🔍account-research
- プラグイン
- Sales
- ソース
- GitHub で見る ↗
説明
企業または人物をリサーチし、すぐに活用できる営業インテリジェンスを取得します。 Web検索単体でも動作しますが、エンリッチメントツールやCRMを連携することでさらに強力になります。 次のような場合に使用: 「research [企業名]」「look up [人物名]」「intel on [見込み客]」「who is [名前] at [企業名]」「tell me about [企業名]」などのフレーズでトリガーします。
原文を表示
Research a company or person and get actionable sales intel. Works standalone with web search, supercharged when you connect enrichment tools or your CRM. Trigger with "research [company]", "look up [person]", "intel on [prospect]", "who is [name] at [company]", or "tell me about [company]".
ユースケース
- ✓企業または人物をリサーチする
- ✓営業インテリジェンスを取得する
- ✓見込み客の情報を調べる
- ✓企業の詳細情報を確認する
本文(日本語訳)
アカウントリサーチ
アウトリーチ前に、企業や人物の全体像を把握します。 このスキルは常にウェブ検索と連携して動作し、エンリッチメントや CRM データを接続することでさらに強力になります。
仕組み
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ アカウントリサーチ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 常時利用可能(ウェブ検索のみでも単独動作) │
│ ✓ 企業概要: 事業内容・規模・業界 │
│ ✓ 最新ニュース: 資金調達・経営陣の異動・発表情報 │
│ ✓ 採用シグナル: 求人状況・成長指標 │
│ ✓ キーパーソン: LinkedIn からの経営チーム情報 │
│ ✓ 製品/サービス: 販売内容・対象顧客 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 強化モード(ツールを接続した場合) │
│ + エンリッチメント: 確認済みメール・電話番号・テックスタック・組織図 │
│ + CRM: 過去の関係履歴・商談記録・コンタクト情報 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
使い方
調査対象を伝えるだけで動作します:
- 「Stripe を調べて」
- 「Notion の CTO を調べて」
- 「acme.com の情報を集めて」
- 「TechCorp の Sarah Chen は誰?」
- 「〔企業名〕との電話前に情報をまとめて」
すぐにウェブ検索を実行します。 エンリッチメントや CRM が接続済みの場合は、そのデータも合わせて取得します。
コネクター(任意)
ツールを接続してスキルをさらに強化できます:
| コネクター | 追加される情報 |
|---|---|
| エンリッチメント | 確認済みメールアドレス・電話番号・テックスタック・組織図・資金調達の詳細 |
| CRM | 過去の関係履歴・商談記録・既存コンタクト・メモ |
コネクターがなくても大丈夫。 ウェブ検索だけで、あらゆる企業・人物について十分な調査が可能です。
出力フォーマット
# リサーチ結果: [企業名または人物名]
**生成日:** [日付]
**情報源:** ウェブ検索 [+ エンリッチメント] [+ CRM]
---
## 概要
[2〜3文: 対象が何者か・なぜ自社製品/サービスを必要としそうか・アウトリーチの最適な切り口]
---
## 企業プロフィール
| 項目 | 内容 |
|------|------|
| **企業名** | [名称] |
| **ウェブサイト** | [URL] |
| **業界** | [業界] |
| **規模** | [従業員数] |
| **本社所在地** | [所在地] |
| **設立年** | [年] |
| **資金調達** | [ステージ + 金額(判明している場合)] |
| **売上** | [推定値(入手可能な場合)] |
### 事業内容
[事業・製品・顧客についての1〜2文の説明]
### 最新ニュース
- **[見出し]** — [日付] — [アウトリーチにおける重要性]
- **[見出し]** — [日付] — [重要性]
### 採用シグナル
- [部門名] で [X] 件の求人
- 注目ポジション: [エンジニアリング・営業・AI/ML など関連職種]
- 成長指標: [採用ペースの解釈]
---
## キーパーソン
### [氏名] — [役職]
| 項目 | 詳細 |
|------|------|
| **LinkedIn** | [URL] |
| **経歴** | [前職・学歴] |
| **在籍期間** | [在籍年数] |
| **メールアドレス** | [エンリッチメント接続時のみ] |
**トーキングポイント:**
- [経歴に基づくパーソナルなフック]
- [役職に基づくプロフェッショナルなフック]
[関連コンタクトについて繰り返し]
---
## テックスタック [エンリッチメント接続時のみ]
| カテゴリ | ツール |
|---------|-------|
| **クラウド** | [AWS・GCP・Azure など] |
| **データ** | [Snowflake・Databricks など] |
| **CRM** | [Salesforce・HubSpot など] |
| **その他** | [関連ツール] |
**インテグレーション機会:** [自社製品と先方のスタックとの親和性]
---
## 過去の関係 [CRM 接続時のみ]
| 項目 | 詳細 |
|------|------|
| **ステータス** | [新規 / 過去の見込み客 / 既存顧客 / 解約済み] |
| **最終コンタクト** | [日付と手段] |
| **過去の商談** | [受注/失注とその理由] |
| **既知のコンタクト** | [CRM に登録済みの氏名] |
**関係履歴:** [過去の関係のサマリー]
---
## 適格性シグナル
### ポジティブなシグナル
- ✅ [シグナルと根拠]
- ✅ [シグナルと根拠]
### 懸念事項
- ⚠️ [懸念点と注意すべき内容]
### 不明点(ディスカバリーで確認)
- ❓ [理解のギャップ]
---
## 推奨アプローチ
**最適な切り口:** [担当者とその理由]
**オープニングフック:** [リサーチに基づいて最初に伝えるべき内容]
**ディスカバリー質問:**
1. [先方の状況に関する質問]
2. [課題・ペインポイントに関する質問]
3. [意思決定プロセスに関する質問]
---
## 情報源
- [情報源 1](URL)
- [情報源 2](URL)
実行フロー
ステップ 1: リクエストの解析
調査対象を特定する:
- 「Stripe を調べて」 → 企業リサーチ
- 「Acme の John Smith を調べて」 → 人物 + 企業
- 「Notion の CTO は誰?」 → 役職ベースの検索
- 「acme.com の情報を集めて」 → ドメインベースの検索
ステップ 2: ウェブ検索(常時実行)
以下の検索を実行する:
1. 「[企業名]」 → ホームページ・会社概要ページ
2. 「[企業名] ニュース」 → 最新の発表情報
3. 「[企業名] 資金調達」 → 投資履歴
4. 「[企業名] 採用」 → 採用シグナル
5. 「[人物名] [企業名] LinkedIn」 → プロフィール情報
6. 「[企業名] 製品」 → 販売内容
7. 「[企業名] 顧客」 → 対象顧客
抽出する情報:
- 企業の説明とポジショニング
- 最新ニュース(直近 90 日間)
- 経営チーム
- 公開中の求人
- 技術に関する言及
- 顧客層
ステップ 3: エンリッチメント(接続時のみ)
エンリッチメントツールが利用可能な場合:
1. 企業をエンリッチ → ファーモグラフィクス・資金調達・テックスタック
2. 人物を検索 → 組織図・コンタクトリスト
3. 人物をエンリッチ → メール・電話番号・経歴
4. シグナルを取得 → インテントデータ・採用ペース
エンリッチメントで追加される情報:
- 確認済みのコンタクト情報
- 完全な組織図
- 正確な従業員数
- 詳細なテックスタック
- 投資家を含む資金調達履歴
ステップ 4: CRM チェック(接続時のみ)
CRM が利用可能な場合:
1. ドメインでアカウントを検索
2. 関連コンタクトを取得
3. 商談履歴を取得
4. アクティビティタイムラインを取得
CRM で追加される情報:
- 過去の関係のコンテキスト
- 以前に何があったか(受注/失注した商談)
- これまで話した相手
- メモと履歴
ステップ 5: 統合・合成
1. 全ソースの情報を統合する
2. ウェブより精度の高いエンリッチメントデータを優先する
3. CRM のコンテキストがあれば追加する
4. 適格性シグナルを特定する
5. トーキングポイントを生成する
6. アプローチを提案する
リサーチのバリエーション
企業リサーチ
重点項目: 事業概要・ニュース・採用状況・経営陣
人物リサーチ
重点項目: 経歴・役割・LinkedIn の活動状況・トーキングポイント
競合リサーチ
重点項目: 製品比較・ポジショニング・受注/失注のパターン
ミーティング前リサーチ
重点項目: 参加者の経歴・最新ニュース・関係履歴
より良いリサーチのためのヒント
- ドメインを含める — 「acme.com を調べて」のほうがより正確な結果が得られます
- 人物を具体的に指定する — 「Acme の VP Sales Jane Smith を調べて」
- 目的を伝える — 「デモ前に Stripe の情報をまとめて」
- 具体的な質問を追加する — 最初のリサーチ後に「テックスタックは?」と聞く
関連スキル
- call-prep — このリサーチにコンテキストを加えた、ミーティングの完全な事前準備
- draft-outreach — リサーチ結果をもとにパーソナライズされたメッセージを作成
- prospecting — リサーチ対象の適格性評価と優先順位付け
原文(English)を表示
Account Research
Get a complete picture of any company or person before outreach. This skill always works with web search, and gets significantly better with enrichment and CRM data.
How It Works
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ACCOUNT RESEARCH │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ALWAYS (works standalone via web search) │
│ ✓ Company overview: what they do, size, industry │
│ ✓ Recent news: funding, leadership changes, announcements │
│ ✓ Hiring signals: open roles, growth indicators │
│ ✓ Key people: leadership team from LinkedIn │
│ ✓ Product/service: what they sell, who they serve │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ SUPERCHARGED (when you connect your tools) │
│ + Enrichment: verified emails, phone, tech stack, org chart │
│ + CRM: prior relationship, past opportunities, contacts │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Getting Started
Just tell me who to research:
- "Research Stripe"
- "Look up the CTO at Notion"
- "Intel on acme.com"
- "Who is Sarah Chen at TechCorp?"
- "Tell me about [company] before my call"
I'll run web searches immediately. If you have enrichment or CRM connected, I'll pull that data too.
Connectors (Optional)
Connect your tools to supercharge this skill:
| Connector | What It Adds |
|---|---|
| Enrichment | Verified emails, phone numbers, tech stack, org chart, funding details |
| CRM | Prior relationship history, past opportunities, existing contacts, notes |
No connectors? No problem. Web search provides solid research for any company or person.
Output Format
# Research: [Company or Person Name]
**Generated:** [Date]
**Sources:** Web Search [+ Enrichment] [+ CRM]
---
## Quick Take
[2-3 sentences: Who they are, why they might need you, best angle for outreach]
---
## Company Profile
| Field | Value |
|-------|-------|
| **Company** | [Name] |
| **Website** | [URL] |
| **Industry** | [Industry] |
| **Size** | [Employee count] |
| **Headquarters** | [Location] |
| **Founded** | [Year] |
| **Funding** | [Stage + amount if known] |
| **Revenue** | [Estimate if available] |
### What They Do
[1-2 sentence description of their business, product, and customers]
### Recent News
- **[Headline]** — [Date] — [Why it matters for your outreach]
- **[Headline]** — [Date] — [Why it matters]
### Hiring Signals
- [X] open roles in [Department]
- Notable: [Relevant roles like Engineering, Sales, AI/ML]
- Growth indicator: [Hiring velocity interpretation]
---
## Key People
### [Name] — [Title]
| Field | Detail |
|-------|--------|
| **LinkedIn** | [URL] |
| **Background** | [Prior companies, education] |
| **Tenure** | [Time at company] |
| **Email** | [If enrichment connected] |
**Talking Points:**
- [Personal hook based on background]
- [Professional hook based on role]
[Repeat for relevant contacts]
---
## Tech Stack [If Enrichment Connected]
| Category | Tools |
|----------|-------|
| **Cloud** | [AWS, GCP, Azure, etc.] |
| **Data** | [Snowflake, Databricks, etc.] |
| **CRM** | [e.g. Salesforce, HubSpot] |
| **Other** | [Relevant tools] |
**Integration Opportunity:** [How your product fits with their stack]
---
## Prior Relationship [If CRM Connected]
| Field | Detail |
|-------|--------|
| **Status** | [New / Prior prospect / Customer / Churned] |
| **Last Contact** | [Date and type] |
| **Previous Opps** | [Won/Lost and why] |
| **Known Contacts** | [Names already in CRM] |
**History:** [Summary of past relationship]
---
## Qualification Signals
### Positive Signals
- ✅ [Signal and evidence]
- ✅ [Signal and evidence]
### Potential Concerns
- ⚠️ [Concern and what to watch for]
### Unknown (Ask in Discovery)
- ❓ [Gap in understanding]
---
## Recommended Approach
**Best Entry Point:** [Person and why]
**Opening Hook:** [What to lead with based on research]
**Discovery Questions:**
1. [Question about their situation]
2. [Question about pain points]
3. [Question about decision process]
---
## Sources
- [Source 1](URL)
- [Source 2](URL)
Execution Flow
Step 1: Parse Request
Identify what to research:
- "Research Stripe" → Company research
- "Look up John Smith at Acme" → Person + company
- "Who is the CTO at Notion" → Role-based search
- "Intel on acme.com" → Domain-based lookup
Step 2: Web Search (Always)
Run these searches:
1. "[Company name]" → Homepage, about page
2. "[Company name] news" → Recent announcements
3. "[Company name] funding" → Investment history
4. "[Company name] careers" → Hiring signals
5. "[Person name] [Company] LinkedIn" → Profile info
6. "[Company name] product" → What they sell
7. "[Company name] customers" → Who they serve
Extract:
- Company description and positioning
- Recent news (last 90 days)
- Leadership team
- Open job postings
- Technology mentions
- Customer base
Step 3: Enrichment (If Connected)
If enrichment tools available:
1. Enrich company → Firmographics, funding, tech stack
2. Search people → Org chart, contact list
3. Enrich person → Email, phone, background
4. Get signals → Intent data, hiring velocity
Enrichment adds:
- Verified contact info
- Complete org chart
- Precise employee count
- Detailed tech stack
- Funding history with investors
Step 4: CRM Check (If Connected)
If CRM available:
1. Search for account by domain
2. Get related contacts
3. Get opportunity history
4. Get activity timeline
CRM adds:
- Prior relationship context
- What happened before (won/lost deals)
- Who we've talked to
- Notes and history
Step 5: Synthesize
1. Combine all sources
2. Prioritize enrichment data over web (more accurate)
3. Add CRM context if exists
4. Identify qualification signals
5. Generate talking points
6. Recommend approach
Research Variations
Company Research
Focus on: Business overview, news, hiring, leadership
Person Research
Focus on: Background, role, LinkedIn activity, talking points
Competitor Research
Focus on: Product comparison, positioning, win/loss patterns
Pre-Meeting Research
Focus on: Attendee backgrounds, recent news, relationship history
Tips for Better Research
- Include the domain — "research acme.com" is more precise
- Specify the person — "look up Jane Smith, VP Sales at Acme"
- State your goal — "research Stripe before my demo call"
- Ask for specifics — "what's their tech stack?" after initial research
Related Skills
- call-prep — Full meeting prep with this research plus context
- draft-outreach — Write personalized message based on research
- prospecting — Qualify and prioritize research targets
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。