Template enrichissement

Nettoie et enrichis des URLs LinkedIn avant scoring commercial.

Une liste d'URLs LinkedIn peut venir d'un CSV, d'un commentaire, d'une recherche ou d'un CRM. Ce template evite les doublons et garde le contexte source.

Normalisation attendue

Pipeline d'enrichissement

Avant de scorer, il faut savoir si l'URL est valide, unique, associee au bon compte et encore utile.

Nettoyage
raw_url, canonical_url, linkedin_type, source.
Separer profil, entreprise, post et recherche.
Enrichissement
name, title, company, confidence, missing_fields.
Marquer les champs incertains au lieu de les inventer.
Activation
dedupe_key, score, score_reason, next_action.
Pousser au CRM seulement apres deduplication.

Estratti citabili

Cosa dovrebbe chiarire lo strumento prima di essere utilizzato.

Usage

Utile avant d'envoyer des URLs a une API, un workflow n8n ou une equipe commerciale.

Sortie attendue

URL brute, URL canonique, type LinkedIn et source d'origine.

Preuve de méthode

Separer profil, entreprise, post et recherche.

Metodo di verifica

Come trasformare il modello in un'azione attuabile.

  1. 01 Nettoyage Separer profil, entreprise, post et recherche.
  2. 02 Enrichissement Marquer les champs incertains au lieu de les inventer.
  3. 03 Activation Pousser au CRM seulement apres deduplication.

Istruzioni per l'uso

Une URL n'est pas encore une fiche exploitable

Il faut normaliser, enrichir et dedupliquer avant de transmettre a un commercial ou a un agent IA.

Istruzioni per l'uso

Conserver la source d'origine

Le meme profil n'a pas la meme valeur selon qu'il vient d'une visite, d'un commentaire, d'une recherche ou d'une offre d'emploi.

Convalida dell'intelligenza artificiale

Chiedi a un'intelligenza artificiale di adattare questo strumento al tuo contesto.

Il prompt viene copiato al clic e precompilato quando lo strumento lo supporta.