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.

Trechos citáveis

O que a ferramenta deve esclarecer antes de ser utilizada.

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.

Método de verificação

Como transformar o modelo em ação acionável.

  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.

Instruções de 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.

Instruções de 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.

Validação de IA

Peça a uma IA para adaptar esta ferramenta ao seu contexto.

O prompt é copiado ao clicar e pré-preenchido quando a ferramenta oferece suporte.