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icp-persona-builder

icp-persona-builder

github.com/nikiandrマーケティング・グロース1102 回インストール31 週間前に更新
リポジトリ

icp-persona-builder について

ICP Persona Builderは、企業の買い手セグメントを調査し、合成ペルソナを作成するエージェント実行型スキルです。再利用できるペルソナやセグメント資料を保存し、買い手の視点からコンテンツ、メッセージ、Webサイト、キャンペーンを評価できます。

主な機能

  1. 01企業と顧客に関する情報の調査
  2. 02異なる買い手セグメントの特定
  3. 03詳細な合成ペルソナの作成
  4. 04JSONおよびMarkdown形式での保存
  5. 05セグメント概要表の作成

活用シーン

  1. 01企業の買い手グループの整理
  2. 02ペルソナ視点でのメッセージ評価
  3. 03買い手との適合性に基づくWebサイトやキャンペーン内容の確認

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 icp-persona-builder

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

同梱ファイルskill.meta.json

詳細

ICP ペルソナビルダー

企業の買い手セグメントを調査し、理想的な顧客をモデル化した詳細な合成ペルソナを作成します。これらのペルソナは再利用可能なクライアント資産になります。一度作成すれば、どのスキルからでも読み込み、買い手の視点でコンテンツ、メッセージ、ウェブサイト、キャンペーンを評価できます。

クイックスタート

Build ICP personas for [company]. Their site is [url].

既知の ICP がある場合:

Build personas for [company]. Their ICPs are: [ICP 1], [ICP 2], [ICP 3].

入力

入力必須ソース
企業名はいユーザーが指定
企業 URL推奨調査に役立ちます
既知の ICPいいえユーザーが指定、または調査で発見
クライアントコンテキストファイルいいえ利用可能な場合は clients/<client>/context.md

プロセス

フェーズ 1:企業調査

企業の事業内容と顧客層を把握します。

  1. WebFetch でウェブサイトを取得 — ホームページ、製品/ソリューションのページ、料金、対象者を示すページ
  2. WebSearch で検索:
    • 「[company] customers」/「[company] case studies」
    • 「[company] reviews」(G2、Capterra、TrustRadius)
    • 「[company] vs」(比較検索から買い手セグメントが見えてきます)
    • 「[company] jobs」(販売先やサポート対象の採用状況)
  3. 手掛かりを抽出:
    • どのような課題を解決していますか?
    • 料金体系やパッケージはどのようなものですか?(ACV と買い手のタイプを示します)
    • どのような業界/業種を対象としていますか?
    • どのような規模の企業を対象としていますか?
    • 導入事例や推薦文には、どのような役職や肩書きが登場しますか?
    • 市場投入の形態はどのようなものですか?(セルフサービス、営業主導、ハイブリッド)
フェーズ 2:ICP セグメントの特定

調査結果をもとに、4~6 個の異なる買い手セグメントを特定します。各セグメントは、役職、企業プロフィール、または購買動機が異なる、意味のある買い手のタイプを表す必要があります。

各セグメントについて、次の項目を定義します。

属性説明
セグメント名短いラベル(例:「エンタープライズ IT リーダー」「スタートアップ創業者」「代理店運営者」)
役職/肩書きこのセグメントに典型的な職種名
企業プロフィール規模、成長段階、業界、技術スタック
主な課題解決策を探し始めるきっかけとなる最大の課題
購買のきっかけ今すぐ検索を始めるきっかけとなる出来事
意思決定の基準評価時に最も重視する項目(重要度順)
知識レベル課題領域やソリューションの状況をどの程度理解しているか
代替案ほかに検討する選択肢(競合製品、自社開発、現状維持)
セグメント規模の推定企業にとってこのセグメントがどの程度の規模かの概算(主要、二次、新興)

セグメントの多様性に関するルール:

  • 少なくとも 1 つは技術系の買い手にします(機能、アーキテクチャ、統合を評価する)
  • 少なくとも 1 つはビジネス系の買い手にします(ROI、成果、競争優位性を評価する)
  • 少なくとも 1 つは懐疑的なプロフィールにします(以前に失敗を経験しており、説得が難しい)
  • 少なくとも 1 つは若手/リサーチ担当者にします(意思決定者のために初期調査を行う)
  • 企業が複数の層を対象としている場合は、異なる企業規模を網羅するようにします
フェーズ 3:合成ペルソナの作成

各セグメントについて、詳細な合成ペルソナを作成します。ペルソナはマーケティング上の抽象的な概念ではなく、実在する具体的な人物のように感じられるものにします。

ペルソナの構成:

{
  "id": "persona-slug",
  "name": "Jordan Chen",
  "segment": "Enterprise IT Leader",
  "title": "VP of Engineering",
  "company": {
    "type": "Mid-market SaaS company",
    "size": "200-500 employees",
    "stage": "Series B, scaling fast",
    "industry": "Financial services technology"
  },
  "demographics": {
    "experience_years": 12,
    "reports_to": "CTO",
    "team_size": 35,
    "budget_authority": "$50K-200K without board approval"
  },
  "situation": "Jordan's team is growing faster than their tooling can support. They've been using a patchwork of internal scripts and are losing engineering hours to maintenance. The CTO has asked Jordan to evaluate modern solutions before next quarter's planning cycle.",
  "pain_points": [
    "Team productivity is dropping as they scale",
    "Current tools don't integrate well",
    "Onboarding new engineers takes too long"
  ],
  "buying_trigger": "CTO mandate to evaluate solutions before Q3 planning",
  "decision_criteria_ranked": [
    "Enterprise security and compliance (SOC2, SSO)",
    "Integration with existing stack (GitHub, Jira, Datadog)",
    "Scalability — will this work at 2x team size?",
    "Total cost of ownership, not just sticker price",
    "Implementation timeline — needs to be live in 6 weeks"
  ],
  "skepticism_profile": {
    "trust_level": "Low — has been burned by vendor promises before",
    "research_style": "Deep dive. Reads docs, checks GitHub issues, asks peers in Slack communities",
    "key_objections": [
      "Will this actually scale or will we outgrow it in a year?",
      "What's the real implementation cost beyond the license?",
      "How good is the support when things break at 2am?"
    ]
  },
  "technical_sophistication": "High — understands the technical landscape well, can evaluate architecture decisions, wants to see under the hood",
  "language": {
    "describes_problem_as": "We need to consolidate our toolchain and reduce operational overhead",
    "searches_for": ["engineering productivity platform", "developer tools consolidation", "[competitor] alternative enterprise"],
    "red_flag_words": ["revolutionary", "AI-powered", "seamless" — overpromising triggers skepticism],
    "trust_signals": ["SOC2 badge", "customer logos in their industry", "transparent pricing", "public changelog"]
  },
  "evaluation_behavior": {
    "first_visit": "Scans headline, checks if it's for their company size, looks for enterprise/security page",
    "deep_evaluation": "Reads docs, checks integrations list, looks for case studies from similar companies",
    "social_proof_needs": "Wants to see companies their size in their industry, not just FAANG logos",
    "deal_breakers": ["No SSO/SAML", "No self-hosted option", "Pricing only available via sales call"]
  }
}
フェーズ 4:ペルソナ資産の保存

再利用できる資産として、クライアントのディレクトリに保存します。

clients/<client>/personas/personas.json — 機械可読形式で、すべてのペルソナを配列に格納:

{
  "company": "Acme Corp",
  "url": "https://acme.com",
  "created": "2026-02-26",
  "segment_count": 5,
  "personas": [ ... ]
}

clients/<client>/personas/personas.md — すべてのペルソナを文章形式で記述した、人が読みやすい Markdown ファイル。レビューや共有が簡単です。

clients/<client>/personas/segments.md — 主要属性を含む全セグメントのサマリーテーブル。クイックリファレンスとして便利です。

出力の概要

作成後、以下を提示します。

  1. セグメント概要表 — 主な属性をひと目で確認できる、すべてのセグメント
  2. ペルソナの概要 — 各ペルソナについて2~3文でまとめた概要
  3. カバレッジの確認 — 多様性のルール(技術、ビジネス、懐疑的な視点、研究者)が満たされていることの確認
  4. 次のステップ — icp-website-review や、ペルソナを活用できるその他のスキルの実行を提案します

ヒント

  • 調査の深さが重要です。 フェーズ1には十分な時間をかけてください。企業の実際の顧客について深く理解するほど、ペルソナの現実味が増します。ホームページを読むだけでなく、レビュー、事例、求人情報も詳しく調べてください。
  • ペルソナを具体的にしてください。 「マーケティングマネージャー」では一般的すぎます。「予算削減でSDRチームを失ったばかりの、従業員50人のB2B SaaSスタートアップでシニア需要創出マネージャーを務めるサラ」なら、ツールをどのように評価するかが明確です。
  • 言葉の使い方も考慮してください。 ペルソナが問題を表現する言葉は、ベンダーがソリューションを説明する言葉とは大きく異なることがよくあります。このギャップがメッセージングの失敗につながります。
  • 懐疑的な視点が最も重要な特性です。 すべてのペルソナに、明確な懐疑的視点を持たせてください。何があれば購入を見送るでしょうか。ベンダーに対して、どのような前提を持っているでしょうか。
  • このスキルにはコードスクリプトがありません。 WebSearch と WebFetch を使ってエージェントが実行します。上記の構造化されたプロセスに沿って、調査とペルソナの作成を進めてください。

依存関係

  • Web 検索機能(企業と ICP の調査用)
  • Web 取得機能(ウェブサイトのページを読むため)
  • API キーや有料ツールは不要

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