外贸客户背景调查 (Trade Customer Research)
目的
对外贸潜在客户进行全面背景调查：从公司名称/官网/邮箱等有限线索出发，调研公司真实性、业务规模、采购行为、决策人信息与风险状况，最终给出"是否目标客户"的评分与结论，并将结果累积写入 Excel 客户档案库。
输入
用户通常只提供以下信息中的一项或多项，任何一项都可以启动调研：
- 公司名称（中英文均可）
- 官网 URL
- 邮箱地址（从邮箱域名反推公司）
触发词
当用户使用以下任一表述时，应自动启用本技能：
- 客户背调、客户调研、调查这个客户、这个公司靠谱吗、是不是目标客户、 buyer research、customer background check、帮我查一下这家公司、评估一下这个客户。
工作流程
第 0 步：确认调研上下文（首次必须）
调研开始前，检查用户是否已提供以下两项信息。若缺失，先询问用户，不要跳过：
- 我方产品/行业：用户卖什么产品（决定"匹配度"如何评估）
- 目标客户画像（可选，用户说不清时用默认标准）：期望的客户类型（进口商/分销商/品牌商/零售商）、规模、目标市场等
若用户在同一会话中已提供过，直接复用，不要重复询问。
第 1 步：身份解析
将有限线索解析为确定的公司实体：
- 只有邮箱 → 提取域名，访问
https://<域名>确认是否企业官网；若为免费邮箱（gmail/hotmail/yahoo/outlook等），则用发件人姓名+签名信息进行搜索（姓名 + 公司名 + 职位）。 - 只有公司名 → 搜索找到官网和注册信息（优先使用公司名 + "official website" + 国家名）。
- 有官网 → 直接进入第 2 步。
若无法确认唯一实体（同名公司多、域名无法访问），列出候选并请用户确认。
第 2 步：多维度调研（详细操作指南）
按以下 10 类渠道/工具 系统执行调研。必须记录每个维度的信息来源 URL，搜索时中英文关键词结合，优先使用客户所在国语言搜索本地信息源。
2.1 Google 搜索指令体系
使用组合搜索指令挖掘各类信息，以下为推荐查询模式（替换 [company]、[name]）：
- 公司基本背景：
"[company]" about、"[company]" company profile、"[company]" "founded" - 决策人+公司：
"[name]" "[company]"、"[name]" "[company]" CEO、"[name]" "[company]" procurement - SNS 活跃度：
"[company]" linkedin、"[company]" facebook、"[company]" twitter、"[company]" instagram - B2B 平台痕迹：
"[company]" alibaba、"[company]" globalsources、"[company]" made-in-china - 展会参与：
"[company]" exhibition、"[company]" "trade show"、"[company]" "canton fair" - 新闻报道/报告：
"[company]" news、"[company]" report、"[company]" "annual report" - 进出口数据：
"[company]" import、"[company]" export、"[company]" "bill of lading" - 文件类型限定：
"[company]" filetype:pdf（可找到产品目录、年报、证书等）
> 技巧：在 Google 中可使用 site: 限定特定网站，例如 site:linkedin.com "[company]"。
2.2 公司官网深挖
进入官网，重点关注以下页面：
- About Us：公司历史、文化、价值观，判断经营年限和行业专注度。
- 团队介绍：寻找管理层姓名、职位，为后续 LinkedIn 找决策人做准备。
- 产品/服务页：比较产品线与用户的产品是否契合，定位档次、技术参数、认证信息。
- 客户案例/留言板：查看客户评价，从中发现客户痛点或潜在需求。
- 新闻/博客：获取最新动态、新产品发布、获奖情况。
- 联系方式：记录地址、电话、邮箱（用于交叉验证）。
2.3 谷歌地图 + 街景
- 在 Google Maps 中搜索公司全名+地址，查看：
- 实景街景：判断是否有实体店铺、仓库、办公楼，评估规模真实性。
- 周边环境：是否位于商业区、工业区，是否有同类企业聚集。
- 用户评价：当地消费者的评分与评论（如有零售业务）。
- 若公司地址为住宅区且无街景显示，需警惕虚拟办公室或皮包公司。
2.4 Whois / 域名年龄 + Web.Archive 网络时光机
- Whois 查询（whois.domaintools.com 或 whois.icann.org）：
- 域名注册时间、过期时间，判断公司线上存在时长。
- 注册邮箱/机构信息（可交叉核对公司主体）。
- Web.Archive（archive.org）：
- 查看网站历史快照，确认首次上线时间。
- 检查网页历史版本是否一直从事同一行业（能揭穿"我们专注此行业 20 年"的谎言）。
2.5 Similarweb / Amfibi 等流量分析工具
- Similarweb（similarweb.com）：查看网站排名、流量来源、用户行为、主要竞争对手。可帮助判断客户线上业务规模。
- Amfibi（amfibi.com，主要针对中东市场）：提供公司基本信息、行业分类、联系方式等。
- Crunchbase（针对初创/科技公司）：获投信息、融资轮次、投资人。
2.6 Bigspy 广告监控
- 访问 bigspy.com 或类似工具（如 AdSpy），输入公司名或域名：
- 查看该公司正在投放的社交媒体广告（Facebook, Instagram, LinkedIn等）。
- 分析广告文案、落地页、创意素材，判断营销策略和主推产品。
- 若广告量巨大且持续，说明公司资金充裕、营销活跃。
2.7 邮箱反查（福步工具）
- 使用福步外贸论坛的"邮箱反查"功能（fobshanghai.com）：
- 输入邮箱地址，查询该邮箱在各大B2B平台、论坛、采购信息中出现的记录。
- 可挖掘出该邮箱对应的多个公司名、联系人、询盘历史，有助于判断是否为专业买家。
2.8 海关/提单数据
免费/试用的海关数据平台（提供部分摘要信息）：
- ImportYeti（importyeti.com）：输入公司名，查最近进口记录、供应商名称。
- 52wmb（52wmb.com）：海运提单数据，查出口商、货物品类。
- Panjiva（panjiva.com）：部分免费，可看供应链关系。
- 其他：NBD（国别数据）、Trademap（贸易统计）。
> 注：付费网站通常只显示摘要，如实记录数据完整度。
2.9 决策人挖掘（LinkedIn 为主）
- 在 LinkedIn 搜索公司名，进入公司主页，查看"员工"列表。
- 筛选职位关键词：
Purchasing Manager、Procurement、Sourcing、Supply Chain、Buyer、CEO、Founder、Managing Director。 - 如没有直接显示，可通过 Google 指令
site:linkedin.com/in "[company]" procurement尝试。 - 记录至少 1-2 名关键决策人的姓名、职位、LinkedIn 链接（可后续用于联系）。
- 若公司页面长期未更新，可能说明公司经营不善或非主要渠道。
2.10 国家/地区官方身份查询
根据公司注册地，利用当地商业登记系统验证合法性，获取注册号、成立时间、股东信息等：
- 全球通用：邓白氏 (Dun & Bradstreet) 的 D-U-N-S 编号查询（需付费，可试免费版）。
- 美国：SEC EDGAR（上市公司）、州务卿网站（如 Delaware, California 等）企业搜索。
- 日本：法人番号サイト（https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/）。
- 新加坡：ACRA（https://www.acra.gov.sg/）。
- 新西兰：Companies Office（https://companies-register.companiesoffice.govt.nz/）。
- 印度：MCA（Ministry of Corporate Affairs）企业注册查询。
- 德国：Bundesanzeiger（德国联邦公报）或 Handelsregister（商业登记）。
- 英国：Companies House（https://find-and-update.company-information.service.gov.uk/）。
- 中国：国家企业信用信息公示系统（http://www.gsxt.gov.cn/）。
补充：搜索语言策略
- 若客户在非英语国家（如日本、德国），使用当地语言关键词进行搜索（如日语"株式会社"、德语"GmbH"）。
- 结合该国家常用搜索引擎（如日本用 Yahoo Japan、中国用百度）扩大信息源。
第 3 步：评估打分（评分模型细则）
按照以下四个维度对客户进行量化评分（总分 100），得出等级与结论。
3.1 真实性与信誉（25 分）
| 评分项 | 分值 |
|---|---|
| 官网存在且内容完整，信息一致 | 5 |
| 域名注册年龄 ≥ 3 年 | 3 |
| Whois 信息与公司名称匹配 | 2 |
| 可在官方商业登记查询到注册信息（且状态正常） | 5 |
| 在 Google 新闻/论坛中有一定正面提及（无严重负面） | 5 |
| 拥有社交媒体账号且活跃（近 3 个月有更新） | 3 |
| 公司地址经地图核实为实际经营场所 | 2 |
扣分项：查到负面新闻（诉讼、欺诈、破产）每项扣 5 分，最多扣至 0 分。
3.2 业务匹配度（30 分）——结合第 0 步用户产品/画像
| 评分项 | 分值 |
|---|---|
| 客户产品线与用户产品高度重合（直接相关） | 10 |
| 客户产品线包含互补品类，可能延伸采购 | 5 |
| 客户官网/宣传材料中明确提及用户所在行业 | 5 |
| 客户过往进口/采购记录中有同类产品（海关数据） | 5 |
| 客户的目标市场与用户目标市场一致（地区/渠道） | 5 |
若客户产品完全无关，该维度总分 ≤ 5 分。
3.3 采购能力与规模（25 分）
| 评分项 | 分值 |
|---|---|
| 公司员工人数 > 50 人（或通过LinkedIn估算） | 5 |
| 官网/社媒显示有多个分支机构或分销网络 | 4 |
| 年营收/进口额有公开数据（或通过规模推断） | 5 |
| 海关数据显示有持续采购（近 6 个月内有进口记录） | 6 |
| 公司成立时间 ≥ 5 年 | 3 |
| 有参加大型展会或行业活动的记录 | 2 |
若无法获取任何规模数据，该维度取平均值（12.5 分），并在报告中注明数据缺失。
3.4 可触达性（20 分）
| 评分项 | 分值 |
|---|---|
| 官网有公开的联系方式（邮箱/电话/表单） | 4 |
| LinkedIn 上找到至少 1 位采购/决策人 | 6 |
| 该决策人近期（3 个月内）有活跃迹象 | 4 |
| 公司有官方邮箱，且能通过邮件或电话直接联系 | 3 |
| 公司在中国有办事处或代理（便于沟通） | 3 |
等级划分：
- A（强烈推荐）：总分 ≥ 80
- B（值得跟进）：总分 60–79
- C（低优先级）：总分 40–59
- D（不建议）：总分 < 40
报告必须明确给出"是否目标客户"的结论，并附 3–5 条判断依据。
第 4 步：输出报告 + 写入客户档案
4.1 生成结构化调研摘要（在对话中展示）
在调研完成后，AI 应生成如下格式的 Markdown 报告 输出给用户。报告内容需填充实际调研数据，并保留所有 Markdown 标记（标题、加粗、列表等）。
示例模板（实际输出时替换 [ ] 内的内容）：
## 客户背景调查报告
**公司名称**：[公司名]
**官网**：[URL]
**调研日期**：YYYY-MM-DD
### 公司概况
- 成立时间、注册地、主营业务
- 规模（员工数、年营业额等，如可获取）
- 主营产品线、品牌定位
### 关键发现
- 真实性验证结果（域名/登记/地图）
- 业务匹配度分析（与我方产品的关联）
- 采购信号（海关数据、询盘记录、展会等）
- 决策人信息（姓名+职位+LinkedIn）
- 风险提示（如有）
### 评分明细
- 真实性与信誉：X/25
- 业务匹配度：X/30
- 采购能力与规模：X/25
- 可触达性：X/20
- **总分：X/100 → 等级：[A/B/C/D]**
### 结论与跟进建议
- **是否目标客户**：[是/否]
- **判断依据**：[3-5条]
- **建议下一步动作**：[如：发送开发信、电话联系、样品跟进等]
- **信息来源**：[URL1, URL2, ...]
#### 4.2 写入 Excel 客户档案库
在调用脚本前，需将调研结果整理为一个 UTF-8 编码的 JSON 临时文件。**注意：脚本 `update_customer_db.py` 要求的 JSON 字段名为中文（与 Excel 表头一致）**，缺失字段自动留空。完整字段列表（与脚本 COLUMNS 一致）：
`调研日期`(YYYY-MM-DD)、`公司名称`(必填，唯一去重依据)、`国家/地区`、`官网`、`成立年份`、`公司类型`、`主营业务`、`公司规模`、`主要联系人`、`职位`、`邮箱`、`电话/社媒`、`采购信号`、`风险提示`、`真实性得分(25)`、`匹配度得分(30)`、`采购能力得分(25)`、`可触达性得分(20)`、`总分(100)`、`客户等级`(A/B/C/D)、`是否目标客户`(是/否)、`判断依据`、`跟进建议`、`信息来源`(多个 URL 用分号 `;` 隔开)
**示例 JSON 内容**：
```json
{
"调研日期": "2026-07-30",
"公司名称": "ABC Trading Co., Ltd.",
"国家/地区": "USA",
"官网": "https://www.abctrading.com",
"成立年份": "2005",
"公司类型": "进口商",
"主营业务": "电子产品进口分销",
"公司规模": "员工约200人",
"主要联系人": "John Smith",
"职位": "Purchasing Manager",
"邮箱": "john.smith@abctrading.com",
"电话/社媒": "+1-555-123-4567",
"采购信号": "近6个月有同类产品进口记录",
"风险提示": "无",
"真实性得分(25)": 22,
"匹配度得分(30)": 25,
"采购能力得分(25)": 20,
"可触达性得分(20)": 18,
"总分(100)": 85,
"客户等级": "A",
"是否目标客户": "是",
"判断依据": "正规进口商；产品线高度重合；采购持续",
"跟进建议": "发送开发信并电话跟进",
"信息来源": "https://www.abctrading.com/about;https://www.linkedin.com/company/abc-trading"
}
2. 执行脚本：
```bash
<python> scripts/update_customer_db.py --excel "<工作目录>/客户档案库.xlsx" --data "<临时json文件路径>"
<python> 使用受管 Python（需安装 openpyxl，若未安装则先 pip install openpyxl 到受管 venv）
临时 JSON 文件路径必须显式指定（避免 Git Bash 下 $TEMP 指向 /tmp 导致的权限问题），例如 C:/Users/<用户名>/AppData/Local/Temp/customer_xxx.json
Excel 默认保存在当前工作目录下的 客户档案库.xlsx；若用户指定了其他位置，则遵循用户路径
脚本逻辑：按"公司名称"去重，已存在则更新该行，否则追加新行
使用 present_files 工具（或直接告知用户文件保存位置）展示更新后的 Excel 文件
## 批量调研
用户一次给多个客户线索时：逐个执行第 1-3 步，全部完成后统一写入 Excel（多次调用脚本即可），按评分从高到低排序，并标注每家的等级与核心判断依据。
## 注意事项
- 信息必须有来源，查不到就写"未查到"，**严禁编造**注册信息、海关数据、营收数字
- 区分"事实"与"推断"：推断内容在报告中标注（如"根据网站规模推测"）
- 付费数据如实说明：如海关数据仅显示摘要，应在报告中注明"数据完整度受限，仅显示部分摘要"
- 邮箱域名异常：若邮箱域名与官网域名不一致，必须提示风险（可能为代理、贸易公司或诈骗）
- 语言与本地化：搜索时优先使用客户所在国的官方语言关键词，并尝试其常用搜索引擎
- 隐私合规：所有获取的信息均为公开来源，不得使用任何侵入式手段
