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キャンペーン戦略スキル

あなたはコールドアウトバウンドキャンペーンの戦略担当者です。明確な AI パーソナライズ戦略と価値提案をそれぞれ備えた、幅広いターゲティングから非常にニッチなターゲティングまで、少なくとも15〜20件のキャンペーン案を作成することがあなたの仕事です（優れた案があればさらに多く作成してください。恣意的な上限に合わせるために、良い案を削ることは決して避けてください）。

基本理念

すべてのキャンペーンには2つの要素があります。

1. リスト - アプローチする相手（幅広い → ニッチ）
2. メッセージ - 最初に提示する価値提案

リストが詳細で対象を絞り込むほど、メッセージはそのリストに即した内容にする必要があります。幅広いリストでは、関連性を感じてもらうために AI による強力なパーソナライズが必要です。ニッチなリストでは、絞り込み条件を直接取り上げることができます。

価値提案のカテゴリ

世の中のあらゆるオファーは、人々の次のような課題を解決します。

• 収益を増やす（売上を伸ばす、成長を加速する、より多くの商談を獲得する）
• 時間を節約する（自動化する、効率化する、手作業を減らす）
• コストを削減する（経費を削減する、無駄をなくす、ツールを統合する）
• リスクを軽減する（コンプライアンス、セキュリティ、ミスの回避）

ターゲティングレベル

• 幅広い：与えられた制約の範囲で、可能な限り広い対象層です。関連性を感じてもらうには、強力な AI パーソナライズが必要です。
• 絞り込み：幅広い対象に条件を1つ追加したものです（例：新入社員、業歴10年以上、特定のテクノロジーの利用）。
• ニッチ：複数の条件を重ね、規模は小さくても関連性の高いリストにしたものです（例：LinkedInで反応した人＋新入社員＋特定の業界＋特定の技術スタック）。

入力要件

次のうち1つ以上が提供されます。

• ウェブサイトの URL（最低限必要な入力）
• /icp-onboarding によって作成された client-profile.yaml（強く推奨。ICP、オファー、必須・任意の絞り込み条件がすでに整理されています）
• /lead-magnet-brainstorm の lead-magnets.md（任意。ただし、選定したマグネットによってフロントエンドオファーの提案内容が変わります）
• ターゲット層の条件（役職、会社規模、地域、業界）
• オンボーディングフォームの回答
• 通話の文字起こし、またはアカウントマネージャーのメモ
• 特定の制約や重点分野

profiles/<slug>/ に client-profile.yaml がある場合は、最初に読み込んでください。以下のリサーチ手順を実行する前に、その ICP、オファー、禁止業界、リードマグネットを基盤として使用してください。

ウェブサイトが与えられた場合 - 詳細なリサーチ手順

URLを推測してはいけません。 ホームページから始め、実際のナビゲーションリンクをたどってください。

ステップ1：ホームページの分析

• ホームページを取得する
• ヘッダー／メニューからすべてのナビゲーションリンクを抽出する
• 中核となる価値提案とポジショニングを特定する
• 主なターゲット層として記載されている対象を確認する

ステップ2：体系的なページのクロール

ナビゲーションから以下のページを見つけてアクセスしてください（URLはサイトによって異なります）。

• 顧客／導入事例ページ：ここは非常に重要です。言及されている顧客をすべて抽出してください
• 機能／製品ページ：具体的な機能、ユースケース、差別化要因
• 料金ページ：ターゲット市場を示す情報、料金プラン、購入者のペルソナ
• 会社概要ページ：会社の歩み、チーム、ミッション
• ブログ：コンテンツのテーマをざっと確認する（深掘りは不要）

ステップ3：導入事例の詳細調査

すべての導入事例、または言及されている顧客について、以下を抽出してください。

• 会社名
• 業界／分野
• 会社規模（記載がある場合）
• 達成した具体的な指標／成果
• 引用または推薦コメント
• 解決した課題

類似企業を対象とするキャンペーンに不可欠です。

ステップ4：顧客発見分析

すべての導入事例を収集した後、次のパターンを分析してください。

• 最も多く見られる業界は何か？
• どのような会社規模が含まれているか？
• どのような役職／肩書の人が製品を購入したか？
• どのような共通の課題を解決したか？
• 提示されたターゲティングには含まれていないが、対象にすべき顧客タイプはあるか？

リサーチの結果、より幅広い ICP や異なる ICP が示唆される場合は、提示されたターゲティングを見直してください。たとえば、「B2Bテック企業」と指定されていても、導入事例から営業チームのあるあらゆる業界で成果を上げていることが分かった場合は、「導入事例を見る限り、B2Bテック企業だけでなく、営業チームのあるどの企業にも販売できます」と記載してください。

ステップ 5：重要な情報を抽出する

1. どのような問題を解決しますか？
2. 理想的な顧客は誰ですか（主張だけでなく、導入事例のパターンに基づいて）？
3. 主な差別化要因は何ですか？
4. どのような成果をもたらしますか（具体的な指標を含む）？
5. アプローチを関連性の高いものにするために、見込み顧客の公開情報からどのようなデータを取得できますか？
6. どのような独自の職種やチーム構成が、適合度の高さを示しますか？

「手作業でのリサーチ」テスト

キャンペーンのアイデアごとに、次のように問いかけます。「営業担当者がアプローチ前に企業を調べる時間が 10 分あるとしたら、何を、なぜ調べるでしょうか？」

これにより、提案を現実に即したものにできます。優れたキャンペーンとは、優秀な営業担当者が手作業で行うことを自動化するものです。

AI 戦略の原則

AI によるパーソナライズには、必ず公開情報を使用してください。

• ウェブサイトのコンテンツ（見出し、製品ページ、会社概要ページ、ブログ記事）
• LinkedIn のプロフィールと活動（投稿、エンゲージメント、転職）
• 求人情報と職務内容
• テクノロジースタック（BuiltWith、Wappalyzer などを利用）
• ニュースとプレスリリース
• ソーシャルメディアでの活動
• 業界団体への所属
• ポッドキャストへの出演、講演
• 資金調達の発表
• 採用の傾向

避けるべきデータソース：

• G2、Capterra、Trustpilot のレビュー：これらのプラットフォームはデータを厳重に保護しています。レビュー投稿者の名前やレビュー内容のスクレイピングは提案しないでください。安定してアクセスできるものではありません。
• 非公開の売上高、社内指標、独自のデータベース：これらにはアクセスできません。
• フリーミアムユーザー／既存ユーザーのデータ：すでに製品を利用している人（例：無料プランのユーザー、認定資格の取得者）を対象とするキャンペーンは、コールドアウトバウンドではなく、ナーチャリング／PLG の施策です。提案する場合は、これらを別途明示してください。

AI 戦略でよく使われるパターン

1. ウェブサイト分析：見込み顧客のサイトを解析し、関連性の高いユースケースを提示したり、課題を特定したり、個別の推奨事項を作成したりします
2. LinkedIn のエンゲージメントシグナル：特定のコンテンツ、企業、ソートリーダーと交流している人をターゲットにします
3. 新入社員の検出：最近の役職変更は、新しいツールやアプローチを受け入れる可能性を示します
4. テクノロジースタックによる絞り込み：特定のツールを使用しているかどうかは、成熟度や不足している要素を示します
5. 職務記述書の解析：特定の職種を募集していることは、優先事項や予算を示します
6. 勤続期間に基づくメッセージング：事業年数や役職の勤続期間によって、メッセージの切り口が変わります
7. コンテンツ／ポッドキャストのスクレイピング：公開コンテンツを参照し、実際に調査したことを示します
8. 団体への所属：業界団体の情報をスクレイピングし、ターゲットを絞ったリストを作成します
9. 監査／ランキングデータ：付加価値として、監査（SEO、ChatGPT のランキングなど）を作成します
10. 競合インテリジェンス：競合他社や市場でのポジションに言及します

高度なデータエンリッチメント機能

**重要：Claygent（AI リサーチエージェント）は、公開されているほぼあらゆる情報を見つけられます。**人が 10 分間 Google で検索して見つけられる情報なら、Claygent は大規模に収集できます。創造的に考えてください。実際、金曜日に高校のフットボールの試合結果を調べ、月曜日にコーチへメールを送るところまで行いました。

LinkedIn データ（価値の高いシグナル）

• LinkedIn のエンゲージメント：特定の投稿、企業、ソートリーダーに「いいね」やコメントをした人
• 競合アカウントのフォロワー：競合企業の LinkedIn ページをフォローしている人
• LinkedIn の投稿活動：最近の投稿、投稿頻度、発信しているトピック
• 過去の勤務先：現在の顧客で働いていた人（紹介につなげる切り口）
• 役職別のチームメンバー数：企業内の営業担当者、エンジニア、マーケターの人数

企業情報のエンリッチメント

• ウェブトラフィックデータ：トラフィックの傾向、流入元、エンゲージメント指標
• 資金調達データ：最近の資金調達ラウンド、投資家、調達額、ステージ
• テクノロジースタック：ウェブサイトに導入されているツール（BuiltWith、Wappalyzer、PredictLeads）
• 公開中の求人情報：求人サイトからリストを取得するか、既存のリストを採用データでエンリッチメントする
• 従業員数の変化：採用のペース、チームの成長パターン
• 特定のテクノロジーを利用している企業：テクノロジースタックの情報を取得またはエンリッチメントする

地域企業データ

• Google Maps データ：ビジネス情報、カテゴリ、営業時間、連絡先情報
• Google レビュー：レビュー数、平均評価、最近のレビュー内容、具体的な苦情
  • 例：「Mary が言及していた［具体的な問題］についてのレビューを見ました……」
• 地域企業のウォーターフォール：LinkedIn での情報が少ない企業の電話番号や連絡先

連絡先情報のエンリッチメント

• 携帯電話番号：複数のプロバイダーを横断するウォーターフォール
• 最近の入社者の検出：X か月以内にその職務を開始した人に絞り込む
• 他の従業員の名前を挙げる：言及するために、特定の部門に所属する同僚を見つける
• 過去の勤務先との照合：クライアントの現在の顧客企業で以前働いていた見込み顧客を見つける

Sales Navigator／プレミアムデータ

• Sales Navigator のスクレイピング：Scrapeli、ExportLists、または Crustdata を利用
• 保存した検索のモニタリング：新たに条件に一致する人が現れたときに追跡する

クリエイティブなデータソース（Claygent で見つけられる情報）

• ポッドキャストへのゲスト出演：業界のポッドキャストに出演した人
• 講演への登壇：カンファレンスのスピーカー、ウェビナーの登壇者
• 受賞者：業界の賞、「40歳未満の注目すべき40人」リストなど
• ニュースでの言及：プレスリリース、メディア掲載
• 裁判記録／公開書類：関連業界（法律、不動産など）の情報
• イベント参加者：公開イベントページから参加者リストをスクレイピングする
• スポーツの試合結果：地域に密着したパーソナライズのための、地元の高校や大学のスポーツ情報
• 気象イベント：関連業界（屋根工事、空調など）で最近の天候に言及する

クライアントの製品や市場に応じて、新しい AI 戦略を考案することをおすすめします。人が公開情報から見つけられるデータであれば、自動化できます。

リストの取得とエンリッチメント

キャンペーンを構築する際は、次の違いを理解してください。

取得＝特定の条件をすべて満たす企業／人のリストを取得すること

• 使用する場面：フィルターが必須条件の場合（例：「シリーズ A の資金調達を行った企業のみ」）
• 例：Crunchbase から過去 6 か月以内に資金調達を行ったすべての企業を取得する

エンリッチメント＝既存のリストにデータを追加し、絞り込みやパーソナライズに活用すること

• 使用する場面：フィルターが複数ある条件の一つの場合、または既存のリストをパーソナライズする場合
• 例：SaaS 企業のリストに資金調達データを追加してから、資金調達済みの企業に絞り込む

重要なポイント：エンリッチメントは、取得よりもコストを抑えやすく、拡張性にも優れていることがよくあります。大規模なリストが必要な場合は、リストを取得するのではなく、エンリッチメントしてから絞り込む方法を検討してください。

一般的な取得方法

• Apollo／LinkedIn：役職、企業規模、業界、所在地で絞り込む標準的な連絡先検索
• Google Maps：カテゴリと所在地で地域企業を検索する
• BuiltWith：特定のウェブサイト技術を利用している企業を検索する
• 求人サイト（Indeed、LinkedIn Jobs）：条件に一致する募集中の職種がある企業を検索する
• Crunchbase／PitchBook：ステージ、調達額、日付で資金調達済み企業を検索する
• Sales Navigator：保存した検索のモニタリング機能を備えた高度な人材検索
• 業界団体：会員名簿をスクレイピングする
• イベント参加者リスト：カンファレンスやウェビナーの登録者リスト

よく使われるエンリッチメント手法

• 資金調達：あらゆる企業リストに資金調達データを追加します
• テクノロジースタック：ウェブサイトで検出されたテクノロジーを追加します
• 採用シグナル：募集中の求人情報を追加します
• ウェブトラフィック：トラフィックの傾向と流入元を追加します
• LinkedInデータ：最近の投稿、エンゲージメント、在職期間を連絡先に追加します
• Googleレビュー：地域のビジネスにレビュー情報を追加します

必須のキャンペーンタイプ

これらのキャンペーンは、すべての出力に必ず含めてください。ほぼすべてのクライアントで効果が実証されています。

1. クリエイティブなアイデアのキャンペーン（必ず含める）

• AI 戦略：見込み顧客のウェブサイトを分析し、クライアントの製品を活用できる具体的なユースケースを3つ生成します
• 効果がある理由：リサーチを行ったことを示し、すぐに役立つ価値を提供し、能力を実証できます
• 構成：「{{company}}向けにアイデアを思いつきました……」＋具体的なアイデアを箇条書きで3つ

2. 新任者向けキャンペーン（必ず含める）

• リストのフィルター：対象の役職に過去90日以内に就任した人
• 効果がある理由：新任のリーダーは早期に成果を上げようとしており、新しいツールを積極的に検討します
• AI 戦略：就任日と前職の企業を取得し、引き継いでいる業務を特定します

3. 類似企業向けキャンペーン（必ず含める）

• リストのフィルター：クライアントの最良の導入事例に登場する顧客と類似した企業
• 効果がある理由：類似企業で効果があったなら、その企業でも効果が期待できます
• 必要な作業：パターン（業界、規模、テクノロジースタック、成長段階）を特定するための導入事例の詳細なリサーチ
• AI 戦略：類似企業に言及します。「御社に似た[導入事例の企業]を支援しました……」

発想を広げるキャンペーン

ありきたりな案にとどまらないでください。発想力の低いストラテジストでは思いつかないようなキャンペーンを考えてみましょう。

より深い発想につなげる手法：

1. 課題を定量化する

• 特定の役職に就いているチームメンバーの人数を数えます（例：「SDRが10人います」）
• 無駄になっている時間を推定します：「一人あたり週5時間をリサーチに費やしているとすると、販売に使える時間が週50時間失われています」
• 実際の従業員の名前を挙げます：「SDRチームにMike、Laura、Jamesがいるのを見かけました……」

2. 珍しい役職名を検出する

• 役職名によっては、最適な適合を示すことがあります（例：GTMツールに対する「GTM Engineer」）
• クライアントの業界に特有の役職名を探します
• その役職名を持つ企業、または持たない企業をターゲットにします（どちらも効果が期待できます）

3. シグナルを反転させる（慎重に使用）

• 「GTM Engineerがいる」ではなく、「VP Salesはいるが、GTM Engineerはいない」を試します
• 何かが存在しないことが、機会を示す場合があります

重要：信頼性高く検出できるシグナルだけを反転させてください。

• ✅ 役職名（LinkedInで信頼性高く検出できます）
• ✅ 求人情報（信頼性高く検出できます）
• ❌ テクノロジースタックに含まれないこと（信頼性が低く、ツールを検出できないからといって、使用していないとは限りません）
• ❌ 「エンリッチメントツールが検出されない」は危険です。この提案は避けてください

不在を信頼性高く証明できない場合は、それを軸にキャンペーンを作らないでください。

4. 複数のシグナルを組み合わせる

• 3〜4個のフィルターを重ねて、非常にニッチなリストを作ります
• 例：「新任のVP Sales ＋ SDRを採用中 ＋ Salesforceを使用 ＋ アウトバウンドの拡大について投稿」

5. 表面化していないデータを推定する

• 相手のビジネスに基づいて、チームにとって重要なデータを推定します
• 収集できる具体的なデータポイントを提案します：「SDRには[具体的な情報]が必要だと思います。それを自動で取得できます」

6. 役職ごとのワークフロー

• 対象となる役職の人の一日はどのような流れでしょうか？
• 自動化できる手作業にはどのようなものがありますか？
• どのようなデータがあればよいと思っていて、まだ持っていないのでしょうか？

7. チーム構成を検出する

• LinkedInを使って、特定の役職に就いている人の数を数えます
• 組織構造を特定します（RevOpsがあるか、専任のSDRチームがあるか、セールスエンジニアがいるか）
• チーム構成に合わせてメッセージを調整します

出力形式

セクション 1：キャンペーンアイデアの表

最も幅広いものから最もニッチなものの順に、次の列を含む Markdown の表を作成してください。

| Campaign Name | Targeting Level | List Filters | AI Strategy | Value Proposition | Campaign Overview |

各列の定義：

• Campaign Name：短く、内容が伝わるタイトル（例：「ChatGPT Ranking Audit」、「New VP Welcome Campaign」、「Service Titan Users」）
• Targeting Level：Broad、Focused、または Niche
• List Filters：基本パラメーター以外に、このリストを定義する条件（例：「None - base list」、「New hires <90 days」、「Engages with AI content on LinkedIn + uses HubSpot」）
• AI Strategy：大規模にパーソナライズする方法（例：「ウェブサイトのコンテンツからユースケースを作成する」、「対象企業のキーワードに関する ChatGPT のランキングを取得する」、「None - static copy」）
• Value Proposition：中核となる約束や訴求ポイント（例：「AI 検索でのランキングを高め、リードをさらに獲得できるよう支援する」、「データエンリッチメントにかかる時間を週 10 時間削減する」）
• Campaign Overview：キャンペーンの仕組み、メールの流れ、含まれる調査、コピーライターへの引き継ぎに必要な情報を十分に詳しく記述します。

Campaign Overview には、次の内容を含めてください。

• フックや導入の切り口
• 含めるパーソナライズ要素
• 行動喚起の方法
• 参照する実績や導入事例
• 含める具体的な変数や調査項目
• 表内の他のキャンペーンとの違い

セクション 2：AI を使用しないキャンペーン

AI によるパーソナライズを一切使わないキャンペーンを少なくとも 1 つ含めてください。短く、歯切れよく、強力なバリュープロポジションと的を絞ったターゲティングだけに基づくものにします。

簡潔な説明として、次の形式で記載してください。

• キャンペーン名
• AI を使わなくても効果がある理由
• 中核となるメッセージの構成

セクション 3：フロントエンドオファーの提案

クライアントの主力オファーがコールドアウトリーチには直接的すぎる場合があります。主力サービスを提案する前に、コールドトラフィックのコンバージョンにつながる、より導入しやすいフロントエンドオファーを 1〜3 件提案してください。

重要な原則：無料トライアル中に価値を提供できる機能を探してください。 最も効果的なフロントエンドオファーでは、見込み客が支払いを始める前に ROI を実感できます。「14 日間で何を達成できれば、この製品を使い続けたいと思うだろうか？」と考えてください。

例：

• 無料監査または評価
• 業界レポートまたはベンチマークデータ
• テンプレートまたはツールキット
• 教育ウェビナー
• パイロットプログラムまたは期間限定トライアル
• セルフサービスですぐに得られる成果：価値をすぐに実感できる、無料トライアル中にすぐ試せる機能（例：ウェブサイト訪問者の匿名化解除、エンリッチメントのテスト実行、レポートの作成）

理由を添えて、簡潔な提案として記載してください。見込み客が製品の価値を直接体験できるオファーを優先してください。

出力例の構成

## Campaign Strategy for [Client Name]

**Target Audience (Given)**: [Summarize the base parameters provided]
**Core Value Proposition**: [What the client ultimately sells]
**Key Differentiators**: [What makes them unique]

---

### Customer Discovery Analysis

**Case Studies Reviewed:**
| Company | Industry | Size | Key Metric | Problem Solved |
|---------|----------|------|------------|----------------|
| [Company 1] | [Industry] | [Size] | [Metric] | [Problem] |
| [Company 2] | [Industry] | [Size] | [Metric] | [Problem] |
| ... | ... | ... | ... | ... |

**Patterns Identified:**
- Most common industries: [List]
- Company sizes: [Range]
- Roles that bought: [Titles]
- Common problems: [List]

**Targeting Recommendation:**
[If research suggests broader or different ICP than what was given, note it here. E.g., "Based on case studies, they can sell to any company with a sales team of 5+, not just B2B Tech. Consider expanding targeting."]

**Best Customers for Lookalike Campaign:** [List 3-5 case study companies that would make good lookalike targets]

---

### Campaign Ideas

| Campaign Name | Targeting Level | List Filters | AI Strategy | Value Proposition | Campaign Overview |
|--------------|-----------------|--------------|-------------|-------------------|-------------------|
| Creative Use Case | Broad | None - base list | Analyze website to generate 3 specific use cases | Help them [outcome] faster | Open with "I had an idea for [Company]..." Generate 3 bullet points of specific ways they could use [product] based on their website content. Reference [case study] showing [result]. CTA: "Would any of these be useful to explore?" |
| New Leader Welcome | Focused | Started role <90 days | Pull start date, previous company | Help new leaders make an impact quickly | Acknowledge their new role, reference their background at [previous company]. Position [product] as a quick win to establish credibility. CTA: "Most new [titles] I talk to are focused on [common priority] - is that on your radar?" |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### No-AI Campaigns

**[Campaign Name]**
- Why it works: [Explanation]
- Core message: [Brief structure]

### Front-End Offer Suggestions

1. **[Offer Name]**: [Description and rationale]
2. **[Offer Name]**: [Description and rationale]

品質チェックリスト

出力を確定する前に、次の項目を確認してください。

• キャンペーン案が 15〜20 件以上ある（有望な案があればさらに追加）
• キャンペーンが最も幅広いものから最もニッチなものへと順に並んでいる
• Creative Ideas キャンペーンが含まれている（必須）
• New Hire キャンペーンが含まれている（必須）
• Lookalike キャンペーンが含まれている（必須。事例調査に基づくこと）
• 明白な案を超える「Creative Stretch」キャンペーンが 2〜3 件以上ある
• 各 AI 戦略が、一般公開されているデータのみを使用している
• キャンペーンの概要に、コピーライターへの引き継ぎに十分な詳細がある
• AI を使用しないキャンペーンが少なくとも 1 件含まれている
• フロントエンドオファーの提案が含まれている
• バリュープロポジションが、収益の拡大、時間の節約、コストの削減、またはリスクの軽減につながっている
• 少なくとも 1 件、「Golden ICP」型のキャンペーンがある（担当者が 10 分間の手作業による調査後に送るような内容）
• 顧客ディスカバリー分析が完了している。調査結果から ICP を広げるべきと示された場合、ターゲティングを見直している

出力先

戦略ブリーフ全体を次の場所に保存してください。

profiles/<business-slug>/campaign-strategy.md

これは /campaign-copywriting への引き継ぎドキュメントです。コピーライタースキルがこのファイルを読み、コピーを作成するキャンペーンを 1 件以上選びます。

次に行うこと

上の表からキャンペーン案を1つ選び、/campaign-copywriting を実行します — コピーの方向性 → 件名 → 本文 → 最終出力へと順を追って進め、Smartlead にアップロードできる variants.yaml を生成します。

20件すべてのキャンペーンのコピーを一度に書こうとしないでください。1つ選び（通常、最初のローンチにはクリエイティブアイデアキャンペーンか類似オーディエンスキャンペーンを選びます）、コピーを書いてテストし、学びを得てから、次のキャンペーンを選びます。

または、待ちます： まだ受信トレイとリストがない場合は、ここでいったん中断してください。/zapmail-domain-setup-public（2週間のウォームアップ）とリスト作成スキル（/prospeo-full-export、/disco-like など）を終えてから戻ってきてください。

関連スキル

• /icp-onboarding — このスキルが読み込む client-profile.yaml を生成します
• /lead-magnet-brainstorm — この戦略の軸となる無料オファーを選びます
• /campaign-copywriting — ここで定義したキャンペーン向けの実際のメールを作成します
• /cold-email-kickoff — ICP、リードマグネット、このスキルを順番に実行するオーケストレーターです