새 시장 부문에 진입하며 이번 분기에 작업할 계정 20개가 필요할 때, 제품 설명과 ICP 필터로 순위화된 목표 목록을 만듭니다. — Claude Skill
Claude Code용 Claude 스킬 · 제공: Composio · 실행: /lead-research-assistant (Claude 내)·업데이트: 2026년 6월 14일
의사결정자를 포함해 목표 계정을 적합도 점수로 순위화합니다.
- 입력: 제품 설명과 ICP 필터(산업, 규모, 지역, 사용하는 기술, 구매 신호)
- 계정별 1-10 적합도 점수와 해당 비즈니스에 근거한 설명
- 역할별 의사결정자와 가능한 경우 LinkedIn URL
- 최근 회사 신호에 묶인 대화 시작점: 채용 공고, 리더십 변화, 투자 유치, 뉴스
- 출력: 순위화된 마크다운 보고서와 Apollo, Outreach, Salesforce에 바로 넣을 CSV
대상
기능
CEO가 핀테크용 새 제품 라인을 발표했지만 파이프라인 계정이 없습니다. 제품 설명과 '엔지니어 50-300명인 시리즈 B 이상 핀테크'를 넣으면, 엔지니어링 부사장과 행별 '왜 지금 연락해야 하는가' 문구가 포함된 적합도 점수 계정 20개를 받습니다.
분기 말 작업입니다. 영업 담당자가 새 ICP 정의(제조업, 직원 200-1000명, 서부 해안, 레거시 Oracle 사용)를 전달했습니다. 기준을 넣으면 채용 공고, 리더십 변화, 투자 유치 같은 최근 구매 신호 기준으로 정렬된 30개 계정 목록을 받습니다.
마케팅이 6주 뒤 영국 출시를 발표했습니다. 지역을 시드할 앵커 계정 15개가 필요합니다. 제품 브리프, 영국, 목표 ICP를 넣으면 영국 본사 계정과 의사결정자 이름, LinkedIn, 계정별 '왜 지금인가' 각도를 받습니다.
영업 담당자가 내일 아침 Acme Co와 탐색 통화를 합니다. 회사명을 넣으면 같은 적합도 카드가 나옵니다: 경제적 구매자, 최근 신호, 그들이 쓰는 특정 도구(Salesforce, HubSpot, Cursor)와 지난 분기 발표에 연결된 4줄 오프너.
작동 방식
제품을 설명하거나 제품 브리프를 붙여넣습니다. 제품 코드베이스 안에 있다면 스킬이 직접 읽습니다.
ICP 필터를 추가합니다: 산업, 규모, 지역, 기술, 관심 있는 성장 단계 신호.
스킬이 채용 신호, 최근 뉴스, 투자 라운드, 기술 사용 흔적을 확인하며 조건에 맞는 회사를 검색합니다.
각 계정을 ICP 기준으로 1-10점으로 평가하고, 근거와 의사결정자 역할을 함께 드러냅니다.
결과는 순위화된 마크다운 리포트와 Apollo, Outreach, Salesforce용 CSV로 나옵니다. 각 행에는 구체적 최근 신호에 연결된 '왜 지금인가' 문장이 있습니다.
예시
제품: AI 코딩 도우미(Copilot, Cursor)용 데이터 마스킹 도구. ICP: 핀테크 또는 헬스테크, 시리즈 B 이상, 엔지니어 50-500명, GitHub 또는 채용 공고에서 AI 코딩 도우미 사용 증거가 있음.
적합도 점수 계정 20개. 강한 적합 6개(8-10/10), 부분 적합 9개(5-7), 약한 적합 5개. 섹터: 핀테크 14개, 헬스테크 6개. 지역: 미국 11개, EU 5개, APAC 4개.
시리즈 C 핀테크, 엔지니어 280명, 활성 Cursor 라이선스 4개(2주 전 LinkedIn 채용 공고에 'Cursor 고급 사용자'를 선호 역량으로 기재). 방금 사기 탐지 제품 출시. 의사결정자: 엔지니어링 총괄. 왜 지금인가: 최근 PCI 컴플라이언스 감사 발표 + 활성 AI 코딩 도입.
'Cursor 도입과 PCI 감사 발표를 봤습니다. 저희는 바로 그 두 가지 사이의 공백을 위한 데이터 마스킹을 만들었습니다.' 그들이 중요하게 보는 차원에서 현재 공개 경쟁사와 비교합니다.
results.csv를 열고 상위 6개를 Apollo 새 목록에 붙여넣습니다. '왜 지금인가' 문장을 첫 접촉 오프너로 사용합니다. 부분 적합 계정은 2주 뒤 후속 정보 보강을 예약해 새 신호 이후 8점 이상으로 올라간 계정을 표시합니다.
개선되는 지표
지원 도구
잠재고객 조사 도우미을(를) 사용해 보시겠어요?
시작 방법을 선택하세요.
이 스킬을 컴퓨터에 로컬로 설치하고 실행합니다.
컴퓨터에서 터미널을 열고 이 명령을 붙여넣으세요:
이 명령은 스킬과 모든 파일을 컴퓨터에 다운로드합니다:
모든 프로젝트에서 사용하려면 끝에 -g를 추가하세요.
Claude Code를 시작한 다음 명령을 입력하세요:
잠재고객 조사 도우미
이 스킬은 제품/서비스를 분석하고 이상적 고객 프로필을 이해한 뒤 실행 가능한 아웃리치 전략을 제공해 비즈니스의 잠재고객을 식별하고 검증하도록 돕습니다.
사용 시점
- 제품/서비스의 잠재 고객 또는 클라이언트 찾기
- 파트너십을 위해 연락할 회사 목록 만들기
- 영업 아웃리치용 목표 계정 식별
- 이상적 고객 프로필과 맞는 회사 조사
- 사업 개발 활동 준비
이 스킬이 하는 일
- 비즈니스 이해: 제품/서비스, 가치 제안, 목표 시장을 분석합니다
- 목표 회사 식별: 다음 기준으로 이상적 고객 프로필과 맞는 회사를 찾습니다:
- 산업과 섹터
- 회사 규모와 위치
- 기술 스택과 사용하는 도구
- 성장 단계와 투자 유치
- 제품이 해결하는 고통점
- 잠재고객 우선순위화: 적합도 점수와 관련성 기준으로 회사를 순위화합니다
- 접촉 전략 제공: 개인화된 메시지로 각 잠재고객에게 접근하는 방법을 제안합니다
- 데이터 보강: 의사결정자와 회사 맥락에 관한 관련 정보를 수집합니다
사용 방법
기본 사용
제품/서비스와 찾는 대상을 간단히 설명합니다:
저는 [제품 설명]을 만들고 있습니다. [지역/산업]에서 이 제품에 좋은 잠재고객이 될 회사 10곳을 찾아주세요.
코드베이스와 함께 사용
더 나은 결과를 위해 제품의 소스 코드 디렉터리에서 실행합니다:
이 저장소에서 제가 무엇을 만들고 있는지 보고, 이 제품에서 가치를 얻을 [지역/산업]의 상위 회사 10곳을 식별해 주세요.
고급 사용
더 타깃팅된 조사를 원할 때:
제품: [설명]
이상적 고객 프로필:
- 산업: [산업]
- 회사 규모: [규모 범위]
- 위치: [위치]
- 현재 고통점: [고통점]
- 사용하는 기술: [기술 스택]
각각의 접촉 전략이 포함된 검증된 잠재고객 20곳을 찾아주세요.
지침
사용자가 잠재고객 조사를 요청하면:
-
제품/서비스 이해
- 코드 디렉터리 안에 있다면 코드베이스를 분석해 제품을 이해합니다
- 가치 제안에 대해 명확화 질문을 합니다
- 핵심 기능과 이점을 식별합니다
- 어떤 문제를 해결하는지 이해합니다
-
이상적 고객 프로필 정의
- 목표 산업과 섹터를 결정합니다
- 회사 규모 범위를 식별합니다
- 지역 선호를 고려합니다
- 관련 고통점을 이해합니다
- 기술 요건이 있으면 기록합니다
-
잠재고객 조사 및 식별
- 기준과 맞는 회사를 검색합니다
- 필요 신호(채용 공고, 기술 스택, 최근 뉴스)를 찾습니다
- 성장 지표(투자 유치, 확장, 채용)를 고려합니다
- 보완적 제품/서비스를 가진 회사를 식별합니다
- 예산 신호를 확인합니다
-
우선순위화 및 점수화
- 각 잠재고객에 적합도 점수(1-10)를 만듭니다
- 다음 요인을 고려합니다:
- ICP와의 정렬
- 즉각적 필요 신호
- 예산 가용성
- 경쟁 환경
- 타이밍 지표
-
실행 가능한 출력 제공
각 잠재고객에 대해 다음을 제공합니다:
- 회사명과 웹사이트
- 좋은 적합인 이유: 해당 비즈니스에 근거한 구체적 이유
- 우선순위 점수: 설명이 포함된 1-10점
- 의사결정자: 겨냥할 역할/직함(예: "엔지니어링 부사장")
- 접촉 전략: 개인화된 접근 제안
- 가치 제안: 제품이 그 회사의 특정 문제를 해결하는 방식
- 대화 시작점: 아웃리치에서 언급할 구체적 포인트
- LinkedIn URL: 가능한 경우 쉽게 연결할 수 있도록 포함
-
출력 형식
결과를 명확하고 스캔하기 쉬운 형식으로 제시합니다:
# 잠재고객 조사 결과 ## 요약 - 찾은 총 잠재고객: [X] - 높은 우선순위(8-10): [X] - 중간 우선순위(5-7): [X] - 평균 적합도 점수: [X] --- ## 잠재고객 1: [회사명] **웹사이트**: [URL] **우선순위 점수**: [X/10] **산업**: [산업] **규모**: [직원 수/매출 범위] **좋은 적합인 이유**: [해당 비즈니스에 근거한 구체적 이유 2-3개] **목표 의사결정자**: [역할/직함] **LinkedIn**: [가능한 경우 URL] **이 회사에 대한 가치 제안**: [이 회사에 대한 구체적 이점] **아웃리치 전략**: [개인화된 접근 - 구체적 고통점, 최근 회사 뉴스 또는 관련 맥락 언급] **대화 시작점**: - [구체적 포인트 1] - [구체적 포인트 2] --- [각 잠재고객에 반복] -
다음 단계 제안
- CRM 가져오기를 위해 결과를 CSV로 저장하도록 제안합니다
- 개인화된 아웃리치 메시지 초안을 제안합니다
- 타이밍 기준 우선순위화를 추천합니다
- 상위 잠재고객에 대한 추가 심층 조사를 제안합니다
예시
예시 1: Lenny 뉴스레터에서
사용자: "AI 코딩 도우미 쿼리에서 민감 데이터를 마스킹하는 도구를 만들고 있습니다. 잠재고객을 찾아주세요."
출력: 다음 조건의 회사 우선순위 목록을 만듭니다:
- AI 코딩 도우미(Copilot, Cursor 등)를 사용함
- 민감 데이터 처리(핀테크, 헬스케어, 법무)
- GitHub 저장소에 코딩 에이전트 사용 증거가 있음
- 코드에서 민감 데이터를 실수로 노출했을 가능성이 있음
- 관련 의사결정자의 LinkedIn URL 포함
예시 2: 로컬 비즈니스
사용자: "원격 팀 생산성 컨설팅을 운영합니다. 최근 원격 근무로 전환한 Bay Area 회사 10곳을 찾아주세요."
출력: 다음 조건의 회사를 식별합니다:
- 최근 원격 채용 공고 게시
- 원격 우선 정책 발표
- 분산 팀 채용 중
- 원격 근무 문제의 신호를 보임
- 각 회사별 개인화된 아웃리치 전략 제공
좋은 결과를 위한 팁
- 제품과 고유 가치에 대해 구체적으로 설명하세요
- 가능하면 자동 맥락을 위해 코드베이스에서 실행하세요
- 이상적 고객 프로필에 대한 맥락을 제공하세요
- 산업, 지역, 회사 규모 같은 제약 조건을 명시하세요
- 유망 잠재고객에 대한 심층 인사이트는 후속 조사를 요청하세요
관련 사용 사례
- 잠재고객을 식별한 뒤 개인화된 아웃리치 이메일 초안 작성
- CRM에 바로 넣을 수 있는 검증된 잠재고객 CSV 만들기
- 특정 회사 심층 조사
- 경쟁사 고객 기반 분석
- 파트너십 기회 식별