sales-prospect-list

Name: sales-prospect-list
Author: sales-skills

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リポジトリ

sales-prospect-list について

理想顧客像の定義からリストの分類、品質確認までを扱う、B2B営業向けのプラットフォーム非依存スキルです。活動目標とデータプロバイダーの情報を優先順位付きリストにまとめ、主な参照ツールとして Apollo.io を挙げています。

主な機能

01理想顧客像の定義と調整
02企業・担当者のフィルター
03活動別のリスト規模算定
04階層化と加重リードスコア
05パーソナライズ要素の記録
06リストの品質・コンプライアンス確認

活用シーン

01新規開拓のコールドアウトバウンドリスト作成
02ABMのターゲットアカウントリスト作成
03イベント後のフォロー候補の分類
04既存リストの整理と優先順位付け

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/sales-skills/sales --skill sales-prospect-list

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

同梱ファイルreferences/learnings.mdreferences/platforms.md

詳細

ターゲットを絞った見込み客リストを作成する

ICP の定義から、フィルター戦略、リストの規模、セグメント分け、品質チェックまで、ユーザーがターゲットを絞った B2B 見込み客リストを作成できるよう支援します。このスキルは特定のプラットフォームに依存しませんが、主なツールとして Apollo.io を参照します。同じフレームワークは、ZoomInfo、LinkedIn Sales Navigator、Clay、Lusha、その他のデータプロバイダーにも適用できます。

ステップ 1 — 背景情報を集める

references/learnings.md が存在する場合は、蓄積された知識を確認するため、最初に読み込みます。

ユーザーに次の質問をします。

どのような相手にアプローチしますか？
- A) ICP が明確です — タイトル、業種、企業規模を把握しています
- B) 大まかなイメージはあります — 具体化を手伝ってほしいです
- C) ゼロから始めます — ターゲットの定義を手伝ってほしいです
- D) 既存のリストがあり、フィルタリングや整理が必要です
キャンペーンの目的は何ですか？
- A) コールドアウトバウンド — 新規パイプラインの創出
- B) ABM — 指定したアカウントへのターゲットを絞ったアプローチ
- C) イベント後のフォローアップ — カンファレンスやウェビナーを基にリストを作成
- D) 拡大 — 既存顧客のアカウントで新たな連絡先を見つける
- E) 競合からの乗り換え — 競合他社の顧客をターゲットにする
- F) その他 — 内容を説明してください
どのデータプロバイダーを利用できますか？
- A) Apollo.io
- B) LinkedIn Sales Navigator
- C) ZoomInfo
- D) Clay
- E) Lusha ／ Cognism ／その他
- F) 既存データを含む CRM のみ
- G) まだありません — おすすめを教えてください
見込み客は何件必要ですか？（おおよその目標 — 100 件？ 500 件？ 5,000 件？）

ユーザーのリクエストにこうした背景情報の大半がすでに含まれている場合は、該当するステップに直接進みます。 妥当な前提を明示したうえで、最善を尽くした回答をまず提示します。その後、最後に最も重要な確認事項を 1〜2 点だけ尋ねます。完全な情報が揃うまで回答を保留しないでください。

ステップ 2 — ICP を定義する

次の 4 つの観点から、構造化された ICP を作成します。

企業属性フィルター（企業レベル）

フィルター	確認する質問	値の例
業種	最も優良な顧客はどの業種ですか？	SaaS、金融サービス、医療
企業規模	従業員数は何人ですか？売上の範囲は？	従業員 50〜500 人、売上 1,000 万〜1 億ドル
地域	ターゲット企業はどこにありますか？	米国、英国、DACH 地域
資金調達ステージ	資金調達状況でターゲットを絞りますか？	シリーズ A〜C、自己資金、上場
テクノロジー	適合性の高さを示す技術スタックは何ですか？	Salesforce を利用、Kubernetes を稼働、技術スタックに React がある

人物属性フィルター（個人レベル）

フィルター	確認する質問	値の例
職位	どの職位の人に販売しますか？	エンジニアリング担当 VP、営業責任者、CTO
役職レベル	意思決定者としてどのレベルを狙いますか？	ディレクター以上、VP 以上、経営幹部
部門	どの部門ですか？	エンジニアリング、営業、マーケティング、財務
職務	実際にどのような業務を担当していますか？	人材マネジメント、IC、オペレーション

行動・シグナルのフィルター

フィルター	確認する質問	値の例
採用シグナル	自社製品が代替または支援する職種を採用していますか？	SDR、データエンジニアの求人を掲載
資金調達	予算の創出につながる最近の資金調達はありますか？	過去 6 か月以内にシリーズ B の資金を調達
転職	新しいツールを導入する可能性がある、新任のリーダーはいますか？	過去 90 日以内に VP に就任
インテント	自社製品に関連するトピックを調査していますか？	自社カテゴリーのインテントトピック
テクノロジーの導入状況	最近、補完的な技術や競合技術を導入しましたか？	Snowflake を追加、競合製品を削除

除外フィルター（除外対象）

既存顧客
商談が進行中の企業
連絡禁止リスト
規模が小さすぎる、または大きすぎる企業
サービスを提供していない業種
サポートできない地域

ステップ 3 — リストを作成する

ペルソナ別のフィルター戦略

ICP の各ペルソナに対して、フィルターの組み合わせを設計します。

主要ペルソナ（最優先）：

フィルター：[具体的な組み合わせ]
想定リスト件数：[推定]
品質チェック：このリストに含まれるすべてのレコードが見込み顧客として妥当ですか？

副次的なペルソナ（該当する場合）：

フィルター：[調整後の組み合わせ]
想定リスト件数：[推定]

リスト件数の目安

キャンペーンの種類	推奨リスト件数	理由
超ターゲット型 ABM	25-100	量より質を重視し、アカウントごとに深くパーソナライズします
集中型アウトバウンド	200-500	レベル 3 以上のパーソナライズに対応できる規模です
スケール型アウトバウンド	500-2,000	レベル 2 のパーソナライズと規模のバランスが取れています
大量アウトバウンド	2,000-10,000	件数を重視し、レベル 1～2 のパーソナライズと大規模な A/B テストを行います

適切な件数は、パーソナライズに対応できる能力によって異なります。チームが週に 50 通しかパーソナライズできないなら、5,000 件のリストを作っても意味がありません。

プラットフォーム固有のリスト作成ワークフロー、検索フィルター、インポート／エクスポート手順、API を使った見込み顧客開拓の手順については、references/platforms.md を参照してください。

Step 4 — セグメント分けと優先順位付け

シーケンスを設定できるよう、リストを階層に分けます。

階層	条件	割合	アプローチ
Tier 1 — ホット	ICP に合致し、購買シグナル（インテント、転職、資金調達）がある	リストの 10-20%	最もパーソナライズし、複数チャネルを使って、最速でフォローアップします
Tier 2 — ウォーム	ICP に合致し、シグナルはないものの適合性が高い	リストの 30-40%	標準的なパーソナライズと、実績のあるシーケンスを使います
Tier 3 — 広範囲	ICP への適合性は部分的ですが、テストする価値がある	リストの 40-50%	テンプレートを使用し、メッセージの A/B テストを行います

リードの適格性スコアリング

階層だけでなく、加重スコアリングモデルを使って見込み顧客を数値で順位付けします。これにより、コンバージョンデータに基づいて調整できる具体的な出発点が得られます。

基準	重み	評価内容	例：80 点以上 = Tier 1
役職／ロールの適合度	30%	見込み顧客の役職は、購入者ペルソナにどの程度合致していますか？	VP Engineering = 30、Director = 20、Manager = 10
企業規模の適合度	25%	従業員数／売上高が ICP の範囲内ですか？	最適範囲 = 25、隣接範囲 = 15、範囲の端 = 5
業界の適合度	20%	企業はターゲット業界に属していますか？	主要業界 = 20、隣接業界 = 10、その他 = 0
現職の就任時期	15%	この役職に就いてからどのくらい経っていますか？（新任リーダーは購入する傾向があります）	<90 日 = 15、90-365 日 = 10、>1 年 = 5
購買シグナル	10%	インテントデータ、採用シグナル、資金調達、テクノロジーの変化	明確なシグナル = 10、弱いシグナル = 5、なし = 0

合計：最大 100 点。 Tier 1 = 80 点以上、Tier 2 = 50-79 点、Tier 3 = 30-49 点、対象外 = 30 点未満。

自社の営業モデルに合わせて重みを調整してください。アウトバウンド中心のチームは企業規模と業界の重みを増やし、シグナルが豊富なチーム（PLG、インテント主導）は購買シグナルの重みを増やします。スコア帯ごとの実際の返信率や商談率を使い、四半期ごとに見直して再調整してください。

パーソナライズの切り口

リスト作成時にパーソナライズの切り口を記録し、アウトリーチの段階まで後回しにしないでください。これにより、リスト作成からシーケンスの作成へのギャップが埋まり、/sales-cadence への引き継ぎが格段にスムーズになります。

Tier	記録する内容	重要な理由
Tier 1 — Hot	最近の企業ニュース、具体的な技術スタックに関する所見、共通の知人、最近の転職に関する背景、資金調達の詳細	これらの見込み客には最もパーソナライズしたアウトリーチを行うため、具体的なきっかけが必要です
Tier 2 — Warm	業界の課題、企業の成長段階、採用傾向、競合ツールの利用状況	セグメント単位でのパーソナライズです。「あなた個人の状況」ではなく、「あなたのような企業」に向けたものです
Tier 3 — Broad	業界分野、企業規模の区分、ペルソナ単位の課題	テンプレートレベルのパーソナライズです。関連性を感じさせるには十分ですが、個別対応と呼べるほどではありません

Tier 1 の見込み客については、リスト作成時に少なくとも2つのパーソナライズの切り口を記録してください。Tier 2 については、見込み客ごとに1つ、またはセグメントごとに1つ記録してください。Tier 3 では、セグメント単位の切り口のみを記録します。

セグメンテーション変数

Tier 以外にも、次の条件でのセグメント分けを検討してください。

業界 — メッセージには業界固有の課題を反映させます
ペルソナ — エンジニアリング担当 VP と CTO では、異なるメッセージが必要です
企業規模 — SMB と大企業では、購買プロセスが異なります
地域 — タイムゾーン、言語、地域固有の話題

各セグメントには、シーケンス内で個別に調整したメッセージを用意してください。リスト全体に汎用シーケンスを1つだけ使うと、成果が落ちます。

ステップ 5 — 品質チェック

アウトリーチを開始する前に、リストを検証します。

データ品質チェックリスト

役職に違和感がないこと：誤検出がないか確認します（例：従業員5人の企業の「VP」と、Fortune 500 企業の VP では意味が異なります）
企業が実際のターゲットであること：10～15社を抜き打ちで確認し、実際に顧客になってほしい企業か判断します
既存顧客が含まれていないこと：CRM の顧客リストと照合します
進行中の商談が含まれていないこと：オープンなパイプラインと照合します
連絡先情報があること：エンリッチメントのクレジットを使う前に、メールアドレスも電話番号もないレコードを除外します
重複を削除していること：メールアドレス、および企業名と氏名の組み合わせで重複を排除します
コンプライアンスを確認していること：EU の連絡先には GDPR に基づくオプトインが必要です。米国では CAN-SPAM に準拠します

リストの健全性指標

指標	目標	目標未達の場合…
検証済みメールアドレスの割合	>80%	シーケンスに追加する前にエンリッチメントを行います。`/sales-enrich` を参照してください
電話番号がある割合	>40%	メール優先のシーケンスなら許容範囲です。電話中心の営業活動ではエンリッチメントを行います
ICP の全基準に一致する割合	>70%	フィルターを絞り込みます。一部の基準しか満たさない見込み客が多いと、効果が薄れます
バウンス率（初回送信後）	<3%	リストの品質に問題があります。送信前に検証ツールを使用します

注意点

ICP を定義する前にリストを作成しないでください。 Claude はフィルターの推奨にすぐ飛びつきがちです。明確な ICP のないリストは、ただの無作為な人々の集まりです。必ず「最も優良な顧客は誰ですか？」という問いから始め、そこから逆算してください。
リストの質より件数を優先しないでください。 Claude は「より多くの結果を得る」ためにフィルターを緩める傾向があります。条件に完全に合致する見込み客が 200 人のリストは、部分的にしか合致しない見込み客が 5,000 人のリストより成果を上げます。ターゲティングを犠牲にして件数を増やしたいというユーザーの要望には、異議を唱えてください。
除外フィルターを無視しないでください。 既存顧客、進行中の商談、連絡禁止リストを除外することは、対象者の条件と同じくらい重要です。Claude は除外条件について尋ねるのを忘れがちです。
役職名が統一されていると思い込まないでください。 「VP of Engineering」「Vice President, Engineering」「VP Engineering」は、いずれも同じ役職です。「Head of Growth」はマーケティングの場合も営業の場合もあります。役職名のあいまい検索を常に推奨するか、役職名のキーワードと併せて Apollo の職位フィルターを使用してください。
セグメント分けの工程を省略しないでください。 セグメント分けされていない一枚岩のリストでは、ありきたりなメッセージになってしまいます。すべてのリストを、ペルソナ、業界、またはシグナルの強さに基づいて、少なくとも 2〜3 個のセグメントに分けてください。
自己改善：ここに記載されていないことを見つけた場合は、今日の日付とともに references/learnings.md に追記してください。

特定のプラットフォームスキルを推奨する前に

このスキルは、複数のプラットフォームにまたがる戦略領域を扱います。特定のプラットフォームスキル（## Related skills に記載されている /sales-mailshake、/sales-klaviyo、/sales-apollo などの /sales-{platform}）をユーザーに案内する前に、そのプラットフォームスキルの実際の SKILL.md を読んでください。## Related skills にある 1 行の説明は候補を特定するには十分ですが、そのスキルを採用することや、適切に呼び出すプロンプトを書くには不十分です。

読み方：

~/.claude/skills/{skill-name}/SKILL.md がローカルに存在する場合は、それを Read してください。
sales-* スキルの場合、このリポジトリから直接 WebFetch してください：https://raw.githubusercontent.com/sales-skills/sales/main/skills/{skill-name}/SKILL.md。たとえば、sales-mailshake の場合は https://raw.githubusercontent.com/sales-skills/sales/main/skills/sales-mailshake/SKILL.md です。
sales-* 以外のスキル（サードパーティ製）の場合、インストールされていれば ~/.claude/skills/sales-do/references/skill-sources.md で {org}/{repo} を確認し、そのリポジトリ内の同じ skills/{skill-name}/SKILL.md パスを取得してください。

読んだ後は、 SKILL.md の具体的な内容（対象範囲、サブフロー、argument-hint の形式、「Do NOT use for...」という使用対象外の条件など）を根拠に推奨してください。生成する呼び出しは、プラットフォームスキルの argument-hint に合わせてください。プラットフォームスキルがユーザーの状況に適さないと分かった場合は、別のスキルに切り替えるか、不適切なスキルを推奨するのではなく、この場で質問に対応してください。

例

例 1：コールドアウトバウンド用リストの作成

ユーザーの依頼：「米国の従業員数が100～500人のシリーズBのSaaS企業で、エンジニアリング担当VPのリストを作成してください」 スキルの動作：

ICPの条件（役職、資金調達ステージ、規模、地域）を確認します
正確な設定を指定して、Apolloの検索フィルターを提案します
DevTools、MarTech、FinTechなどのサブ業界ごとに分類した300～500件のリストを提案します
シーケンスを開始する前に行う品質チェックを提示します結果：パーソナライズしたアプローチにすぐ使える、ターゲットを絞って分類されたリスト

例 2：ABMターゲットアカウントリスト

ユーザーの依頼：「ヘルスケア業界のターゲットアカウント20社で、購買委員会のメンバーを見つける必要があります」 スキルの動作：

対象となる20社と、購買委員会に含める役職を確認します
各アカウントで人物レベルのフィルター（CEO、CTO、VP Ops、CISO）を提案します
マルチスレッド化のため、アカウントごとに3～5人の連絡先をマッピングするよう提案します
アカウントレベルの優先順位付けフレームワークを提示します結果：20社のアカウントを網羅し、役職とエンゲージメントの優先度で整理された、マルチスレッド化された連絡先リスト

トラブルシューティング

検索結果が少なすぎる

原因：フィルターの条件が厳しすぎます 解決策：一度に1つずつフィルターを緩めます。まず地域を拡大し（隣接市場まで広げる）、次に企業規模の範囲を広げ、最後に役職に類義語を追加します。Apolloの「類似した役職」の提案を利用します。

検索結果が多すぎる

原因：フィルターの条件が広すぎます 解決策：シニアリティフィルターを追加する（リーダー層に販売する場合はDirector以上）、業界を絞る（大分類ではなくサブ業界を指定する）、またはテクノロジーフィルターを追加して、補完的なツールを使用している企業を探します。

リストのメールカバー率が低い

原因：データプロバイダーに、検証済みメールアドレスが登録されていないレコードが多数あります 解決策：ウォーターフォールエンリッチメント（複数のプロバイダーを試す）を使って/sales-enrichを実行します。C-suiteやVPレベルの連絡先には、メールよりも直通電話でのアプローチのほうが効果的な場合もあります。

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基本情報

作者: sales-skills
リポジトリ: sales-skills/sales
カテゴリ: マーケティング・グロース
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