El cold outreach y la generación de leads se han vuelto mucho más difíciles en los últimos años, y no parece que eso vaya a cambiar pronto. Esto se debe al auge y adopción masiva de la personalización avanzada con IA desde 2023, y con el tiempo será aún más desafiante. Aun así, existen varias técnicas contrastadas que siguen generando leads de forma constante si se respetan los principios básicos del cold outreach, incluso sin la última personalización con IA.
Una de ellas: limpiar siempre los nombres de empresa.
Las nuevas herramientas LLM como ChatGPT simplifican la limpieza de nombres de empresa. Pero procesar miles de nombres puede salir caro. Una alternativa rentable es usar ChatGPT para generar un script y ejecutarlo gratis en cientos de miles de nombres.
En este artículo, le mostraré dos formas de aprovechar la IA para limpiar nombres de empresa:
- Cómo limpiar nombres de empresa con IA Generativa (ChatGPT)
- Cómo limpiar nombres de empresa con JavaScript generado por IA
- Las diferencias entre ambos métodos y cuándo usar cada uno
Método 1: Limpiar nombres de empresa con IA Generativa.
El primer método aprovecha la IA Generativa (ChatGPT) para limpiar nombres de empresa automáticamente. Es ideal para listas de menos de 20.000 registros y ofrece alta precisión, incluso con nombres internacionales.
Datablist ofrece una plantilla Company Name Cleaner que elimina formas jurídicas como LLC, Inc., GmbH, SAS y muchas más. Usa la API de OpenAI para limpiar y estandarizar nombres en lote de forma inteligente.
Vayamos paso a paso.
Primero, importe sus nombres de empresa en un archivo CSV o Excel.
Mi archivo contiene solo nombres de empresa para esta demostración, pero puede subir un archivo con varias propiedades/columnas; funcionará igual.
Luego, seleccione la opción “Enrich”.
A continuación, elija los Enrichment Templates.
Seleccione “Company Name Cleaner”.
Después, edite el prompt y seleccione la columna que contiene los nombres de empresa usando {{Name}} o /Name.
Vaya al siguiente paso para configurar sus outputs.
Puede crear una nueva propiedad para los resultados o asignarla a una propiedad existente en su colección.
En mi caso, creé una nueva.
Datablist también crea automáticamente una propiedad "Run Status". Esto ayuda a saber qué nombres se han procesado y el coste de cada ejecución.
Ahora puede configurar la ejecución eligiendo entre estas opciones:
- Ejecutar en Async (en la nube)
- Probar en los primeros 10 elementos
- Ejecutar solo en los primeros 10, en los primeros 100, o definir cuántos elementos quiere limpiar
He configurado la ejecución y ya puedo lanzar el enrichment.
Este es el último paso antes de pasar a la segunda parte del enrichment.
Elegí ejecutar en Async sobre los primeros 100 elementos.
Tras 30 segundos, recibí los nombres de empresa limpios.
Aquí tiene un video del proceso de limpieza de Company Name
Método 2: Limpiar nombres de empresa con JavaScript generado por IA.
Si necesita limpiar listas grandes de nombres de empresa sin gastar créditos de OpenAI, este método es para usted. En lugar de usar la IA directamente en cada nombre, la usamos una sola vez para generar un script en JavaScript que haga la limpieza.
Este enfoque es perfecto para el procesamiento masivo y garantiza consistencia en listas estructuradas. Una vez generado el script, puede ejecutarlo gratis en cientos de miles de nombres de empresa.
Así se hace, paso a paso.
Primero, importe sus nombres de empresa en Datablist. Use un archivo CSV o Excel.
Mi archivo contiene nombres de empresa solo para esta demostración, pero puede subir un archivo con múltiples propiedades/columnas. Su archivo puede tener cientos de miles de líneas. Datablist es ideal para abrir CSV grandes.
Seleccione la opción "Edit" y luego elija la funcionalidad "AI Editing".
Este es el prompt a usar, tomando como referencia la propiedad que contiene los nombres de empresa:
Quiero que limpie y normalice todos los nombres de empresa.
Para lograrlo, debe eliminar todas las formas jurídicas.
Aquí están las formas jurídicas que debe eliminar, pero solo si aparecen al final del nombre de la empresa
SA, SARL, SAS, SASU, EURL, SNC, SCS, SCIC, SCM, SEL, SELARL, SELAS, SELAFA, SELCA, SEP, GIE, EI, EIRL, AERL, ENO, SCOP, SCIC, SC, SICA, CAE, SARL de famille, SAS de famille, SELURL, SELASU, SELAFAU, SELCAU, SEPU, GIEU, EIU, EIRLU, AERLU, ENOU, SCOPU, SCICU, SCU, SICAU, CAEU, SARL de familleU, SAS de familleU, SELURLU, SELASUU, SELAFAUU, SELCAUU, SEPUU LLC, Inc., Corp., Co., LLP, LP, PLLC, PA, PC, DBA, S Corp, C Corp, B Corp, Nonprofit, Sole Proprietorship, Partnership, Joint Venture, Cooperative, Trust, Estate, Fund, Association, Society, Union, Syndicate, Consortium, Holdings, Group, Foundation, Institute, Limited, LTD, GP, LP, LLP, LLC, C Corp, S Corp, PC, B Corp, Ltd, PLC, CIC, GbR, OHG, KG, PartG, GmbH, UG, AG, eG, SNC, SCS, SARL, SA, SAS, EURL, Pty Ltd, OPC, VOF, CV, BV, NV, KG, KGaA, JV, GmbH & co. kg, company
Use {{company_name}} como referencia y elimine todas las formas jurídicas.
Notas: Si quiere usar el mismo prompt, no olvide usar una propiedad como referencia con llaves ({{Property}}).
Una vez que la IA haya generado el script, puede revisar los resultados y mejorar el prompt si es necesario.
Cuando haga clic en "Run on items".
¿Cuál es la diferencia entre ambos métodos?
La Limpieza con IA Generativa (Método 1) usa la IA directamente para limpiar nombres de empresa, mientras que el Método 2 (JavaScript generado por IA) emplea la IA para crear un script en JavaScript que realiza la limpieza.
La Limpieza con IA Generativa (Método 1) ofrece mayor precisión, funciona bien con listas internacionales y es ideal para datasets de menos de 20.000 registros. Sin embargo, consume créditos de OpenAI por cada nombre de empresa.
Con JavaScript generado por IA (Método 2), se usa ChatGPT una vez para crear un script de limpieza que luego puede ejecutarse gratis en datasets grandes. Este método es excelente para procesamiento masivo y evita costes continuos de API, aunque funciona mejor con listas estructuradas y formatos predecibles.
Ambos métodos automatizan la limpieza de nombres de empresa; la elección depende del tamaño de su lista, presupuesto y nivel de precisión que necesite.
¿Cuándo usar el Método 1 y cuándo el 2?
Limpieza con IA Generativa (Método 1)
- Listas con menos de 20.000 registros
- Cuando necesita precisión
- Listas internacionales
JavaScript generado por IA (Método 2)
- Listas enormes
- Sin presupuesto para créditos de OpenAI
- Listas que siguen la misma estructura
Preguntas Frecuentes (FAQ) sobre limpiar nombres de empresa
¿Cómo limpio automáticamente nombres de empresa para mi generación de leads B2B?
Hay dos métodos principales: usar una plantilla de ChatGPT específica para Company Name Cleaner (Método 1) o utilizar la función de AI Editing (Método 2). La elección depende del tamaño de su lista, presupuesto y requisitos de precisión. Para listas de menos de 20.000 registros, ejecutar ChatGPT en cada nombre ofrece mayor precisión, mientras que usar un script de JavaScript generado es ideal para datasets grandes sin costes adicionales.
¿Cuál es la mejor forma de quitar entidades legales de nombres de empresa a escala?
Para grandes volúmenes, lo más eficiente es usar la función de AI Editing (Método 2), que procesa muchos nombres de empresa sin requerir créditos. Elimina automáticamente formas jurídicas comunes como LLC, Inc., GmbH y muchas otras, conservando el nombre principal. Para una limpieza más precisa, especialmente con empresas internacionales, la plantilla dedicada Company Name Cleaner (Método 1) ofrece una precisión superior.
¿Puede la IA limpiar nombres de empresa de distintos países e idiomas?
Sí, ambos métodos admiten nombres de empresa internacionales. El Método 1 está optimizado para soporte multilingüe y reconoce formas jurídicas de varios países. El Método 2 puede personalizarse con prompt engineering para manejar requisitos de idioma específicos y formatos internacionales de entidades legales.
¿Cuánto tarda la IA en limpiar 1000 nombres de empresa?
Con el Método 1 (plantilla Company Name Cleaner), tarda aproximadamente 2 minutos en procesar 1000 nombres en modo Async. El Método 2 (AI Editing) suele procesar el mismo volumen más rápido, aunque puede requerir una revisión adicional para asegurar la precisión. Ambos métodos ofrecen procesamiento por lotes para optimizar la eficiencia.