智能体驱动的 CRM 数据丰富
标准的数据丰富仅填充“行业”或“员工人数”等基本字段。但复杂的销售需要复杂的答案。 Pubrio 将 CRM 数据丰富转化为两阶段智能流水线 (Two-Stage Intelligence Pipeline)。我们结合了海量的全球本地化 (Glocal) 数据库（用于获取技术栈和广告等广泛信号）与实时 AI Agent（可以按需访问公司网站或 Google 地图列表来回答具体的定性问题）。
两阶段漏斗
不仅要丰富数据，更要深度盘问数据。第一阶段：全球图谱（快速筛选）
首先，我们将您的 CRM 记录与我们的核心数据库进行匹配，以附加结构化信号。
- 广告情报： “该域名是否在运行活跃的 Meta/Google 广告？”
- 技术栈： “他们使用的是 Shopify Plus 还是 Magento？”
- 招聘信号： “他们是否在招聘‘数据科学’岗位？”
- 特性： “他们自认为是‘B2B’还是‘DTC’？”
现实世界的“混合”示例
以下是客户如何结合使用“数据库 + Agent”来自动限定线索资格。1. “批发”资格筛选
目标： 寻找同时也做批发的电商已品牌。- 数据库筛选： 查找使用 Shopify + 在美国/英国运行活跃广告的公司。
- Agent 提问： “访问页脚链接。是否有标记为‘批发 (Wholesale)’或‘分销商 (Distributors)’的链接？返回
True/False。”
2. “远程优先”检查
目标： 向成长型团队销售远程 HR 软件。- 数据库筛选： 查找在德国招聘 >5 个工程岗位的公司。
- Agent 提问： “阅读职位描述。他们是否明确提到‘远程优先 (Remote-first)’或‘家庭办公预算’？提取具体的福利文本。”
Google 地图数据丰富（线下数据）
对于零售、酒店和物流等行业，网站并不能说明全部情况。Pubrio 直接连接实时的 Google 地图数据，丰富您的“线下”现实。评论情感
分析客户反馈。
不要只获取地址。要获取氛围。
- Agent 任务： “分析最近的 50 条评论。客户是否在抱怨‘等待时间长’或‘空调坏了’？”（非常适合销售运营软件）。
实体验证
确认存在。
验证商家是否实际在营业。
- 数据点： 精确的经纬度坐标、当前的“营业/打烊”状态以及用于识别高峰营业时间的“繁忙时段”数据。
应用场景： 一家 POS 提供商瞄准雅加达的咖啡店。他们使用 Pubrio 筛选出拥有 >100 条评论（高客流量）但没有网站（重线下）的地点，然后派遣 Agent 检查用户照片中现有的竞争对手硬件。