本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

research-audience-score-segment-qa

企業・担当者の調査リストを評価して優先順位を付け、購買シグナルに沿った区分と訴求の切り口を作ります。引き渡し前の品質確認と一覧ファイルの作成まで行う工程です。

原文原文の説明を見る

Step of the research-audience playbook: scores and tiers list rows, groups them into segments with an angle each, runs the pre-handover checks and writes the list files. Run research-audience instead; not for direct use.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 営業候補を適合度と価値で順位付けしたいとき
  • 購買シグナルごとに候補を分けたいとき
  • セグメントごとの訴求案を整理したいとき
  • 引き渡し前にリストの品質を確認したいとき

日本語での紹介

できること

企業、担当者、購買シグナルの調査結果を受け取り、根拠を添えてスコアを付け、優先度別に整理します。企業向けリストでは価値の区分も加え、スコアや温度感と合わせて順位を決めます。さらに、購買シグナルと訴求の切り口を組み合わせて3〜6個のセグメントを作り、顧客の状況、裏付けとなる主張、負担の少ない次の一歩をまとめます。企業サイトの現状、重複、除外対象、役職やシグナルの新しさ、連絡先の状態、地域フラグなどを点検し、抜き取りで情報源も再確認します。結果はレポート、一覧、除外一覧、セグメントファイルにまとめます。

こんなときに便利

調査済みの営業候補を優先順位付けし、アウトリーチに渡せる形へ整えたい場合に向いています。購買シグナルごとにメッセージの切り口を考えたいときや、候補リストの重複・除外・連絡先情報を引き渡し前に確認したいときにも使えます。この工程は research-audience のプレイブックの一部で、単独での利用は想定されていません。

使い方の例

  • 「調査済みの企業を適合度と価値で順位付けしてください」
  • 「購買シグナルごとに候補を分け、訴求の切り口をまとめてください」
  • 「営業に渡す前にリストの品質を確認してください」

注意点

research-audience の工程として実行するスキルです。訴求に使う主張は承認済みの根拠に基づき、成果や数値を創作しません。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md3.4 KB
  • skill.meta.json430 B

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

score-segment-qa

Reads: account table, people rows, signals; ../research-audience/references/fit-and-scoring.md; ../research-audience/references/output-format.md; ../research-audience/references/contacts-and-compliance.md.

Does:

  1. Score: gates already passed; add points by block, each with its cited reason in fit_reason. Tier A/B; C to dropped.csv. Set the value tier (V1/V2/V3) with its evidence for account-based lists; rank by tier and value together.
  2. Segment by angle × signal (e.g. "new leader", "hiring for the pain", "fit, no signal"), 3–6 segments, each with a three-line angle: pain (the situation in the buyer's terms, from the signals), proof (one signed-off claim, verbatim, cleared through the claims-gate skill (../claims-gate/SKILL.md) — or "you'd need proof of <X> first", which the message offers to sign off), ask (one low-friction next step). Never an invented result or number. Then For you per segment: does it fit us (yes/no and why, from our product, pricing and customers); what to send first and to whom (V1 accounts first); then offer, as a closing decision, the messages written for this list (write-outreach reads list.csv and these angles). Don't follow the herd: if every rival pitches this segment the same way, say so and offer a different angle from what buyers say (this playbook's quote bank, research/audience/voc-bank.md). You vs them: accounts where a rival is in use (from job posts naming the tool, case studies, integration pages) — where we're ahead (say it louder), behind, and where everyone sounds the same.
  3. Rank: tier, then score, then warm path.
  4. QA checklist — every item, every run:
    • domain is the current company's live site, not a parent or old brand;
    • no duplicate people or domains; concentration cap held;
    • all exclusions applied (customers, open deals, ledger, competitors, do-not-contact, own staff);
    • every title seen within 90 days; every signal inside its window;
    • email filled only for verified-by-tool rows — every published or pattern-built address is in email_candidate; no verified label without a checker result; pattern-guesses have cited evidence; account-level rows (chains, independents) carry a published route;
    • no banned hook topics; region flags set; no Canadian or AU/NZ pattern-guess left as an email route; no UK-soletrader row has an email or DM route (visit, letter, or phone with a recorded TPS check); EU rows say "check the national rule"; other: rows say "check the local rule";
    • five random rows re-checked by hand against their sources — fix or drop any that fail, and say how many failed.
  5. If fewer rows pass than asked, deliver what passed and state why (thin universe, no contact routes, heavy exclusions). Never pad.

Writes: report.md, list.csv, dropped.csv (tier C included, with reason) in the output format, and segments.csv (segment, name, pain, pain_source_url, proof, ask, default_opener, rows) — the angles write-outreach reads; pain comes from the quote bank, or with no bank from the rows' own signals ("hiring two AP specialists"), labelled so. Ledger rows for everything shown.

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

コメント

ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。

まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。

送信するとすぐに公開されます。メールアドレスや電話番号などの個人情報は書かないでください。URL は 2 つまでです。

0 / 1000 文字

このフォームは reCAPTCHA で保護されており、Google のプライバシーポリシーと利用規約が適用されます。

同じリポジトリのスキル

<slug>

無料概要あり

資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。

  • 用途を確認したいとき
  • 入力や手順を確認したいとき
  • 期待する結果を確認したいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-angle-miner

無料概要あり

顧客の課題や商品情報、広告事例を調べ、根拠のある広告訴求と静止画・動画・コピー案にまとめます。動画案は実際の制作フォーマットとの相性も確認し、商品単位の角度集として整理します。

  • 商品の根拠に沿った広告の切り口を探したいとき
  • 静止画広告や動画広告の案を作りたいとき
  • 顧客の言葉から見出しや広告文を考えたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-campaign-analyzer

無料概要あり

Google、Meta、LinkedInなどの広告実績を分析し、成果の出た広告や予算の無駄を特定します。停止・拡大・テスト案や、具体的な予算配分を提案します。

  • 広告予算の無駄を見つけたいとき
  • 複数媒体の成果を比較したいとき
  • 広告の停止・拡大候補を決めたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-lead-quality-analyzer

無料概要あり

広告費と登録後の成果を照合し、質の高いリード獲得にかかった実コストを算出します。広告素材ごとに拡大・維持・調査・停止の判断材料を整理するスキルです。

  • 広告素材ごとの実質獲得コストを比べたいとき
  • 低CPAでも質の低い広告を見つけたいとき
  • 登録後の成果データとの照合状況を調べたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-management-intake

無料概要あり

Meta広告を始める前にブランド情報を調べ、予算や広告表現に関わる不明点だけを質問して準備を整えます。確認事項と仮定を記録し、ブランド情報とキャンペーン概要を作成します。

  • ブランド情報が未記録の状態で広告を始めたいとき
  • 予算や広告期間の前提を整理したいとき
  • 広告で使う主張や制約を記録したいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-policy-check

無料概要あり

広告文や画像内の表現を配信先と商品カテゴリのルールに照らして確認し、直せる箇所を修正しながら、法務や人の判断が必要なリスクを広告ごとに整理します。

  • 広告の配信前チェック
  • 広告画像や動画の表現確認
  • クリエイター広告の表示確認
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

gooseworks-ai のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する