典型商业场景库

一组具有代表性的 B2B 发现情境,展示相关业务讨论怎样被整理成需要人工复核的候选 Signal。

SCENARIO 321Web3 项目方

周会前,领导问“这个项目值不值得做市”——先把群消息和证据分开

做市商团队分析师需要在周会前判断两个候选项目是否值得进入尽调,但融资、解锁、社区和圈内口碑散在多个 Telegram 群里。TOP Prospect 帮他整理来源,判断仍由人完成。

业务阶段
做市候选项目初筛与尽调
复核优先级
★★★★☆
典型买家
TGE 临近、需要评估是否进入做市尽调的 Web3 项目团队
可观察线索
待核实 · 已出现融资、解锁和做市相关讨论,但项目真实性、代币经济、社区质量与合作意向仍需人工尽调
典型场景演示

以下是一个典型场景演示,用于说明产品的判断逻辑,不代表真实客户案例、客户证言、合同、收入结果或转化数据。

HOW TO READ THIS SCENARIO / 阅读结构

01场景描述

02Signal 判断

03可信度与优先级

04人工下一步

判断时关注的线索

  • 项目融资公告及投资方信息能够交叉核实
  • 出现明确 TGE、发币或代币解锁时间
  • 解锁计划可能带来集中抛压
  • 社区活跃度与圈内口碑存在可复核讨论

一个做市商团队的分析师正在准备周会。会前他需要给团队一个结论:本周新增的两个做市候选项目,是否值得进入人工尽调。

这个结论需要证据支撑——项目方正式披露、投资方确认、公开解锁文件、链上或其他公开资料,以及可回看的社区讨论。但实际情况是:群里散落着大量相关说法,他记得“好像在哪见过”,却说不清出处。

这是做市商常遇到的问题:判断失误可能影响库存和行业信誉,但早期说法往往埋在没人整理的群聊里。他以前靠记忆——记得某条讨论,才有机会回去查;记不住,就只能说“我再查查”。

但今天不太一样。他打开的不是群列表,而是 TOP Prospect 的工作台——候选消息已经经过筛选和排序,每一条仍分别保留来源、时间、原文和上下文。他查看记录,再到项目官方材料、投资方官网和公开代币文件核对外部说法,最后写下两条建议:一个候选可以进入人工尽调,另一个暂缓,等待代币经济证据。

他走进会议室时,能说清每条说法的来源,也能说清还有什么不知道。

这篇文章就写这一个人:一个做市商团队的分析师,用上 TOP 之后多了什么。你会看到产品帮他整理了什么、排序了什么、保留了什么,也会看到哪些事产品永远不替他做——判断、尽调、拍板,一直在人这边。

NOTICE:本文中的团队、群消息与业务条件均为合成示意,用于演示产品工作方式,不代表真实客户、真实群聊、合同、收入或转化结果。


用之前:三个让他开会前心虚的问题

问题一:群里有早期说法,证据却在别处。

做市商判断一个项目,要看融资说法能不能交叉验证、投资方是谁、公开解锁文件写了什么、社区质量还有哪些未知。群消息能提示这些问题,但群消息是待核实的说法,不是事实证明。他以前往往从“我好像在哪看过融资消息”“那个群有人吐槽过代币经济”开始,再去找原帖,并核对项目官方材料、投资方官网、公开代币文件等来源。

问题二:判断错了,可能影响钱和信誉。

做市商接受项目时,可能把自己的库存和市场信誉置于风险中。所以“值不值得进入尽调”不能拍脑袋。但谨慎不等于已经有整理好的材料:他需要先找到原帖,再去查能佐证这些说法的公开材料。

问题三:群里的讨论变化很快。

TGE(代币生成事件)前的讨论变化很快。分析师要尽早注意候选项目,但不能把速度当成确定性。 一条及时出现的候选记录只是核实起点,不会缩短或替代尽调。

这三个问题叠在一起,就是:想认真判断,但群里的说法没整理,外部证据仍要由人逐项核对。


用之后:产品帮他做的三件事

第一件:把”项目讨论群”和”同行群”分开,信息来源先对了

他重新整理了信号源。TOP Prospect 只处理他主动连接、有权访问的群——他把项目方聚集的群(Web3 项目讨论群、融资交流群、解锁/代币讨论群)设为信息来源,把做市商同行群设为行情观察(只用来摸行业动态,不进项目评估队列)。

结果是项目公告、解锁讨论和同行评论不再混成一条信息流。每种来源保留自己的用途,分析师可以决定先看哪条;但来源属于哪个类别,仍不能证明其中的说法是真的。

这一步对应的产品能力是信号源管理:群由你选,不是系统替你加群。信息来源和行情观察分开,同行群只做行情,不进评估队列。

第二件:每条候选消息,分别变成可复核记录

他不再靠记忆拼“这个项目怎么样”,而是先从这样的记录看起:

字段内容
业务分类潜在做市项目(评估类)
候选消息融资说法 / 解锁讨论 / 社区动态 / 圈内评论(每条分别保留原文和来源)
来源多个已连接群 · 发言人 ID
时间各条消息原始时间(UTC+8)
AI 分数按基础分、信号强度、重要程度、关键词数量、时效、重复提及次数等因子计算,给出 0-100 的排序分和”高优先级/重要/一般”分级
判断依据每条消息都命中了配置的项目词;是否指向同一实体仍需人工确认
状态待评估

这些记录解决了他第一个问题: “我好像在哪看过”变成了“这些消息提到了候选项目,每条来源和时间都在”。他能顺着链接跳回原消息,不用再靠记忆拼。分数只告诉他“先看哪条记录”;这些消息是不是同一实体、其中说法是否成立,仍由他核实。

这一步对应的产品能力是提取规则 + 线索整理:你用业务语言定义“什么算值得关注的项目信号”,例如融资、解锁、TGE 时间或社区变化。关键词和语义规则负责筛选、分类与排序候选消息,每条保留自己的证据路径;同名是否指向同一项目、外部事实是否成立,都要由人核对权威来源。

第三件:给每个候选项目标状态,让评估进度不再靠记

他沿用产品已有的手动状态——新线索、待跟进、已跟进或无效——表示一条候选记录有没有被查看。标为无效时,团队可以在自己的审核流程中留下原因,例如“融资说法无公开佐证”“缺少解锁文件”“与另一个同名项目混淆”。进入尽调可以继续保留“已跟进”,不应标成转化。

月底复盘时,团队可以查看审核过程中留下的原因,判断当前规则是否捞进了太多无佐证说法。操作人员可以手动增加排除条件、修改关键词或调整来源优先级。记录只为人工改规则提供依据;产品不会根据结果自动学习,也不会自行改写规则。

这一步对应的产品能力是状态流转:状态是团队在系统里手动更新的,产品不读取私聊、不知道你们有没有签约,它只记录团队标的状态。谁尽调、怎么拍板,永远是人的决定。


一条审核路径:从“两条消息”到两个尽调问题

用这个合成场景的处理流程走一遍。

周一,两条消息分别出现在两个群:

群 A:“项目 A 说 XYZ 投了,可能下个季度发币。” 群 B:“有人找到项目 B 的官方解锁文件吗?我看到有人说下个月有一笔大额释放。”

系统判断: 两条消息都命中了“融资/发币/解锁/做市”。它们以两个独立候选出现,各自保留项目字符串、来源、时间、原文和判断依据。命中规则只说明两条都值得查看,不能证明融资已经发生或解锁说法准确。 如果另一个群后来出现同名项目,仍要由分析师确认是不是同一实体。

他打开记录: 两个群的原文、时间、来源都在,能跳回原消息查看。接着,他去核对项目官方材料、投资方官网或公告,以及最新的公开代币和解锁文件。权威来源没有佐证的内容,就记录为“未知”,不替它补结论。

开会前,他在系统里写下两条建议:

  • 候选一: 标“已跟进”;投资方有可查看的公开披露,因此建议进入人工尽调
  • 候选二: 标“待跟进”;先取得官方代币经济与解锁文件,再决定是否推荐

会上他说:

“候选一可以进入尽调,因为投资方有公开披露可供核对。候选二目前只有群里的解锁说法,我建议等官方文件出来,再判断是否存在集中抛压风险。”

每一句话都分清“说法、来源和未知项”。 领导追问融资时,他能把 Telegram 里的说法与投资方的公开披露分开呈现;如果两个来源冲突,记录里也明确写出冲突。

如果候选一进入正式尽调,记录可以继续保持“已跟进”。 如果候选二一直拿不到权威解锁文件,分析师可以继续保留“待跟进”,或标为“无效”,并在团队审核流程中记录“解锁说法无公开佐证”。任何一种状态都不表示产品验证了项目,更不代表产生商业结果。

复盘时,他记下一条可以人工尝试的调整: 带有官方代币文件链接的消息,可以比没有来源的解锁比例说法更早查看。分析师仍要阅读文件并判断影响;链接只是检索线索,不是项目适合做市的证明。


回到那句话:产品到底帮了他什么

他没换行业、没换团队、没换标准。他换的只是把时间花在哪里

用之前用之后
找信息靠记忆拼”好像在哪看过”看整理好的记录,来源时间全在
开会答不上来只能说”我再查查”每个结论都有出处,经得起追问
发现早期讨论只有记起某条消息时才回头找候选消息进入排序,同时保留原始来源
结果从记忆出发,重新拼接信息路径从可复核记录出发,再完成同样的人工尽调

但有三件事产品永远没替他做:

  1. 没替他判断项目好坏——AI 分数只排序,“先看哪个”是它的事,“值不值得做市”永远是他尽调后才能定
  2. 没替他联系项目方——产品不读取私聊、不自动发消息,接触项目方是他自己的事
  3. 没替他拍板——状态是他在系统里手动标的,产品不知道做市委员会最后怎么决定

产品帮他做的是整理和排序,剩下的判断、尽调、拍板,一直在人这边。 而恰恰是这层”整理”,把他从”靠记忆答结论”变成了”靠记录答结论”——他开会前终于不用再心虚了。


延伸阅读

完整方法论:

产品工作方式:

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TOP Prospect 处理用户主动连接且有权访问的 Telegram 群消息,按用户的业务语言应用事件规则,结合关键词与语义判断并保留原始证据,把模糊的群聊消息整理成可复核、可排序、可跟进的记录。AI 用于整理与排序,事实判断和是否联系由团队决定。


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