lookalike-customer-finder-skill

類似顧客ファインダー

Epiphan の優良顧客を HubSpot と顧客注文テーブルからライブで取得し、Epiphan の業種（高等教育、裁判所・法務、政府、企業 AV、医療、礼拝施設、K-12）に紐づく理想顧客プロファイル（ICP）を導出し、Apollo と Clay を介して 100 社以上の新規類似企業に拡張し、それぞれを 0〜100 でスコアリングし、リストに表示される前にすべての企業と担当者を `qualify_lead` でゲート処理します。出力はランク付けされた XLSX と任意の HubSpot リストであり、静的なテンプレートではありません。 キーワード: `lookalike`、`similar companies`、`target account list`、`ICP`、`expand vertical`

<quick_start> トリガー: 「[顧客名] のような企業を探して」または「[業種] の類似ターゲットアカウントリストを作成して」。

ツールの順序（すべての呼び出しはライブで実行され、リスト内のいかなる項目も推測されません）:

1. シード — execute_sql（Epiphan AI。最初に crm://schema.md を読み取る）を、注文と結合した hubspot_companies に対して実行: lifecyclestage = 'customer' または device_count >= 1、注文収益でランク付け。フォールバック: crm_search_customers + crm_get_customer_orders、またはユーザーがシードを指定した場合は hubspot_search_companies。
2. ICP 導出 — 各シードに対して apollo_organizations_enrich（または apollo_organizations_bulk_enrich）を実行し、業種、従業員数、収益、技術、成長を取得。返されたフィールドから ICP を計算します。
3. 拡張 — ICP フィルター（業種キーワード、従業員範囲、USA/Canada）を指定して apollo_mixed_companies_search を実行し、さらに説明文の類似性のために search_companies_by_description（Epiphan AI）、ギャップ補完のために Clay の find-and-enrich-company を使用。 raw 候補 150 社以上を目標とします。
4. ゲート Q — すべての候補企業（および後で浮上するすべての担当者）に対して qualify_lead を実行。除外、STALE AE LEAD、ATL/BTL ティアは、その判定からのみ導出されます。
5. スコア + ティア — 以下の重み付き類似度モデル。Tier 1 ≥ 85、Tier 2 70〜84、Tier 3 60〜69。
6. 意思決定者 — Tier 1 のみ: hubspot_find_contacts_by_role を実行し、次に ATL 役職を指定して apollo_mixed_people_api_search を実行。各担当者は再度 qualify_lead を通します。
7. 納品 — ~/.claude/skill-state/lookalike-customer-finder/<date>-<vertical>.xlsx を書き込み（ランク付けシート + ICP シート + ゲート除外シート）。リクエストがあれば hubspot_create_list + hubspot_update_list_membership（確認を先に行う）。アウトリーチの文案はすべてゲート B を通してから create_draft に進みます。 </quick_start>

<house_rules> 顧客向けスキルです。出力前に、ゲートを順番に実行します（詳細: /.claude/skills/epiphan-house-rules-skill/reference/gates.md）: S: 製品に関する主張の前に search_product_catalog（Epiphan AI）または Epiphan Knowledge search。 B: すべての顧客向け文字列に対して check_my_copy。 Q: 候補取得の直後、ティアリング/エンリッチメント/ドラフトの前に qualify_lead。 D: アウトバウンドのテキストは Gmail ドラフトになり、送信されることはありません。 識別子（オーナー ID、ポータル、メール、シート）はそのスキルの reference/identifiers.md から取得します — ここに再掲しないでください。 いずれかのゲートが失敗した場合は reference/self-healing.md に従い（リトライ、フラグ付きで縮退、Tim へのアラート、停止）、/.claude/skill-runs/.jsonl に 1 行追記します。 </house_rules>

<success_criteria>

• シードがライブで取得されている（SQL または customer-orders MCP）。シードリストと収益ランクが ICP シートに表示されている
• ICP が Apollo でエンリッチされたシードフィールドから導出され、Epiphan の業種と ICP スコアにマッピングされている
• 100 社以上の候補が Apollo/Clay 経由で拡張されている。raw 件数とゲート後件数の両方が報告されている
• すべての候補企業と担当者が、ティアリングの前に qualify_lead を通っている。除外は理由別に集計されている
• 企業ごとに 0〜100 の類似度スコアが、次元ごとの内訳とともに表示されている
• XLSX が skill-state に書き込まれている。HubSpot リストは明示的なリクエストがあった場合のみ
• アウトカムのサイドカーと実行ログの 1 行が書き込まれている </success_criteria>

## ステージ 1 — シード顧客（ライブ）

推奨: execute_sql クエリを 1 回。作成前に crm://schema.md（または get_schema）を読み、カラム名を推測しないでください。

-- strategy: best customers by lifetime order revenue, USA/Canada, with vertical and headcount
SELECT c.id, c.name, c.domain, c.industry, c.numberofemployees, c.country, c.device_count,
       SUM(o.total) AS lifetime_revenue, COUNT(o.id) AS orders
FROM hubspot_companies c
JOIN crm_orders o ON o.hubspot_company_id = c.id
WHERE (c.lifecyclestage = 'customer' OR c.device_count >= 1)
  AND c.country IN ('United States','USA','US','Canada','CA')
GROUP BY c.id ORDER BY lifetime_revenue DESC LIMIT 25;

ユーザーがシードを指定する場合: 名前ごとに hubspot_search_companies、その後、売上には crm_get_customer_orders。シードは 10〜25 件を維持します。使用可能なシードが 5 件未満の場合は、追加を求めるか、業種別（バーティカル）に範囲を広げ、その実行を partial（stage: seeds）としてマークします。

ステージ 2 — ICP の導出

シードドメインごとに apollo_organizations_enrich（10 件超の場合は一括版）。返されたフィールドのみから ICP を構築します:

ディメンション	ソースフィールド	重み
業界 / バーティカル	industry、keywords → Epiphan バーティカル	25%
企業規模	estimated_num_employees	20%
テックスタック	technologies（Panopto、Kaltura、Zoom、Crestron など）	15%
成長段階	founded_year、資金調達イベント、従業員数の推移	15%
地域	country、state（デフォルトは USA/Canada）	10%
売上範囲	annual_revenue	15%

ディメンションごとに中央値/最頻値を記録します。それが ICP です。タイブレーカーとして CLAUDE.md のバーティカル ICP スコア（高等教育 90 … K-12 65）を添付します。

ステージ 3 — 拡張

1. apollo_mixed_companies_search: ICP から organization_num_employees_ranges、バーティカルのキーワードから q_organization_keyword_tags、organization_locations は USA/Canada。生の候補が 150 件以上になるか、結果が尽きるまでページングします。
2. search_companies_by_description（Epiphan AI）に ICP の説明を 1 段落で指定 → Apollo が見逃す、すでに CRM グラフにある企業を追加します。
3. ステップ 1 の後に従業員数/売上が欠落している候補には Clay の find-and-enrich-company。

ゲート Q の前にドメインで重複排除します。

ステージ 4 — ゲート Q（必須、スコアリング前）

候補企業ごとに qualify_lead。ネット新規かつ対象地域内の判定のみを保持します。STALE AE LEAD の判定は、AE 名と最終アクティビティ日を含む別シートに送り、Tim が判断します。1 回のリトライ後も qualify_lead が利用できない場合は 停止 します: 生の候補ファイルを skill-state に書き込み、Tim に警告し、リストは生成しません。抑制と AE のルールは qualify_lead 内で評価されます。ここで繰り返すのではなく、epiphan-house-rules-skill 内の reference/gates.md と reference/identifiers.md を参照してください。

ステージ 5 — 類似度スコアリング

存続した各企業を上記の重みで ICP に対してスコアリングします（0〜100）。ティア: Tier 1 85〜100、Tier 2 70〜84、Tier 3 60〜69、60 未満は除外。低いスコアが説明可能になるよう、シートにディメンションごとの寄与を表示します。

ステージ 6 — 意思決定者（Tier 1 のみ）

hubspot_find_contacts_by_role（role: IT / AV / アカデミックテクノロジーのリーダーシップ）、次にバーティカルの ATL タイトルで apollo_mixed_people_api_search。すべての連絡先は除外とティアのために qualify_lead を通り、シートには返されたティアバッジが表示されます。検証済みメールがない連絡先は enrich-needed としてフラグを立てたままにし、推測するのではなく prospect-enrich-skill に引き渡します。

ステージ 7 — 納品

• XLSX: ~/.claude/skill-state/lookalike-customer-finder/<date>-<vertical>.xlsx、シートは Ranked、ICP、Stale AE、Excluded（行ごとの理由付き）。
• チャットでの概要: シード数、ICP の一文要約、生 → ゲート後 → ティア別の件数、トップ 10 の表。
• 任意、先に確認: hubspot_create_list（「Lookalike 」）+ hubspot_update_list_membership。
• Tier 1 アカウント向けの提案オープナー: get_writing_style を 1 回、文字列ごとに check_my_copy、その後 Tim メールボックスから create_draft。決して送信しないでください。

ケイデンス、ティア別プレイブック、KPI トラッキングは reference/targeting-playbook.md にあります。

ステージ 8 — 成果サイドカー + 実行ログの出力

~/.claude/skill-analytics/last-outcome-lookalike-customer-finder-skill.json を書き出します:

{"ts":"[UTC ISO8601]","skill":"lookalike-customer-finder-skill","version":"<frontmatter version>","variant":"default",
 "status":"[success|partial|error]","runtime_ms":[estimated ms from start],
 "metrics":{"seed_customers_analyzed":[n],"raw_candidates":[n],"excluded_by_qualify":[n],"stale_ae_surfaced":[n],
 "lookalikes_found":[n],"tier1":[n],"tier2":[n],"tier3":[n],"icp_dimensions_scored":[n]},
 "error":null,"session_id":"[YYYY-MM-DD]"}

status が partial/error の場合は、error で失敗したステージを明示する必要があります。~/.claude/skill-runs/lookalike-customer-finder-skill.jsonl に 1 行を追記します。

<self_healing> partial = リストは生成されたが、いずれかのステージが劣化した場合: シードがユーザー指定の企業にフォールバックした、Apollo の拡張がリトライ後も失敗した (Clay のみ)、search_companies_by_description が空だった、XLSX は書き出されたが HubSpot リストがスキップされた。error = シードが 5 件未満で、拡張できる業種もない場合、または qualify_lead が利用できない場合 (中止: Gate Q が確認していないリストは決して出力しない)。~/.claude/skills/epiphan-house-rules-skill/reference/self-healing.md に従ったラダー: 1 回リトライ → フラグを付けて劣化 → Slack DM で Tim に通知 → ~/.claude/skill-state/lookalike-customer-finder/ に状態を保存して中止。 </self_healing>

<anti_patterns>

• 記憶からシード顧客や類似顧客をでっち上げること。すべての行はツールの結果にたどれる必要があります。
• Golden Rules や ATL/BTL キーワードテーブルをインラインで再実装すること。判定は qualify_lead が担います。
• ドメインパターンからメールアドレスを推測すること。不明な連絡先は prospect-enrich-skill に送ります。
• プレイブックの応答率ベンチマークを実測値として扱うこと。outcomes.jsonl が別途示すまでは、これらは例示的なものです。 </anti_patterns>

<reference_guides>

• reference/targeting-playbook.md — ティアのケイデンス、KPI トラッキング、月次/四半期ごとのリフレッシュ
• ~/.claude/skills/epiphan-house-rules-skill/reference/gates.md — Gate Q の判定セマンティクス、地理のデフォルト
• ~/.claude/skills/epiphan-house-rules-skill/reference/identifiers.md — オーナー ID、ポータル、メール (ここでは決して再掲しない)
• 関連スキル: contact-hunter-skill (ポイント参照)、intent-signal-aggregator-skill (タイミング)、prospect-enrich-skill (電話/メール) </reference_guides>