說真的，現在做 B2B 銷售開發就像在火場裡找針——而且那根針還會一直換地方。這幾年我在 SaaS 跟自動化圈子混，最有趣的就是大家都想追求完美的銷售流程。現實呢？就算你手上有最強的銷售開發工具，理想跟現實還是會有落差。所以我今天不只要跟你聊怎麼用 找潛在客戶，更想教你怎麼實際跑出一套有效流程、補齊資料缺口，打造一個能應付各種名單開發狀況的彈性技術組合。
這篇指南會帶你一步步體驗 SDR（銷售開發代表）風格的 Apollo 開發流程，還有一些實用小撇步跟親身經驗。畢竟網路世界變化超快（就算 Apollo 的資料庫再大，也不可能包山包海），我還會教你怎麼把 加進流程，抓到那些平常很難碰到的名單，讓混亂變成有序的銷售管道。想更聰明開發名單？繼續看下去就對了。
什麼是 Apollo Prospecting？現代名單開發的基礎
所謂「Apollo 開發」不只是用 Apollo 資料庫搜尋而已。它是善用 這款頂尖銷售開發工具，批量識別、篩選並觸及潛在客戶。Apollo 就像一個超大活資料庫：擁有 的產業級資料庫，還內建外聯和資料增補功能。
Apollo 的重點功能有：
- 聯絡人與公司資料庫： 直接拿到 email、電話、職稱等資訊，來源包含公開資料、合作夥伴還有 Apollo 自家網頁爬蟲（）。
- 進階搜尋篩選： 超過 可以依產業、公司規模、地區、職稱、技術棧、募資狀態、意向訊號等精準鎖定。
- 外聯工具： 內建郵件自動發送、跟進、電話撥打，還有 LinkedIn 外聯 Chrome 擴充。
- 資料增補： 只要有名字或 email，名單細節自動補齊，還能跟 CRM 同步。
Leads vs. Prospects： 在 Apollo 裡，lead 就是聯絡人（可能只有名字和 email）；prospect 則是經過篩選、符合你理想客戶條件的潛在買家（）。Apollo 的流程就是幫你把原始名單變成合格潛在客戶。
為什麼 Apollo Prospecting 對銷售團隊這麼重要？
老實說，對 來說，開發名單是銷售裡最難搞的，比成交還難。主動開發還是大多數 B2B 團隊的主力——，雖然主動名單的成本比被動高 。
為什麼？因為主動開發做得好，能帶來高質量、精準的潛在客戶。會用 Apollo 開發的團隊，ROI 直接拉高：有科技公司 。
來看 Apollo 的核心應用場景和商業價值：
| 應用場景 | Apollo 如何協助 | 主要效益 |
|---|---|---|
| 主動名單開發 | 2.1 億聯絡人資料庫，批量自動外聯 | 穩定拓展銷售管道 |
| 市場分群 | 65+ 篩選條件，精準鎖定目標 | 提升互動率，訊息更個人化 |
| 管道建置 | 整合資料與外聯，CRM 同步 | 收入可預測，名單穩定流入 |
| 流程自動化 | 郵件序列、任務自動化、分析 | 提高效率，SDR 節省時間，觸及更多客戶 |
會用 Apollo 全套功能的團隊，轉換率、生產力、管道穩定性都會大幅提升。但重點不是只會用功能，而是能把它們融進自己業務的流程裡。
實戰教學：Apollo Prospecting 流程全攻略
現在直接來一套 SDR 風格的 Apollo 開發流程。這不是功能介紹，是你馬上能用的實戰手冊。
步驟一：定義理想客戶輪廓（ICP）
每個成功的開發活動都從明確的 開始。在 Apollo 裡，你可以用 65+ 屬性篩選——產業、公司規模、地區、職稱、技術棧、購買意向等。
怎麼在 Apollo 設定 ICP：
- 產業： 鎖定垂直領域（像醫療、SaaS、製造業）。
- 公司規模/營收： 依員工數或營收範圍篩選。
- 地區： 國家、省市、或特定半徑。
- 使用技術： 依技術棧篩選（像「有用 Salesforce」）。
- 職稱與資歷： 鎖定決策者（像「行銷副總」）。
小撇步：把篩選組合存成 Persona 或 ICP 模板，之後開發更快又一致（）。
步驟二：進階篩選與名單建立
設定好 ICP 後，開始建立精準名單。Apollo 資料庫很大，精華在於篩選：
- 意向與事件篩選： 找最近募資、剛招新員工、或新導入技術的公司（）。
- 排除不相關名單： 剔除不服務的產業或職稱。
- 聯絡資訊驗證： 勾選「有有效 email」並檢查直撥電話。
把合適名單加入聯絡人清單或帳戶清單。儲存搜尋條件，Apollo 會自動更新結果，甚至能在有新名單時 email 通知你。
實用建議： 記得備份名單。Apollo 可跟 Salesforce、HubSpot 等 CRM 整合，也能匯出 CSV 方便分享或上傳（）。
步驟三：設定郵件序列，自動外聯
名單準備好後，開始接觸潛在客戶。Apollo 的 功能可以自動化多步驟外聯：
- 建立序列： 設定步驟與時程（像第 1 天：介紹信，第 4 天：跟進，第 7 天：LinkedIn 互動）。
- 個人化模板： 用合併欄位（像「名字」、「公司」）並引用近期事件。
- 多管道觸及： 結合 email、電話、LinkedIn。有些高層偏好電話，但 。
- A/B 測試： 測試主旨與內容，優化成效。
紀律很重要： 80% 的成交要 5 次以上接觸，但 92% 業務在第 4 次就放棄（）。預先排好序列，成功率直接拉高。
步驟四：追蹤、分析與優化
最後一步就是閉環追蹤，持續優化：
- 開信率： 低就調整主旨或發送時段。
- 點擊率： 行動呼籲不吸引人就換一個。
- 回覆率： 目標 5-15%（或更高）。
- 正面回應率： 記錄有興趣的回覆，評估真正 ROI。
定期檢視這些指標，依 Persona 分析，放大有效策略，無效就快快調整。
傳統開發工具的極限：當 Apollo 不夠用時
重點來了。雖然我很愛 Apollo，但沒有任何工具能包山包海。就算是最強的銷售開發工具，也會遇到這些狀況：
- 利基或特殊資料： 目標是精品旅館、學術研究員、冷門供應商時，Apollo 覆蓋有限（）。
- 即時新鮮資訊： Apollo 資料雖然常更新，但不是即時。像昨天剛辦完的線上研討會名單、新創公司等，還是得靠其他來源（）。
- 非結構化網頁資料： 需要的資訊藏在合作夥伴頁、會員名錄、活動參加者清單時，Apollo 的結構化資料庫幫不上忙（）。
- 資料正確性與合規： email 過期、電話缺漏、GDPR 限制等都可能卡關（）。
- 數量與成本限制： Apollo 有用量上限和公平使用政策，就算是「無限」方案也有限制（）。
遇到這些情況，不是放棄，而是要補強你的流程。
用網頁爬蟲強化 Apollo Prospecting
這時候就輪到網頁爬蟲出場了。網頁爬蟲就是用軟體自動從網站抓資料——像是從名錄、活動頁、LinkedIn 群組批量擷取姓名、email、公司資料（）。
常見網頁爬蟲應用：
- 擷取聯絡資訊： 從產業網站或協會名錄抓姓名、email。
- 抓取名錄： 從黃頁型網站或專業資料庫批量擷取。
- 活動/參加者清單： 從會議或活動頁面取得名單。
- 競爭對手監控： 抓客戶名單、案例、職缺等意向訊號。
- 結合 Apollo： 先從網路抓公司名，再用 Apollo 找聯絡人，或反過來。
最大優勢？彈性超高。不受限於靜態資料庫，只要網路上有資料就能抓。現在有 AI 工具加持，連不會寫程式的人也能輕鬆上手。
認識 Thunderbit：專為商業用戶設計的 AI 網頁爬蟲
來聊聊 ，這款專為商業人士打造的 AI 網頁爬蟲（不用技術背景也能用）。Thunderbit 幾下點擊就能用 AI 判斷你要抓哪些資料並自動擷取（）。
為什麼 Thunderbit 是 Apollo 的最佳拍檔：
- 無需寫程式，AI 驅動： 只要定義欄位（像「姓名」、「職稱」、「Email」），Thunderbit AI 會自動建議並擷取正確資料（）。
- 支援子頁與分頁： Thunderbit 能自動點擊連結進入子頁（像名錄中的個人頁），批量抓取每一筆資料（）。
- 即時匯出： 抓到的資料可直接匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable、Notion 或 CSV，馬上能匯入 Apollo 或 CRM（）。
- 內建範本： Thunderbit 提供常見銷售抓取範本（像 LinkedIn 個人檔案、名錄聯絡資訊等），上手更快（）。
- 即時、利基資料： 可抓取任何網站的最新資訊，特別適合 Apollo 沒有覆蓋的情境。
Thunderbit 不是要取代 Apollo，而是補足資料缺口——尤其是遇到複雜、非結構化或利基網頁資料時。
Thunderbit 實戰：如何用來開發名單
舉個例子：你要開發新利基市場，但 Apollo 資料庫找不到完整名單。Thunderbit 就能派上用場：
步驟 1：安裝 Thunderbit
下載 （有免費方案可用）。
步驟 2：前往目標網頁
打開你想抓名單的網站或名錄。
步驟 3：選擇爬蟲範本或用 AI 建議
開啟 Thunderbit 面板，選擇範本（像 LinkedIn 個人檔案爬蟲），或點「AI 建議欄位」讓 AI 根據頁面自動推薦欄位（）。
步驟 4：執行抓取
點「開始抓取」，Thunderbit 會自動擷取資料，必要時還會自動進入子頁（）。
步驟 5：檢查與匯出
如有需要可整理資料，然後匯出到 Google Sheets、CSV 或 CRM（）。
步驟 6：匯入 Apollo 或 CRM
將 CSV 上傳到 Apollo 新增聯絡人，Apollo 會自動去重與增補。或用這些資料在 Apollo 再找更多聯絡人（）。
步驟 7：加入序列，開始外聯
把新名單加入 Apollo 序列，照平常流程外聯。
結合 Thunderbit 與 Apollo 的小技巧：
- 務必遵守網站條款與隱私法規。
- 頻繁更新的網站可用 Thunderbit 排程抓取。
- 善用 Thunderbit 增補功能，補齊 email 或其他細節。
- 資料品質要把關——Thunderbit AI 很聰明，但建議抽查幾筆。
有了 Thunderbit，你不再受限於 Apollo，整個網路都是你的名單來源。
打造彈性 B2B 名單開發技術組合：Apollo + Thunderbit
重點很簡單：最強的 B2B 名單開發組合不是「二選一」，而是「雙劍合璧」。Apollo 跟 Thunderbit 怎麼互補？
| 面向 | Apollo.io（銷售開發平台） | Thunderbit（人工智慧網頁爬蟲） |
|---|---|---|
| 資料來源 | 2.1 億+ 內部資料庫（人工整理、定期更新） | 任何網站（公開資料、即時擷取） |
| 優勢 | 自動增補、CRM 整合、批量外聯、易用 | 無需寫程式、利基/即時資料處理強 |
| 資料新鮮度 | 依 Apollo 更新週期（可能數週或數月） | 即時擷取，永遠最新 |
| 易用性 | 點選操作，為銷售設計 | 無需寫程式，AI 自動處理繁瑣步驟 |
| 整合性 | 直接串接 CRM/Email | 輕鬆匯出 CSV/Sheets、API、範本 |
| 成本模式 | 訂閱制（按用戶/點數計費） | 用量計價（免費+按點數付費） |
什麼時候該用哪一個（或兩者都用）：
- Apollo：標準 B2B 開發——大量名單、批量外聯、CRM 同步。
- Thunderbit：需要利基、即時或非結構化資料時，或驗證/補齊 Apollo 資訊。
- 兩者結合：最完整流程——用 Apollo 增補，Thunderbit 補缺口，所有名單一起外聯（）。
日常操作可能是：
- 先在 Apollo 搜尋、建立初步名單。
- 找出缺口——缺 email、缺特定族群。
- 換用 Thunderbit，從網路抓取這些缺口資料。
- 匯回 Apollo/CRM。
- 用 Apollo 外聯、追蹤、優化。
- 持續循環，針對不同族群建立專屬流程。
成本效益： 兩者搭配反而更省錢。Thunderbit 有免費方案、按量付費，適合利基資料；Apollo 則適合大規模開發（）。
重點整理：重新思考你的銷售開發工具組合
最後幫你整理幾個實戰重點：
- Apollo 開發很強，但要策略運用： 明確 ICP、精準名單、個人化外聯、持續優化，才能發揮最大效益（）。
- 質量與堅持才是王道： 鎖定對的人、持續跟進（記得 5 次以上觸及），用自動化保持節奏（）。
- 知道什麼時候 Apollo 不夠用： 遇到利基、新鮮、非結構化資料時，別放棄，改用網頁爬蟲補齊（）。
- 網頁爬蟲是你的秘密武器： 有 Thunderbit 這類工具，人人都能抓網路名單，無需寫程式（）。
- Apollo + Thunderbit = 完整開發流程： 結合結構化與非結構化資料，拓展觸及面，讓開發流程更有彈性（）。
- 保持彈性、勇於嘗試： 最強的開發者總在測試新流程、新工具。建立實驗文化，不斷提升成果。
有了 Apollo 跟 Thunderbit 雙劍合璧，你不只是開發名單，而是在打造一台能應付各種挑戰的自動化名單機器。祝你開發順利，下次「大海撈針」也能一鍵搞定！
常見問題
1. 什麼是 Apollo 開發？和其他銷售開發工具有何不同？
Apollo 開發就是用 來找、篩選、接觸潛在客戶。跟傳統工具比起來，Apollo 結合了超大且持續更新的資料庫、進階篩選和內建外聯功能，是 B2B 名單開發的一站式解決方案。
2. 什麼情況下 Apollo 資料庫會不夠用？該怎麼辦？
針對利基產業、最新名單或非結構化網頁資料（像會員名錄、活動清單），Apollo 可能覆蓋不到。這時建議搭配像 這類網頁爬蟲工具，直接從網路抓資料。
3. Thunderbit 如何融入 Apollo 開發流程？
Thunderbit 可以抓任何網站的聯絡資訊、名錄、子頁資料，匯出成 Google Sheets、Excel 或 CSV，然後匯入 Apollo 做增補和外聯，補齊 Apollo 資料庫沒辦法涵蓋的部分。
4. 結合 Apollo 與 Thunderbit 開發名單，有哪些最佳實踐？
先用 Apollo 標準開發，找出缺口，再用 Thunderbit 抓缺漏資料，最後全部匯回 Apollo 或 CRM。記得檢查資料品質、遵守隱私法規，並根據成效持續優化流程。
5. 網頁爬蟲在 B2B 銷售是否合法合規？
一般來說，抓公開的商業聯絡資訊用於 B2B 開發是可以的，但還是要遵守網站條款和隱私法（像 GDPR）。請負責任地使用抓到的資料，確保外聯行為合法。
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