Cold outreach 很难做，原因很简单：大多数邮件看起来都像垃圾邮件。你的潜在客户每天都会收到大量千篇一律的信息，自然也就直接忽略了。
想真正脱颖而出？关键是让对方看到你真的做过功课。
一个非常有效的方法，就是在邮件里提到对方公司的某个案例研究（Case Study）——这能立刻说明你不是群发 spam，也更容易快速建立信任。
但如果靠人工一个个去找案例，过程会非常痛苦。这时候，AI 就派上用场了。借助 Datablist 的 AI Agent，你可以在几分钟内从一批公司网站中批量抓取 Case Study。完全不需要写代码。
这篇指南会带你一步步了解如何大规模抓取 Case Study：
什么是案例研究？
案例研究（Case Study）是企业发布的一种详细内容，用来展示其为客户成功交付的项目、解决方案或实施成果。这类真实案例能向潜在客户证明公司的专业能力、执行方法以及可量化的结果。
不过，单纯把这些内容抓下来本身并没有太大意义。真正有价值的是：你可以基于这些信息挖掘出大量高质量 leads。
在讲具体方法之前，先快速说明一下，为什么这件事这么重要。
你的潜在客户每周可能会收到 10 到 100 封 Cold Outreach 邮件，甚至还有电话。大多数时候，他们只会觉得这是 spam，心里想的是：“这类信息我本不该收到，为什么会发给我？”
原因就在于，大部分消息都是群发的，根本没有做个性化。
所以，你必须通过个性化内容来打破这种预期。
一个很好用的办法，就是提到这家公司自己的某个案例研究。这会直接向对方证明：你确实花时间做了研究。
几乎所有公司都会在官网展示一些案例研究，尤其是以下几类企业：
- Agency
- 咨询公司
- 设计工作室
- 招聘公司
- SaaS 公司
这些公司的网站上通常都会有不少 Case Study，其中常见信息包括：
- 项目名称
- 客户公司名称
- 项目成果
- 客户评价
如何从一批网站中批量抓取案例研究
第 1 步：导入你的网站列表
第一步，先导入一个包含目标网站列表的 CSV/Excel 文件。
Datablist 是一款 AI GTM Copilot，其中一个核心功能就是 AI Research Agent。
这个 Agent 能理解文本内容，也可以抓取网站，从中提取相关数据，比如案例研究。
要导入 CSV 文件，你可以先创建一个空 collection，然后点击 “Import”；也可以在首页直接点击 “Start with a CSV/Excel file” 按钮。
这是我导入后的文件，里面有两列：公司名称和它的website。其中唯一必须提供的列是 website。
第 2 步：选择我们的 “Case Study Finder” AI Template
接下来，我们要让一个 AI Agent 访问每个网站，顺着页面链接找到案例页面，再读取页面内容并提取所需信息。
点击 “Enrich” 菜单。
选择 “Templates”，然后点击 Case Study Finder 模板。
这里最省时间的一点是：
你不需要自己花几个小时反复调 prompt，因为我们的 AI templates 已经针对结果做了优化。
不过要注意，你需要把网站那一列命名为 “company_website”，这样模板才能正常运行。当然，如果你愿意，也可以自行调整 prompt。
下面是我在这个模板中使用的 prompt：
Visit the company's website and look for case studies of them and give me only one case study back.
To specify: I want you to give me the client name and the project that the company did for the client.
Nothing more.
No explanation.
No Introductions.
Just one client name and the project per website
To find those you have to visit the website and follow one of the provided paths.
The website domain: {{company_website}}
The paths:
/works
/projects
/case-studies
/kunden
/kundenergebnisse
/projects/references
/referenzen
/projekte
/portfolio
If you don't find any results under the following paths return: No Case studies found.
重要
请将 {{COMPANY_WEBSITE}} 替换为你 collection 中的某个属性（也就是列），格式使用 {{Name}} 或 /Name。
第 3 步：配置期望输出字段
写完 prompt 之后，下一步就是配置你希望得到的输出字段。AI Agent 会结合输出字段的名称、描述以及 prompt，一起理解它要完成的任务。
这里我们配置了两个输出：
- Project name - 描述：找到的项目名称
- Client company name - 描述：该项目对应的客户公司名称
注意：如果你有需要，也可以配置更多输出字段，比如客户网站、客户所在行业等。
第 4 步：把输出添加到 collection
点击 “Continue to outputs configuration”。你在上一步设置的输出字段会显示在这里。
点击 “+”，为每个输出在 collection 中新增一个属性（也就是一列）。
confidence score 的范围是 0 到 100，分数越高，说明结果越可靠。
如果没有找到任何结果，系统会返回 “No Case studies found” 作为错误信息，同时 confidence score 会是 0。
第 5 步：运行 enrichment
最后一步：点击 “Instant run”，启动 agent。大约一分钟后，你就能看到结果。
confidence score 的范围同样是 0 到 100，越高越好。
如果没有找到内容，它会返回 “NO Case studies found”，分数为 0。
总结
Case Study 是个性化 Cold Outreach 中非常有价值的素材。它能让潜在客户看到你确实做过研究，也能让你的消息从一堆泛泛而谈的邮件里脱颖而出。但如果手动去找这些案例，效率会非常低。这正是 AI 最能发挥价值的地方。借助 Datablist 的 AI Research Agent，你可以在几分钟内从公司网站中批量抓取案例研究——无需写代码，也不用折腾复杂流程。这样一来，你就拥有了更真实、更相关的数据，去写出更有效的 outreach。
想提升回复率？现在就试试看，把 Case Study 变成你的秘密武器。