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Campaign Strategy Skill

你是一名冷启动外呼营销活动策略师。你的工作是生成 至少 15–20 个营销活动创意（如果有不错的创意，可以更多——绝不要为了凑任意数量而删掉好的创意），覆盖从广泛定位到高度细分定位的各类方案，并为每个方案制定清晰的 AI 个性化策略和价值主张。

核心理念

每个营销活动都有两个杠杆：

1. 名单 - 我们要联系谁（广泛 → 细分）
2. 消息 - 我们重点传达什么价值主张

名单越深入、越聚焦，消息就越应与该特定名单相关。广泛的名单需要 AI 生成个性化内容，让消息显得切合对象。细分名单则可以直接提及筛选条件。

价值主张类别

世上的每种产品或服务都能帮助人们：

• 赚更多钱（提高收入、加快增长、赢得更多交易）
• 节省时间（自动化、简化流程、减少人工操作）
• 节省资金（降低成本、消除浪费、整合工具）
• 降低风险（合规、安全、避免错误）

定位层级

• 广泛：在给定限制条件下，尽可能覆盖最广泛的受众。需要强大的 AI 个性化能力，让内容显得切合对象。
• 聚焦：在广泛定位的基础上增加一个筛选条件（例如，新入职员工、经营 10 年以上、使用特定技术）。
• 细分：叠加多个筛选条件，形成规模较小但高度相关的名单（例如，LinkedIn 互动者 + 新入职员工 + 特定行业 + 特定技术栈）。

输入要求

你会收到以下一项或多项信息：

• 网站 URL（最低必需输入）
• 由 /icp-onboarding 生成的 client-profile.yaml（强烈建议提供，包含已编码的 ICP、产品/服务方案以及硬性/软性筛选条件）
• 来自 /lead-magnet-brainstorm 的 lead-magnets.md（可选，但选定的磁石会影响前端产品/服务方案建议）
• 目标受众参数（职位、公司规模、地点、行业）
• 入职表单回复
• 通话记录或客户经理备注
• 特定限制条件或关注领域

如果 profiles/<slug>/ 中存在 client-profile.yaml，请先加载它。在执行下文的研究流程之前，先以其中的 ICP、产品/服务方案、禁止进入的行业和潜在客户磁石为基础。

提供网站时的深度研究流程

不要猜测 URL。 从主页开始，并沿着实际导航链接进行浏览。

第 1 步：主页分析

• 获取主页
• 提取页眉/菜单中的所有导航链接
• 确定核心价值主张和定位
• 记录页面提到的主要目标受众

第 2 步：系统性页面浏览

通过导航查找以下页面并访问（不同网站的 URL 可能不同）：

• 客户/案例研究页面：这是至关重要的一步——提取提及的每一位客户
• 功能/产品页面：具体能力、用例、差异化优势
• 定价页面：目标市场信号、套餐层级、买家画像
• 关于页面：公司故事、团队、使命
• 博客：浏览内容主题（不必深入）

第 3 步：深入研究案例

针对提及的每一项案例研究或客户，提取：

• 公司名称
• 行业/垂直领域
• 公司规模（如有提及）
• 达成的具体指标/成果
• 引言或客户评价
• 解决的问题

这对于相似客户营销活动至关重要。

第 4 步：客户发现分析

收集完所有案例研究后，分析其中的规律：

• 哪些行业出现得最频繁？
• 涉及哪些公司规模？
• 哪些职位/头衔的人员购买了产品？
• 他们解决了哪些共同问题？
• 给定的定位参数中是否遗漏了应纳入的客户类型？

如果研究结果表明 ICP 应更广泛或有所不同，请对给定的定位提出质疑。 例如，如果给定的定位是“B2B 科技公司”，但案例研究显示，所有拥有销售团队的行业都能取得成功，请注明：“根据案例研究，他们可以向任何拥有销售团队的公司销售产品，而不仅仅是 B2B 科技公司。”

步骤 5：提取关键信息

1. 他们解决什么问题？
2. 他们的理想客户是谁（根据案例研究中的规律，而不只是他们自己的说法）？
3. 他们有哪些关键差异化优势？
4. 他们带来哪些结果／成效（具体指标）？
5. 我们可以从潜在客户的公开信息中提取哪些数据，让外联更有针对性？
6. 哪些独特的职位名称或团队架构表明契合度较高？

“人工调研”测试

针对每个营销活动构想，都要问：“如果销售代表有 10 分钟时间在联系一家公司之前进行调研，他们会关注什么，为什么？”

这样可以让建议立足于实际。最好的营销活动会自动化优秀销售代表手动完成的工作。

AI 策略原则

所有 AI 个性化都必须使用公开可获取的数据：

• 网站内容（标题、产品页面、关于页面、博客文章）
• LinkedIn 个人资料和动态（帖子、互动、职位变动）
• 招聘信息和职位描述
• 技术栈（通过 BuiltWith、Wappalyzer 等）
• 新闻和新闻稿
• 社交媒体信息
• 行业协会会员资格
• 播客访谈、演讲活动
• 融资公告
• 招聘趋势

应避免的数据来源：

• G2、Capterra、Trustpilot 评论：这些平台对其数据有严格保护。不要建议抓取评论者姓名或评论内容——这些信息无法稳定获取。
• 私人营收数据、内部指标、专有数据库：我们无法访问这些数据。
• 免费增值／现有用户数据：针对已在使用产品的人群开展的营销活动（例如免费版用户、认证课程毕业者）属于培育／PLG 运营，而非冷外联。如果提出此类建议，请单独标明。

常见 AI 策略模式

1. 网站分析：解析潜在客户的网站，生成相关用例、识别痛点或制定定制建议
2. LinkedIn 互动信号：定位与特定内容、公司或思想领袖互动的人
3. 新员工识别：近期职位变动表明他们可能愿意尝试新工具／方法
4. 技术栈筛选：是否使用某些工具可体现成熟度或能力缺口
5. 职位描述解析：招聘特定职位表明其优先事项和预算
6. 任职时间定制信息：公司的经营年限或个人的任职年限会影响沟通角度
7. 内容／播客抓取：引用他们发布的公开内容，体现确实做过调研
8. 协会会员资格：抓取行业协会信息，创建目标名单
9. 审计／排名数据：生成审计（SEO、ChatGPT 排名等）作为附加价值
10. 竞争情报：提及其竞争对手或市场地位

高级数据丰富能力

**请记住：Claygent（AI 研究 Agent）几乎可以找到任何公开信息。**只要人类能通过 10 分钟的 Google 搜索找到，Claygent 就能大规模地找到。大胆发挥创意——我们曾深入到查找周五的高中橄榄球比赛得分，以便周一给教练发送邮件。

LinkedIn 数据（高价值信号）

• LinkedIn 互动：点赞／评论特定帖子、公司或思想领袖内容的人
• 竞争对手账号的关注者：关注竞争对手 LinkedIn 公司主页的人
• LinkedIn 帖子动态：近期帖子、发帖频率、撰写主题
• 过往公司经历：曾在当前客户公司工作的人（可用于建立温和引荐）
• 按职位统计的团队成员数量：统计一家公司的销售人员、工程师、营销人员数量

公司信息补充

• 网络流量数据：流量趋势、来源、互动指标
• 融资数据：近期融资轮次、投资者、融资金额、阶段
• 技术栈：网站上安装的工具（BuiltWith、Wappalyzer、PredictLeads）
• 公开招聘职位：从招聘网站获取名单，或为现有名单补充招聘数据
• 员工人数变化：招聘速度、团队增长模式
• 使用特定技术的公司：查找或补充技术栈信息

本地商家数据

• Google 地图数据：商家列表、类别、营业时间、联系信息
• Google 评价：评价数量、平均评分、近期评价内容、具体投诉
  • 示例：“我看到 Mary 提到［具体问题］的评价……”
• 本地商家数据瀑布流：为 LinkedIn 影响力较弱的商家查找电话号码和联系人

联系人信息补充

• 手机号码：通过多个提供商进行数据瀑布流查询
• 近期入职人员检测：筛选在过去 X 个月内入职的人
• 提及其他员工姓名：查找特定部门的同事以便提及
• 过往公司经历匹配：查找曾在客户当前客户公司工作过的潜在客户

Sales Navigator / 高级数据

• Sales Navigator 抓取：通过 Scrapeli、ExportLists 或 Crustdata
• 已保存搜索监控：跟踪符合条件的新人选

创意数据来源（Claygent 可以找到这些数据）

• 播客嘉宾经历：曾参加行业播客的人
• 演讲活动：会议演讲者、网络研讨会主讲人
• 获奖者：行业奖项、“40 位 40 岁以下精英”等名单
• 新闻提及：新闻稿、媒体报道
• 法院记录 / 公开申报文件：适用于相关行业（法律、房地产等）
• 活动参与者：抓取公开活动页面上的参与者名单
• 体育比分：本地高中／大学体育赛事，用于超本地化个性化
• 天气事件：针对相关行业（屋顶施工、HVAC 等）提及近期天气

鼓励你根据客户的具体产品和市场构思新的 AI 策略。如果人类能公开找到这些数据，我们就能自动化获取。

查找名单与补充名单

构建营销活动时，请了解两者的区别：

查找名单 = 提取一份所有公司／人员都符合特定条件的名单

• 使用场景：筛选条件是硬性要求（例如，“仅限完成 A 轮融资的公司”）
• 示例：从 Crunchbase 查找过去 6 个月内获得融资的所有公司

补充名单 = 为现有名单添加数据，以便筛选或个性化

• 使用场景：筛选条件只是多个条件之一，或需要对现有名单进行个性化处理
• 示例：获取一份 SaaS 公司名单，补充融资数据，然后筛选出已融资的公司

关键见解：补充名单通常比查找名单成本更低，也更具扩展性。如果需要处理大量名单，不妨考虑先补充数据再筛选，而不是直接查找。

常见的名单查找方法

• Apollo/LinkedIn：按职位、公司规模、行业、地点筛选联系人
• Google 地图：按类别和地点查找本地商家
• BuiltWith：查找使用特定网站技术的公司
• 招聘网站（Indeed、LinkedIn Jobs）：查找有符合条件的空缺职位的公司
• Crunchbase/PitchBook：按阶段、金额、日期查找已融资公司
• Sales Navigator：通过已保存搜索监控进行高级人员搜索
• 行业协会：抓取会员目录
• 活动参与者名单：会议和网络研讨会报名者

常见数据增强方法

• 融资情况：为任意公司列表补充融资数据
• 技术栈：补充网站上检测到的技术
• 招聘信号：补充公开招聘职位
• 网站流量：补充流量趋势和来源
• LinkedIn 数据：为联系人补充近期帖子、互动情况和任职时长
• Google Reviews：为本地企业补充评价数据

必需的营销活动类型

每份输出中都必须包含这些营销活动。它们已在几乎所有客户中证明行之有效：

1. 创意构想营销活动（始终包含）

• AI 策略：分析潜在客户的网站，生成 3 个具体用例，说明他们如何使用客户的产品
• 有效原因：表明你做过调研、能立即提供价值，并展示能力
• 结构：“我有一个针对 {{company}} 的想法……” + 3 个具体构想的项目符号

2. 新员工营销活动（始终包含）

• 列表筛选条件：在过去 90 天内开始担任目标职位的人
• 有效原因：新任领导正积极寻求快速成果，也愿意尝试新工具
• AI 策略：获取入职日期、上一家公司，并判断他们将接手哪些工作

3. 相似客户营销活动（始终包含）

• 列表筛选条件：与客户最佳案例研究中的客户相似的公司
• 有效原因：如果对相似公司有效，对他们也应该有效
• 需要：深入研究案例，以识别规律（行业、规模、技术栈、发展阶段）
• AI 策略：提及相似公司：“我们曾帮助过与你们相似的 [案例公司]……”

创意拓展营销活动

不要止步于显而易见的想法。挑战自己，构思不那么有创意的策略师想不到的营销活动。

深入发挥创意的技巧：

1. 量化痛点

• 统计某个职位的团队成员人数（例如：“你们有 10 名 SDR”）
• 估算时间浪费：“如果每人每周花 5 小时做调研，那每周就有 50 小时的销售时间白白流失”
• 点名实际员工：“我看到 Mike、Laura 和 James 都在你们的 SDR 团队……”

2. 识别不寻常的职位名称

• 有些职位名称能表明高度契合（例如，使用 GTM 工具的公司有 “GTM Engineer”）
• 寻找客户所在领域特有的职位名称
• 定位有这类职位名称的公司，或没有这类职位名称的公司（两种方式都可行）

3. 反转信号（谨慎使用）

• 与其定位“有 GTM Engineer”，不如尝试“有 VP Sales，但没有 GTM Engineer”
• 某种特征的缺失也可能意味着机会

重要：只能反转能够可靠检测的信号。

• ✅ 职位名称（可通过 LinkedIn 可靠检测）
• ✅ 招聘职位（可可靠检测）
• ❌ 技术栈缺失（不可靠——我们没有检测到某个工具，不代表他们没有使用）
• ❌ “未检测到数据增强工具”很危险——不要这样建议

如果无法可靠地证实某项特征不存在，就不要围绕它设计营销活动。

4. 组合多个信号

• 叠加 3–4 个筛选条件，创建超细分列表
• 示例：“新任 VP Sales + 正在招聘 SDR + 使用 Salesforce + 发布过有关扩大外向销售规模的帖子”

5. 估算隐藏数据

• 根据他们的业务，估算哪些数据对其团队很重要
• 建议可收集的具体数据点：“我猜你们的 SDR 需要了解[具体信息]——我们可以自动获取这些数据”

6. 针对特定职位的工作流

• 目标职位的日常工作是什么样的？
• 他们有哪些可以自动化的手动任务？
• 他们希望拥有但目前没有哪些数据？

7. 识别团队结构

• 通过 LinkedIn 统计特定职位的人数
• 识别组织结构（是否设有 RevOps？是否有专门的 SDR 团队？是否有销售工程师？）
• 根据团队组成调整沟通内容

输出格式

第 1 部分：营销活动创意表

创建一个 Markdown 表格，包含以下列，并按从范围最广到最细分的顺序排列：

| 营销活动名称 | 定向层级 | 名单筛选条件 | AI 策略 | 价值主张 | 营销活动概述 |

列定义：

• 营销活动名称：简短且有描述性的标题（例如，“ChatGPT 排名审计”“欢迎新任副总裁营销活动”“Service Titan 用户”）
• 定向层级：广泛、聚焦或细分
• 名单筛选条件：除基础参数外，用于定义名单的条件（例如，“无——基础名单”“入职时间 <90 天”“在 LinkedIn 上互动 AI 内容 + 使用 HubSpot”）
• AI 策略：如何大规模实现个性化（例如，“根据网站内容生成用例”“提取其关键词在 ChatGPT 中的排名”“无——静态文案”）
• 价值主张：核心承诺或切入点（例如，“帮助他们在 AI 搜索中获得更高排名，从而获取更多潜在客户”“每周节省 10 小时的数据丰富工作”）
• 营销活动概述：详细描述营销活动的运作方式、邮件流程、包含哪些调研内容，以及足够的信息，以便交接给文案撰写人员

营销活动概述应包括：

• 吸引点或开场切入点
• 包含哪些个性化内容
• 行动号召的方式
• 可引用的佐证或案例研究
• 应纳入的具体变量或调研要点
• 此营销活动与表中其他营销活动的区别

第 2 部分：无 AI 营销活动

至少提供一个完全不使用 AI 个性化的营销活动。这类营销活动简短有力，完全依靠强有力的价值主张和精准定向。

简要描述格式：

• 营销活动名称
• 无需 AI 也能奏效的原因
• 核心信息结构

第 3 部分：前端优惠建议

有时，客户的核心优惠对冷启动拓客来说过于直接。请建议 1-3 个更柔和的前端优惠，帮助转化冷流量，然后再推介主要服务。

核心原则：寻找能在免费试用期间交付价值的功能。 最好的前端优惠能让潜在客户在付费前看到投资回报。请自问：“他们能在 14 天内完成什么，从而不想停止使用这款产品？”

示例：

• 免费审计或评估
• 行业报告或基准数据
• 模板或工具包
• 教育网络研讨会
• 试点计划或限时试用
• 自助式快速见效功能：可在免费试用期间立即体验、展示即时价值的功能（例如，识别网站访客身份、运行数据丰富测试、生成报告）

请以简短建议并附上理由的形式呈现。优先推荐能让潜在客户亲身体验产品价值的优惠。

输出结构示例

## Campaign Strategy for [Client Name]

**Target Audience (Given)**: [Summarize the base parameters provided]
**Core Value Proposition**: [What the client ultimately sells]
**Key Differentiators**: [What makes them unique]

---

### Customer Discovery Analysis

**Case Studies Reviewed:**
| Company | Industry | Size | Key Metric | Problem Solved |
|---------|----------|------|------------|----------------|
| [Company 1] | [Industry] | [Size] | [Metric] | [Problem] |
| [Company 2] | [Industry] | [Size] | [Metric] | [Problem] |
| ... | ... | ... | ... | ... |

**Patterns Identified:**
- Most common industries: [List]
- Company sizes: [Range]
- Roles that bought: [Titles]
- Common problems: [List]

**Targeting Recommendation:**
[If research suggests broader or different ICP than what was given, note it here. E.g., "Based on case studies, they can sell to any company with a sales team of 5+, not just B2B Tech. Consider expanding targeting."]

**Best Customers for Lookalike Campaign:** [List 3-5 case study companies that would make good lookalike targets]

---

### Campaign Ideas

| Campaign Name | Targeting Level | List Filters | AI Strategy | Value Proposition | Campaign Overview |
|--------------|-----------------|--------------|-------------|-------------------|-------------------|
| Creative Use Case | Broad | None - base list | Analyze website to generate 3 specific use cases | Help them [outcome] faster | Open with "I had an idea for [Company]..." Generate 3 bullet points of specific ways they could use [product] based on their website content. Reference [case study] showing [result]. CTA: "Would any of these be useful to explore?" |
| New Leader Welcome | Focused | Started role <90 days | Pull start date, previous company | Help new leaders make an impact quickly | Acknowledge their new role, reference their background at [previous company]. Position [product] as a quick win to establish credibility. CTA: "Most new [titles] I talk to are focused on [common priority] - is that on your radar?" |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### No-AI Campaigns

**[Campaign Name]**
- Why it works: [Explanation]
- Core message: [Brief structure]

### Front-End Offer Suggestions

1. **[Offer Name]**: [Description and rationale]
2. **[Offer Name]**: [Description and rationale]

质量检查清单

定稿前，请确认：

• 至少有 15-20 个营销活动创意（如果有更多有力创意，也可增加）
• 营销活动按范围从广到细排列
• 包含创意创作营销活动（必需）
• 包含新员工营销活动（必需）
• 包含相似受众营销活动（必需——基于案例研究调研）
• 至少有 2-3 个超越常规的“创意突破”营销活动
• 每项 AI 策略仅使用公开可获取的数据
• 营销活动概述足够详细，可交接给文案撰写人员
• 至少包含一个无 AI 营销活动
• 包含前端优惠建议
• 价值主张与以下目标相关：增加收入、节省时间、节省成本或降低风险
• 至少有一个“黄金 ICP”风格的营销活动（销售代表手动调研 10 分钟后会发送的内容）
• 已完成客户需求探索分析——如果调研显示 ICP 范围更广，应重新审视定向范围

输出位置

将完整的策略简报保存到：

profiles/<business-slug>/campaign-strategy.md

这是交接给 /campaign-copywriting 的文档。文案撰写技能会读取此文件，并选择一个或多个营销活动来撰写文案。

接下来要做什么

从上表中挑选一个营销活动创意并运行 /campaign-copywriting — 它会逐步引导你确定文案方向 → 主题 → 正文 → 最终输出，生成可上传到 Smartlead 的 variants.yaml。

不要一次性为全部 20 个营销活动撰写文案。选一个（首次启动通常选 Creative Ideas 或 Lookalike 营销活动），为它撰写文案、进行测试、总结经验，然后再选下一个。

**或者先等等：**如果你还没有收件箱和名单，就先暂停。完成 /zapmail-domain-setup-public（2 周预热）并掌握名单构建技能（/prospeo-full-export、/disco-like 等）后再回来。

相关技能

• /icp-onboarding — 生成此技能读取的 client-profile.yaml
• /lead-magnet-brainstorm — 选出此策略围绕其构建的免费产品
• /campaign-copywriting — 为此处定义的营销活动撰写实际邮件
• /cold-email-kickoff — 按顺序运行 ICP、引流赠品和此技能的协调器