Recherche de Contact

Récupérez un profil de contact complet depuis Common Room. Supporte la recherche par email, identifiant social ou nom + entreprise. Retourne des données enrichies incluant l'historique d'activité, Spark, scores, visites de site web et champs CRM.

Étape 1 : Localiser le Contact

Common Room supporte plusieurs méthodes de recherche — utilisez celle que l'utilisateur a fournie :

Si aucune correspondance n'est trouvée, répondez : « Common Room n'a pas d'enregistrement pour cette personne. » Ne spéculez pas et ne fabriquez pas de données de profil.

Étape 2 : Récupérer les Champs de Contact

Utilisez le catalogue d'objets Common Room pour voir les groupes de champs disponibles et leur contenu. Pour les profils complets, demandez tous les groupes. Pour les questions ciblées, demandez uniquement ce qui est pertinent.

Groupes de champs clés à connaître :

• Scores — toujours retourner comme valeurs brutes ou percentiles, jamais des étiquettes
• Activité récente — utiliser le filtre Contact Initiated (60 derniers jours) pour leurs actions, pas celles de votre équipe
• Visites de site web — nombre total + pages spécifiques (12 dernières semaines)
• Spark — récupérer tous les Sparks lors du suivi de l'évolution de l'engagement dans le temps

Étape 3 : Exécuter l'Enrichissement Spark (Si Disponible)

Si Spark est disponible, utilisez-le. Spark fournit :

• Antécédents professionnels et historique d'emploi
• Présence sociale et signaux d'influence
• Classification de persona : Champion, Economic Buyer, Technical Evaluator, End User ou Gatekeeper
• Rôle déduit dans le processus d'achat

Si Spark n'est pas disponible mais que des données d'activité réelle existent (actions récentes, visites de site web, engagement communautaire), déduisez une persona de ces signaux. Si ni Spark ni données d'activité ne sont disponibles, classifiez comme Unknown — ne devinez pas une persona à partir du titre seul.

Récupérez tous les Sparks (pas seulement le plus récent) quand l'utilisateur veut comprendre comment l'engagement de ce contact a évolué dans le temps.

Étape 4 : Évaluer le Contexte du Compte

Tirez un résumé abrégé du compte pour l'entreprise parente de ce contact. Notez :

• Les opportunités ouvertes, signaux d'expansion ou risque de départ au niveau du compte
• Si d'autres contacts dans cette entreprise sont aussi actifs
• Comment l'engagement de cette personne se compare à celui de ses collègues

Étape 5 : Identifier les Angles de Conversation

En fonction de l'activité et des signaux, surfacez les 2-3 meilleurs crochets :

• Une activité Contact Initiated récente (post communautaire, événement produit, ticket support)
• Une page web spécifique qu'ils ont visitée récemment — particulièrement si elle signale une intention d'évaluation
• Un changement d'emploi, une promotion ou une actualité d'entreprise
• Leur persona Spark et ce que cela suggère sur le style de communication
• Leur rôle dans un deal actif connu

Format de Sortie

Incluez uniquement les sections où des données ont réellement été retournées. Omettez les sections sans données plutôt que de les remplir de suppositions.

Quand les données sont riches :

## [Nom du Contact] — Profil

**Vue d'ensemble**
[2 phrases : qui ils sont, leur rôle et le statut de la relation]

**Détails**
- Titre : [titre]
- Entreprise : [entreprise]
- Email : [email]
- LinkedIn : [URL]
- Autres profils : [Twitter/X, GitHub, lien CRM si disponible]

**Scores** [Si scores retournés]
[Tous les scores comme valeurs brutes ou percentiles]

**Activité récente** (60 derniers jours) [Si activité retournée]
[3-5 puces avec dates]

**Visites de site web** (12 dernières semaines) [Si données de visite existent]
[Nombre total de visites + liste des pages visitées]

**Profil Spark** [Si données Spark non-nulles]
[Type de persona, résumé du contexte, signaux d'influence]

**Segments** [Si segments retournés]
[Liste des noms de segments auxquels ce contact appartient]

**Contexte du Compte**
[1-2 phrases sur le statut de leur entreprise]

**Points de Départ de Conversation**
[2-3 ouvertures spécifiques, soutenues par des signaux]

Quand les données sont clairsemées (par ex., uniquement nom, titre, email, tags retournés ; sparkSummary est null) :

## [Nom du Contact] — Profil (Données Limitées)

**Données disponibles :** [Lister exactement ce que Common Room a retourné]

[Présentez uniquement les champs retournés]

**Recherche Web**
[Toute découverte en cherchant leur nom + entreprise]

**Note :** Common Room a des données limitées sur ce contact. Aucun historique d'activité, scores ou profil Spark disponible. Je peux exécuter des recherches web plus approfondies ou consulter leur entreprise pour un contexte supplémentaire.

Ne générez pas d'ouvertures de conversation, d'inférences de persona ou d'évaluations d'engagement à partir de données clairsemées. Ceux-ci nécessitent des signaux réels.

Normes de Qualité

• La recherche doit utiliser la bonne méthode pour le type d'entrée — ne devinez pas entre email et identifiant
• Scores comme bruts/percentiles uniquement — jamais d'étiquettes
• L'activité Contact Initiated (60 derniers jours) est le signal d'engagement principal — commencez par celui-ci
• Si Spark n'est pas disponible, dites-le — ne fabriquez pas une persona à partir du titre seul
• Signalez tout contact dont l'activité la plus récente est antérieure à 30 jours

Fichiers de Référence

• references/contact-signals-guide.md — descriptions complètes des champs, guide de persona Spark et principes des ouvertures de conversation