Агентные кейсы
Продажи, маркетинг и поддержка

Поиск и квалификация лидов по ICP с Hermes Agent

Автор настроил Hermes Agent искать компании и людей, оценивать лидов по ICP, роли и моменту и объяснять, почему каждый подходит для аутрича. Измеренных результатов в источнике нет.

Сделано сHermes Agent

Что сделали

Автор задал узкий ICP. Это компании B2B SaaS на 20-300 сотрудников, которые нанимают инженеров или DevOps. Кандидатов из открытых источников отсеивали ещё на входе. Затем Hermes Agent искал и читал страницы компаний, собирая данные о найме, стеке и ролях, и оценивал каждого лида по соответствию и уверенности. На выходе получались строки таблицы с объяснениями, а пограничные случаи разбирал человек.

Что получилось

Измеренных результатов в источнике нет. Автор описывает более быстрое исследование каждого лида, более ровный отбор и удобную передачу в аутрич. Промахи случались из-за совпадений по ключевым словам у слишком молодых компаний, контактов не из того отдела и слишком строгих промптов для оценки.

На что обратить внимание

Разбирайте ложные срабатывания и пропуски и ужесточайте правила. Автор оставляет за человеком итоговую очерёдность аутрича и пограничные случаи.

Пояснение

ICP (ideal customer profile) это портрет идеального клиента, то есть отрасль, размер, регион и роли, на которые нацелены продажи. Лид это потенциальный клиент. B2B SaaS это облачные сервисы по подписке для бизнеса.

Кому пригодится

Командам продаж B2B и основателям, которые сами ищут клиентов и тратят часы на ручной ресёрч.

Попробуйте сами с Hermes Agent

Найди [число] компаний и контактов, подходящих под портрет моего идеального клиента [отрасль, размер, регион, роль, сигналы готовности к покупке]. По каждому изучи контекст компании и человека, затем оцени соответствие ICP, роли и моменту и в одном-двух предложениях объясни, почему он подходит. Верни таблицу со ссылками, готовую для аутрича, и ни с кем не связывайся.

Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗

Ещё 1 источник

Читать оригинал ↗

Источник: dev.to · · обновлено

Похожие кейсы

Холодные рассылки и follow-up в роли SDR через OpenClaw

Автор настроил OpenClaw как SDR. Агент изучает потенциальных клиентов, пишет им персональные холодные письма, шлёт follow-up и записывает всё в HubSpot. За 60 дней это давало около 8-12 встреч в месяц примерно за $18 в месяц.

Лиды из комментаторов поста в LinkedIn с оценкой и черновиками сообщений в Claude Cowork

Пьетро подключил к Claude Cowork сервисы Apify и Apollo. Агент собирает комментаторов поста в LinkedIn, оценивает их по портрету идеального клиента и пишет черновики сообщений лучшим. Автор говорит о 48% ответов.