Leadgen n8n System — 11 Workflow B2B Lead Generation

Система B2B лидогенерации из 11 связанных n8n workflow. Закрывает полную цепочку: сигнал интента → обогащение профиля → AI-решение с human-in-the-loop → персонализированное касание → nurture с затуханием → конкурентная разведка → live dashboard.

Live Demo: https://kaluginvit.github.io/Portfolio/leadgen-n8n-system/
Testing: Shadow validation workflow (WF 09) runs all logic against production data without affecting real leads — used for pre-production validation.

Business Problem

В B2B-воронке недостаточно просто отправлять письма. Нужно:

• поймать сигнал интента в нужный момент
• обогатить профиль лида перед касанием
• избежать ошибок с одним LLM через консенсус нескольких
• удержать человека в контуре принятия ключевых решений
• адаптировать частоту касаний под «температуру» лида
• иметь live-дашборд состояния воронки

Ни один из этих элементов не работает в изоляции — нужна система.

Solution

11 n8n workflow, импортируемых в порядке нумерации. Каждый JSON — шаблон без credentials: после импорта настраиваются через UI n8n.

Workflow Map

№	Файл	Назначение	Ключевая логика
1	01-intent-radar.json	Радар интента	Мониторинг сигналов (новость, событие, триггер) → формирование очереди лидов
2	02-lead-dna-deep-enrichment.json	Обогащение профиля	Компания + персона → данные из множества источников → Lead DNA-карточка
3	03-multi-llm-consensus.json	Multi-LLM консенсус	Несколько LLM оценивают квалификацию лида → weighted vote → итоговое решение
4	04-human-in-the-loop.json	Эскалация человеку	Стоп-точки для одобрения/корректировки перед ключевыми действиями
5	05-premium-outreach-conversion-funnel.json	Premium outreach	Персонализированное первое касание на основе Lead DNA
6	06-smart-nurture-warmth-decay.json	Smart nurture	Расписание касаний с учётом «температуры» лида; затухание при отсутствии активности
7	07-competitive-intelligence.json	Конкурентная разведка	Автоматический мониторинг конкурентов лида → персонализация аргументации
8	08-command-center.json	Командный центр	Оркестрация: роутинг между workflow, state management
9	09-shadow-mode-validation.json	Shadow validation	A/B тестирование workflow без влияния на production лидов
10	10-global-error-handler.json	Глобальный error handler	Единая обработка ошибок, retry, алерты — для всей системы
11	11-live-results-dashboard.json	Live dashboard	Real-time поток данных для дашборда состояния воронки

Architecture

flowchart LR
  subgraph intake["Вход"]
    W1[01 Intent Radar]
    W2[02 Lead DNA]
  end
  subgraph decide["Решение"]
    W3[03 Multi-LLM consensus]
    W4[04 Human in the loop]
  end
  subgraph engage["Выход в рынок"]
    W5[05 Premium outreach]
    W6[06 Smart nurture]
    W7[07 Competitive intel]
  end
  subgraph ops["Операции"]
    W8[08 Command center]
    W9[09 Shadow validation]
    W10[10 Global errors]
    W11[11 Live dashboard]
  end

  W1 --> W2 --> W3 --> W4
  W3 --> W5 --> W6
  W2 --> W7
  W8 --- W3
  W9 --- W3
  W10 --- W8
  W5 & W6 & W7 --> W11

Tech Stack

Компонент	Технология
Orchestration	n8n (self-hosted или cloud)
Database	PostgreSQL (через n8n nodes)
LLM	OpenAI / Anthropic / другой (настраивается в credentials)
Infrastructure	Docker Compose (n8n + PostgreSQL)
Workflows	JSON exports (папка n8n-workflows/)

Business / Domain Logic

Intent Radar (01): не все лиды одинаково готовы. Workflow мониторит сигналы — публикация вакансий, упоминание в СМИ, технологические изменения — и формирует очередь с приоритетом.

Lead DNA (02): перед первым касанием собирается максимум контекста: компания (размер, стек, финансирование), персона (роль, публичные высказывания, интересы). Используется во всех downstream workflow.

Multi-LLM Consensus (03): одна модель может ошибиться. Три LLM независимо оценивают квалификацию лида по одинаковым критериям, результаты взвешиваются. При расхождении > порога — эскалация в Human-in-the-loop.

Warmth Decay (06): лид «остывает» со временем без активности. Частота касаний и интенсивность сообщений снижаются по формуле затухания. Не беспокоить холодного лида интенсивно.

Shadow Validation (09): перед включением нового workflow в production он работает в shadow режиме параллельно со старым. Сравнение результатов без влияния на реальных лидов.

Quick Start

Локальный n8n через Docker Compose

# 1. Скопировать .env.example → .env, задать пароль и N8N_ENCRYPTION_KEY
cp .env.example .env

# 2. Поднять n8n + PostgreSQL
docker compose up -d

# UI n8n: http://localhost:5678

Импорт workflow

1. Открыть http://localhost:5678
2. Создать аккаунт при первом входе
3. Workflows → Import — импортировать JSON из n8n-workflows/ в порядке 01 → 11
4. Настроить Credentials (LLM API, CRM, email, webhook)

Необходимые credentials (типовой список)

Тип	Назначение
OpenAI / Anthropic	LLM для анализа и генерации текстов
HTTP Request / Webhook	входящие сигналы интента
SMTP / Gmail	отправка писем
Google Sheets / Airtable	хранение Lead DNA
Webhook URL	входящие данные для dashboard

Configuration

.env.example:

Переменная	Описание
N8N_ENCRYPTION_KEY	Ключ шифрования (≥32 символов, обязательно)
POSTGRES_PASSWORD	Пароль PostgreSQL
N8N_PORT	Порт n8n UI (по умолчанию 5678)

Demo / Sample Data

В n8n-workflows/ — JSON-шаблоны без credentials. После импорта можно:

1. Открыть workflow 01 (Intent Radar)
2. В узле Webhook нажать "Listen for test event"
3. Отправить mock payload (пример в README ниже)
4. Проследить прохождение данных через цепочку

Пример тестового payload для Webhook:

{
  "lead_id": "test-001",
  "company": "Acme Corp",
  "contact": "John Smith",
  "email": "[email protected]",
  "signal_type": "job_posting",
  "signal_detail": "Hiring VP Sales",
  "source": "linkedin",
  "timestamp": "2026-09-07T12:00:00Z"
}

Live Demo

Live Demo: https://kaluginvit.github.io/Portfolio/leadgen-n8n-system/

Static architecture demo — no live outreach, credentials, or external API calls.

Screenshots

→ docs/SCREENSHOTS_TODO.md

Tests

pip install -r requirements.txt
pytest tests/test_workflows.py -v

Тесты проверяют структуру JSON workflow: наличие обязательных полей, связность узлов, корректность trigger-типов.

Engineering Decisions

11 workflow вместо монолита: каждый workflow заменяем независимо. Можно включить shadow mode только для одного этапа. Ошибка в nurture не ломает enrichment.

Global Error Handler (10) — отдельный workflow: ошибки из любого workflow попадают в единое место. Там — retry logic, алерты в Slack/email, логирование в PostgreSQL. Без него каждый workflow обрабатывал бы ошибки по-своему.

Shadow Validation (09) — до production: изменение в LLM-промпте может кардинально изменить квалификацию лидов. Shadow mode позволяет убедиться в корректности перед тем, как изменение коснётся реальных лидов.

PostgreSQL вместо in-memory: state лидов (температура, история касаний, Lead DNA) должен переживать перезапуски n8n и быть доступен из всех workflow одновременно.

Security

• Credentials хранятся только в n8n (зашифрованы N8N_ENCRYPTION_KEY)
• JSON workflow не содержат API ключей или токенов — только шаблоны
• .env не коммитится (.gitignore)

Reuse / Customization

Тип: Reusable template

Для адаптации под конкретный бизнес:

1. В workflow 01: заменить источники сигналов интента (LinkedIn, CRM, custom webhook)
2. В workflow 02: настроить источники обогащения (Apollo, Clearbit, свой API)
3. В workflow 03: выбрать LLM-провайдеров и критерии квалификации
4. В workflow 05: подключить email или messenger
5. Остальные workflow работают с теми же данными без изменений

Limitations

• Workflow — шаблоны без production credentials: нужна настройка под конкретную инфраструктуру
• Стоимость LLM-вызовов зависит от объёма воронки — нужен мониторинг расходов
• Shadow validation требует дублирования обработки: временно удваивает нагрузку на LLM

Roadmap

• Scoring dashboard с метриками качества квалификации
• Интеграция с CRM (HubSpot, Salesforce) через нативные n8n nodes
• Автоматический A/B тест промптов с выбором лучшей версии