Lead Researcher

Bu rehberde: Hedef müşteri profilinize uyan şirketleri ve karar vericileri bulan ajanı tanırsınız. İyi bir profil nasıl yazılır, hangi hesaplar gerekir, ne kadar tutar.

⏱ 12 dakika

Kimlik kartı#

Ne yapar?#

Lead Researcher web'de, dizinlerde ve veri sağlayıcılarında hedef profilinize (ICP: ideal müşteri profili) uyan şirketleri arar. Her biri için web sitesi, büyüklük, sektör, iletişim kanalı ve sosyal profilleri toplar. Bir uyum puanı ve gerekçe yazar. Sonuçları Potansiyel Müşteriler sayfasına "Yeni" durumunda kaydeder. E-posta, telefon veya web sitesi eşleşen kayıtlar tekrar oluşturulmaz. Kayıtlı ajan olarak çalıştığında daha önce bulduğu şirketleri hatırlar ve tekrar önermez.

Tipik zincir: Lead Researcher → Lead Qualifier → Onay → Outreach Agent. Puanı Lead Qualifier yeniden değerlendirir; Researcher'ın puanı ilk sıralama içindir.

Girdiler#

Çıktılar#

main çıkışından her aday ayrı öğe; report çıkışından liste raporu.

{
  "leadId": "lead_01J…",
  "isNew": true,
  "name": "Elif Demir",
  "title": "Pazarlama Müdürü",
  "company": "Nova Kozmetik",
  "website": "novakozmetik.com",
  "email": "elif@novakozmetik.com",
  "emailConfidence": 92,
  "phone": null,
  "socials": { "linkedin": "https://linkedin.com/in/…", "instagram": "@novakozmetik" },
  "companySize": "51-200",
  "industry": "Kozmetik e-ticaret",
  "country": "TR",
  "fitScore": 78,
  "fitReason": "Shopify altyapısı, 3 dilde site, son 6 ayda 2 yeni ürün lansmanı; ICP büyüklüğüne uyuyor.",
  "signals": ["Trendyol mağazası", "Instagram 45K takipçi", "İş ilanı: growth uzmanı"],
  "preferredChannel": "email",
  "sources": ["https://…", "https://…"]
}

Ayrıca arama özeti gelir: kaç sorgu yapıldı, kaç sayfa okundu, kaç aday bulundu, kaçı tekrar olduğu için atlandı.

Bulunan adaylar bu tabloda "Yeni" durumunda görünür.

Kullandığı araçlar#

• web_search: Google/Tavily sorguları ("kozmetik e-ticaret İstanbul").
• fetch_url: aday sitelerini okur.
• find_email: Hunter/Apollo ile kişi e-postası bulur ve doğrular.
• enrich_company: şirket büyüklüğü, sektör, sosyal profiller.
• create_lead: aday kaydı (tekilleştirmeli).
• list_leads: mevcut adayları okuyup tekrarı önler.

Gerekli hesaplar#

• Serper (veya Tavily): web araması için. Bağlı değilse ajan yalnızca verdiğiniz kaynaklardan çalışır; sonuç sayısı düşer.
• Hunter veya Apollo: e-posta bulma ve şirket zenginleştirme. Yoksa e-posta boş kalır; tercih edilen kanal LinkedIn/Instagram'a kayar.
• Aday kaydı için hesap gerekmez.

Örnek görev metinleri#

1. "İstanbul ve Ankara'da 10-100 çalışanı olan, kurumsal kahve hizmeti satın alması muhtemel teknoloji şirketlerini bul. Karar verici olarak ofis yöneticisi veya İK müdürü ara."
2. "Türkiye'de kendi e-ticaret sitesi olan (Shopify/ikas/T-Soft) kozmetik markalarını listele. Instagram takipçisi 10K üzeri olanları öncelikle. Kurucu veya pazarlama müdürünün e-postasını bul."
3. "{{ $vars.icp }} profiline uyan 20 şirket. Daha önce listemizde olanları atla. Her aday için neden uyduğunu 2 cümleyle yaz."
4. "Son 30 günde 'pazarlama uzmanı' ilanı açmış B2B SaaS şirketlerini bul; ilanı büyüme sinyali olarak kaydet."
5. "Rakiplerimizin ({{ $project.competitors.join(", ") }}) Instagram'da etkileşimde olduğu işletme hesaplarını tespit et; web sitesi olanları aday yap."

İpuçları#

İpucu: Profili ölçülebilir yazın: sektör + büyüklük + coğrafya + en az bir sinyal (teknoloji, iş ilanı, sosyal medya büyüklüğü, fonlama).

• Kimin karar verici olduğunu belirtin ("kurucu", "pazarlama müdürü"); yoksa genel iletişim adresleri döner.
• Dışlama ekleyin: "ajanslar hariç", "mevcut müşterilerimiz hariç" (mevcut müşterileri customer etiketiyle işaretleyin; ajan görür).
• Ek talimatlar ile veri etiği kuralı koyun: yalnızca herkese açık kurumsal bilgiler; kişisel sosyal hesaplardan veri yok.
• Aday sayısı 30'u geçince maliyet ve süre doğrusal artar. Haftalık 20 ve düzenli tekrar daha iyi sonuç verir.

Beklenen rapor#

Liste raporu: özet, aday tablosu (şirket, kişi, kanal, puan, gerekçe), puan dağılımı, en güçlü 5 aday, arama notları ve profil iyileştirme önerileri. Metrikler: oluşturulan aday, atlanan tekrar, ortalama uyum, e-postası olan.

Maliyet beklentisi#

20 aday, ~15 arama, ~30 sayfa (~120K giriş / ~10K çıkış):

Ek: Serper ~15 sorgu (≈ 0.02-0.05 $), Hunter 20 arama (plan kredisi). Maks. adım 40-60 uygun; şablon bütçesi (8 $) tüm zinciri kapsar.

İş akışında kullanım#

Müşteri adayı araştır → puanla → iletişime geç şablonu:

Zamanlama (Pazartesi 09:00) → Lead Researcher (profil {{ $vars.icp }}, 20 aday, kanallar [email, linkedin])
→ Lead Qualifier (eşik 70) → Onay → Outreach Agent → Rapor

Diğer kalıplar:

• Lead Researcher → Zenginleştir (Apollo) → Lead Qualifier: ikinci sağlayıcıyla zenginleştirme.
• Platform olayı (Competitor Analyst raporu) → Lead Researcher ("Rakiplerin hedeflediği segmentteki şirketleri bul").
• Lead Researcher → CRM'e yaz (HubSpot): onay olmadan ham liste.

Sık karşılaşılan sorunlar#

Sık sorulan sorular#

Bulduğu adaylar kanuna uygun mu? Ajan yalnızca herkese açık kurumsal kaynaklardan veri toplar. B2B iletişimde meşru menfaat kullanılabilir. İlk mesajda veri kaynağını ve ret hakkını belirtmelisiniz. Tüketicilere pazarlama için İYS onayı gerekir.

Hangi kaynaklardan bulur? Web araması, şirket siteleri, dizinler, LinkedIn şirket sayfaları ve Hunter/Apollo veri tabanları.

Her hafta yeni adaylar mı getirir? Kayıtlı ajan olarak evet; önceki şirketleri hatırlar ve atlar.

Sonraki adım#

• Lead Qualifier
• Lead araştırma ve nitelendirme
• Hunter, Apollo, Serper