潜在客户开发 (Prospect)

从理想客户画像描述到排名靠前的、已丰富信息的潜在客户列表，一气呵成。用户通过“$ARGUMENTS”描述其理想客户。

示例 (Examples)

• /apollo:prospect 美国 B轮以上 SaaS 公司的工程副总裁，员工数 200-1000 人 (VP of Engineering at Series B+ SaaS companies in the US, 200-1000 employees)
• /apollo:prospect 欧洲电商公司的市场负责人 (heads of marketing at e-commerce companies in Europe)
• /apollo:prospect 纽约金融科技初创公司的首席技术官，员工数 50-500 人 (CTOs at fintech startups, 50-500 employees, New York)
• /apollo:prospect 员工数 1000 人以上制造公司的采购经理 (procurement managers at manufacturing companies with 1000+ employees)
• /apollo:prospect 使用 Salesforce 和 Outreach 公司的销售开发负责人 (SDR leaders at companies using Salesforce and Outreach)

步骤 1 — 解析理想客户画像 (Step 1 — Parse the ICP)

从“$ARGUMENTS”中的自然语言描述中提取结构化筛选条件：

公司筛选条件 (Company filters):

• 行业/垂直领域关键词 → q_organization_keyword_tags
• 员工数量范围 → organization_num_employees_ranges
• 公司所在地 → organization_locations
• 特定域名 → q_organization_domains_list

人员筛选条件 (Person filters):

• 职位 → person_titles
• 资历级别 → person_seniorities
• 人员所在地 → person_locations

如果理想客户画像描述模糊，在继续之前提出 1-2 个澄清性问题。至少需要职位/角色以及行业或公司规模。

步骤 2 — 搜索公司 (Step 2 — Search for Companies)

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_companies_search 并带上公司筛选条件：

• q_organization_keyword_tags 用于行业/垂直领域
• organization_num_employees_ranges 用于规模
• organization_locations 用于地理区域
• 设置 per_page 为 25

步骤 3 — 丰富头部公司信息 (Step 3 — Enrich Top Companies)

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_organizations_bulk_enrich，传入排名前 10 的结果的域名。这将揭示收入、融资、员工人数和公司统计数据，以帮助对公司进行排名。

步骤 4 — 寻找决策者 (Step 4 — Find Decision Makers)

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_people_api_search，并设置：

• 来自理想客户画像的 person_titles 和 person_seniorities
• q_organization_domains_list 限定为已丰富信息的公司域名
• per_page 设置为 25

步骤 5 — 丰富头部潜在客户信息 (Step 5 — Enrich Top Leads)

信用点提醒 (Credit warning): 在继续之前，明确告知用户将消耗多少个信用点。

使用 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_people_bulk_match 来丰富每个调用最多 10 个潜在客户的信息，提供：

• 每个人员的 first_name、last_name、domain
• 将 reveal_personal_emails 设置为 true

如果超过 10 个潜在客户，则分批进行多次调用。

步骤 6 — 呈现潜在客户表格 (Step 6 — Present the Lead Table)

以排名表格的形式展示结果：

符合以下理想客户画像的潜在客户：[理想客户画像摘要] (Leads matching: [ICP Summary])

理想客户画像匹配度 (ICP Fit) 评分:

• 强 (Strong) — 职位、资历、公司规模和行业全部匹配
• 良好 (Good) — 4 项标准中匹配 3 项
• 部分 (Partial) — 4 项标准中匹配 2 项

摘要 (Summary): 在 Y 家公司中找到 X 个潜在客户。消耗 Z 个信用点。

步骤 7 — 提供后续操作选项 (Step 7 — Offer Next Actions)

询问用户：

1. 全部保存到 Apollo (Save all to Apollo) — 通过 mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_contacts_create 为每个潜在客户批量创建联系人，并设置 run_dedupe: true
2. 加载到序列 (Load into a sequence) — 询问是哪个序列，然后为这些联系人运行序列加载流程
3. 深入挖掘一家公司 (Deep-dive a company) — 对列表中的任何公司运行 /apollo:company-intel
4. 优化搜索 (Refine the search) — 调整筛选条件并重新运行
5. 导出 (Export) — 将潜在客户格式化为 CSV 样式表格，方便复制粘贴