索中获取）

有价值的字段（尽可能补全）：

• company_size — 员工人数或范围
• company_industry — 行业分类
• company_stage — 融资阶段或成熟度
• company_hq — 总部所在地
• company_description — 一句话介绍公司业务
• person_seniority — IC、经理、总监、副总裁、高管、创始人
• person_department — 工程、销售、市场营销等
• person_linkedin — LinkedIn 个人资料 URL
• person_tenure — 在当前公司的任职时间

额外字段（有则更好）：

• company_tech_stack — 已知的技术栈
• company_recent_news — 近期动态（融资、发布、招聘）
• person_background — 过往公司、教育经历
• person_social_activity — 近期帖子或互动主题

缺口分类

对每条线索，分类所需的信息补全工作量：

缺口级别	缺失内容	所需信息补全工作	成本
最少	1-2 个有价值的字段	快速网页搜索	免费
标准	缺少公司或职位信息	网页搜索 + 可能的 API 查询	低
深入	缺少多个必填字段	多来源研究	中
仅有电子邮件	只有电子邮件地址	从头开始全面研究	高

输出

• 缺口清单表，列出每条线索及其缺失信息
• 为每条线索建议信息补全深度（根据缺口级别以及可用时的紧急程度）
• 如需使用付费工具，估算费用

人工确认点

“以下是线索中缺失的信息：[X] 条需要深入补全，[Y] 条需要标准补全，[Z] 条只需快速查询。预计费用：[金额]。是否继续？”

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步骤 2：公司研究

流程

对于潜在客户列表中的每家独立公司（去重——不要针对多个潜在客户重复研究同一家公司）：

从电子邮件域名推断（缺少公司名称时）：

1. 从电子邮件中提取域名（例如，[email protected] → acme.com）
2. 跳过个人电子邮件域名（gmail、yahoo、hotmail、outlook 等）
3. 查询域名 → 公司名称、描述

公司资料研究：

字段	首选来源	备用来源
公司名称	域名查询	网络搜索
描述	公司网站（首页、关于页面）	Crunchbase、LinkedIn 公司页面
员工人数	Apollo、LinkedIn 公司页面	Crunchbase、网络搜索
行业	LinkedIn 公司页面、Crunchbase	根据网站内容推断
阶段/融资情况	Crunchbase、新闻文章	Apollo、网络搜索
总部所在地	LinkedIn 公司页面、网站	Crunchbase
技术栈	招聘信息、BuiltWith	网络搜索
最新消息	网络搜索（最近 90 天）	Twitter/社交媒体提及

按配置确定研究深度：

• 深入： 涵盖所有字段，使用多个来源，并交叉验证
• 标准： 涵盖必需且有价值的字段，仅使用首选来源
• 最低限度： 仅包括公司名称、描述和规模

输出

每家公司都会获得一个 company_profile 块：

{
  "company_name": "",
  "company_domain": "",
  "company_description": "",
  "employee_count": "",
  "employee_range": "",
  "industry": "",
  "sub_industry": "",
  "stage": "",
  "last_funding": "",
  "hq_location": "",
  "tech_stack": [],
  "recent_news": [],
  "research_sources": [],
  "confidence": "high | medium | low"
}

处理个人电子邮件域名

如果潜在客户使用了个人电子邮件（gmail 等）：

1. 检查姓名和其他可用数据能否用于识别公司（例如，表单字段、聊天消息）
2. 如果他们在表单提交或聊天中提到了公司，则使用该信息
3. 如果确实无法确定，则标记为 company_unidentified——如果有姓名，仍继续研究此人

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第 3 步：人员研究

流程

为每位潜在客户建立人员资料：

根据姓名和公司进行查询（缺少职位时）：

1. 在 LinkedIn 上搜索该公司中的人员（通过已配置的工具或网络搜索）
2. 与 Apollo 或其他联系人数据库交叉核对
3. 如果有多个匹配结果，使用电子邮件域名消除歧义

人员资料研究：

字段	首选来源	备用来源
全名	输入数据	LinkedIn 个人资料
当前职位	LinkedIn 个人资料、Apollo	网络搜索
职级	根据职位推断	LinkedIn 个人资料
部门	根据职位推断	LinkedIn 个人资料
在公司的任职时间	LinkedIn 个人资料	Apollo
曾任职公司	LinkedIn 个人资料	网络搜索
教育背景	LinkedIn 个人资料	跳过
LinkedIn 网址	Apollo、网络搜索	跳过
LinkedIn 标题	LinkedIn 个人资料	跳过
最新动态	LinkedIn 帖子（如果配置了抓取工具）	跳过

职级推断规则：

• 职位包含：Intern、Associate、Coordinator、Specialist → IC_junior
• 职位包含：Analyst、Engineer、Designer、Developer（不含“Senior/Lead/Staff”）→ IC_mid
• 职位包含：Senior、Lead、Staff、Principal → IC_senior
• 职位包含：Manager、Team Lead → Manager
• 职位包含：Director、Head of → Director
• 职位包含：VP、Vice President、SVP、EVP → VP
• 职位包含：Chief、C 级缩写（CTO、CMO、CRO、CFO）、President → C_Level
• 职位包含：Founder、Co-founder、Owner → Founder

根据公司规模调整：

• 员工少于 20 人的公司：职级上调一级（“Manager” 的职责范围相当于 Director）
• 员工超过 5000 人的公司：职级下调一级（“Director” 的自主权可能相当于 Manager）

输出

每位潜在客户都会获得一个 person_profile 块：

{
  "full_name": "",
  "current_title": "",
  "seniority_level": "",
  "department": "",
  "tenure_months": null,
  "previous_companies": [],
  "education": "",
  "linkedin_url": "",
  "linkedin_headline": "",
  "recent_activity_summary": "",
  "research_sources": [],
  "confidence": "high | medium | low"
}

---

第 4 步：利益相关者发现

流程

对于线索列表中的每家公司，找出其他相关人员——购买委员会。

为何重要：

• 入站线索很少是唯一的决策者
• 尽早找到购买委员会的其他成员，有助于加快交易进程
• 多线程拓展（与同一公司的多位人员接洽）能显著提高赢单率

需要寻找的对象（根据配置中的买家画像）：

1. 经济买家 — 签字付款的人。通常是相关部门的副总裁或更高级别，或 C 级高管。
2. 内部支持者 — 最有可能推动公司内部采用产品的人。通常是感受到痛点的资深个人贡献者或总监。
3. 技术评估者 — 评估产品技术适配度的人。通常来自工程或运营部门。
4. 最终用户 — 日常使用产品的人。他们的认可有助于避免售后客户流失。

每家公司的流程：

1. 根据买家画像确定要搜索哪些职位
2. 使用已配置的工具搜索（Apollo、LinkedIn、company-contact-finder）
3. 记录找到的每位利益相关者的信息：姓名、职位、资历级别、LinkedIn URL、电子邮件（如有）
4. 注明对方与入站线索的关系：同一团队？同一部门？不同职能？

深入程度控制：

• 深度补充（Tier 1-2 线索）：找出全部 4 类利益相关者，并逐一调查。
• 标准补充（Tier 3 线索）：只找出经济买家和内部支持者。
• 最低限度补充（Tier 4 / 未分级）：跳过利益相关者发现。

输出

每家公司都会得到一个 stakeholder_map：

{
  "company": "",
  "inbound_lead": {
    "name": "",
    "title": "",
    "role_in_deal": "economic_buyer | champion | evaluator | user | unknown"
  },
  "stakeholders_found": [
    {
      "name": "",
      "title": "",
      "seniority": "",
      "linkedin_url": "",
      "email": "",
      "role_in_deal": "",
      "relationship_to_lead": "",
      "confidence": "high | medium | low"
    }
  ],
  "buying_committee_completeness": "full | partial | minimal",
  "recommended_multi_thread": ""
}

利益相关者优先级

如果入站线索就是经济买家 → 利益相关者是补充背景信息 如果入站线索是用户/评估者 → 找到经济买家至关重要 如果入站线索身份未知 → 确定其角色有助于制定多线程拓展策略

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步骤 5：关系核查

流程

针对每条线索和每位找到的利益相关者，检查现有系统中是否存在过往关系：

检查 1 — CRM / Supabase people 表：

• 此人是否已存在于我们的系统中？
• 如果存在：其当前状态是什么？（活跃线索、已联系、培育中、客户、已流失）
• 如果存在：由谁负责维护关系？

检查 2 — 外联记录（outreach_log）：

• 我们以前是否给此人发送过电子邮件/消息？
• 如果发送过：何时、通过什么渠道、结果如何？
• 关键：避免出现“我们上周给你发了陌生开发邮件，你没理我们，现在你主动入站联系”的冲突

检查 3 — 公司级销售管道（companies 表或 CRM）：

• 这家公司是否有正在进行的交易？
• 如果有：处于什么阶段？谁是交易负责人？
• 有正在进行交易的公司出现入站线索是一个重大信号——请醒目标记

检查 4 — 信号历史记录（signals 表）：

• 这家公司是否出现在任何信号扫描中？
• 如果出现过：有哪些信号？是否采取了行动？

检查 5 — 共同人脉（如有数据）：

• 我们团队中是否有人认识这家公司的某个人？
• 如果有：注明可通过谁进行暖介绍

输出

每条线索都会得到一个 relationship_context 区块：

{
  "person_in_crm": true/false,
  "person_crm_status": "",
  "person_outreach_history": [
    {
      "date": "",
      "channel": "",
      "campaign": "",
      "outcome": ""
    }
  ],
  "company_in_pipeline": true/false,
  "company_deal_stage": "",
  "company_deal_owner": "",
  "company_signal_history": [],
  "mutual_connections": [],
  "relationship_summary": ""
}

---

步骤 6：汇总并输出

补充信息后的线索记录

将所有研究结果合并为每条线索的一条补充信息记录：

{
  "original_data": {},
  "company_profile": {},
  "person_profile": {},
  "stakeholder_map": {},
  "relationship_context": {},
  "enrichment_metadata": {
    "enrichment_depth": "deep | standard | minimal",
    "fields_filled": X,
    "fields_still_missing": [],
    "sources_used": [],
    "confidence_overall": "high | medium | low",
    "enrichment_date": "",
    "cost_incurred": ""
  }
}

输出格式

主要：增强型 CSV

生成一个 CSV，在原始潜在客户数据基础上添加所有增强字段：

原始字段	+ 公司字段	+ 个人字段	+ 利益相关方字段	+ 关系字段	+ 元数据
所有输入列	company_description, employee_count, industry, stage, hq, tech_stack, recent_news	current_title, seniority, department, tenure, linkedin_url, headline	stakeholder_1_name, stakeholder_1_title, stakeholder_1_role, ...（最多 4 个）	in_crm, crm_status, in_pipeline, deal_stage, outreach_history_summary	enrichment_depth, confidence, fields_missing, sources_used

保存至：clients/<client-name>/leads/inbound-enriched-[date].csv

次要：增强报告

## Lead Enrichment Report: [Date]

### Summary
- **Total leads enriched:** X
- **Deep enrichment:** X leads (Tier 1-2)
- **Standard enrichment:** X leads (Tier 3)
- **Minimal enrichment:** X leads (Tier 4)

### Data Quality
- **Fully enriched** (all required + valuable fields): X leads
- **Mostly enriched** (all required, some valuable): X leads
- **Partially enriched** (some required fields still missing): X leads
- **Could not enrich** (insufficient starting data): X leads

### Company Research
- **Unique companies researched:** X
- **Companies already in CRM:** X
- **Companies with active deals:** X (flag for deal owner)
- **Companies with signal history:** X

### Stakeholder Discovery
- **Total stakeholders found:** X across Y companies
- **Economic buyers identified:** X
- **Champions identified:** X
- **Full buying committees mapped:** X companies

### Relationship Flags
- **Leads already in CRM:** X (update status, don't create duplicates)
- **Previously contacted leads:** X (check outreach history before re-engaging)
- **Companies with active deals:** X (coordinate with deal owner)
- **Warm intro paths found:** X

### Cost
- **Enrichment tool credits used:** [breakdown by tool]
- **Cost per lead:** [average]

### CSV saved to: [path]

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处理边缘情况

潜在客户仅提供电子邮件，没有其他信息：

1. 提取域名 → 查询公司
2. 在 LinkedIn/网络上搜索“[name] [company]”
3. 如果仍无法确认身份：标记为 enrichment_failed 并注明原因，建议人工查询
4. 对确实无法识别的潜在客户，不要浪费付费 API 额度——先进行网络搜索

同一家公司出现多次（多个入站潜在客户）：

• 只调查公司一次，并将结果应用于所有潜在客户
• 每家公司只进行一次利益相关方发现，而非每个潜在客户各做一次
• 记录多位潜在客户的信号：“来自 [Company] 的 3 人提交了入站线索——采购委员会正在形成？”

潜在客户填写的职位与 LinkedIn 不符：

• 相信 LinkedIn，而非自行填报的表单数据（人们有时会在表单中夸大职位）
• 记录差异：“表单填写的是 ‘VP of Engineering’，LinkedIn 显示的是 ‘Senior Engineer’”
• 资格评估时使用 LinkedIn 上的职位

公司近期更名、合并或被收购：

• 如果公司域名发生重定向，跟随重定向
• 记录公司行动：“[Company] 于 [date] 被 [Parent] 收购”
• 根据当前实体而非历史实体进行资格评估

填写表单后，人员已离开公司：

• 如果 LinkedIn 显示的公司与表单提交时填写的公司不同，请标记
• 记录：“潜在客户通过 [Company] 提交表单，但截至 [date] 已在 [New Company] 任职”
• 如果两家公司都可能相关，则分别评估

增强工具遭遇速率限制或失败：

• 如果主要工具失败，则改用备用工具（网络搜索始终可用）
• 如果针对某位潜在客户的两种工具都失败，将其标记为 enrichment_partial 并继续处理
• 切勿因为一位潜在客户处理失败而阻塞整个批次

数量非常大（100+ 位潜在客户）：

• 先批量调查公司（对公司去重）
• 通过 Task Agent 并行开展个人调查（每批 15-20 位潜在客户）
• 跳过 Tier 4 和未分级潜在客户的利益相关方发现
• 使用付费增强工具前，先提供费用估算

个人邮箱域名：

• 如果表单中填写了公司字段：即使邮箱是个人邮箱，也使用该公司信息
• 如果没有公司信息：尝试按姓名搜索 LinkedIn
• 最后手段：标记为 company_unidentified，仅增强个人信息

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更新协议

增强完成后，更新源系统：

1. 如果已配置 CRM： 使用增强后的数据创建或更新潜在客户记录。不要覆盖现有数据——只追加信息或填补空缺。
2. 如果 Supabase 是数据存储： Upsert 至 people 和 companies 表。
3. 标记重复项： 如果增强结果显示某位潜在客户已使用其他邮箱存在于 CRM 中，应标记为重复项，而不是创建第二条记录。

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所需工具

• 网络搜索 — 所有调查的主要备用方案
• Apollo — 公司和个人查询（可选，可提升增强深度）
• LinkedIn scraper (Apify) — 个人资料增强（可选）
• Company-contact-finder — 利益相关方发现
• CRM 访问权限 — 关系检查（HubSpot、Salesforce、Supabase）
• Supabase client — 流程、外联历史和信号查询
• 读取/写入 — CSV I/O 和配置管理
• Task 工具 — 并行处理大量潜在客户