list-quality-scorecard

リスト品質スコアカード

5,000件のリードを含むCSVが、5,000件の優良リードリストと同じとは限りません。このスキルでは、送信前にリストを8つの観点から評価し、防げる無駄を見つけます。

このスキルの目的

コールドメールの送信担当者が直面する、キャンペーン失敗の主な原因は次の3つです。

1. リストの質が悪い — 間違った相手にメールを送っていては、コピーの内容は関係ありません
2. メールアドレスが未検証 — バウンスによってドメインのレピュテーションが損なわれます
3. ICPのずれ — VPをターゲットにしているつもりでも、リストの大半がマネージャーになっています

こうした問題は、送信前に5分もあれば、無料で発見できます。

入力

最低限、次の列を含むCSVです。

• email — メインのメールアドレス
• first_name、last_name
• job_title または title
• company_name または company
• company_domain（任意。ない場合はメールアドレスから導出）
• company_industry（任意。ICP適合度のスコアリングに使用）
• company_headcount（任意。ICP適合度のスコアリングに使用）

出力

次の項目を含むMarkdownのスコアカードです。

• レターグレード（A+〜F）
• 8つの観点のスコア（各0〜100）
• 修正すべき問題の上位5件
• 送信前チェックリスト

使用方法

npx tsx scripts/score-list.ts --list=leads.csv --icp-file=client-profile.yaml --out=scorecard.md

任意の --icp-file を指定すると、スコアカードで、宣言したICPフィルター（/icp-onboarding で設定）とリストを比較できます。

8つの観点

1. メールアドレスの検証率（重要）

• 内容： MillionVerifierなどを使って検証されたメールアドレスの割合
• ルール： コールドリストは送信前に100％検証する必要があります。未検証のメールアドレスはバウンスにつながり、ドメインを使えなくします。
• スコア： すべて検証済みなら100、検証率が50％未満なら0

2. メールアドレスの重複率

• 内容： リスト内のメールアドレスの重複割合
• ルール： 1％未満なら許容範囲、5％を超えると問題です
• スコア： 重複が0％なら100、線形に低下

3. ドメインの重複率

• 内容： 1つのドメインあたりのリード数の最大値
• ルール： 1ドメインあたり1〜2件が理想です。5件以上なら、1社に偏りすぎている可能性があります。
• スコア： ドメインあたりの平均が2未満なら100、2〜5なら60、5を超える場合は30

4. 役職の関連性

• 内容： ICPの役職リストと一致する役職の割合
• ルール： 完全一致と類義語リストで判定します。「VP Sales」リストの40％が実際には「Sales Manager」なら、リストにずれがあります。
• スコア： 一致率が80％以上なら100、40〜80％なら50、40％未満なら0

5. 不適切な役職の検出

• 内容： 既知の不適切なパターンに一致する役職の割合
• 不適切なパターン： intern、assistant、coordinator、student、part-time、retired、米国をターゲットにする場合の英語以外の役職
• ルール： 2％未満が通常です。10％を超える場合は、Prospeoのフィルターが緩すぎます。
• スコア： 2％未満なら100、それを超えると急激に低下

6. 全件受信ドメインの割合

• 内容： 全件受信ドメイン上のメールアドレスの割合（例：info@、contact@、hello@）
• ルール： B2Bのアウトバウンドでは5％未満が許容範囲です
• スコア： 5％未満なら100、5〜15％なら50、15％を超える場合は0

7. ICP適合度

• 内容： client-profile.yaml の業種と従業員数のフィルターに一致するリードの割合
• 必要条件： --icp-file の指定
• ルール： 80％以上が一致、完全一致なら100

8. 名前の品質

• 内容： 名と姓の両方が入力され、人名らしい形式になっている割合
• 確認項目： すべて大文字ではない、偽名（「Admin」「Info」など）ではない、メールアドレスを名前として使っていない
• ルール： 95％以上が許容範囲です
• スコア： 95％以上なら100、線形に低下

レターグレードの基準

8つの観点の加重平均（検証率とICP適合度は重みを2倍）です。

平均	グレード	対応
90-100	A+ / A	送信する
80-89	B	軽微な修正後に送信
70-79	C	まず上位3件の問題を修正
60-69	D	大幅なクリーンアップが必要
<60	F	送信しない。リストを作り直す。

出力例

=== List Quality Scorecard ===

File: leads.csv (2,147 rows)
Grade: B (84/100)

Dimensions:
1. Email verification:    100/100  (100% verified, good)
2. Duplicate emails:       95/100  (1.1% duplicates — trim before send)
3. Duplicate domains:      78/100  (avg 2.4 per domain — some over-concentration)
4. Title relevance:        82/100  (85% titles match "VP Sales" / "Head of Sales")
5. Bad-title detection:    92/100  (3% Coordinators slipped in — filter)
6. Catch-all density:      80/100  (8% catch-all — consider dropping)
7. ICP fit:                88/100  (88% match declared industry filter)
8. Name quality:           97/100  (good)

Top 5 issues to fix:
1. 23 emails are duplicates (1.1%) — deduplicate before upload
2. 64 leads are on catch-all addresses (3.0%) — drop or deprioritize
3. 64 Coordinators in the list — filter by seniority ≥ Manager
4. 147 leads cluster on 12 domains (>5 each) — cap at 3 per domain
5. 258 leads outside declared industry filter (12%) — filter by company_industry

Pre-send checklist:
[ ] Deduplicate by email
[ ] Drop catch-all if >5% (reduces bounce rate)
[ ] Filter out bad titles
[ ] Cap per-domain concentration
[ ] Re-run verifier if list shrunk >10%

使用するタイミング

• リスト作成スキル（/prospeo-full-export、/blitz-list-builder、/google-maps-list-builder、/disco-like）の実行後
• メールアドレスの検索後（/list-builder のフェーズ5）
• Smartleadへのアップロード前

使用しないケース

• 100件未満のリスト。信頼性の高い統計を得るにはサンプルが小さすぎます。
• 完全に固定されたリスト（送信のたびに同じリストを使用）。一度確認すれば、再利用できます。

スクリプト

• scripts/score-list.ts — メインのスコアカード

次に行うこと

評価が B 以上の場合： /campaign-copywriting でメールを作成します。次に /smartlead-campaign-upload-public で DRAFT として公開します。

評価が C 未満の場合：（スコアカードの出力にある）上位 3 件の問題を修正し、評価が B 以上になるまでこのスキルを再実行します。評価が C のリストはアップロードしないでください。バウンスや返信率の低下により、ドメインのレピュテーションが損なわれます。

または、いったん保留します： 大幅な修正が必要な場合（メールアドレスの検証が未実施、問題のある役職名が 30% 以上など）は、メールアドレスの検索やエンリッチメントにこれ以上費用をかける前に対処してください。

関連スキル

• /icp-prompt-builder — ICP への適合度をより詳細にスコアリングします（企業ごとに AI を使用）
• /icp-onboarding — このスキルが照合する client-profile.yaml を生成します
• /cold-email-starter-kit のリスト作成フェーズ 5 と MillionVerifier — 検証の網羅率を高めるため、このスキルの実行前に行います

1% ルールとの整合性

C 評価未満のリストでは、返信率が 1% を下回る可能性が非常に高く、1% ルールに違反します（/email-deliverability-audit を参照）。ここでリストの問題を見つけておけば、後々のメール到達率の低下を防げます。