Lead Research

Lead Research (RU)

Построение нового списка лидов из ICP под российский рынок и его квалификация: от определения идеального клиента до отскоренного шортлиста, готового к передаче в касания. Оффер по умолчанию — AI-воркшоп / AI-консалтинг / B2B-когорта ExampleProduct компаниям, которые внедряют AI и имеют бюджет на обучение команды.

Скилл — оркестратор: сам он не переизобретает коннекторы, а зовёт готовые скиллы (фирмографика, ЛПР, сигналы, CRM). Тяжёлую логику держат три reference-файла — читай их по ходу.

When to Use

• «найди клиентов / компании под оффер», «собери список лидов», «prospect research»
• Определить или уточнить ICP и отобрать под него компании
• Квалифицировать и отскорить кандидатов (Hot/Warm/Cold/Skip)
• Account research перед касанием

НЕ используй здесь:

• Обогатить уже существующий список/фрагмент (email/телефон/ИНН) → account-research по каждой строке + свой источник по ИНН (готового клиента ЕГРЮЛ в паке нет)
• Написать текст касания → draft-outreach
• Досье на уже известный handle → social-intel
• Учёт/операции в CRM → revops-ru (+ API твоей CRM)

Границы честности (важно)

• Прямого API у Контур.Фокус / СПАРК / Rusprofile тут нет — это ручной web-research (WebFetch/WebSearch) либо свой клиент к Checko/DaData/ЕГРЮЛ — заведи его сам, у каждого источника свой ключ и лимиты.
• Никаких Clearbit/ZoomInfo/Apollo/Crunchbase — они западные и в стеке владельца недоступны. Их RU-замены — в references/ru-data-sources.md.
• Если данных по компании нет или они противоречивы — помечай уровнем уверенности (High/Medium/Low), не выдавай догадку за факт.

Reference-файлы (читать по ходу)

Перед стартом прочитай контекст оффера из своего навыка-контекста (ICP, персоны, что продаём, handoff/CRM) — в паке он не поставляется; заведи собственный и держи это там, а не в голове.

Два режима

Выбери подход под задачу (детали в reference-файлах):

• Top-down (фирмографический) — есть проверенный ICP → фильтруешь компании по фирмографике → ищешь сигнал «почему сейчас». Массовый B2B-список зрелого оффера. → references/qualification-ru.md
• Signal-first (bottom-up) — есть оффер, ICP ещё гипотеза → ищешь людей/компании, публично выразивших боль → квалифицируешь по цитируемому сигналу. Запуск нового оффера, первые клиенты, design-партнёры. → references/pain-signal-prospecting.md

Можно комбинировать: signal-first ловит «горящих», top-down добирает look-alike.

Процедура (top-down, по умолчанию)

1. ICP — из твоего навыка-контекста, если завёл; иначе собери шаблоном ниже. Вывод: ICP одним абзацем + чеклист pass/fail. Без ICP в discovery не идти.
2. Discovery (кандидаты) — собери 2–3× от нужного объёма (квалификация отсеет). Источники и исполняющие скиллы — references/ru-data-sources.md. Быстрый бесплатный стек: ЕГРЮЛ + Rusprofile (web) + сайт компании + вакансии на hh.ru (руками или через API — готового навыка в паке нет) + linkedin.
3. Фирмографика по ИНН — где нужны выручка/численность/статус — свой источник по ИНН (Checko/DaData/ЕГРЮЛ), в паке готового клиента нет. Оцени размер команды и L&D-бюджет.
4. ЛПР (decision-maker mapping) — HR-директор / рук. L&D / гендир / рук. функции / директор трансформации: linkedin, social-intel, вакансии на hh.ru, раздел «Команда/Карьера» на сайте.
5. Сигнал «почему сейчас» — вакансии «опыт работы с нейросетями» + L&D-роли (hh.ru), новости про AI/трансформацию/нового CDO (WebSearch, last30days, CNews/TAdviser), тендеры на AI-внедрение/обучение как сигнал бюджета (tender-search-ru).
6. Квалификация и скоринг — по references/qualification-ru.md: чеклист ICP + доказательство (URL) на каждый пункт, уровень уверенности, грейд Hot/Warm/Cold/Skip.
7. Handoff — шортлист → draft-outreach (касания) + учёт с lineage (источник + дата) там, где ты ведёшь лиды: CRM или таблица из раздела «Учёт и аналитика» в ~/.claude/business-context.md.

ICP Definition Template

# Идеальный клиент (ICP)

## Компания
- Отрасль/сегмент: [ритейл / финансы / промышленность / услуги …]
- Размер: [численность 100+ / выручка]
- География: [РФ, регион]
- Форма: [юрлицо РФ, ИНН]
- Зрелость к AI: [есть цифровая трансформация / корп-университет / L&D-функция]

## ЛПР (buyer persona)
- Роль: [HR-директор / рук. L&D / гендир-владелец / рук. функции / директор трансформации]
- Что важно ЛПР: [скорость внедрения / измеримый ROI обучения / …]

## Боли
1. [команда не умеет в промпты / AI-инструменты]
2. [ручные процессы, которые закрывает автоматизация]
3. [давление внедрять AI сверху без экспертизы]

## Триггеры «почему сейчас»
- Вакансии с требованием AI-навыков (за 30–90 дней)
- Новый CDO / директор по цифровой трансформации
- Публичное заявление / тендер про AI / расширение L&D-бюджета

## Дисквалификаторы
- Микробизнес без бюджета на обучение
- Корп AI-обучение уже закуплено на год вперёд
- AI не релевантен бизнесу

Модель скоринга

Каноничная RU-модель (вес 100, MQL-порог ≥60) — в references/qualification-ru.md. Ключевые измерения: отрасль/сегмент (15), размер компании (20), сигнал «почему сейчас» (25), роль ЛПР (20), L&D-зрелость/бюджет (5), контакт верифицирован (15). Грейд: A ≥80, B ≥60, C ≥40, D <40; в draft-outreach — от B и выше.

Скорь вручную по чеклисту с доказательством (URL) на каждый пункт — это надёжнее, чем формула по неполным данным. Не проставляй балл, если под ним нет источника.

Output

• По умолчанию — markdown-таблица: Компания | ИНН | Размер | ЛПР (роль/имя) | Контакт | Сигнал (+дата/URL) | Уверенность | Грейд.
• CSV/XLSX (через csv-analysis / xlsx) — при >25 строк или по запросу.
• Топ-цели касания — после таблицы 3–5 Hot с одним предложением, почему первыми.
• Signal-first режим — HTML-отчёт (вердикт → ICP → топ-прспект → карточки шортлиста → паттерны боли → 7-дневный план → ограничения); структура в references/pain-signal-prospecting.md.

Пример (мини)

Запрос: «Найди 10 компаний под AI-воркшоп, ритейл РФ, 300+ сотрудников».

1. ICP из навыка-контекста: ритейл РФ, 300+ сотр., есть L&D/корп-университет, публичный AI-интент.
2. Discovery: список ~25 ритейл-юрлиц (Rusprofile + отраслевые рейтинги, web).
3. Свой источник по ИНН (Checko/DaData) → выручка/численность отсеивает мелких.
4. ЛПР: hh.ru (кто открыл L&D/AI-вакансии) + linkedin (HR-директора).
5. Сигнал: у 4 компаний вакансии «опыт с нейросетями» за 14–30 дней; у 1 — тендер на корп-обучение (tender-search-ru).
6. Скоринг → 3 Hot, 4 Warm, остальное Cold/Skip.
7. Таблица + топ-3 касания → draft-outreach, lineage → в CRM.

Комплаенс (152-ФЗ)

• Контакты — только публичные рабочие каналы (корп-email, профиль, info@). Личные email/телефоны — не использовать без основания.
• На каждый контакт — источник + дата (lineage). Фиксировать в своей CRM или таблице.
• Не хранить ПДн дольше нужного, не перепродавать список.

Чеклист перед сдачей

• Дубли убраны (по ИНН/домену).
• У каждого Hot — верифицированный контакт + ≥1 URL источника.
• Нет Hot без ясного сигнала «почему сейчас».
• Уверенность честная (High = 2 независимых источника); неполнота помечена.
• Источник + дата сохранены (152-ФЗ); личные адреса исключены/помечены.
• Итог совпадает с запросом или объяснено, почему меньше (планка качества выше объёма).
• Топ-цели касания добавлены; handoff в draft-outreach / CRM обозначен.