コーディング エージェントに依頼して 1 日で、Podscan 管理パネルに「既存顧客の類似およびアウトリーチ ツール」を構築してもらいました。 そして、AIが苦労するのは信頼できるデータであり、コードではないことに気づきました。 複雑なものを構築できます。しかし、事実を構築することはできません。
必要なのは3つの主要な連携だけでした。ApolloとHunter_io：1つはエンリッチメント用、もう1つはメール検証用。そしてInstantly経由のアウトバウンド。 OpenAI を使用した類似推定やスコアリングなど、他のことも実行できます。 しかし、実際の人々に関する実際のデータですか？そのためには、依然として精選されたデータベースが必要です。
では、これは私たち創業者や起業家開発者にとって何を意味するのでしょうか? 製品面、ソフトウェア作成ステップへの重点を少し減らし、誰もが、そしてそのバイブコード化されたソリューションが活用できるデータの堀をどのように構築し続けることができるかを考えてみましょう。
自己満足に聞こえるかもしれませんが、Podscan を構築したのは本当に正しい選択だったと思っています。Podscan は現在、検証済みで文字起こし済みのポッドキャスト会話を 4,500 万件以上収録し、400 万件以上のポッドキャストフィードを毎日追跡しています。 私の API 使用量は毎週増加しています。
機能の簡単な概要: 最近トライアルにサインアップし、ICP の有望な見込み客として評価された人を見つけます。 これらの人々と類似した企業、類似した規模、類似した場所を探し、それらの企業でアプローチするのに適した人々を見つけ出します。 下書きしたメールをそのまま送ることができるので、相手に送るメールの中で確認することができます。「こういうことに興味あります」というシンプルなメールです。 これは1日に数回行われ、プラットフォームを既に利用しているユーザーにぴったりの、興味深いアウトリーチターゲットが常に確保されます。そして、ある業界の参加者が増えれば増えるほど、私はより多くの同業他社を見つけてアプローチできるようになります。話題が話題を呼ぶのです。