Laifen Channel Ops

选定城市，一键拉出可联系门店

系统会自动完成数据导入、清洗、官网抓取、官网信息补全和评分排序。 运营同事只需要选择渠道和城市，等待名单生成后直接查看、导出和跟进。

开始建名单

一键拉名单

只需选择渠道、城市和名单规模
区域选择 先选国家，再缩到州和城市

系统会先抓一层候选池，再完成清洗、官网抓取、官网信息补全和评分，最后给你一份当前城市的优先名单。

选好城市后，点一下“开始生成名单”。

生成任务状态

等待开始
○
USA 待开始
牙科渠道 · 0 家
等待生成
整体进度 0%
1
数据导入 导入目标城市诊所数据
2
数据清洗 去重并清理无效数据
3
官网抓取 抓取诊所官网和联系入口
4
官网信息补全 补全邮箱、电话和官网信号
5
评分与分档 完成档位判断和优先级划分

总览页

运营看板

诊所总数 0
A 档 0
B 档 0
C 档 0
D 档 0

执行漏斗

看当前联系推进到哪一步
  • 已联系0
  • 已回复0
  • 可寄样0
  • 已寄样0
  • 已收到反馈0

城市名单数量

每跑出一个新城市，这里会自动补充更新
州 城市 名单数量 A 档
当前还没有城市名单数据。

数据接入

Google Places 导入

可直接在页面运行
正在检查运行前状态...

默认 `Pro` 模式更适合低成本建池；只有在你需要直接从 Google 获取电话、官网和评分，并继续跑完整官网抓取 + 官网信息补全链路时，再切到 `Enterprise`。

Yelp 匹配与样例数据

快速起步
正在检查运行前状态...

支持的数据源

  • Google Places Text Search (New)
  • Yelp Business Match / Search
  • 原始 JSON 落到 clinics_raw
  • 导入任务日志落到 ingestion_logs

CLI 示例

python scripts/google_places_ingest.py --category dentist --state CA --city "San Diego"
python scripts/yelp_ingest.py --limit 100

最近导入任务

0 个任务
任务 来源 状态 记录数

数据处理

原始记录 0
已处理 0
缺少官网 0
疑似重复 0

运行标准化

一键执行
正在检查运行前状态...

这里会执行地址、电话、官网标准化，以及两阶段去重流程。

最近处理后的诊所

最新标准化结果
诊所 州 电话 邮箱 官网 标记

官网信息补全

待处理 0
成功 0
失败 0
已存页面 0

抓取官网

页面抓取任务
正在检查运行前状态...

运行官网信息补全

结构化抽取
正在检查运行前状态...

最近补全结果

查看官网补全结果与置信度
诊所 状态 联系信息 信号 置信度

步骤 4

评分排序

已评分诊所 0
平均分 0
A 档 0
B 档 0

运行评分

刷新档位与目标名单
正在检查运行前状态...
  • 基础分：40
  • 区域分：20
  • 成熟度：20
  • 适配度：20

高分诊所预览

优先级预览
诊所 分数 档位 目标

目标门店

导出 CSV 导出 Excel

今日提醒

当前没有待处理的跟进项。

目标门店队列

0 家诊所
诊所 分数 当前阶段 操作

门店动作台

目标门店详情
先从左侧选一家门店

选中后，这里会展示门店概览、联系入口和跟进动作。

官网 邮件 联系入口
电话 -
邮件 -
Google口碑 -
主分类 -
为什么选它
  • 选择左侧诊所后查看系统推荐原因。

当前规则

优先级说明

这一页只看当前渠道为什么这样排。

去看目标门店
Tier A 80 分及以上 + 有邮箱

高优先级名单

Tier B 65 - 79 分，或 80+ 但无邮箱

重点备选

Tier C 50 - 64 分

常规备选池

Tier D 50 分以下

当前优先级较低

总分结构

总分 = 基础分 + 区域分 + 成熟度分 + 适配度分

当前美国版规则里，邮箱是强优先级信号：有公开邮箱的诊所会获得更高分，而且只有有邮箱的诊所才能进入 A 档。

分项 上限 主要判断