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lead-research-assistant

lead-research-assistant

github.com/skillcreatorai营销与增长16538 次安装45 周前更新
代码仓库

关于 lead-research-assistant

面向销售、业务拓展和合作拓展的线索研究技能,可分析产品与理想客户画像,并据此筛选和排序目标公司。它还整理决策者背景及个性化联系策略,形成可执行的研究结果。

主要功能

  1. 01分析产品、价值主张与目标市场
  2. 02按客户画像筛选目标公司
  3. 03依据匹配度和相关性排序线索
  4. 04补充决策者及公司背景
  5. 05提供个性化联系策略

适用场景

  1. 01为产品寻找潜在客户
  2. 02建立合作拓展目标公司名单
  3. 03为销售外联筛选目标账户
  4. 04研究符合客户画像的公司

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/skillcreatorai/awesome-agent-skills --skill lead-research-assistant

安装后在 Claude Code 中输入/lead-research-assistant确认已加载。

详细介绍

Lead 研究助手

此技能可帮助你识别并筛选潜在客户:通过分析你的产品/服务、了解理想客户画像,并提供可执行的拓展策略。

何时使用此技能

  • 为你的产品/服务寻找潜在客户
  • 整理有意联系以寻求合作的公司名单
  • 识别销售拓展的目标客户
  • 研究符合理想客户画像的公司
  • 为业务拓展活动做准备

此技能的功能

  1. 了解你的业务:分析你的产品/服务、价值主张和目标市场
  2. 识别目标公司:根据以下条件,寻找符合你理想客户画像的公司:
    • 行业和领域
    • 公司规模和所在地
    • 使用的技术栈和工具
    • 发展阶段和融资情况
    • 你的产品可以解决的痛点
  3. 确定潜在客户的优先级:根据匹配度评分和相关性为公司排序
  4. 提供联系策略:建议如何通过个性化信息接触每位潜在客户
  5. 丰富数据:收集决策者及公司背景的相关信息

使用方法

基本用法

只需描述你的产品/服务以及你想寻找的对象:

I'm building [product description]. Find me 10 companies in [location/industry] 
that would be good leads for this.
使用你的代码库

如需获得更好的结果,请在产品的源代码目录中运行:

Look at what I'm building in this repository and identify the top 10 companies 
in [location/industry] that would benefit from this product.
高级用法

如需进行更有针对性的研究:

My product: [description]
Ideal customer profile:
- Industry: [industry]
- Company size: [size range]
- Location: [location]
- Current pain points: [pain points]
- Technologies they use: [tech stack]

Find me 20 qualified leads with contact strategies for each.

说明

当用户请求进行潜在客户研究时:

  1. 了解产品/服务

    • 如果当前位于代码目录中,分析代码库以了解产品
    • 询问有关价值主张的澄清问题
    • 找出关键功能和优势
    • 了解产品解决的问题
  2. 定义理想客户画像

    • 确定目标行业和领域
    • 识别公司规模范围
    • 考虑地域偏好
    • 了解相关痛点
    • 记录任何技术要求
  3. 研究并识别潜在客户

    • 搜索符合条件的公司
    • 查找需求迹象(招聘信息、技术栈、近期新闻)
    • 考虑增长指标(融资、扩张、招聘)
    • 识别提供互补产品/服务的公司
    • 查看预算指标
  4. 确定优先级并评分

    • 为每位潜在客户创建 1-10 分的匹配度评分
    • 考虑以下因素:
      • 与 ICP 的契合度
      • 近期需求迹象
      • 预算可用性
      • 竞争格局
      • 时机指标
  5. 提供可执行的结果

    为每位潜在客户提供:

    • 公司名称和网站
    • 匹配原因:基于其业务说明具体理由
    • 优先级评分:1-10 分,并附说明
    • 决策者:目标职位/头衔(例如,“工程副总裁”)
    • 联系策略:个性化接洽建议
    • 价值主张:你的产品如何解决其具体问题
    • 对话开场点:拓展联系时可以提及的具体内容
    • LinkedIn URL:如有,便于联系
  6. 设置结果格式

    以清晰、易于浏览的格式呈现结果:

    # Lead Research Results
    
    ## Summary
    - Total leads found: [X]
    - High priority (8-10): [X]
    - Medium priority (5-7): [X]
    - Average fit score: [X]
    
    ---
    
    ## Lead 1: [Company Name]
    
    **Website**: [URL]
    **Priority Score**: [X/10]
    **Industry**: [Industry]
    **Size**: [Employee count/revenue range]
    
    **Why They're a Good Fit**:
    [2-3 specific reasons based on their business]
    
    **Target Decision Maker**: [Role/Title]
    **LinkedIn**: [URL if available]
    
    **Value Proposition for Them**:
    [Specific benefit for this company]
    
    **Outreach Strategy**:
    [Personalized approach - mention specific pain points, recent company news, or relevant context]
    
    **Conversation Starters**:
    - [Specific point 1]
    - [Specific point 2]
    
    ---
    
    [Repeat for each lead]
    
  7. 提供后续步骤

    • 建议将结果保存为 CSV,以便导入 CRM
    • 提出代拟个性化拓展信息
    • 根据时机建议确定优先级
    • 建议对优先级最高的潜在客户进行后续研究

示例

示例 1:来自 Lenny's Newsletter

用户:“我正在开发一个能在 AI 编码助手查询中屏蔽敏感数据的工具。请寻找潜在客户。”

输出:创建一份按优先级排序的公司名单,这些公司:

  • 使用 AI 编码助手(Copilot、Cursor 等)
  • 处理敏感数据(金融科技、医疗保健、法律)
  • 其 GitHub 代码库中有使用编码 Agent 的证据
  • 可能曾意外在代码中暴露敏感数据
  • 包含相关决策者的 LinkedIn URL
示例 2:本地企业

用户:“我经营一家专注于远程团队效率的咨询公司。请帮我找出湾区最近转为远程办公的 10 家公司。”

输出:识别出符合以下条件的公司:

  • 最近发布了远程职位
  • 宣布了远程优先政策
  • 正在招聘分布式团队
  • 显示出面临远程办公挑战的迹象
  • 为每家公司提供个性化的外联策略

获得最佳结果的提示

  • 具体说明你的产品及其独特价值
  • 如适用,从代码库运行,以自动获取上下文
  • 提供上下文,说明你的理想客户画像
  • 指定限制条件,例如行业、地点或公司规模
  • 请求后续研究,深入了解有潜力的线索

相关用例

  • 识别潜在客户后,起草个性化的外联邮件
  • 创建可直接用于 CRM 的合格潜在客户 CSV 文件
  • 深入研究特定公司
  • 分析竞争对手的客户群
  • 寻找合作机会

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