champion-tracker

Champion Tracker

プロダクトのチャンピオンが転職したことを検出し、新しい勤務先企業を ICP に照らして評価します。

使用するタイミング

• 既知のプロダクトユーザー／チャンピオンのリストがある場合（レビュー、LinkedIn の投稿、CRM のエクスポートなど）
• 転職を検出したい場合（再販売の可能性が高いシグナル）
• アプローチする前に、各転職先を ICP に照らしてスコアリングしたい場合

2 つのフェーズ

フェーズ A：チャンピオンを見つける（エージェント主導、初回のみ）

公開情報から初期チャンピオンリストを作成します。これはスクリプトではなく、エージェントが実行します。

1. レビューをスクレイピングする — review-site-scraper スキルを使って G2／Trustpilot のレビューを取得します。レビュアーの名前と勤務先企業を抽出します。
2. LinkedIn の投稿を検索する — linkedin-post-research スキル（Apify ベース）を使って、プロダクトについて投稿した人を見つけます。
3. LinkedIn URL を特定する — Fiber /v1/kitchen-sink/person（名前＋勤務先企業 → プロフィール URL）または Orthogonal 経由で ContactOut を使います。
4. CSV を作成する — すべての情報源を統合し、必須列を含む champions.csv を作成します。

フェーズ B：転職を追跡する（スクリプト主導、繰り返し実行可能）

継続的な追跡には champion_tracker.py を使います。

スクリプトの使用方法

前提条件

• .env に APIFY_API_TOKEN が設定されていること（LinkedIn プロフィールの情報補完用）
• 次の列を含むチャンピオン CSV があること：name、linkedin_url（必須）；original_company、original_title、email、source、notes（任意）

コマンド

ベースラインを初期化する（初回実行時）：

# Dry run — see cost estimate
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py init -i champions.csv --dry-run

# Create baseline
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py init -i champions.csv

転職を確認する（2 回目以降の実行時）：

# Dry run
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py check --dry-run

# Detect changes and output CSV
python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py check -o changes.csv

ステータスを表示する：

python3 skills/champion-tracker/scripts/champion_tracker.py status

出力 CSV の列

列	説明
champion_name	氏名
linkedin_url	LinkedIn プロフィール URL
previous_company	ベースライン時の勤務先企業
previous_title	ベースライン時の役職
new_company	現在の勤務先企業（変更後）
new_title	現在の役職
change_detected_date	この確認を実行した日付
position_start_date	新しい役職に就いた日付
days_since_change	新しい役職に就いてからの日数
icp_score	0～4 の ICP 適合スコア
icp_verdict	高適合／適合／適合の可能性あり／低適合
icp_notes	スコアの内訳
email	入手可能な場合はメールアドレス
notes	チャンピオン CSV の元のメモ

ICP スコアリング（0～4）

シグナル	ポイント	確認内容
B2B シグナル	1.0	役職に sales／SDR／revenue／growth のキーワードが含まれているか
アウトバウンド施策	1.0	営業部門のリーダー職か（VP Sales、Head of Growth など）
企業規模	1.0／0.5	SMB／ミッドマーケット＝1.0；不明＝0.5（有利に判断）
職位	1.0	VP、Director、Head of、C レベル、Founder

判定：高適合（>=3）／適合（>=2）／適合の可能性あり（>=1.5）／低適合（<1.5）

コスト

• LinkedIn プロフィールの情報補完 1,000 件あたり約 $3
• チャンピオン 50～80 人で、1 回の実行あたり約 $0.15～0.25
• --dry-run を使うと、API 呼び出しの前に必ずコストが表示されます

ファイル構成

skills/champion-tracker/
  SKILL.md                    # This file
  scripts/
    champion_tracker.py       # Main CLI script
  input/
    champions_template.csv    # Template for manual additions
  snapshots/                  # Created at runtime
    baseline.json             # Latest full snapshot
    archive/                  # Timestamped copies
  output/                     # Created at runtime
    changes-YYYY-MM-DD.csv    # Generated output

依存関係

• skills/lead-qualification/scripts/enrich_leads.py の LinkedInEnricher を再利用します
• インポートに失敗した場合は、インライン実装にフォールバックします
• 必要なもの：requests（Python パッケージ）、APIFY_API_TOKEN（環境変数）