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champion-tracker

champion-tracker

github.com/nikiandrマーケティング・グロース191 回インストール31 週間前に更新
リポジトリ

champion-tracker について

champion-trackerは、製品の推奨者の転職を追跡するスキルです。人材の移動から再提案の機会を探すチーム向けに、基準データを記録し、新しい役職を検出して転職先企業をICPに照らして評価します。

主な機能

  1. 01推奨者の基準データを作成
  2. 02転職と所属企業の変更を検出
  3. 03ICPに基づく新企業の評価
  4. 04変更とスコアをCSV出力
  5. 05実行前のコスト見積もり

活用シーン

  1. 01製品推奨者の転職状況を監視
  2. 02再アプローチ先の企業を選定
  3. 03連絡先の役職変更を定期確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nikiandr/goose-skills --skill champion-tracker

インストール後、Claude Code で/champion-trackerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

skill.meta.json
input/
champions_template.csv
champions.csv
scripts/
champion_tracker.py
snapshots/
baseline.json

詳細

チャンピオントラッカー

プロダクトのチャンピオンが転職したことを検出し、転職先の企業を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（レビュー、LinkedInの投稿、CRMエクスポートなど）
  • 転職を検出したい（購入意欲の高い再販シグナル）
  • アプローチする前に、転職先ごとにICPスコアを付けたい

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-scraper スキルを使ってG2／Trustpilotのレビューを取得します。レビュー投稿者の名前と企業を抽出します。
  2. LinkedInの投稿を検索する — Crustdata MCPを使って、プロダクトについて投稿した人を検索します。
  3. LinkedIn URLを特定する — Crustdata MCPを使い、名前と企業で検索してプロフィールURLを取得します。
  4. CSVをまとめる — すべての情報源を統合し、必須の列を含む 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。

スクリプトの使い方

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：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）：

# 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）：

# 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_urlLinkedInプロフィールURL
previous_companyベースライン時点の企業
previous_titleベースライン時点の役職
new_company現在の企業（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
days_since_change新しい役職に就いてからの日数
icp_scoreICP適合度スコア（0～4）
icp_verdict強く適合／適合／適合の可能性あり／適合度が低い
icp_notesスコアの内訳
email入手可能な場合のメールアドレス
notesチャンピオンCSVに記載された元のメモ

ICPスコアリング（0～4）

シグナル点数確認内容
B2Bシグナル1.0役職にsales／SDR／revenue／growthのキーワードが含まれる
アウトバウンドの動き1.0営業リーダー職（VP Sales、Head of Growthなど）
企業規模1.0／0.5SMB／ミッドマーケット＝1.0、不明＝念のため0.5
役職のレベル1.0VP、Director、Head of、Cレベル、Founder

判定：強く適合（>=3）／適合（>=2）／適合の可能性あり（>=1.5）／適合度が低い（<1.5）

費用

  • LinkedInプロフィールの情報補完1,000件あたり約3ドル
  • チャンピオン50～80人の場合、1回あたり約0.15～0.25ドル
  • --dry-run はAPI呼び出しの前に必ず費用を表示します

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）

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