Enriquece leads antes de que un agente de IA redacte textos de campaña personalizados

Dale a un SDR de IA el contexto de persona, empresa y contratación que necesita para escribir un mensaje específico para cada lead, y una dirección verificada a la que enviarlo.

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Una selección de equipos que ejecutan este trabajo con Forager · y otras plataformas de sales tech

Usa POST /person_detail_lookup/, POST /organization_search/, POST /job_search/ · Referencia de la API de enriquecimiento de personas

Cuánto cuesta: 5 créditos por email encontrado. Una consulta de móvil o de email que no devuelve nada cuesta 0 créditos. El enriquecimiento y la búsqueda se cobran por solicitud: precios de créditos.

Cómo fluyen los datos

2 entradas → Enriquecimiento de personas + Enriquecimiento de empresas + Emails corporativos + API de ofertas de empleo → 4 campos datos de ejemplo

01 · Entradas

Tu lista

contacts.csv · 1.200 filas

URL de LinkedIn

linkedin.com/in/priya-fixture

02 · Forager

Enriquecimiento de personas + Enriquecimiento de empresas + Emails corporativos + API de ofertas de empleo POST /person_detail_lookup/

Coincidencia encontrada

03 · Resultados

Priya FixtureVP Revenue Operations · Example Inc.

contexto de la empresa: Example Inc.
vacantes abiertas: VP Revenue Operations
email corporativo: priya@example.com
nombre: Priya Fixture
móvil: +44 20 7946 0958

4 campos en la respuestadatos de ejemplo

Pasos

Enriquece cada lead con POST /person_detail_lookup/ (historial de cargos, antigüedad, ubicación)
Añade contexto de la empresa con POST /organization_search/ y contrataciones recientes con POST /job_search/
Obtén work_email de /person_contacts_lookup/work_emails/ y descarta los leads sin dirección entregable
Pasa el contexto estructurado al prompt del LLM y registra la tasa de respuesta según el contexto usado

import json, os, requests

BASE = "https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage"
HEADERS = {"X-API-KEY": os.environ["FORAGER_KEY"]}
body = json.load(open("request.json"))  # request fields: see the API reference

# 1. Enrich each lead with POST /person_detail_lookup/ (role history,
# tenure, location)
r1 = requests.post(f"{BASE}/person_detail_lookup/", headers=HEADERS, json=body)

# 2. Add company context with POST /organization_search/ and recent hiring
# from POST /job_search/
r2 = requests.post(f"{BASE}/organization_search/", headers=HEADERS, json=body)
r3 = requests.post(f"{BASE}/job_search/", headers=HEADERS, json=body)

# 3. Fetch work_email from /person_contacts_lookup/work_emails/ and drop
# leads with no deliverable address

# 4. Pass the structured context to the LLM prompt and log reply rate by
# context used

# 1. POST /person_detail_lookup/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/person_detail_lookup/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

# 2. POST /organization_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/organization_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

# 3. POST /job_search/
curl -X POST \
  https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage/job_search/ \
  -H "X-API-KEY: $FORAGER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @request.json

Generado a partir de los pasos del ejemplo prácticoCampos de la solicitud: referencia de la API

Hazlo tú mismo: Referencia de la API de enriquecimiento de personas

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Entradas y salidas

Datos de entrada	Resultados
lista de leads	`person context`
URL de perfil o nombre + empresa	`company context`
	`open roles`
	`work_email`

Preguntas sobre este ejemplo práctico

¿Qué datos debe tener un SDR de IA sobre un lead antes de escribir un email?

Envías una lista de leads y la URL del perfil, o nombre + empresa. Recibes contexto de la persona, contexto de la empresa, puestos abiertos y work_email. Los emails escritos por IA citan datos reales del lead y obtienen más respuestas positivas.

¿Cuánto cuesta enriquecer leads antes de que un agente de IA escriba una campaña personalizada?

Enriquecimiento de personas: 1 crédito por solicitud, cobrado aunque no se devuelvan datos. Enriquecimiento de empresas: 1 crédito por solicitud, cobrado aunque no se devuelvan datos. Emails corporativos: 5 créditos por email corporativo encontrado; una consulta que no encuentra nada cuesta 0 créditos. API de ofertas de empleo: 2 créditos por solicitud, cobrados aunque no se devuelvan datos. Los 8.250 créditos mensuales de Growth cubren 1.650 emails u 8.250 enriquecimientos de personas, o una combinación. Los planes de autoservicio son Starter, Growth, Pro y Scale. Ver planes y precios

¿Qué necesito para ejecutar este ejemplo práctico y qué devuelve?

Envías una lista de leads y la URL del perfil, o nombre + empresa. Recibes contexto de la empresa, puestos abiertos, contexto de la persona y work_email, en JSON. También necesitas una clave de API de Forager, que viene con una cuenta gratuita.

¿Cómo personalizan los agentes de ventas con IA los emails en frío a escala?

Enriquece cada lead con POST /person_detail_lookup/ (historial de cargos, antigüedad, ubicación). Obtén work_email de /person_contacts_lookup/work_emails/ y descarta los leads sin una dirección entregable.

¿Hay una forma gratuita de probar Forager en este flujo de trabajo?

Sí. Crea una cuenta gratuita en app.forager.ai: incluye 5 $ en créditos gratis y una clave de API, y no hace falta tarjeta de crédito para registrarte. Pruébalo con registros que ya conozcas, o reserva una demo y envíanos una lista: la procesamos y te mostramos lo que encontramos.

¿Cuándo debería ejecutar este flujo de trabajo?

Cuando un usuario sube una lista de leads o el agente crea una y programa una campaña. Los emails escritos por IA citan datos reales del lead y obtienen más respuestas positivas.

¿Qué productos de Forager usa este ejemplo práctico?

Enriquecimiento de personas, enriquecimiento de empresas, emails corporativos y API de ofertas de empleo. Enriquecimiento de personas: perfil profesional completo de una persona a partir de una URL de LinkedIn, un email o un teléfono: experiencia, formación, aptitudes y canales de contacto. Enriquecimiento de empresas: datos firmográficos de una empresa a partir de su dominio o nombre: sector, número de empleados, ubicaciones, crecimiento y puestos abiertos.

¿Qué precisión tienen los datos de Forager?

La prueba que cuenta es la tuya: envía una lista de perfiles que te interesen. La ejecutamos y te mostramos lo que encontramos, número por número, para que puedas medir tú la tasa de aciertos y la tasa de conexión.

¿Cómo enriquezco leads para personalizar con un SDR de IA?

¿Qué herramientas pueden ejecutar este flujo de trabajo?

Integración nativa en Clay y Zapier, creada por socios en Deepline y Cargo, y mediante la API desde Make, n8n y tu propio código. O llama a los endpoints de los pasos anteriores desde tu propio código con una sola clave de API.

¿Cuántos pasos tiene este flujo de trabajo?

4 pasos: enriquece cada lead con POST /person_detail_lookup/ (historial de puestos, antigüedad, ubicación), añade contexto de la empresa con POST /organization_search/ y las contrataciones recientes con POST /job_search/, obtén work_email desde /person_contacts_lookup/work_emails/ y descarta los leads sin dirección entregable, y pasa el contexto estructurado al prompt del LLM y registra la tasa de respuesta según el contexto usado.

¿Hay contrato o compromiso mínimo?

Sin contrato para empezar: una cuenta gratuita incluye 5 $ en créditos. Para seguir usando Forager, elige un plan mensual o anual. Los planes mensuales se cancelan en cualquier momento y los créditos no usados se acumulan; los planes anuales conceden todos los créditos por adelantado y cuestan un 10 % menos. Los volúmenes mayores se acuerdan con nuestro equipo.

Una selección de equipos que ejecutan este trabajo con Forager · y otras plataformas de sales tech

Clay
- Creadores de flujos GTM
Caso de uso seleccionado: números de móvil, emails y datos de personas de Forager dentro de tablas de Clay.
Juicebox
- Captación de candidatos con IA
Caso de uso seleccionado: datos de Forager detrás de su búsqueda PeopleGPT y sus agentes de captación.
Nooks
- Marcadores power y paralelos
Caso de uso seleccionado: números de móvil dentro de su marcador (dialer).
Roger
- SDR de IA
Representante de ventas outbound con IA.
Amplemarket
- SDR de IA
Caso de uso seleccionado: números de móvil dentro de su cascada de contactos.
HubSpot
- Complementos de CRM
Caso de uso seleccionado: enriquecer registros de contactos y empresas con datos de personas, empresas y ofertas de empleo.
Jeeva AI
- SDR de IA
Plataforma agéntica de trabajadores digitales de IA para equipos de ventas.
Orbital
- Bases de datos de leads
Caso de uso seleccionado: consultas de contactos en su cascada de enriquecimiento, para equipos que venden a negocios locales.

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Preguntas sobre este ejemplo práctico

¿Qué datos debe tener un SDR de IA sobre un lead antes de escribir un email?

¿Cuánto cuesta enriquecer leads antes de que un agente de IA escriba una campaña personalizada?

¿Qué necesito para ejecutar este ejemplo práctico y qué devuelve?

¿Cómo personalizan los agentes de ventas con IA los emails en frío a escala?

¿Hay una forma gratuita de probar Forager en este flujo de trabajo?

¿Cuándo debería ejecutar este flujo de trabajo?

¿Qué productos de Forager usa este ejemplo práctico?

¿Qué precisión tienen los datos de Forager?

¿Cómo enriquezco leads para personalizar con un SDR de IA?

¿Qué herramientas pueden ejecutar este flujo de trabajo?

¿Cuántos pasos tiene este flujo de trabajo?

¿Hay contrato o compromiso mínimo?

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