你有沒有試過在 ChatGPT 輸入「給你這 10 家公司，每一家找出他們的資深銷售主管以及他們的聯絡方式」這種類似的 提示詞？結果找出來的幾乎是總機／客服信箱，有些則根本是拼湊出來的人名與 Email，就算有正確的，那通常都是曾經出現過在新聞媒體上的名字與聯絡方式，但這種少之又少。

會有這篇文章，是因為許多人都會認為：用 ChatGPT、Claude 這類 LLM chatbot 找海外客戶就可以了，因為他們很聰明啊！實際上，跟各位所想的完全相反，LLM 確實很聰明，但他仍然在業務市場拓展名單與商機上有很大的限制，所以今天這篇文章會讓大家知道 ChatGPT/Claude 做得到與做不到的事，再講五個最常踩的坑。

LLM 可以即時檢索，但無法查找名單資料

大多數業務或銷售開發代表(SDR) 把 ChatGPT 當成 Google 用，這非常好！因為確實可以快速解決一些文書工作與檢索工作，比如說輸入問題、快速瀏覽答案就關掉。但如果是涉及到想找目標公司的關鍵決策者，絕對不會是客服信箱或總機，舉個例子來說，CNC 工具機廠商想要賣 CNC 工具機給國外加工廠，如果他找到客服信箱並不會有效，對他而言想有效溝通的對象是國外加工廠的 RD 或 QA 部門，因為他們才知道現有的 CNC 機器有哪些問題、想解決哪些 CNC 參數、刀具監控…等等來創造更有效的營收/成本。所以，我做了一個表讓大家知道哪些事情適合/不適合 LLM Chatbot：

適合拿 LLM Chatbot 做不適合拿 LLM Chatbot 做
整理市場結構與客戶類型產出已驗證的聯絡名單
判斷該找哪個職稱確認某人現在還在不在職
撰寫與改寫開發信草稿確認電話、信箱是否有效
準備拜訪與通話前的問題持續追蹤擴廠、招募、標案等訊號

用 ChatGPT 找名單最常踩的五個坑

會發生什麼事？要怎麼處理？
人已離職名單上的人可能已經換公司，信寄出去沒有人收看 LinkedIn 近期動態，或直接問公司總機
信箱錯誤或寄不到格式看起來對，但地址不存在或已停用用驗證工具確認可寄達，不要只看格式
沒有訊號目標公司找到了，也寫信給可能能幫忙轉信的人，卻不知道目標公司為什麼現在要買先搜尋有沒有擴廠、招募、標案等具體事件
找到職稱，卻不是決定的人「採購經理」可能只負責詢價，決定權在別處確認他的職責範圍，以及上面還有誰
無法驗證資料來源資料若是模型生成的，你無從判斷哪一部分是真的每一筆都要能追到公開來源，追不到就標記為未確認

名單上的資料，職稱與公司比信箱更早過期

說實話，很多人手上都有過去累積的名單，但這些名單其實是會逐季逐年失效的，你可以想一下是不是回答的出來：「這個人在同樣的公司與同樣的職位嗎？還是他升遷、離職了？在哪裡、在什麼領域做什麼？」如果看一下你手中的名片夾，你就發現幾年前拿到的名單可能都不在原本的崗位上，那就會有一大堆名片被你丟進垃圾桶。國外有一家資料驗證廠商 Cleanlist 曾經做了一個實驗，去追蹤 5,000 筆的 CRM 聯絡人，每週重新驗證一次，連續 13 週，然後發現每一週都有人跟原本的職稱或公司不同，這就是名單的衰退率。

名單資訊每週名單衰退換算成一年
職稱有效性1.1%43.6%
公司有效性0.7%30.6%
信箱有效性0.4%18.8%

同一份名單放一年，職稱改變的比例，比信箱失效的比例高。人換了職務或公司，名字還是真的，只是已經不是你要找的關鍵決策者。信箱的問題另有原因，由於公開網頁很少放工作信箱，ChatGPT 給的格式多半是依公司網域的命名規則推測的。格式推論正確了，也不代表那個信箱存在，這就是我們稱之為的 AI 幻覺。最後是來源判斷，搜尋引擎給你連結，你還能點進去看；ChatGPT 給你一份整理好的名單，很多連來源也是可能已經過久、或是幻覺所以沒有來源，你就相當難以判斷哪一筆名單值得花時間查，到最後你花的時間比你想像的要高出許多。

拿到名單後，先問這五個問題

  1. 這個人現在還在這家公司嗎？最近一次確認是什麼時候？
  2. 這個信箱是驗證過的，還是推測出來的？
  3. 這個職稱在這家公司裡，是提案的人、評估的人，還是簽核的人？
  4. 有沒有一個具體事件的訊號，讓現在聯絡他覺得，對，這時間點是正確的？
  5. 這筆資料的來源，能不能點開來驗證？

答不出來的欄位，先標成「未確認」，不要放進寄信名單。寄出去的信少一點沒關係，但每一封都要有人收得到。

「為什麼是現在」比名單更重要

上面提到的具體事件的訊號，意思就是「為什麼是現在要收到你的信？Why now？」一份只列出職稱與公司的名單，回答的是「誰可能是對的人」，沒有回答「他現在為什麼需要聽你說話」，多數名單缺的是第二個答案。正是因為如此，寄過去的信件開信率也會低，更不用提回覆率了。所以，重點是此時此刻有沒有具體的理由讓對方收到信件後願意回覆你信件，而 ChatGPT 的回答通常不包含這一欄，因為它不會持續追蹤擴廠、招募或標案。沒有這一欄，寄出去的信就只是一封通用的開發信。

人離職，要靠團隊流程處理

目標名單「離職」最容易被忽略的，各種類型的公司只要有業務團隊，你就會發現每個業務找名單與聯絡方式都是各自收集自己的; 當業務一離職，方法與名單就跟著走，要從頭來過，這就非常的辛苦。然而，對於公司來說，名單應該是公司/團隊的資產，而不是某個人電腦裡的檔案。

所以，如果透過 ChatGPT 收集，也仍然回到某業務身上留存的話，也很難把這重要資產回饋到公司/團隊共用上，所以這件事情你只用 ChatGPT/Claude 最強的模型也是解決不了的。因為這需要定期更新、有人負責檢查，也需要保留每一筆資料的來源與查證日期，甚至要有政策引導要求。

對不同角色的建議

對業務主管來說，先不要問「要找多少家」，而是先問「每一筆資料能不能被驗證」。名單數量容易好看，但真正會回覆的是驗證過的那一批。

對海外行銷與營運來說，ChatGPT/Claude 適合整理市場結構、列出可能的客戶類型、起草信件。進入名單之後，每個欄位都要有來源，沒有來源的欄位先不要放進寄信流程。

找到人不是終點。能不能聯絡到、為什麼現在開口，才決定這封信值不值得寄。

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參考資料