sales-account-intelligence

โดย tavily-ai

สร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบัญชีที่พร้อมใช้สำหรับการขาย สำหรับบริษัท ลูกค้าเป้าหมาย ลูกค้าปัจจุบัน พันธมิตร และกลุ่มผู้ซื้อเป้าหมาย ใช้เมื่อผู้ใช้ขอการเตรียมความพร้อมด้านการขาย ข้อมูลสรุปบัญชี…

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill sales-account-intelligence

Sales Account Intelligence

Workflow

Use search and extract to produce fast, useful sales account context with cited sources; use map or crawl only when a known company site needs scoped navigation. Keep this skill focused on research planning, query construction, source selection, and sales-ready synthesis; execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Define the account, audience, sales motion, geography, and meeting or outreach goal.
  • Split research into short subqueries under 400 characters: company overview, recent news, products, customers, leadership, funding/financials, hiring, partnerships, pain points, and relevant initiatives.
  • Use search for discovery, then filter by source quality before extracting.
  • Extract the strongest sources: official website, newsroom, product pages, customer stories, investor/press pages, credible news, job postings, and relevant executive profiles.
  • Use site navigation when the company site is large and useful pages are hard to find.
  • Collect scoped site sections only when the user needs broad coverage of customers, case studies, news, products, solutions, or careers.

Research Budget

  • Start with a small focused search set: account overview, recent triggers, product/initiative context, and buyer/pain-point evidence.
  • Extract only the strongest sources before drafting the brief.
  • Add more searches only for named gaps that block the brief, such as missing trigger events or missing official product context.
  • Do not use map until search finds the company domain and there is a specific buried page type to locate.
  • Do not use crawl for first-pass account prep unless the user explicitly asks for a site scan.

Capability Guidance

  • Use search for most account briefs, meeting prep, outreach research, and trigger-event checks.
  • Use extract on selected official pages, newsroom posts, customer stories, credible news, job postings, and executive profiles.
  • Use map when the company domain is known but important pages are buried.
  • Use crawl for account site scans only after narrowing to sections that support the sales goal.
  • Use research only when the user asks for a deep strategic account report.

Query And Source Guidance

  • Include company name, aliases, product names, executive names, industry terms, geography, and the sales motion in separate subqueries.
  • For trigger events, use explicit recency language and search for funding, hiring, partnerships, launches, expansion, regulation, incidents, and leadership changes.
  • Prioritize official company pages, newsroom posts, customer stories, product pages, investor or press pages, credible news, job postings, and relevant executive profiles.
  • Treat LinkedIn-style profile snippets, unsourced lists, and old syndicated pages as lower confidence.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect trigger events, official pages, customer evidence, or buyer context.

Output Template

Use this markdown structure and keep it practical:

# Account Brief: <company>

## Account Snapshot
- What they do:
- Size/market/geography:
- Relevant products or business lines:

## Trigger Events
- <event>: <why it matters> ([source](URL))

## Business Priorities And Likely Pain Points
- Priority:
- Evidence:
- Sales relevance:

## Buyer And Executive Context
- Person/team:
- Relevant context:
- Confidence:

## Outreach Angles
- Angle:
- Supporting evidence:
- Discovery question:

## Source Gaps
- <missing or uncertain item>

Keep claims practical. Do not invent budget, intent, internal priorities, or buyer names when sources do not support them.

Skills เพิ่มเติมจาก tavily-ai

research
tavily-ai
การวิจัยเชิงลึกในทุกหัวข้อ พร้อมการรวบรวมแหล่งข้อมูล วิเคราะห์ และอ้างอิงโดยอัตโนมัติ ดำเนินการวิจัยทางเว็บจากหลายแหล่งพร้อมการอ้างอิงที่ชัดเจน เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบ เหตุการณ์ปัจจุบัน การวิเคราะห์ตลาด และรายงานโดยละเอียด มีสามตัวเลือกโมเดล: mini สำหรับการวิจัยหัวข้อเดียวแบบเจาะจง (~30 วินาที), pro สำหรับการวิเคราะห์หลายมุมแบบครอบคลุม (~60-120 วินาที) และ auto สำหรับการตรวจจับความซับซ้อนผ่าน API ยืนยันตัวตนผ่าน OAuth ผ่านเซิร์ฟเวอร์ Tavily MCP พร้อมการเข้าสู่ระบบผ่านเบราว์เซอร์อัตโนมัติบน...
official
search
tavily-ai
ค้นหาเว็บด้วยผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะสมกับ LLM การให้คะแนนความเกี่ยวข้อง และการกรองที่ยืดหยุ่น รองรับโหมดความลึกในการค้นหาสี่โหมด (เร็วพิเศษ เร็ว พื้นฐาน ขั้นสูง) พร้อมการปรับแต่งความหน่วงและความเกี่ยวข้องที่กำหนดค่าได้ รวมถึงการกรองโดเมน ข้อจำกัดช่วงเวลา ช่วงวันที่ การเพิ่มน้ำหนักประเทศ และการดึงเนื้อหาดิบ ส่งคืนผลลัพธ์พร้อมชื่อเรื่อง URL ตัวอย่างเนื้อหา และคะแนนความเกี่ยวข้อง ผลลัพธ์รูปภาพและ favicon แบบเลือกได้ การรับรองความถูกต้อง OAuth อัตโนมัติผ่านเซิร์ฟเวอร์ Tavily MCP หรือการกำหนดค่าคีย์ API...
official
tavily-best-practices
tavily-ai
Web search API สำหรับ LLMs ที่เข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดึงเนื้อหา ค้นหาเว็บไซต์ และวิจัยด้วย AI มีห้าวิธีหลัก: search() สำหรับผลลัพธ์เว็บ, extract() สำหรับเนื้อหา URL, crawl() สำหรับดึงข้อมูลทั้งเว็บไซต์, map() สำหรับค้นหา URL, และ research() สำหรับสังเคราะห์ AI แบบครบวงจร รองรับ Python และ JavaScript SDK พร้อม async clients สำหรับการค้นหาแบบขนานและปรับความลึกการค้นหาได้ (ultra-fast/fast/basic/advanced) วิธี crawl รองรับคำสั่งเชิงความหมายเพื่อโฟกัสการดึงข้อมูลที่...
official
tavily-cli
tavily-ai
การค้นหาเว็บ การดึงเนื้อหา การรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์ และการวิจัยเชิงลึกผ่าน Tavily CLI มีโหมดคำสั่งห้าโหมดครอบคลุมการค้นหา การดึงข้อมูล การค้นพบ URL การรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก และการวิจัยหลายแหล่งพร้อมการอ้างอิง คำสั่งทั้งหมดรองรับเอาต์พุต JSON และการบันทึกไฟล์สำหรับเวิร์กโฟลว์แบบมีโครงสร้างและแบบเอเจนต์ รูปแบบการเพิ่มระดับจะแนะนำคุณจากการค้นหาอย่างง่ายผ่านการดึงข้อมูล การทำแผนที่ การรวบรวมข้อมูล ไปจนถึงการวิจัยที่ครอบคลุมตามความต้องการของคุณ ต้องติดตั้ง tavily-cli และการตรวจสอบสิทธิ์คีย์ API ผ่าน tvly login
official
tavily-crawl
tavily-ai
โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์หลายหน้าที่มีการกรองเชิงความหมายและส่งออกเป็นมาร์กดาวน์ เรียกดูส่วนต่างๆ ของไซต์ทั้งหมดพร้อมควบคุมความลึกและความกว้าง กรองตาม regex ของเส้นทาง โดเมน หรือคำสั่งภาษาธรรมชาติเพื่อเน้นผลลัพธ์ บันทึกแต่ละหน้าเป็นไฟล์มาร์กดาวน์ในเครื่องผ่าน --output-dir หรือส่งคืน JSON ที่มีโครงสร้างสำหรับการประมวลผลแบบเอเจนต์ ใช้คำสั่งเชิงความหมายพร้อมการแยกส่วนเพื่อป้องกันการขยายบริบทเมื่อป้อนผลลัพธ์ให้กับ LLM ใช้การแยกทั้งหน้าสำหรับการดาวน์โหลดเอกสารออฟไลน์ รองรับ...
official
tavily-dynamic-search
tavily-ai
ค้นหาเว็บ กรองผลลัพธ์ และดึงเนื้อหา เพื่อให้ข้อมูลการค้นหาดิบไม่เข้าสู่หน้าต่างบริบทของคุณ มีเพียงผลลัพธ์ print() ที่คุณจัดเตรียมไว้เท่านั้นที่จะถูกส่งกลับมา
official
tavily-extract
tavily-ai
แยกข้อมูลเป็น markdown หรือข้อความที่สะอาดจาก URL สูงสุด 20 รายการ พร้อมรองรับการเรนเดอร์ JavaScript และการแบ่งส่วนตามคำค้นหา จัดการหน้าเว็บที่เรนเดอร์ด้วย JavaScript ได้ โดยปรับระดับการแยกข้อมูลได้ (พื้นฐานสำหรับหน้าเว็บธรรมดา ขั้นสูงสำหรับ SPA และตารางแบบไดนามิก) รองรับการแยกข้อมูลตามคำค้นหาเพื่อส่งคืนเฉพาะเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แทนที่จะส่งคืนทั้งหน้า ส่งคืน markdown ที่ปรับให้เหมาะสมกับ LLM โดยค่าเริ่มต้น พร้อมตัวเลือกรูปแบบข้อความธรรมดาและเอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง ประมวลผล URL สูงสุด 20 รายการในการเรียกครั้งเดียว...
official
tavily-map
tavily-ai
การค้นพบ URL อย่างรวดเร็วบนเว็บไซต์โดยไม่ต้องดึงเนื้อหา เหมาะสำหรับการค้นหาหน้าเฉพาะบนเว็บไซต์ขนาดใหญ่ ส่งคืนรายการ URL ที่มีโครงสร้างทั้งหมดบนโดเมน พร้อมการกำหนดความลึกและความกว้าง การกรองเส้นทางด้วย regex และคำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับการกรองเชิงความหมาย รองรับการควบคุมความลึก (1–5 ระดับ) การจำกัดความกว้างต่อหน้า การรวม/ไม่รวมลิงก์ภายนอก และการกรองโดเมนผ่านรูปแบบ regex ออกแบบมาเป็นขั้นตอนที่ 1 ในเวิร์กโฟลว์: แผนที่เพื่อค้นหาหน้าที่ถูกต้อง จากนั้นใช้ extract หรือ...
official