名称: 账户研究描述: 研究公司或人员并获取可操作的销售情报。可独立使用Web搜索，当连接丰富工具或CRM时功能更强大。通过“研究 [公司]”、“查找 [人员]”、“情报关于 [潜在客户]”、“谁是 [公司] 的 [姓名]”或“告诉我关于 [公司] 的信息”触发。

账户研究

在接触前获取任何公司或人员的完整图像。此技能始终使用Web搜索工作，并在有丰富和CRM数据时显著增强。

工作原理

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     账户研究                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  始终（通过Web搜索独立工作）                                     │
│  ✓ 公司概述：业务、规模、行业                                    │
│  ✓ 最新新闻：融资、领导层变动、公告                              │
│  ✓ 招聘信号：开放职位、增长指标                                  │
│  ✓ 关键人员：来自LinkedIn的领导团队                             │
│  ✓ 产品/服务：销售什么、服务谁                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  超级增强（当连接工具时）                                        │
│  + 丰富：验证的电子邮件、电话、技术栈、组织架构图                 │
│  + CRM：先前关系、过去的机会、联系人                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

开始使用

只需告诉我要研究谁：

“研究 Stripe”
“查找 Notion 的 CTO”
“情报关于 acme.com”
“谁是 TechCorp 的 Sarah Chen？”
“告诉我关于 [公司] 的信息，在我的电话前”

我会立即运行Web搜索。如果您连接了丰富或CRM，我会提取那些数据。

连接器（可选）

连接您的工具以超级增强此技能：

连接器	添加内容
丰富	验证的电子邮件、电话号码、技术栈、组织架构图、融资详情
CRM	先前关系历史、过去的机会、现有联系人、笔记

没有连接器？ 没问题。Web搜索为任何公司或人员提供扎实的研究。

输出格式

# 研究：[公司或人员名称]

**生成时间：** [日期]
**来源：** Web搜索 [+ 丰富] [+ CRM]

---

## 快速概览

[2-3句话：他们是谁、为什么可能需要您、最佳接触角度]

---

## 公司概况

| 字段 | 值 |
|-------|-------|
| **公司** | [名称] |
| **网站** | [URL] |
| **行业** | [行业] |
| **规模** | [员工数量] |
| **总部** | [地点] |
| **成立** | [年份] |
| **融资** | [阶段 + 金额（如果已知）] |
| **收入** | [估计（如果可用）] |

### 业务内容
[1-2句话描述他们的业务、产品和客户]

### 最新新闻
- **[标题]** — [日期] — [为什么对您的接触重要]
- **[标题]** — [日期] — [为什么重要]

### 招聘信号
- [X] [部门] 的开放角色
- 显著：[相关角色，如工程、销售、AI/ML]
- 增长指标：[招聘速度解读]

---

## 关键人员

### [姓名] — [职位]
| 字段 | 详情 |
|-------|--------|
| **LinkedIn** | [URL] |
| **背景** | [先前公司、教育] |
| **任职时间** | [在公司的时间] |
| **电子邮件** | [如果连接丰富] |

**谈话要点：**
- [基于背景的个人钩子]
- [基于角色的专业钩子]

[对相关联系人重复]

---

## 技术栈 [如果连接丰富]

| 类别 | 工具 |
|----------|-------|
| **云** | [AWS, GCP, Azure等] |
| **数据** | [Snowflake, Databricks等] |
| **CRM** | [例如Salesforce, HubSpot] |
| **其他** | [相关工具] |

**集成机会：** [您的产品如何与他们的栈配合]

---

## 先前关系 [如果连接CRM]

| 字段 | 详情 |
|-------|--------|
| **状态** | [新 / 先前潜在客户 / 客户 / 流失] |
| **上次接触** | [日期和类型] |
| **先前机会** | [赢/输及原因] |
| **已知联系人** | [CRM中已有的名称] |

**历史：** [先前关系摘要]

---

## 资格信号

### 积极信号
- ✅ [信号和证据]
- ✅ [信号和证据]

### 潜在问题
- ⚠️ [问题和需关注点]

### 未知（在发现中询问）
- ❓ [理解空白]

---

## 推荐方法

**最佳切入点：** [人员和原因]

**开场钩子：** [基于研究引导什么]

**发现性问题：**
1. [关于他们情况的问题]
2. [关于痛点的问题]
3. [关于决策过程的问题]

---

## 来源
- [来源1](URL)
- [来源2](URL)

执行流程

步骤1：解析请求

识别要研究的内容：
- “研究 Stripe” → 公司研究
- “查找 Acme 的 John Smith” → 人员 + 公司
- “谁是 Notion 的 CTO” → 基于角色的搜索
- “情报关于 acme.com” → 基于域名的查找

步骤2：Web搜索（始终）

运行这些搜索：
1. “[公司名称]” → 主页、关于页面
2. “[公司名称] 新闻” → 最新公告
3. “[公司名称] 融资” → 投资历史
4. “[公司名称] 职业” → 招聘信号
5. “[人员姓名] [公司] LinkedIn” → 简介信息
6. “[公司名称] 产品” → 销售什么
7. “[公司名称] 客户” → 服务谁

提取：

公司描述和定位
最新新闻（过去90天）
领导团队
开放职位发布
技术提及
客户基础

步骤3：丰富（如果连接）

如果有丰富工具可用：
1. 丰富公司 → 企业信息、融资、技术栈
2. 搜索人员 → 组织架构图、联系人列表
3. 丰富人员 → 电子邮件、电话、背景
4. 获取信号 → 意图数据、招聘速度

丰富添加：

验证的联系信息
完整组织架构图
精确员工数量
详细技术栈
投资历史和投资者

步骤4：CRM检查（如果连接）

如果有CRM可用：
1. 通过域名搜索账户
2. 获取相关联系人
3. 获取机会历史
4. 获取活动时间线

CRM添加：

先前关系背景
先前发生什么（赢/输交易）
我们和谁谈过
笔记和历史

步骤5：综合

1. 结合所有来源
2. 优先丰富数据于网络（更准确）
3. 如果存在添加CRM背景
4. 识别资格信号
5. 生成谈话要点
6. 推荐方法

研究变体

公司研究

关注点：业务概述、新闻、招聘、领导

人员研究

关注点：背景、角色、LinkedIn活动、谈话要点

竞争对手研究

关注点：产品比较、定位、赢/输模式

会议前研究

关注点：参与者背景、最新新闻、关系历史

更好研究的提示

包含域名 — “研究 acme.com” 更精确
指定人员 — “查找 Acme 的销售副总裁 Jane Smith”
陈述您的目标 — “在我的演示电话前研究 Stripe”
请求具体内容 — 在初步研究后问“他们的技术栈是什么？”

账户研究Skill account-research