冷邮件触达
导入潜客列表并发送 AI 个性化冷邮件
概述
冷邮件触达让您可以从任何来源导入潜客列表,并发送高度个性化的冷邮件。与暖客户触达不同,冷邮件触达的目标是尚未购买过您产品的新潜客。

套餐要求
冷邮件功能需要 Growth 或 Lifetime 套餐。免费版用户可以导入联系人,但无法发送邮件。
导入来源
从各种来源导入潜客列表:
| 来源 | 可用数据 |
|---|---|
| TrustMRR | 收入、增长率、产品描述 |
| ProductHunt | 产品信息、发布数据、分类 |
| LinkedIn Sales Navigator | 公司规模、行业、职位 |
| 自定义爬虫 | 您收集的任何结构化数据 |
| 手动 CSV | 基本联系信息 |
增强导入
智能字段映射
导入向导会自动检测常见列名:
| 字段类型 | 识别的名称 |
|---|---|
| 邮箱 | email, e-mail, contact_email, contact_emails |
| 姓名 | name, full_name, founder_name, contact_name |
| 网站 | website, url, domain, company_url |
| 收入 | revenue, mrr, monthly_revenue, arr |
| 描述 | description, about, bio, summary |
| 标签 | tags, categories, industry, sector |
元数据存储
丰富的元数据会与每个联系人一起存储,供 AI 使用:
产品名称: TrustMRR
描述: 为自力更生的 SaaS 提供收入分析
收入: $8,500/月
增长: +15%
标签: 分析, SaaS, B2B
来源: trustmrr.com/listing/123导入选项
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| 按邮箱去重 | 移除邮箱重复的联系人 |
| 按产品去重 | 移除来自同一产品的联系人 |
| 过滤无效邮箱 | 移除服务邮箱(Sentry、Slack 等) |
| 最佳邮箱选择 | 当存在多个邮箱时,选择最佳的一个 |
邮箱选择逻辑
当 CSV 每行包含多个邮箱时,系统会:
- 验证所有邮箱 - 移除格式错误的地址
- 过滤服务邮箱 - 移除监控/webhook 地址
- 评分剩余邮箱 - 优先选择商务邮箱
- 选择最佳邮箱 - 使用得分最高的邮箱
邮箱评分
| 邮箱类型 | 分数 | 示例 |
|---|---|---|
| 创始人/CEO | 最高 | john@company.com |
| 通用商务 | 高 | hello@company.com |
| 客服 | 中 | support@company.com |
| 个人域名 | 较低 | john@gmail.com |
过滤的邮箱模式
以下邮箱模式会被自动过滤:
- Sentry DSN 邮箱(
*@*.sentry.io) - Slack webhooks(
*@slack.com) - 服务账户(长十六进制字符串)
- 监控地址
AI 驱动的个性化
使用增强数据
当元数据可用时,AI 会利用它生成更好的邮件:
| 数据 | AI 如何使用 |
|---|---|
| 收入 | 祝贺里程碑,调整报价规模 |
| 增长率 | 引用增长势头,建议扩展方案 |
| 描述 | 识别产品契合点,引用特定功能 |
| 行业/标签 | 使用相关术语,提及竞争对手 |
| 来源 URL | 可以引用您在哪里发现他们 |
更快的分析
当存在丰富的元数据时,AI 可以跳过网络调研:
- 有元数据: 分析约 5 秒完成
- 无元数据: 分析需要约 15-30 秒(网络调研)
从 TrustMRR 等来源导入完整数据可以显著加速分析过程。
冷邮件工作流
1. 导入联系人
- 进入 冷邮件 板块
- 点击 导入 CSV
- 上传您的潜客列表
- 检查字段映射和选项
- 确认导入
2. 分析联系人
- 选择要分析的联系人
- 点击 分析所选
- AI 生成:
- 公司调研
- 触达钩子
- 个性化邮件草稿
3. 审核并发送
- 审核生成的邮件
- 如需要则编辑
- 单独发送或批量发送
最佳实践
质量优于数量
导入有针对性的潜客,而非大量无目标的列表。高质量的数据能带来更好的 AI 个性化效果。
丰富您的数据
您提供的元数据越多,AI 的个性化效果越好。收入和描述特别有价值。
导入前过滤
导入前清理您的 CSV。移除明显不相关的联系人以节省积分。
审核 AI 输出
始终审核生成的邮件。AI 使用您的数据,但可能需要针对特定情况进行调整。
对比:冷触达 vs 暖触达
| 方面 | 冷邮件触达 | 暖客户触达 |
|---|---|---|
| 目标 | 新潜客 | 现有客户 |
| 数据来源 | CSV 导入 | Stripe 集成 |
| 个性化 | 基于元数据 | 基于付款历史 |
| 响应率 | 典型 5-15% | 典型 20-40% |
| 用例 | 潜客开发 | 扩展收入 |