Cách Tự Động Tổng Hợp Bảng Tính Tiếp Cận Influencer Bằng AI

Nếu bạn đang thủ công sao chép dữ liệu influencer vào một bảng tính, bạn đang mất 20–40 giờ mỗi chiến dịch trước khi một email tiếp cận nào được gửi đi. Hướng dẫn này chỉ ra chính xác cách sử dụng các AI agent của Happycapy để đi từ một từ khóa ngách đến một bảng outreach đã được điền đầy và sẵn sàng xuất trong vòng dưới 15 phút — không cần viết code, và cũng không cần để laptop mở trong khi nó chạy.

Tóm tắt

Việc tự động biên soạn một bảng tính outreach cho influencer nghĩa là sử dụng một AI agent để scrape hồ sơ influencer, trích xuất thông tin liên hệ, lấy các chỉ số tương tác, và xuất toàn bộ vào một bảng tính có cấu trúc — không cần sao chép-dán thủ công. Các AI agent chạy trên trình duyệt của Happycapy xử lý toàn bộ pipeline này: từ khám phá dựa trên từ khóa đến dữ liệu được làm giàu, sẵn sàng xuất, hoạt động 24/7 bên trong một trình duyệt trên cloud tiếp tục làm việc sau khi bạn đóng laptop lại — không cần code hay cấu hình nào. Các đội nhóm chuyển từ theo dõi thủ công sang biên soạn tự động cho biết họ đã giảm thời gian nghiên cứu từ 20–40 giờ mỗi chiến dịch xuống dưới 15 phút.

Biên soạn tự động một bảng tính outreach cho influencer là gì

Biên soạn tự động một bảng tính outreach cho influencer nghĩa là một AI agent thực hiện mọi bước thu thập dữ liệu — khám phá hồ sơ, trích xuất chỉ số, tìm kiếm thông tin liên hệ, và điền dữ liệu vào bảng tính — mà không cần con người chạm vào trình duyệt hay clipboard. Quy trình truyền thống yêu cầu một nhà nghiên cứu truy cập vào hồ sơ của từng influencer, sao chép số lượng người theo dõi, tỷ lệ tương tác, địa chỉ email, và các thẻ ngách vào từng dòng của bảng tính. Biên soạn tự động thay thế vòng lặp đó bằng một quy trình lập trình: agent nhận một từ khóa ngách hoặc nền tảng mục tiêu, tìm kiếm các hồ sơ phù hợp, trích xuất các trường dữ liệu có cấu trúc, và ghi kết quả trực tiếp vào một file bảng tính hoặc Google Sheet được kết nối.

Sự khác biệt then chốt ở đây là "tự động" nghĩa là đầu-cuối (end-to-end), không chỉ một bước đơn lẻ. Nhiều đội nhóm tự động hóa một phần duy nhất — có thể là một script scraping lấy số lượng người theo dõi — nhưng vẫn phải hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn một cách thủ công. Biên soạn tự động thực sự sẽ liên kết khám phá, làm giàu dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, và xuất dữ liệu thành một luồng công việc agent liên tục, không bị gián đoạn.

Vì sao các bảng tính influencer thủ công lại thất bại (Thời gian, Lỗi, Quy mô)

Các bảng tính influencer thủ công thất bại chủ yếu vì khối lượng dữ liệu cần thiết cho outreach hiệu quả vượt quá khả năng duy trì chính xác của một nhà nghiên cứu con người. Hãy xem các con số: một thương hiệu quy mô trung bình chạy chiến dịch trên Instagram, TikTok, và YouTube cần đánh giá ít nhất 50–200 hồ sơ influencer mỗi ngách để tìm được 10–20 đối tác khả thi. Với trung bình 8–12 phút mỗi hồ sơ cho việc nghiên cứu và nhập liệu thủ công, đó là 7–40 giờ làm việc mỗi chiến dịch — trước khi một email outreach nào được gửi đi.

Ngoài vấn đề thời gian, có ba vấn đề cấu trúc khiến các bảng tính thủ công không đáng tin cậy:

Ở quy mô lớn, những vấn đề này sẽ dồn lại. Một thương hiệu quản lý 10 chiến dịch micro-influencer đồng thời trên 3 nền tảng sẽ cần một đội ngũ nghiên cứu chuyên biệt chỉ để giữ dữ liệu bảng tính luôn cập nhật — một chi phí loại bỏ lợi thế ROI của influencer marketing đối với hầu hết các công ty tầm trung.

Dữ liệu nào thuộc về một bảng tính outreach cho influencer (Định nghĩa các thực thể và trường)

Một bảng tính outreach cho influencer hoàn chỉnh chứa sáu hạng mục các trường dữ liệu có cấu trúc, mỗi hạng mục phục vụ một chức năng riêng biệt trong quy trình outreach và đánh giá.

Các trường nhận dạng cốt lõi

• Handle / Tên người dùng (theo từng nền tảng)
• Tên đầy đủ hoặc tên hiển thị
• Nền tảng chính (Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn, X)
• URL hồ sơ

Chỉ số về đối tượng

• Số lượng người theo dõi (tại thời điểm thu thập)
• Số lượt xem trung bình mỗi bài đăng hoặc video
• Tỷ lệ tương tác (lượt thích + bình luận ÷ số người theo dõi × 100)
• Tóm tắt nhân khẩu học của đối tượng (độ tuổi, khu vực địa lý chính)

Phân loại nội dung

• Ngách hoặc danh mục chính (ví dụ: fitness, thời trang bền vững, B2B SaaS)
• Định dạng nội dung (video ngắn, video dài, bài đăng tĩnh, newsletter)
• Tần suất đăng bài (số bài mỗi tuần)

Thông tin liên hệ

• Địa chỉ email công khai hoặc URL form liên hệ
• Liên hệ của agency hoặc quản lý (nếu có)
• Cờ đánh dấu khả năng nhận DM

Lịch sử hợp tác

• Các hợp tác thương hiệu trước đó (hiển thị công khai)
• Bậc mức giá tài trợ ước tính (nano/micro/macro/mega)
• Ghi chú hiệu suất chiến dịch trước đây

Trạng thái outreach

• Ngày thêm vào bảng tính
• Giai đoạn outreach (Chưa liên hệ / Đã gửi email / Đã phản hồi / Đang thương lượng / Đã xác nhận / Đã từ chối)
• Ngày theo dõi tiếp

Việc định nghĩa các trường này như là các thực thể — không chỉ là tiêu đề cột — là điều then chốt đối với các AI agent. Khi một agent hiểu rằng "tỷ lệ tương tác" là một chỉ số được tính toán (không phải một chuỗi được scrape) và "giai đoạn outreach" là một trạng thái luồng công việc (không phải một trường văn bản tự do), nó có thể điền, xác thực, và cập nhật dữ liệu với độ chính xác cao hơn nhiều.

Cách các AI agent tự động hóa việc biên soạn bảng tính influencer từng bước

Các AI agent tự động hóa việc biên soạn bảng tính influencer bằng cách thực hiện một pipeline tuần tự, đa công cụ, phản chiếu lại những gì một nhà nghiên cứu con người sẽ làm — nhưng với tốc độ máy và không có lỗi do mệt mỏi. Quy trình năm bước hoạt động như sau:

Bước 1 — Khám phá: Agent nhận một từ khóa ngách (ví dụ: "sustainable skincare TikTok") và sử dụng tìm kiếm web hoặc các kỹ năng scraping đặc thù theo nền tảng để tạo ra một danh sách các URL hồ sơ phù hợp. Một agent được cấu hình tốt có thể tìm ra 100+ hồ sơ ứng viên trong dưới 3 phút.

Bước 2 — Trích xuất hồ sơ: Đối với mỗi URL, agent truy cập trang hồ sơ và trích xuất dữ liệu có cấu trúc: handle, số lượng người theo dõi, văn bản bio, các tín hiệu tương tác trung bình, và mọi thông tin liên hệ được công khai.

Bước 3 — Làm giàu dữ liệu: Agent tham chiếu chéo các nguồn bổ sung — công cụ tìm email, hồ sơ LinkedIn, trang báo chí — để điền vào các trường liên hệ không hiển thị công khai trên nền tảng chính.

Bước 4 — Loại bỏ trùng lặp và xác thực: Agent kiểm tra tập dữ liệu đang hình thành để tìm các handle bị trùng lặp, xác thực rằng địa chỉ email khớp với định dạng mong đợi, và đánh dấu các hồ sơ nằm ngoài tiêu chí đã định (ví dụ: số lượng người theo dõi dưới 5.000).

Bước 5 — Xuất dữ liệu: Agent ghi tập dữ liệu đã được làm sạch, có cấu trúc vào một file bảng tính (CSV, XLSX) hoặc đẩy trực tiếp đến một Google Sheet đã kết nối qua API, bao gồm cả timestamp và URL nguồn để có thể kiểm chứng.

Pipeline này, vốn sẽ mất 20–40 giờ đối với một nhà nghiên cứu con người, chỉ chạy trong 10–20 phút khi được thực hiện bởi một AI agent được cấu hình đúng cách.

Happycapy tự động hóa các bảng tính outreach cho influencer mà không cần code như thế nào

Happycapy loại bỏ mọi bước thủ công trong việc biên soạn bảng tính influencer — không cần code, không cần cấu hình API, không cần cài đặt cục bộ. Người dùng mô tả mục tiêu nghiên cứu của họ bằng ngôn ngữ đơn giản ("Tìm 50 micro-influencer về fitness trên Instagram với 10K–100K người theo dõi và xuất thông tin liên hệ của họ"), và agent của Happycapy sẽ chọn và liên kết các Skills phù hợp để hoàn thành công việc.

Kiến trúc cốt lõi của nền tảng này khiến điều đó trở nên khả thi: Happycapy chạy trên một máy tính cloud bên trong trình duyệt, nghĩa là agent có thể vận hành các tab trình duyệt, chạy script Python, gọi các API bên ngoài, và ghi file — chính xác như một nhà nghiên cứu con người sẽ làm, nhưng một cách tự động. Vì mọi thứ chạy trên cloud, agent tiếp tục làm việc sau khi người dùng đóng laptop lại — một khả năng mà không công cụ cài đặt cục bộ nào có thể tái tạo.

Đối với các đội nhóm đã quen với các khái niệm tự động hóa no-code, Happycapy mở rộng đáng kể mô hình đó. Trong khi các công cụ no-code truyền thống yêu cầu các tích hợp được xây dựng sẵn và các mẫu luồng công việc cứng nhắc, các agent của Happycapy thích ứng theo thời gian thực với cấu trúc của bất kỳ website hoặc nguồn dữ liệu nào chúng gặp phải. Đây là sự khác biệt giữa một công cụ xây dựng luồng công việc và một nhân viên AI. Để tìm hiểu sâu hơn về khả năng của agent no-code, xem Build AI Agents with No Code for Free in 2026.

Thử ngay bây giờ: mở Happycapy, mô tả ngách mục tiêu của bạn, và bảng tính influencer đầu tiên của bạn sẽ sẵn sàng trong dưới 20 phút. Bắt đầu miễn phí →

Thiết lập Agent Happycapy của bạn: SOUL.md, IDENTITY.md, và MEMORY.md cho nghiên cứu influencer

Một agent Happycapy được cấu hình cho nghiên cứu influencer sử dụng ba file markdown cụ thể để duy trì hành vi nhất quán trong mọi phiên làm việc: SOUL.md, IDENTITY.md, và MEMORY.md.

SOUL.md — Nguyên tắc nghiên cứu cốt lõi File này định nghĩa các quy tắc vận hành không thể thương lượng của agent. Đối với một agent nghiên cứu influencer, SOUL.md nên chỉ rõ: chỉ trích xuất dữ liệu công khai, luôn bao gồm URL nguồn, không bao giờ tự tạo ra các chỉ số, và đánh dấu các hồ sơ có độ tin cậy dữ liệu thấp. Những nguyên tắc này đảm bảo đầu ra của agent tuân thủ pháp luật và sẵn sàng cho kiểm toán.

IDENTITY.md — Định nghĩa vai trò IDENTITY.md cho agent biết nó là gì: "Bạn là một chuyên gia nghiên cứu influencer. Công việc của bạn là khám phá, đánh giá, và biên soạn các hồ sơ influencer phù hợp với các tiêu chí đối tượng và ngách cụ thể. Bạn tạo ra dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho bảng tính." Định nghĩa này định hình cách agent diễn giải các chỉ dẫn mơ hồ và định dạng đầu ra mặc định của nó.

MEMORY.md — Bối cảnh chiến dịch bền vững MEMORY.md lưu trữ thông tin mà agent nên giữ lại qua các phiên làm việc: định nghĩa đối tượng mục tiêu của thương hiệu, ngưỡng tỷ lệ tương tác tối thiểu, các ngách đã được nghiên cứu trước đó, danh sách chặn influencer (các hồ sơ đã được liên hệ hoặc đã từ chối), và schema bảng tính hiện tại. Với MEMORY.md được điền đầy, một phiên nghiên cứu mới sẽ tiếp tục chính xác từ nơi phiên trước dừng lại — không cần được thông báo lại từ đầu.

Việc thiết lập các file này mất khoảng 10 phút. Người dùng có thể hỏi Happycapy trực tiếp: "Giúp tôi thiết lập một agent nghiên cứu influencer" — hệ thống sẽ tự động tạo ra tất cả các file cấu hình dựa trên cuộc trò chuyện.

Sử dụng Skills của Happycapy để scrape, làm giàu, và xuất dữ liệu influencer

Hệ sinh thái Skills của Happycapy — với hơn 300.000 plugin có sẵn — cung cấp các khả năng cụ thể cần thiết ở mỗi giai đoạn của việc biên soạn dữ liệu influencer. Ba hạng mục skill liên quan nhất đến luồng công việc này là:

Skills scraping Các skill scraping web cho phép agent truy cập các trang hồ sơ influencer và trích xuất các trường dữ liệu có cấu trúc. Những skill này xử lý nội dung được render động bằng JavaScript (phổ biến trên Instagram và TikTok), phân trang qua các feed bài đăng, và giới hạn tốc độ để tránh bị nền tảng chặn. Agent tự động chọn skill scraping phù hợp dựa trên nền tảng mục tiêu.

Skills làm giàu dữ liệu Khi dữ liệu hồ sơ cốt lõi đã được thu thập, các skill làm giàu dữ liệu sẽ mở rộng tập dữ liệu. Các skill xử lý dữ liệu Python tính toán tỷ lệ tương tác từ số lượt thích và bình luận thô. Các skill kết nối API có thể tham chiếu chéo các dịch vụ tìm email hoặc hồ sơ LinkedIn để tìm ra thông tin liên hệ không hiển thị trên nền tảng chính. Các skill xử lý PDF và XLSX có thể nhập các danh sách influencer hiện có và hợp nhất chúng với dữ liệu vừa được scrape.

Skills xuất dữ liệu Các skill tích hợp Google của Happycapy đẩy các tập dữ liệu hoàn chỉnh trực tiếp đến Google Sheets qua Sheets API, với tiêu đề cột khớp với schema bảng tính đã định. Đối với các đội nhóm sử dụng các công cụ khác, agent có thể xuất ra file CSV hoặc XLSX được lưu trong thư mục chia sẻ của Desktop, sẵn sàng để tải xuống hoặc xử lý thêm.

Kiến trúc skill mô-đun này nghĩa là luồng công việc nghiên cứu influencer không phải là một mẫu cố định — nó thích ứng khi các nền tảng thay đổi, các nguồn dữ liệu mới trở nên liên quan, hoặc tiêu chí nhắm mục tiêu của chiến dịch phát triển. Đối với các đội nhóm quản lý các luồng công việc vận hành rộng hơn, Business Operations AI Agent: Automate Your Workflows trình bày cách kiến trúc agent tương tự được áp dụng trên các chức năng kinh doanh khác nhau.

Lập lịch làm mới dữ liệu influencer 24/7 với các Automation của Happycapy

Tính năng lập lịch tự động hóa của Happycapy cho phép các bảng tính influencer được làm mới liên tục mà không cần bất kỳ kích hoạt thủ công nào — agent tự "thức dậy" theo một lịch đã định, scrape lại các hồ sơ đang được theo dõi, cập nhật các chỉ số đã thay đổi, và ghi lại timestamp làm mới. Điều này giải quyết vấn đề dữ liệu lỗi thời khiến các bảng tính thủ công không đáng tin cậy chỉ trong vài ngày sau khi tạo.

Một lịch làm mới thực tế cho một chiến dịch influencer đang hoạt động:

Vì Happycapy chạy trên cloud, các automation đã lập lịch sẽ thực thi bất kể người dùng có đăng nhập hay không. Một đội nhóm có thể cấu hình sáng thứ Hai làm cửa sổ làm mới — và đến nơi làm việc với một bảng tính đã được cập nhật, các chỉ số hiện tại được đánh dấu màu xanh cho sự tăng trưởng và màu đỏ cho sự sụt giảm trên 10%.

Khả năng 24/7 này là định nghĩa thực tế của hành vi "nhân viên AI": agent xử lý công việc duy trì liên tục mà nếu không có nó sẽ cần một nhà nghiên cứu chuyên biệt kiểm tra bảng tính mỗi vài ngày.

Kích hoạt cập nhật bảng tính qua Capy Mail

Capy Mail cho phép cập nhật bảng tính dựa trên sự kiện — bảng tính influencer được làm mới không theo một lịch cố định mà theo phản hồi đối với các trigger email cụ thể. Khi một influencer phản hồi lại một email outreach, Capy Mail phát hiện phản hồi đó, phân tích handle của người gửi, và chỉ dẫn agent cập nhật trạng thái outreach của dòng đó từ "Đã gửi email" thành "Đã phản hồi" và ghi lại ngày phản hồi.

Kết nối hai chiều này giữa hộp thư đến và bảng tính loại bỏ một khoảng trống quy trình phổ biến: các đội outreach gửi email qua một công cụ và theo dõi phản hồi ở một công cụ khác, tạo ra một bước đối chiếu thủ công gây ra sự chậm trễ và lỗi. Với Capy Mail đóng vai trò là lớp trigger, bảng tính trở thành một CRM sống, cập nhật theo thời gian thực khi chiến dịch outreach tiến triển.

Các cấu hình trigger thực tế cho outreach influencer:

• Nhận được phản hồi → Cập nhật giai đoạn outreach, ghi lại timestamp phản hồi, đánh dấu để con người theo dõi
• Thông báo bị dội lại (bounce) → Đánh dấu email là không hợp lệ, kích hoạt agent làm giàu dữ liệu để tìm liên hệ thay thế
• Phản hồi vắng mặt (out-of-office) → Đặt ngày theo dõi tiếp theo ngày trở lại được phát hiện
• Email liên hệ mới (influencer chủ động liên hệ) → Tạo dòng mới, điền trước dữ liệu có sẵn từ hồ sơ người gửi

Luồng công việc mẫu: Từ từ khóa ngách đến bảng outreach đã điền đầy trong vài phút

Ví dụ đầu-cuối này cho thấy cách một agent Happycapy đi từ một đầu vào duy nhất đến một bảng tính outreach influencer được điền đầy hoàn chỉnh.

Đầu vào do người dùng cung cấp: "Tìm 75 micro-influencer trong ngách đồ gia dụng bền vững trên Instagram. Khoảng người theo dõi 8.000–80.000. Tỷ lệ tương tác trên 2,5%. Xuất ra Google Sheet với tất cả các trường tiêu chuẩn."

Trình tự thực thi của agent:

Tổng thời gian đã trôi qua: khoảng 15 phút. Quy trình thủ công tương đương, với 10 phút cho mỗi hồ sơ trong tổng số 85 hồ sơ, sẽ cần hơn 14 giờ.

Đối với các đội nhóm muốn áp dụng logic tự động hóa tương tự cho các luồng công việc khác đòi hỏi nhiều dữ liệu, Best Free AI Workflow Automation Tools for Teams in 2026 cung cấp một so sánh rộng hơn về các nền tảng hiện có.

Câu hỏi thường gặp

Hỏi: Happycapy có thể biên soạn dữ liệu influencer từ nhiều nền tảng vào một bảng tính duy nhất không? Có. Một agent Happycapy duy nhất có thể được chỉ dẫn để thu thập dữ liệu từ Instagram, TikTok, YouTube, và LinkedIn trong một luồng công việc, chuẩn hóa dữ liệu thành một schema bảng tính thống nhất với một cột "Platform" phân biệt từng nguồn. Agent sử dụng các skill scraping phù hợp theo từng nền tảng cho mỗi trang web và hợp nhất kết quả trước khi xuất dữ liệu.

Hỏi: Việc tự động scrape dữ liệu influencer từ Instagram và TikTok có hợp pháp không? Việc biên soạn tự động dữ liệu hồ sơ công khai — số lượng người theo dõi, chỉ số tương tác, thông tin liên hệ được công khai — thường được cho phép theo điều khoản dịch vụ của hầu hết các nền tảng cho mục đích nghiên cứu. Các agent của Happycapy được cấu hình qua SOUL.md để chỉ trích xuất dữ liệu công khai và bao gồm URL nguồn để có thể kiểm chứng. Các đội nhóm nên tham khảo ý kiến của luật sư về các câu hỏi tuân thủ theo từng khu vực pháp lý, đặc biệt là liên quan đến GDPR khi thu thập dữ liệu liên hệ của các cá nhân ở EU.

Hỏi: Dữ liệu tỷ lệ tương tác mà một AI agent biên soạn từ hồ sơ influencer chính xác đến mức nào? Độ chính xác của tỷ lệ tương tác phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn trên hồ sơ tại thời điểm scrape. Các agent của Happycapy tính tỷ lệ tương tác từ số lượt thích và bình luận hiển thị trên các bài đăng gần đây (thường là 12 bài đăng cuối) chia cho số lượng người theo dõi. Điều này tạo ra một xấp xỉ đáng tin cậy, phù hợp với các cách tính toán theo tiêu chuẩn ngành. Các hồ sơ mà chỉ số bài đăng bị ẩn bởi cài đặt nền tảng sẽ được đánh dấu thay vì bị ước lượng.

Hỏi: Tôi nên làm mới dữ liệu bảng tính influencer của mình bao lâu một lần? Đối với các chiến dịch outreach đang hoạt động, việc làm mới các chỉ số tương tác mỗi 48–72 giờ và thông tin liên hệ hàng tuần là đủ đối với hầu hết các đội nhóm. Số lượng người theo dõi và tỷ lệ tương tác dao động đáng kể trong khoảng thời gian 1–2 tuần, đặc biệt là đối với các micro-influencer trong các ngách thay đổi nhanh. Tính năng lập lịch tự động hóa của Happycapy xử lý các vòng làm mới này mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào sau khi thiết lập ban đầu.

Hỏi: Tôi có cần bất kỳ kỹ năng kỹ thuật nào để thiết lập luồng công việc này trong Happycapy không? Không cần kỹ năng kỹ thuật nào. Happycapy được thiết kế cho những người không phải lập trình viên: người dùng mô tả mục tiêu nghiên cứu của họ bằng ngôn ngữ đơn giản, và nền tảng tự động xử lý việc chọn skill, thực thi script, và kết nối API. Các file cấu hình agent (SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md) được tạo ra qua một cuộc trò chuyện hướng dẫn — không cần kiến thức về markdown. Để có một giới thiệu có cấu trúc về các luồng công việc agent no-code, xem No-Code AI Agents and Automation for Non-Programmers: Complete Course Guide.

Bắt đầu: Biên soạn bảng tính influencer đầu tiên của bạn một cách tự động

Việc biên soạn tự động một bảng tính outreach cho influencer không phải là một khả năng của tương lai — nó đã sẵn có ngay hôm nay thông qua nền tảng AI agent chạy trên trình duyệt của Happycapy, không cần cài đặt, không cần code, và không cần một đội ngũ kỹ thuật chuyên biệt. Luồng công việc được mô tả trong bài viết này — khám phá, trích xuất, làm giàu dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, xuất dữ liệu, và làm mới theo lịch — chạy đầu-cuối trong dưới 20 phút cho một tập dữ liệu 75–100 hồ sơ.

Hai khả năng khiến Happycapy khác biệt so với mọi lựa chọn thay thế: trình duyệt cloud tiếp tục chạy sau khi bạn đóng laptop lại, vì vậy không chiến dịch nào bị giữ làm "con tin" cho thời gian hoạt động của máy của bạn, và hệ thống cấu hình SOUL.md/MEMORY.md duy trì bối cảnh chiến dịch của bạn — đối tượng mục tiêu, ngưỡng tương tác, danh sách chặn influencer, schema bảng tính — qua mọi phiên làm việc, vì vậy agent không bao giờ cần được thông báo lại từ đầu. Đây không phải là các tính năng mà một đối thủ có thể sao chép bằng cách chỉ đổi tên thương hiệu.

Điểm khởi đầu thực tế: mở Happycapy, tạo một Desktop mới được đặt tên theo chiến dịch của bạn, và cho agent biết ngách mục tiêu, nền tảng, khoảng người theo dõi, và ngưỡng tương tác của bạn. Agent sẽ xử lý phần còn lại và giao một bảng tính đã được điền đầy, sẵn sàng cho outreach.

Bắt đầu dùng thử miễn phí và biên soạn bảng tính influencer đầu tiên của bạn một cách tự động — trước khi bản brief cho chiến dịch tiếp theo của bạn được hoàn thiện.