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Building a Real-time Company Intelligence Engine with Linkup in Lines of Python

是否曾嘗試在銷售電話前幾分鐘研究潛在客戶,卻發現昂貴的數據提供者提供的資訊已過時?是的,我也是。這正是我上週末建造一些不同東西的原因。

靜態資料的問題?

以下場景可能聽起來很熟悉:

您的銷售代表即將接聽一位熱門潛在客戶的電話。他們很快就在你精美的數據豐富工具中查找該公司,並自信地提到,「我看到你最近籌集了A 輪融資!」只聽一陣尷尬的笑聲,「其實那是兩年前的事了。

哎呀。

靜態資料庫,無論多麼全面,都有一個基本缺陷:它們是靜態的。當資訊被收集、處理和提供時,它通常已經過時了。在快速發展的科技和商業世界中,這是一個真正的問題。

不同的方法?

如果我們不依賴預先收集的數據,可以:

    從網路上取得即時資訊
  • 按照我們需要的方式建構它
  • 再也不用擔心資料新鮮度
這正是我們今天要使用 Linkup 的 API 建構的。最好的部分?只需 50 行 Python 程式碼。

讓我們來建構它吧! ?

是時候寫一些程式碼了!但別擔心 - 我們會將其分解成小塊,即使您的非技術同事也能理解(嗯,幾乎?)。

1. 建立我們的專案?

首先,讓我們建立我們的專案並安裝我們需要的工具:


這裡沒什麼特別的 - 只需創建一個新資料夾並安裝我們的兩個神奇成分:用於獲取資料的 linkup-sdk 和用於確保我們的資料看起來漂亮的 pydantic。

2. 定義我們想知道什麼?

在開始取得資料之前,讓我們先定義一下我們真正想了解的公司哪些內容。將此視為您的願望清單:


這就像告訴餐廳你到底想在三明治中加入什麼。我們正在使用 pydantic 來確保我們得到的正是我們訂購的東西!

3. 魔法機器? ✨

現在到了有趣的部分 - 讓一切正常工作的引擎:


讓我們來分解這裡發生的事情:

  1. 我們創建一個新的 CompanyIntelligence 類別(名字很奇特,對吧?)
  2. 用我們的API金鑰(王國的鑰匙)初始化它
  3. 定義一個方法,該方法接受公司名稱並返回所有有趣的詳細資訊
  4. 寫一個友善的查詢,準確地告訴 Linkup 我們想要什麼
  5. 取得與我們的願望清單相符的乾淨、結構化的資料

4. 使其投入生產?

現在讓我們將其包裝在一個很好的 API 中,供整個團隊使用:

這裡有什麼很酷的:

  • FastAPI 讓我們的工具可以透過 HTTP 存取(太棒了!)
  • 任何人都可以使用的簡單 GET 端點

5. 讓我們來試試看吧! ?

是時候看看我們的創作如何發揮作用了:

瞧!新鮮、即時的公司數據觸手可及!

6. 有趣的擴充?

想讓它變得更酷嗎?您可以加入以下一些有趣的內容:

現實世界的影響?

我們一直在銷售團隊的生產中使用它,它改變了遊戲規則:

  • 通話前研究始終是最新的
  • 銷售代表對他們的外展更有信心
  • 我們隨時了解重要的公司動態
  • 我們的數據實際上隨著時間的推移而變得更好,而不是更差

為什麼這很重要?

  1. 總是新鮮:資訊是即時收集的,而不是從靜態資料庫中提取
  2. 全面:結合網路上多個來源的資料
  3. 可自訂:完全按照您的團隊需要的方式建立資料
  4. 高效率:夠快,可以在呼叫前進行即時查找
  5. 可維護:任何開發人員都可以理解和修改的簡單程式碼

未來的想法?

可能性是無限的!以下是一些進一步推進的想法:

對於銷售團隊:

  • 用於即時尋找的 Slack 機器人(/研究公司名稱)
  • Chrome 擴充程序,可在 LinkedIn 上顯示公司資訊
  • 自動 CRM 豐富

對於行銷團隊:

  • 追蹤競爭對手的內容策略
  • 監控產業趨勢
  • 確定潛在的合作機會

對於產品團隊:

  • 追蹤競爭對手的功能發布
  • 監控客戶技術堆疊
  • 辨識整合機會

自己嘗試? ️

準備好建造自己的了嗎?這是您需要的:

  1. 取得連結 API 金鑰
  2. 複製上面的程式碼
  3. 依照您的需求自訂架構
  4. 部署並享受始終新鮮的公司數據!

總結一下?

靜態資料庫的日子已經屈指可數了。在公司一夜之間轉型、每週融資、每月更換技術堆疊的世界裡,擁有即時情報不僅是件好事,而且是不可或缺的。

我們在這裡建造的只是一個開始。想像一下將其與:

結合起來
  • 人工智慧自動洞察
  • 跨產業趨勢偵測
  • 公司發展的預測分析

你有建造過類似的東西嗎?您如何應對保持公司數據最新的挑戰?請在評論中告訴我!

python #api #saas #webdev #buildinpublic


建立在 ☕ 和對新鮮數據的健康痴迷

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陳述
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