Explorium을 사용한 회사 ICP 점수 매기기
중급
이것은Lead Generation, AI Summarization분야의자동화 워크플로우로, 8개의 노드를 포함합니다.주로 FormTrigger, HttpRequest, Agent, McpClientTool, LmChatAnthropic 등의 노드를 사용하며. Explorium 데이터와 Claude AI 분석을 통한 회사 ICP 점수 매기기 자동화
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •Anthropic API Key
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "9h9ppDLnWx1FriWK",
"meta": {
"instanceId": "0a70652f43c1b29dd16c35b61a38fd31c8004f58bc7e723bf43262a797407c77",
"templateId": "4262",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Score Company ICP with Explorium",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "53ac44a9-4774-42f5-8b3d-d7c83272c1fa",
"name": "양식 제출 시",
"type": "n8n-nodes-base.formTrigger",
"position": [
1300,
880
],
"webhookId": "2d5e3676-5284-4da1-bdf5-34f92d8d435f",
"parameters": {
"options": {},
"formTitle": "Company ICP scoring",
"formFields": {
"values": [
{
"fieldLabel": "Company Name",
"placeholder": "Apple",
"requiredField": true
}
]
},
"formDescription": "=This automation takes company's Linkedin Profile URL and Airtop Profile (authenticated for Linkedin) and returns the company's ICP score"
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "376edace-c71d-40ca-a0e7-4cc6d11bed17",
"name": "메모4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1100,
720
],
"parameters": {
"width": 400,
"height": 500,
"content": "## Input Parameters\nRun this workflow using a form "
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "8687eea7-1059-43e4-8575-f8a6ebeae0a2",
"name": "메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1520,
720
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 960,
"height": 500,
"content": "## Calculate ICP"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "5f2723ea-8df0-430e-8a4c-a057b7e6081a",
"name": "메모7",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
360,
460
],
"parameters": {
"width": 700,
"height": 880,
"content": "# 🧠 ICP Scoring Agent (n8n + Explorium + LLM)\n\n## 🔧 How It Works\n1. Input: Company name\n2. MCP Server pulls firmographic & tech data\n3. LLM scores the company using 3-pillar framework\n4. Output: Structured Google doc created with leveraged @AgentGeeks formater \n\n## 📊 Scoring System (100 pts total)\n| Pillar | Max |\n|---------------------------|-----|\n| Strategic Fit | 40 |\n| AI / Tech Readiness | 40 |\n| Engagement & Reachability | 20 |\n\n## 🧠 Criteria\n- **Strategic Fit:** Industry, size, buyer roles, use case\n- **Tech Readiness:** AI focus, hiring, stack maturity\n- **Reachability:** Geography, contactability, data quality\n\n## 🏁 Verdicts\n- **90–100:** ⭐ Ideal ICP \n- **70–89:** ✅ Good Fit \n- **40–69:** ⚠️ Medium Fit \n- **< 40:** ❌ Poor Fit \n\n## 💼 Use Case\nScore and rank companies automatically for GTM prioritization. Use structured JSON to map into CRMs, Docs, or lead routing systems.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "7c5a0104-f73c-42be-bb1b-6b335e81501f",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
1620,
880
],
"parameters": {
"text": "=Generate a clean Markdown report for the company \"{{ $json['Company Name'] }}\" based on the following:\n\n- Strategic Fit (score out of 40, summary, justification)\n- AI/Tech Readiness (score out of 40, summary, justification)\n- Engagement & Reachability (score out of 20, summary, justification)\n- Final Summary (1–2 sentence wrap-up)\n- Total ICP Score: Sum of the 3 categories (max = 100)\n- Verdict: Poor Fit, Medium Fit, Good Fit, or Ideal ICP\n\nThe output should be a clean Markdown document with headers and bold labels, like this:\n\n## 📌 Strategic Fit \n**Score:** 36 / 40 \n**Summary:** ... \n**Justification:** ...\n\nDo not include any explanation or JSON. Just return the report in Markdown.\n",
"options": {
"systemMessage": "=You are an AI business analyst tasked with generating clean Markdown reports summarizing ICP (Ideal Customer Profile) evaluations.\n\nUse this 3-pillar scoring system (max 100 points total):\n- Strategic Fit: 0–40 points\n- AI/Tech Readiness: 0–40 points\n- Engagement & Reachability: 0–20 points\n\nYour output must:\n- Be formatted in Markdown\n- Use headers (##) and bold labels (e.g., **Score:**)\n- Include only the report — no preamble, explanation, or extra intro\n- Always show the total score out of 100\n- Use one of the following verdicts: Poor Fit, Medium Fit, Good Fit, Ideal ICP\n\nNever scale the total to 300. Never include anything outside the report.\n"
},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 1.9
},
{
"id": "53b09fbf-c8da-43a0-b7ac-ed9ebacd2dba",
"name": "MCP 클라이언트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
"position": [
1780,
1080
],
"parameters": {
"sseEndpoint": "mcp.explorium.ai/sse",
"authentication": "headerAuth"
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "LZOE1nqmRk3X6r1J",
"name": "Explorium"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6f0c8ee4-5aad-4b49-9202-bb2071f6b933",
"name": "Anthropic 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatAnthropic",
"position": [
1620,
1060
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "claude-3-7-sonnet-20250219",
"cachedResultName": "Claude 3.7 Sonnet"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"anthropicApi": {
"id": "FQdE6twB8nCJNoxV",
"name": "Anthropic account"
}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "3b60d56a-b305-40af-aea7-f9847bdc3aee",
"name": "HTTP 요청",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
2060,
880
],
"parameters": {
"url": "https://md2doc.n8n.aemalsayer.com",
"method": "POST",
"options": {},
"sendBody": true,
"authentication": "predefinedCredentialType",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "output",
"value": "={{ $json.output }}"
},
{
"name": "fileName",
"value": "={{ $('On form submission').item.json['Company Name'] }} ICP Report"
}
]
},
"nodeCredentialType": "googleDocsOAuth2Api"
},
"credentials": {
"googleDocsOAuth2Api": {
"id": "mZUWrRtmU1aouO4A",
"name": "Google Docs account"
}
},
"typeVersion": 4.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "d145e079-faa1-4302-b5c9-fb7ad2841560",
"connections": {
"7c5a0104-f73c-42be-bb1b-6b335e81501f": {
"main": [
[
{
"node": "3b60d56a-b305-40af-aea7-f9847bdc3aee",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"53b09fbf-c8da-43a0-b7ac-ed9ebacd2dba": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "7c5a0104-f73c-42be-bb1b-6b335e81501f",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"53ac44a9-4774-42f5-8b3d-d7c83272c1fa": {
"main": [
[
{
"node": "7c5a0104-f73c-42be-bb1b-6b335e81501f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"6f0c8ee4-5aad-4b49-9202-bb2071f6b933": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "7c5a0104-f73c-42be-bb1b-6b335e81501f",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 리드 생성, AI 요약
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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