新B2B访客自动生成回访任务

原文要点

这是n8n.io上的免费模板（作者Yannik Süß），面向用Webmetic做访客识别的B2B团队。流程：Schedule Trigger每分钟跑一次（间隔可调长），HTTP请求拉取Webmetic近一小时在你网站首次识别到的公司；Deduplicate节点跨执行去重；Filter按线索分（0-100）过滤低分公司；按域名搜HubSpot（或任意CRM）并检查是否有开放交易——有则给交易负责人建任务；没有则用Webmetic的contact reveal补出决策人（需要在Webmetic后台先完成一次性联系人设置，reveal才能用），再用OpenAI按公司画像和浏览页写一段简短通话脚本，然后upsert联系人、创建含脚本的任务并发通知。Setup要求在Webmetic后台（app.webmetic.de→API keys）复制Visitor Intelligence API key，在Set Lead Criteria节点填域名、最低线索分、你的公司名、一句话卖什么、脚本语言。Find Contacts节点可选部门、最低职级，或只reveal邮箱而非邮箱+电话。前提是有Webmetic账号且网站已布追踪码。模板免费，OpenAI等按各自计费另算。

这次做成什么

搭一条“网站新识别到B2B访客公司→已有交易就提醒负责人→没有就补决策人、生成通话脚本、建回访任务”的自动化，并用合成访客数据先跑通逻辑。

准备什么

• Webmetic账号且追踪码已装在你的网站上，并已复制Visitor Intelligence API key
• 已在Webmetic后台完成一次性联系人设置（否则contact reveal不可用）
• HubSpot账号（或任一CRM）及私有应用token，能搜公司、查交易、建联系人和任务
• OpenAI API key，用于生成通话脚本
• 一个n8n实例和用于接收通知的渠道（Slack/邮箱任选）
• 不在真实CRM里测试：先建一个测试用的HubSpot门户或沙盒

具体怎么做

1. 填线索判定条件

   在Set Lead Criteria节点填入：yourDomain（你的公司域名）、minLeadScore（先设50试跑）、companyName、oneSentencePitch（一句话说清你卖什么，会注入脚本提示词）、scriptLanguage（中文）。

2. 配Webmetic取数与去重

   新建Webmetic凭据填入API key，选进Fetch Webmetic Visits节点，拉取近一小时首次识别到的公司。Deduplicate Companies节点以公司域名为key、跨执行去重，避免同一公司每小时重复进流程。Filter节点丢弃leadScore低于minLeadScore的项。

3. 查CRM开放交易分支

   HTTP Request节点调HubSpot CRM搜索接口（POST /crm/v3/objects/companies/search，按domain过滤）；子查询该company关联的deals，判断是否存在dealstage未关闭的交易。IF节点分两路：有开放交易→给deal owner建一条回访任务并结束；无→走新线索路。

4. 新线索路：补人+写脚本

   Find Contacts via Webmetic节点用公司域名reveal决策人（先在Customization里选好部门和最低职级；只想拿邮箱就把输出改成email only）。OpenAI节点用材料A的提示词，输入公司画像字段和浏览页列表，输出通话脚本。

5. 落库与通知

   HubSpot节点upsert联系人（按邮箱去重），Create Task节点把脚本写进任务体并指派给默认销售，通知节点把‘公司名+线索分+任务链接’发到你的测试Slack频道或邮箱。

6. 用合成数据演练

   暂时把Fetch节点换成Set节点，注入材料B的两条合成访客（一条已有开放交易、一条没有），手动执行，确认两条分别走对分支、CRM里多了对应任务，再切回真实Webmetic取数并启用每分钟调度。

可直接复制的材料

你是B2B销售助理。根据下面的访客公司信息，为销售写一段首次外呼的开场脚本。

只输出一个JSON对象：{"script": "80到150字的中文口语化脚本", "angle": "切入点一句话"}

要求：
1. 开头不提‘我们检测到您访问了网站’这类令人不适的话，改从对方业务场景切入。
2. 结合对方浏览过的页面，推测其关注点，提一个开放问题。
3. 落到一句低压力的下一步（如15分钟通话），不推销具体价格。
4. 事实只能来自给定信息，不得编造对方公司数据。

我方公司：{{companyName}}，我们提供：{{oneSentencePitch}}
对方公司：{{visitorCompany}}（行业：{{industry}}，规模：{{size}}）
联系人：{{contactName}}，{{contactTitle}}
对方浏览页面：{{visitedPages}}

[
  {
    "domain": "acme-parts.example",
    "company": "Acme Parts GmbH",
    "leadScore": 72,
    "industry": "工业零部件",
    "size": "120人",
    "visitedPages": ["/pricing", "/case-studies/logistics"],
    "hasOpenDeal": true,
    "dealOwner": "owner-001"
  },
  {
    "domain": "nordwind-log.example",
    "company": "Nordwind Logistics AG",
    "leadScore": 64,
    "industry": "跨境物流",
    "size": "45人",
    "visitedPages": ["/features/tracking"],
    "hasOpenDeal": false,
    "revealedContact": {"name": "Li Wei", "title": "运营总监", "email": "li.wei@nordwind-log.example"}
  }
]

字段名 → 示例值（请替换为你自己的）：
yourDomain → your-company.com
minLeadScore → 50（0-100，先低门槛试跑再收紧）
companyName → 你的公司名
oneSentencePitch → 一句话说明卖什么，如‘帮物流公司把丢件赔付流程自动化’
scriptLanguage → 中文
notificationChannel → 你的测试Slack频道ID或测试邮箱

输入与输出示例

本站虚构演示，脚本由提示词逻辑推得，非真实运行结果；邮箱为example占位。

输入

注入材料B的两条合成访客：Acme Parts GmbH（leadScore=72，已有开放交易）和Nordwind Logistics AG（leadScore=64，无开放交易，reveal出运营总监Li Wei）

对应输出

Acme分支：CRM命中开放交易，给owner-001创建任务‘回访Acme Parts：客户本周查看/pricing，建议今日联系’；Nordwind分支：upsert联系人li.wei@nordwind-log.example，OpenAI输出{"script":"您好Li Wei，物流行业旺季追踪压力通常集中在丢件排查上，想请教下您团队现在怎么处理跨承运商的轨迹对账？我们帮几家同行把这块做成了自动化，方便约15分钟聊聊吗？","angle":"从丢件排查痛点切入"}，任务创建成功并推送Slack通知：‘新线索 Nordwind Logistics AG（64分），任务已建’

做完检查这些

• 两条合成访客分别走‘有交易’和‘无交易’分支，互不串路
• 无交易分支产出的联系人被upsert（重复执行不产生重复联系人）
• 任务正文里包含完整脚本且指派给了正确的人
• leadScore低于minLeadScore的访客被过滤，调度连续运行同一公司不重复建任务

容易卡住的地方

• Webmetic的contact reveal必须先完成后台一次性联系人设置，否则该节点拿不到人
• 每分钟调度在调试期容易刷出大量任务，先用合成数据手动跑通再启用
• HubSpot搜索按domain匹配，子公司域名不同会误判为无交易，需人工兜底规则
• 线索分阈值设太高会把流程跑成空转，先用50观察分布再调
• Deduplicate跨执行依赖n8n的静态数据存储，重装实例后去重记忆会丢