lead-import

/digital-marketing-pro:lead-import

脚本位置。 如果你的宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}，脚本位于此插件的 scripts/ 文件夹中，与 skills/ 同级。请使用 Python 3.10 或更高版本运行：python；如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

用途

将潜在客户导入品牌的 CRM，并进行数据验证、去重、潜在客户评分和适当的同意跟踪。支持 CSV 文件、JSON 数组和手动输入，并自动标注来源。确保每条导入的潜在客户数据都准确、已评分、已去重且符合规范，然后再交给销售团队，免去拖慢潜在客户转化为商机的数据清理工作。集成营销自动化的潜在客户评分框架，在导入时对潜在客户进行分类，以便立即将高价值潜在客户分配给销售团队，同时自动将评分较低的潜在客户加入培育序列。

此命令专用于潜在客户，可应用评分、生命周期阶段划分和培育流程登记。如需同步常规 CRM 数据（联系人、交易、营销活动），但不需要潜在客户评分，请改用 /digital-marketing-pro:crm-sync。

执行关卡（必须遵守——不得跳过）

1. 在操作任何线上系统之前，先提供完整预览——接收方 / 支出 / 变更 / 合规性——作为执行摘要。
2. 用户必须输入 yes（或明确同意的等效表达）。任何其他输入——含糊、暗示、部分同意或未作确认——都会取消本次运行。
3. 输入含糊时，绝不继续。执行失败时，绝不自动重试；必须由人工审核后才能重新运行。
4. 只有在用户输入 yes 后，才记录该确认：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action create-approval --data '{"type":"lead-import","platform":"<platform>","content_summary":"<one line from the Execution Summary>","risk_level":"<tier>"}'，然后运行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action approve --id {approval_id}。如果任一命令报错，请停止并报告错误；绝不可改用其他工具绕过。该记录可证明本次操作已执行审批步骤，但无法证明是谁输入了 yes。
5. 执行操作。通过 connector_executor.py 发送的写入操作必须带有 --approval-id，且只有在找到匹配、未使用、未过期的记录时才会执行（参见 /digital-marketing-pro:execute-action）。通过已连接的 MCP 服务工具执行写入操作不受此代码检查约束：此类操作依赖用户输入的 yes，以及宿主的权限提示。之后运行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/approval-manager.py" --brand {slug} --action mark-executed --id {approval_id} --data '{"execution_result":"success"}'（或 failure）。

所需输入

用户必须提供以下信息（或届时按提示提供）：

• 潜在客户数据：CSV 文件路径、JSON 数组或手动填写字段 — 至少必须包含电子邮件地址或电话号码，以便去重和解析身份
• 来源归因：这些潜在客户的来源 — 表单名称、活动名称、营销活动标识符、落地页 URL、广告平台及营销活动、合作伙伴引荐、网络研讨会注册或手动开发
• 潜在客户评分阈值（可选）：导入为营销合格潜在客户（MQL）的最低分数 — 低于阈值的潜在客户将作为原始潜在客户导入，并以较低优先级进行路由
• CRM 平台：目标 CRM — Salesforce、HubSpot、Zoho 或 Pipedrive — 以及具体的对象类型（Lead、Contact 或平台中的等效对象）
• 必填字段：导入时哪些字段为必填 — 电子邮件、名、姓、公司、电话、职位，或业务资格标准所特有的自定义字段
• 同意状态：潜在客户是否已提供选择加入同意、同意机制（单次选择加入、双重选择加入、合法权益、合同必要性），以及适用的隐私法规（GDPR、CCPA、CASL）
• 分配规则（可选）：如何分配导入的潜在客户 — 在销售代表之间轮流分配、按地理位置划分区域、按产品线分配、按公司规模分级，或分配给特定负责人以便手动分发
• 重复记录处理偏好：发现重复记录时的处理方式 — 使用新数据更新现有记录、完全跳过重复记录、合并指定字段（例如，添加新来源但保留现有负责人），或创建与原始记录关联的次级记录
• 潜在客户生命周期阶段：要分配的初始状态 — 新潜在客户、营销合格、销售接受，或品牌生命周期模型中的自定义阶段
• 标记和列表成员身份（可选）：要关联到导入的潜在客户的标记、列表或营销活动，以便后续进行细分和报告
• 通知偏好（可选）：是否立即通知已分配的销售代表有新潜在客户，以及通过哪个渠道（CRM 通知、电子邮件、Slack）通知 — 并为高评分 MQL 设置优先级标记
• 培育序列触发条件（可选）：是否根据评分层级、来源或生命周期阶段，自动将导入的潜在客户加入现有培育序列
• 自定义评分调整（可选）：针对特定潜在客户来源的手动分数调整 — 例如，活动潜在客户加 20 分，合作伙伴引荐加 15 分 — 在标准评分模型的基础上应用
• 导入频率：这是一次性导入还是定期导入 — 如果是定期导入，请指定预期频率（每日表单提交、每周活动导出、每月合作伙伴名单），以便创建导入模板

流程

1. 加载品牌背景：读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前品牌标识，然后加载 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json。应用品牌语调、目标市场的合规规则（skills/context-engine/compliance-rules.md）和行业背景。还要检查指南：查看 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json；如果存在，则加载限制要求和相关类别文件。检查 ~/.claude-marketing/sops/ 中的代理机构 SOP。如果没有品牌，请询问：“先设置一个品牌？（/digital-marketing-pro:brand-setup）”——或者使用默认设置继续。
2. 解析并验证潜在客户数据：读取输入数据源并验证每条记录——检查电子邮件格式（RFC 5322）、将电话号码标准化为 E.164 格式、确认必填字段齐全、检测编码问题、识别明显的虚假条目（[email protected]、info@ 等基于角色的邮箱），并标记格式错误或不完整的记录及具体错误原因。
3. 标准化并丰富字段：统一公司名称、职位和地理信息。采用一致的格式——姓名使用首字母大写格式，电子邮件使用小写，国家和州使用标准代码。在可能的情况下，根据现有数据推断缺失字段（例如，从电子邮件推断公司域名，从电话区号推断国家）。
4. 逐条检查潜在客户是否重复：查询目标 CRM，按电子邮件、电话或组合键匹配每条潜在客户的现有记录。将结果分类为新记录（无匹配项）、完全重复（电子邮件和姓名相同）、模糊匹配（姓名或域名相似），或可丰富信息的记录（现有记录缺少可由此潜在客户补充的字段）。
5. 使用潜在客户评分框架评分：应用 skills/marketing-automation/lead-scoring.md 中的营销自动化潜在客户评分模型——根据人口统计匹配度（职位资历、公司规模、行业匹配度）、行为信号（来源质量、内容互动、最近互动时间）和互动潜力评分。根据评分阈值，将每条潜在客户分类为 MQL、原始潜在客户或培育候选对象。
6. 验证同意状态和合规性：根据品牌目标市场的合规规则，检查每条潜在客户的同意状态。确认已记录选择加入机制，为同意记录添加时间戳，标记缺少必需同意字段的潜在客户，并确保根据适用法规（GDPR 第 6 条、CCPA、CASL）记录合法的数据处理依据。
7. 准备带来源归因信息的 CRM 就绪数据：将已验证的潜在客户转换为特定平台的数据载荷——将字段映射到 CRM 架构，附加来源归因信息（utm_source、utm_medium、utm_campaign），应用分配规则，设置潜在客户状态和生命周期阶段，添加标签和列表成员关系，并将潜在客户评分作为自定义字段纳入。
8. 设置审批关卡：评估风险级别——少于 50 条潜在客户为中风险，50 条或以上为高风险。展示导入预览，包括潜在客户总数、有效与无效记录明细、评分最高的 5 条样例记录、评分分布（MQL／原始潜在客户／培育对象数量）、重复记录摘要、合规状态以及任何验证警告。
9. 获批后，通过 CRM MCP 导入：通过平台 MCP，以分批请求的方式将潜在客户数据载荷推送到目标 CRM。遇到速率限制时采用指数退避；仅在能够确认写入从未到达平台时（连接被拒绝、DNS 故障或 429 速率限制拒绝）重试写入；超时或回复丢失后，先在平台上查找记录（按电子邮件或外部 ID），仅重新发送缺失内容。应用分配规则，触发 CRM 端自动化（欢迎工作流、销售代表通知），并记录每条潜在客户的导入结果。
10. 触发通知并加入培育流程：对于高分 MQL，立即向分配到的销售代表发送通知，附上潜在客户详情和建议的后续操作。对于符合培育条件的潜在客户，通过电子邮件平台 MCP 将其加入指定的培育序列。记录所有已触发的自动化。
11. 验证导入完整性：导入后查询 CRM，确认记录数量符合预期。随机抽查 5 条已导入的潜在客户，验证字段值、评分数据、来源归因信息和分配情况是否均已正确传输。
12. 返回导入摘要并记录结果：汇总最终结果并记录完整导入信息——时间戳、来源归因信息、记录数量、评分分布、分配明细、培育流程加入情况、已发送通知、错误和耗时——至 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/logs/lead-import-log.json。

输出

结构化的潜在客户导入报告，包含：

• 导入结果摘要：已处理潜在客户总数及分类明细——已创建、跳过的重复项、已更新/合并的重复项、验证错误和合规性拒绝，并附百分比和数量
• 潜在客户评分分布：按评分层级划分的已导入潜在客户明细——MQL 数量及百分比、原始潜在客户数量、培育候选对象、平均评分、中位数评分，以及重点标出的最高分潜在客户
• 来源归因记录：应用于所有已导入潜在客户的活动、媒介、来源和内容归因信息——采用适用于下游 ROI 报告和营销来源销售管道追踪的格式
• 验证错误报告：列出验证失败的潜在客户及具体字段级错误——格式错误的邮箱、缺少必填字段、疑似虚假条目、电话号码格式问题或数据类型不匹配，并提供建议的修正方法
• 去重摘要：列出发现的重复潜在客户，并逐对注明匹配类型（精确/模糊）、匹配字段、置信度评分和采取的操作（已更新、已跳过、已合并或已标记为待人工审核）
• 合规审计跟踪记录：每位已导入潜在客户的同意状态——选择加入机制、同意时间戳、适用法规、合法依据，以及任何因缺少或同意不足而被标记的潜在客户和补救步骤
• 分配摘要：潜在客户如何分配给销售代表——按负责人、区域、产品线或评分层级分类，并列出每位受配人的数量，以及需要人工分配的未分配潜在客户
• 培育序列加入摘要：已加入培育序列的潜在客户——序列名称、加入数量、预计首次触达日期，以及未加入培育序列的潜在客户（已在活跃序列中或已选择退出）
• 通知发送报告：发送给销售代表的通知——代表姓名、分配的潜在客户数量、发送渠道、发送状态，以及发送失败的通知；仅在能够证实通知从未到达平台时才建议重新发送
• 执行日志：导入流程的时间戳记录——批次大小、API 响应、重试（仅针对能够证实写入操作从未到达平台的情况）、速率限制暂停、处理时长，以及已创建记录的 CRM 确认 ID
• 数据质量基线：已导入批次的字段完整率——包含公司、电话、职位和其他可选字段的潜在客户百分比，为此来源建立质量基线
• 来源质量比较：如果存在该来源的历史导入记录，则将当前批次质量与历史平均值进行比较——验证错误率趋势、评分分布变化、重复率趋势，以及字段完整度随时间的变化
• CRM 自动化触发器：导入触发的任何 CRM 端工作流——欢迎邮件发送、为销售代表创建任务、潜在客户路由规则执行，以及工作流加入确认
• 后续建议：建议的后续步骤——触发其他培育序列、提醒销售代表关注高分 MQL、安排 30 天后的数据质量审核、为此来源配置定期导入，或根据导入结果优化潜在客户评分阈值

使用的 Agent

• crm-manager — 潜在客户验证、去重、字段映射、CRM 架构解析、潜在客户评分应用、同意验证、分配规则执行、生命周期阶段设置、培育序列加入及导入管理
• email-specialist — 加入培育序列、验证邮件送达能力（将导入的邮箱与已知退信和垃圾邮件陷阱名单进行比对），以及基于互动情况提供评分输入