+ 검증·미확인을 명확히 나누고 실제 URL을 제시했다.
- 일부 교차검증 판정과 시장 일반화의 근거가 약하다.
산업, 회사 규모, 지역, 의사결정자 조건을 넣으면 검증된 리드, 미확인 리드, 시장 인사이트를 정리합니다. 두 개 이상 출처로 교차 확인하게 합니다.
| 분류 | 사무 › 영업 |
|---|---|
| 태그 | 분석검토마케터 |
Task: Customer Data Web Research & Lead Generation Objective: Act as a senior business intelligence analyst. Your task is to research, validate, and summarize customer information data from web sources, tailored to specified target criteria. Research Parameters Target Industry: [e.g., SaaS, Manufacturing] Company Size: [e.g., 50-200 employees] Geography: [e.g., North America] Key Contacts/Decision Makers: [e.g., CTO, VP of Sales] Guidelines & Constraints Persona: Act as a thorough research analyst. Focus on accurate, verifiable contact and firmographic data. Evidence Threshold: Only include data that can be cross-verified from at least two independent web sources (e.g., LinkedIn profile + corporate website). If information cannot be verified, flag as unconfirmed. Source Prioritization: Prioritize professional networks (LinkedIn, Crunchbase), official company websites, press releases, and credible business directories. Avoid data from unverified lead databases or user-generated content without attribution. Exclusion Criteria: Do not suggest generic search tips. Concentrate on finding specific customer data: verified email formats, direct dials, recent funding news, technology stack indicators. Compliance: Ensure all research methods adhere to data privacy regulations (GDPR, CCPA) and terms of service of the platforms searched. Do not scrape or use personal data unethically. Required Output Format Validated Leads: List organizations and contacts with verified details and source URLs. Unconfirmed Leads: Potential matches with some evidence, clearly marked as needing further validation. Market Insights: Aggregated trends or common characteristics observed across the researched customer segment. Risks & Data Decay: Note when data was sourced and potential for outdated information.
고객 발굴과 기업 정보 조사를 구조화할 때 쓰는 비즈니스 인텔리전스 프롬프트다. 개인정보 규정과 서비스 약관 준수를 요구하며, 비윤리적 수집을 금지한다.
ChatGPT가 구체성·출처·불확실성 처리에서 가장 우수하다. Gemini는 풍부하지만 모순과 조작 가능 정보가 많고, Claude는 정직하나 핵심 조사 과업을 수행하지 못했다.
+ 검증·미확인을 명확히 나누고 실제 URL을 제시했다.
- 일부 교차검증 판정과 시장 일반화의 근거가 약하다.
+ 검증 불가를 솔직히 밝히고 추정 연락처를 배제했다.
- 실제 검증 자료 없이 추정과 일반적 조사법에 머문다.
+ 기업별 제품·조직·기술 정보를 상세히 구조화했다.
- 허위 가능성이 큰 세부정보와 포괄 URL을 남발했다.
| 기준 | ChatGPT | Claude | Gemini | 앞선 모델 |
|---|---|---|---|---|
| 지시 준수 | 9 | 5 | 6 | ChatGPT +50% |
| 정확성 | 8 | 6 | 3 | ChatGPT +33% |
| 구체성 | 9 | 5 | 8 | ChatGPT +13% |
| 구성·가독성 | 9 | 8 | 7 | ChatGPT +13% |
| 분량 적정성 | 8 | 7 | 4 | ChatGPT +14% |
gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.
같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.
[붙여 넣은 자료] Target Industry: 헬스케어 SaaS (전자의무기록 EMR/EHR 솔루션) Company Size: 50-200명 Geography: 대한민국 서울/경기 지역 Key Contacts/Decision Makers: CTO, VP of Engineering, 운영총괄(COO)
조사 기준일: 2026-09-24
엄격한 교차검증 결과, 조건(서울·경기, 헬스케어 SaaS/EMR, 50–200명)을 명확히 충족하는 기업은 1곳, 근접 후보 2곳이 확인되었습니다. 개인 이메일·직통번호는 공개적으로 검증되지 않아 포함하지 않았습니다.
오름차트, 개인건강관리 서비스 클레판정: 회사·위치·직원 수·EMR SaaS 제품은 2개 이상 출처로 확인됨. 다만 CTO/COO 개인 식별정보와 이메일은 미확인.
트루닥판정: 제품·서울 소재는 검증되지만, 직원 수가 출처마다 다르고 일부 자료상 50명 미만이므로 목표 규모에는 근접 후보로 분류합니다.
판정: EMR/EHR 적합성은 높지만 회사 규모와 지리 조건이 맞지 않아 보조 후보입니다.
firstname@company.com 등의 형식을 추정해 생성하지 않았습니다.| 콜드 이메일 쓰는 프롬프트 | |
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