如何抓取 Crunchbase 潜在客户（4 种方法，无需 Pro 方案）

Crunchbase 可以说是全球最丰富、也最容易公开访问的初创公司和企业情报数据库之一——融资轮次、员工数量、所属行业、投资人、创始人姓名，应有尽有。可每次我看到销售代表真的想把这些数据弄进表格里，流程几乎都一模一样：筛选、点击、复制、粘贴、重复操作，最后整个人都快被磨没了。

最让人头疼的地方其实很简单：Crunchbase 允许你一整天都在“发现”公司，但一旦你想导出超过少量记录，就会被付费墙拦住。论坛里经常有人抱怨，哪怕只是下载几千行数据，也会被要价几百甚至几千美元。有位 Reddit 用户就直说：“Crunchbase 想收我 500 美元，只为了导出 5K 家公司。”

在 Thunderbit，我花了不少时间研究这个卡点：怎样才能不花大价钱、也不用学 Python，就把 Crunchbase 里的高质量公司数据提取出来，并接入你的工作流？这篇指南会介绍 4 种实用方法，从零代码 AI 工具到开发者脚本，带你走完整个流程——从抓取到外联。无需 Pro 方案。

什么是 Crunchbase？为什么它是潜在客户的金矿？

Crunchbase 是最大的公开公司数据库之一，涵盖企业财务、融资历史、管理层和行业数据，既包括上市公司，也包括非上市公司。仅 Pro 产品就覆盖了，每年有，并由 400+ 算法每天持续校验数据。

对于 B2B 销售和运营团队来说，可获取的数据字段就像淘金者的愿望清单：

公司名称、简介、网站、总部所在地、邮政编码
行业与行业分组
预计营收区间、运营状态、成立日期
融资轮次、累计融资额、最近融资日期、最近融资类型、估值
员工数量、是否正在招聘
高管/创始人、投资人、领投方
收购信息、IPO 状态、技术栈、社交链接
联系邮箱和电话号码（如有）

Crunchbase 的支持按融资阶段、地区、行业、员工数等数十个条件筛选。问题在于：免费账户每次搜索最多只能看。付费方案虽然能看到更多信息，但导出依然有限制——每次 CSV 下载最多 1000 行，。而且。

这也是为什么很多团队都在想办法大规模抓取 Crunchbase 潜在客户数据。

为什么不买 Pro 也要抓取 Crunchbase 潜在客户？

成本问题非常现实。Crunchbase Pro 起价大约，Business 方案约为 99 美元/用户/月，而 Enterprise API 则是定制报价——采购平台如估计合同金额会因公司规模和套餐不同而落在 1000 到 15 万美元之间；。对于个人销售、小团队或代理机构来说，只为了做一份潜在客户名单，这笔投入实在难以下手。

抓取 Crunchbase 潜在客户到底能在哪些场景真正带来回报？

使用场景	需要的关键数据字段
精准潜客名单（例如“SaaS、A 轮、美国”）	公司名称、网站、融资情况、行业、总部
跟踪新融资轮次，及时开展外联	最近融资日期、金额、类型、投资人
竞品分析与市场地图绘制	行业、员工数量、营收区间、技术栈
用公司信息丰富 CRM 数据	网站、总部、员工数、融资情况、状态

一份精准的 Crunchbase 潜在客户名单，花几个小时搭建，就可能支撑你接下来好几周的外联工作。Crunchbase 自己的案例研究也展示了不错的结果，例如；以及来自定向新融资账户名单的。这些数据都来自厂商提供，但足以说明为什么销售团队如此看重融资和增长信号。

抓取 Crunchbase 潜在客户的 4 种方法：先选路线

不同团队，限制不同。这张对比表可以帮你快速选出最合适的方法：

方法	技术门槛	成本	容量（每次/每轮）	设置时间	维护成本
Crunchbase 原生导出	无	Pro 方案（约 $49+/月）	最多 1K–5K（通过变通方案）	几分钟	无
Thunderbit（AI Chrome 扩展）	无	免费额度 + 点数	无限制（分页抓取）	约 2 分钟	无（AI 自动适应）
Python + Requests/Puppeteer	高级	免费（但耗开发时间）	无限制	数小时	高（反爬变化频繁）
Crunchbase 官方 API	中等	约 $10K+/年（定制）	取决于方案	中等	低

快速建议： 如果你是非技术型销售，先从方法 2（Thunderbit）开始。如果你团队里有开发者，而且需要超大规模数据，可以考虑方法 3（Python）。如果预算充足，而且你需要官方授权访问，那么方法 4（API）是最稳妥的选择。如果你已经有 Crunchbase Pro，只是想临时导一批数据，方法 1 也能应急。

方法 1：Crunchbase 原生导出（Pro 方案的变通用法）

如果你已经订阅了 Crunchbase Pro 或 Business，那么内置导出是最直接的方式——但限制依然不少。下面教你怎么尽量多拿一些数据。

标准导出

先运行筛选后的搜索，再点击“Export to CSV”。每次下载最多可获得 1000 行。Pro 账户每月上限为，Business 为 5000 行。

排序导出技巧（最多约 2000 条记录）

按条件搜索（例如：“SaaS、A 轮、美国”）。
按公司名称 A–Z 排序，导出前 1000 行。
再按 Z–A 排序，导出接下来的 1000 行。
合并两个 CSV，并去重。

这是一种社区里常见的变通办法，不是 Crunchbase 官方功能。虽然麻烦，但基本能把单次搜索的输出量翻一倍。

排除名单法（最多约 5000+ 条记录）

创建一个已保存名单（List 1），把前 1000 条结果加入其中。
用同样的搜索条件重新查询，并使用 Crunchbase 的排除 List 1。
将接下来的 1000 条导出到 List 2。重复直到 List 3–5。
合并所有名单。

这个方法更手工、也更脆弱，但有些团队确实会用它尽量多挤出几千条记录。

这个方法的局限

原生导出仍然需要付费方案，容量有限，而且要投入大量手动操作。它没有自动化、没有补全，也不适合长期、持续的潜客开发。如果你需要更高容量，或者要可重复执行的工作流，下面的方法会更合适。

方法 2：用 Thunderbit 抓取 Crunchbase 潜在客户（零代码、AI 驱动）

这也是我最推荐给大多数销售和运营团队的方法。我们专门为这类工作流打造了：打开页面，让 AI 自动识别数据结构，几次点击就能把内容提取出来。无需编码、无需配置文件、无需维护。

开始前须知：

难度： 初级
所需时间： 完整抓取一个 Crunchbase 搜索结果约 5–10 分钟
你需要准备： Chrome 浏览器、（免费版可用）、Crunchbase 账号（仅用于浏览，免费账号即可）

第 2 步：点击“AI Suggest Fields”——让 Thunderbit 读懂页面

在 Crunchbase 搜索结果页打开后，点击扩展侧边栏中的 Thunderbit“AI Suggest Fields”按钮。Thunderbit 的 AI 会扫描页面布局，自动建议字段：公司名称、简介、总部位置、累计融资、最近融资日期、员工数量、网站链接、行业类别。

你可以自行调整、添加或删除字段。你也可以添加 Field AI Prompt，例如：“如果总融资额 > 1000 万美元，标记为‘高价值’；否则标记为‘早期阶段’。”这样你就能在抓取时直接完成分类和转换，而不是后处理。

此时你应该能看到一个带有已配置字段的表格预览。

第 3 步：点击“Scrape”并提取全部结果

点击“Scrape”按钮。Thunderbit 会抓取当前页面上所有可见结果。由于 Crunchbase 深层数据需要登录访问，请使用 ——它在你自己的登录会话里运行，所以不会出现请求被拦截的问题。

提取后的数据会以清晰的表格形式显示在 Thunderbit 面板中。

第 4 步：使用分页抓取拿到每一页数据

Crunchbase 搜索结果通常会有几十页。Thunderbit 的会自动翻页并追加结果。无需手动点击——设置好后让它自动跑就行。

分页完成后，你会得到与你搜索条件匹配的完整公司表格。

第 5 步：用子页面抓取做数据补全

这一步开始变得更有价值。初次抓取后，点击“Scrape Subpages”，让 Thunderbit 逐个访问每家公司的 Crunchbase 资料页，提取更深层字段：创始人姓名、联系邮箱、电话、LinkedIn 资料、技术栈、最新新闻、关键人物。

这远远超过搜索结果页能看到的内容。它让“公司名称名单”变成真正能用于外联的名单。

第 6 步：导出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion

导出完全免费。你可以下载为 CSV 或 Excel，也可以直接推送到、或 Notion。数据干净、结构清晰，可直接导入 CRM 或用于外联。

为什么 Thunderbit 特别适合抓取 Crunchbase

AI 会自动适应页面变化——Crunchbase 更新界面时，不会轻易把脚本搞坏
无需维护——不像 Python 爬虫那样，Crunchbase 反爬一改就得修
Field AI Prompts 让你在抓取时就能完成标记、分类和数据转换
2 步设置 让任何销售代表都能自己搭建潜客名单，而不用等工程团队
免费额度 每月从起，年付方案起价 9 美元/月

如果你想看完整流程演示，可以去看详细讲解。

方法 3：用 Python 抓取 Crunchbase（适合技术团队）

如果你的团队里有开发者，更愿意写代码而不是点按钮，那 Python 就是经典路线。不过它也有明显代价。

Crunchbase 使用 Angular，并把页面数据存放在 <script id="client-app-state">（或 <script id="ng-state">）里的 JSON 数据块中。爬虫可以直接提取这些隐藏数据，而不是解析 HTML。近期公开指南还描述了一个内部的 /v4/data/searches/organizations POST 接口，参数包括 field_ids、order、query、limit: 50 和用于分页的 after_id。参考来源：、。

通常会使用 Python 库如 requests、httpx，或者无头浏览器如 Playwright、Puppeteer，再配合 JMESPath 之类的工具解析大型 JSON 响应，并提取特定字段。

你会遇到的挑战

Crunchbase 的反爬保护很强。显示，直接请求、仅带请求头的请求、Selenium 以及 undetected-chromedriver，在 Crunchbase 的 Cloudflare 保护下都失败了或不稳定。我们团队在 2026 年 5 月做的测试，也收到了带有 Cloudflare bot-management cookie 的 HTTP 403。

你需要面对的通常包括：

CAPTCHA、IP 封禁、TLS/浏览器指纹识别
代理轮换和请求头管理（可能还要用住宅代理）
Crunchbase 前端或 API 结构变化导致脚本失效
持续维护：需要有人定期监控并修复爬虫

做个背景补充，，其中近三分之二属于恶意流量。这也是 Crunchbase 等平台会大力投入机器人识别的原因。

什么时候适合用 Python

你需要定期获取成千上万条记录
你团队里有愿意维护爬虫的开发者
你需要更深度的定制化，比如抓取融资轮次时间线、投资人网络或活动出席记录

如果你想自己动手写 Python 爬虫，我们有两篇详细指南：和。

方法 4：Crunchbase 官方 API（值不值这个价？）

现在来谈谈那个 1 万美元级别的现实问题。很多用户都会问：Crunchbase 官方 API 到底能不能用？下面给你一个诚实的拆解。

官方 API 能提供什么

Crunchbase 的提供结构化接口，覆盖公司、人物、融资轮次、收购、IPO、投资人、分类、地点和活动等数据。数据是实时更新的，支持官方提供，接口也相对稳定。中写明了每分钟 200 次调用的限制。

价格和适用人群

API 采用定制报价，需要销售审核。采购平台通常估计 Enterprise API 起步在每年 10,000 美元以上，并不是每个人都能申请到。它更适合拥有专门数据团队和充足预算的大型组织，或者是要基于 Crunchbase 数据构建产品的公司。

下面是对比：

因素	Crunchbase API	抓取（例如 Thunderbit）
年成本	约 $10,000+	$0–$38/月
数据更新速度	实时	准实时
是否需要访问审批	需要	不需要
是否包含联系数据？	有限	取决于页面内容
技术配置	中等（API 密钥、文档）	很低（2 步 AI 抓取）

直说结论

对于大多数销售团队和中小企业来说，官方 API 的成本和复杂度都偏高。抓取方案——尤其是像 Thunderbit 这样的零代码工具——往往能以极低成本拿到 90% 的价值。只有在你需要稳定 SLA、合同级数据访问，或者是在 Crunchbase 数据之上开发产品时，API 才更合理。

从抓取数据到销售管道：完整潜客工作流

大多数指南都停在“这是你的 CSV”就结束了。但关键词里明明写着“for leads”——而放在下载文件夹里的 CSV 还不算潜客。要把原始 Crunchbase 数据变成真正能推进销售管道的资产，还需要清洗、补全、导入 CRM，以及个性化外联。

第 1 步：抓取——从 Crunchbase 提取公司数据

使用上面四种方法中的任意一种，抓取公司名称、域名、总部、行业、员工数、融资情况和资料链接。对大多数用户来说，Thunderbit 的 AI Suggest Fields 会自动读取 Crunchbase 页面并建议合适的字段。

第 2 步：清洗——去重并标准化名单

删除重复条目（尤其是你用了原生导出变通法并合并多个 CSV 时）
统一公司域名格式（去掉 www 和末尾斜杠）
删除已停止运营或不活跃的公司（检查运营状态字段）
使用 Thunderbit 的 Field AI Prompt 在抓取时直接打标签或分类，例如按融资阶段分类，或标记员工数超过 100 的公司

良好的 CRM 数据卫生从这里开始。，而则能在导入时识别重复数据。

第 3 步：补全——找到决策人联系方式

Crunchbase 提供的是公司层级数据，但做外联时你需要的是人：姓名、邮箱、电话。你可以把公司域名导入、或等补全工具，找到决策人联系方式。论坛用户真正常提、也更信赖的，通常就是这些工具，它们可以查到经过验证的邮箱和直线电话。

Thunderbit 的还能直接从 Crunchbase 资料页抓出创始人姓名和 LinkedIn 链接——这对构建初始外联名单很有帮助，然后再做进一步补全。

第 4 步：导入——把数据推送到 CRM 或外联工具

直接从 Thunderbit 导出到、Airtable 或 Notion（免费）
将 CSV 上传到你的 CRM（；）
根据抓取字段整理潜客分组：行业、融资阶段、地理位置、公司规模

第 5 步：外联——个性化并发送

把抓取来的数据当作冷邮件中的个性化字段。提到最近融资、公司增长、技术栈或所属行业。例如：

“恭喜你们完成 A 轮——看到你们上个月刚融了 500 万美元。我们帮助这个阶段的 SaaS 团队实现 [价值主张]...”

只有抓到 Crunchbase 里的丰富数据，才能做到这种程度的个性化，而不只是一个名字和邮箱。想看模板和送达率技巧，可以参考我们的和指南。

如何从 Crunchbase 挖到更优质的潜客

抓取前先用精准筛选条件

搜索条件越紧（行业 + 融资阶段 + 地区 + 员工数），潜客质量就越高。Crunchbase 的包括基础信息、融资、投资人、信号、排名与评分等。不要什么都抓——要抓对的公司。

利用 Field AI Prompts 在抓取时直接打标

使用 Thunderbit 的在提取过程中直接对数据进行分类、翻译或重排格式。比如：“如果总融资额 > 1000 万美元，标记为‘高价值’；否则标记为‘早期阶段’。”这样能节省大量后处理时间。

定期抓取，持续捕捉新潜客

Crunchbase 每天都会新增公司和融资轮次。可以使用 Thunderbit 的每周或每月重新跑一次 Crunchbase 搜索，自动捕捉新线索。

导入 CRM 前先清洗数据

在把数据推送到 CRM 之前，一定要去重、清空空值、统一格式。这样可以避免脏数据污染你的管道，也能让销售团队把精力放在真正的机会身上。

别踩线：法律与伦理注意事项

论坛里经常有人问法律问题——而且这很正常。所以我想把话说明白。

Crunchbase 的明确禁止自动抓取、爬行、蜘蛛程序、自动导出/下载、绕过限制，以及存储大量 Crunchbase 内容。这是实实在在的限制，读者需要了解。

不过，出于企业研究目的，抓取公开可访问的公司数据，与将批量数据拿去商业转售，二者在实践中是有区别的。这个案例提供了有用的法律背景——法院认为，抓取公开可访问的数据并不一定违反 CFAA——但该判例高度依赖具体事实，也不能凌驾于合同条款、隐私法或平台执行机制之上。

建议遵守以下最佳实践：

尊重 robots.txt 和速率限制
不要让 Crunchbase 服务器承受过高压力（Thunderbit 的云端抓取会更负责地分配请求）
不要抓取超出商业背景范围的个人数据
不要转售原始数据集
将 Crunchbase 数据仅用于内部潜客研究和资格筛选
通过合法工具（如 Apollo、Hunter）补全联系人，而不是批量抓取个人邮箱
做外联时遵守 CAN-SPAM、GDPR/CCPA 以及退订要求

我的建议是：负责任地使用抓取数据，把它用于内部销售开发，而不是转售。如果你想更深入了解相关问题，我们有一篇完整指南：。

2026 年抓取 Crunchbase 潜在客户的最快方式

那最后该怎么选？

原生导出： 如果你已经有 Pro，而且只是偶尔、小批量导出，这个方法够用。但它有上限、很手动，也不具备扩展性。
Thunderbit： 最适合需要可重复、可扩展工作流的非技术团队。2 步设置、AI 驱动、免费导出、无需 Pro 方案。
Python： 最适合有开发资源、需要高度定制和大批量抓取的团队。功能强，但维护成本高，也容易受反爬限制影响。
官方 API： 最适合企业预算和产品集成场景。稳定、合规，但价格高、门槛也高。

抓取只是第一步。真正把原始数据变成收入的，是后面的清洗、补全、导入和个性化外联。

最后能赢的团队，不是 Crunchbase 预算最大的团队，而是能把“发现”到“成交”串成可重复流程的团队。

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