signal-detection

シグナル検知

6 つのカテゴリーにわたる 30 件の営業トリガーを信頼性別に分類し、それぞれを検出できる ColdIQ エンドポイントに対応付けています。多大な労力を要する施策に取り組む前に、独立したシグナルを 2 つ以上組み合わせてください。

検知可能なシグナルは ColdIQ マーケットプレイスのエンドポイントに振り分けられます。それ以外は調査の指針として扱います。

ColdIQ マーケットプレイスのエンドポイント

シグナル	メソッド	パス	クレジット	エンドポイント ID	備考
資金調達イベント	GET	/v1/signalbase/funding-signals	unknown	signalbase.funding_signals	シリーズ A 以上／資金調達ラウンド
買収／M&A	GET	/v1/signalbase/acquisition-signals	unknown	signalbase.acquisition_signals
転職（社内推進者の移籍）	GET	/v1/signalbase/job-change-signals	unknown	signalbase.job_change_signals	役職を考慮
採用の急増	GET	/v1/signalbase/hiring-signals	unknown	signalbase.hiring_signals	募集中の求人
企業の求人（1 社）	POST	/v1/limadata/jobs	2	limadata.jobs	企業ページの LinkedIn 求人
資金調達イベント（別のデータソース）	GET	/v1/predictleads/discover/financing_events	0.18	predictleads.discover.financing_events
求人情報（別のデータソース）	GET	/v1/predictleads/discover/job_openings	0.18	predictleads.discover.job_openings	O*NET／所在地別
ニュースイベント	GET	/v1/predictleads/discover/news_events	0.18	predictleads.discover.news_events
テクノロジーの導入／削除	GET	/v1/predictleads/companies/{companyIdOrDomain}/technology_detections	0.18	predictleads.company.technology_detections
購買意向（求人＋テクノロジー）	POST	/v1/theirstack/companies/buying_intents	3	theirstack.companies.buying_intents
LinkedIn 投稿へのエンゲージメント	POST	/v1/limadata/posts/reactions	2	limadata.posts.reactions	エンゲージメントが高い見込み客のリスト
ニュース／広告（全般）	POST	/v1/serper/news	unknown	serper.news	低コストの汎用エンドポイント

信頼性の階層

• Tier 1 — 購買意向が最も高い（当日）： シリーズ A 以上の資金調達、新市場への進出、買い手部門のリーダー交代。予算が承認済み、または承認間近です。 → GET /v1/signalbase/funding-signals · ? cr · signalbase.funding_signals（未検証）
• Tier 2 — 有力（30～90 日）： 競合テクノロジーの導入、提携／買収、採用の急増（5 件以上）。 → GET /v1/signalbase/hiring-signals · ? cr · signalbase.hiring_signals（未検証）
• Tier 3 — 中程度（継続的な育成）： 求人 1～3 件、受賞／表彰、製品のローンチ。 → GET /v1/predictleads/discover/job_openings · 0.18 cr · predictleads.discover.job_openings
• Tier 4 — 弱い（状況把握のみ）： ソーシャルメディアでの活動、トラフィックの急増、一般的なニュース。 → POST /v1/serper/news · ? cr · serper.news（未検証）

30 件のトリガー → 情報源

• 資金調達・財務： シリーズ A 以上（signalbase.funding_signals）、M&A （signalbase.acquisition_signals）、資金調達イベント（predictleads.discover.financing_events）。
• 採用・チーム： 新任役員／社内推進者の移籍（signalbase.job_change_signals）、採用の急増 （signalbase.hiring_signals）、SDR／BDR または部門の拡大（limadata.jobs、predictleads.discover.job_openings）。
• テクノロジー・デジタル： 新しいテクノロジーの導入／テックスタックからの削除（predictleads.company.technology_detections）、 購買意向（theirstack.companies.buying_intents）、広告の配信／ローンチ（serper.news）。
• 競合・ベンダー： 競合製品のレビュー／契約満了／比較検討 — 専用エンドポイントはありません。 代替指標として serper.news／predictleads.discover.news_events を使用してください。
• 製品・事業イベント： 地理的な事業拡大、新オフィス、提携、規制変更 （predictleads.discover.news_events、serper.news）。
• マーケティング・評判： LinkedIn 投稿へのエンゲージメント（limadata.posts.reactions）、PR／メディア掲載 （serper.news）。

鮮度の期間（アプローチのタイミング）

資金調達 90d（2～8 週目）・シリーズ C の展開 180d（5～12 週目）・LinkedIn の投稿 30d（0～7 日）・ 採用 60d（14～30 日）・新任幹部 90d（14～30 日目）・技術変更 60d（0～30 日）・チャンピオンの転職 30d（0～14 日、最も急速に鮮度が落ちる）・イベント参加 21d（±7 日）。

複数シグナルの組み合わせ

• T1 + T1 = 手厚い個別対応（即時）： 資金調達 + 採用急増、新任幹部 + 技術の廃止、 チャンピオンの転職 + ICP への適合。
• T2 + T2 = 優先シーケンス： 採用（1～3 件）+ LinkedIn でのエンゲージメント、競合他社のレビュー + 自社の 料金ページへの訪問、業界ニュースの影響 + 地域展開。
• T3 = 定型文によるナーチャリング。

コピーの「それで？」テスト

言及するシグナルはすべて、最近のもので、オファーに関連し、気づいたことを相手が喜び、具体的な課題に結び付いている必要があります。明白な内容より深く掘り下げましょう。「SDR を採用中だが、まだレブオプスの責任者はいない」は「SDR を採用中ですね」より効果的です。実際の書き出しは crawford-method に引き継いでください。

ヒント

• Tier 1 は当日トリガー（/v1/limadata/watch）で自動化し、Tier 3～4 は週次でまとめて処理します。
• 最も安価なソースから利用します。3 クレジットのインテント呼び出しより先に serper.news / predictleads.*（0.18）を使います。
• 検出件数ではなく、シグナルからミーティングへの転換率を追跡します。