Профили лидов с оценкой и черновики сообщений через Gemini Deep Research
Автор связал Gemini Deep Research, NotebookLM и Google Sheets в конвейер, который меньше чем за 20 минут выдаёт профиль компании с оценкой и черновик сообщения. Проверял он его на трёх компаниях.
Что сделали
Автор создал собственный Gem под названием Sales Lead Researcher. В него он заложил описание своего предложения и шкалу оценки из четырёх частей от 0 до 16 баллов. Для каждой компании одна команда запускает Deep Research. Вторая находит человека, который принимает решения, оценивает компанию и пишет короткое сообщение для LinkedIn. Результаты попадают в Google Docs, затем в NotebookLM для сравнения и потом в Sheets.
Что получилось
Deep Research ссылался на 50-100+ источников по каждой компании и тратил на каждую 7-10 минут. Оценки получились 14/16, 13/16 и 9/16 для Airbnb, и это дало три разные стратегии первого контакта. Промпты и шкала оценки доступны только платным подписчикам.
На что обратить внимание
Конвейер изучает только компании, которые вы уже выбрали сами. Заранее нужно описать своё предложение и шкалу оценки. Работает всё на Gemini Pro за $20 в месяц, а у Deep Research есть дневные лимиты.
Пояснение
Gem в Gemini это собственный ассистент с заранее заданными инструкциями. Deep Research это режим, в котором Gemini сам ищет и читает много источников и пишет отчёт. NotebookLM это сервис Google для работы с загруженными документами.
Кому пригодится
Продавцам и основателям, которые готовят персональные сообщения для небольшого списка целевых компаний.
Попробуйте сами с Gemini
С помощью Deep Research собери профиль лида по компании [название компании]. В профиле должно быть, чем она занимается, свежие новости, ключевые лица, принимающие решения, вероятные проблемы, связанные с [мой продукт], и оценка соответствия от 1 до 10 с обоснованием. Потом напиши короткое письмо для первого контакта в [мой тон]. В конце дай профиль в виде таблицы и черновик письма, ничего не отправляй.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: cashandcache.substack.com ·