Prospect

ICP の説明から、ランク付けされた充実したリード一覧を一度に取得します。ユーザーは「$ARGUMENTS」で理想的な顧客を説明します。

例

• /apollo:prospect VP of Engineering at Series B+ SaaS companies in the US, 200-1000 employees
• /apollo:prospect heads of marketing at e-commerce companies in Europe
• /apollo:prospect CTOs at fintech startups, 50-500 employees, New York
• /apollo:prospect procurement managers at manufacturing companies with 1000+ employees
• /apollo:prospect SDR leaders at companies using Salesforce and Outreach

ステップ 1 — ICP を解析

「$ARGUMENTS」の自然言語説明から構造化フィルタを抽出します:

企業フィルタ:

• 業界/バーティカルのキーワード → q_organization_keyword_tags
• 従業員数の範囲 → organization_num_employees_ranges
• 企業の所在地 → organization_locations
• 特定ドメイン → q_organization_domains_list

人物フィルタ:

• 職務経歴書 → person_titles
• シニアリティレベル → person_seniorities
• 人物の所在地 → person_locations

ICP が曖昧な場合は、進める前に 1～2 つの明確化質問をします。最低限、職務経歴書/役割と業界または企業規模が必要です。

ステップ 2 — 企業を検索

企業フィルタで mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_companies_search を使用します:

• 業界/バーティカル用に q_organization_keyword_tags
• 企業規模用に organization_num_employees_ranges
• 地理的位置用に organization_locations
• per_page を 25 に設定

ステップ 3 — 上位企業を充実させる

トップ 10 の結果からのドメインで mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_organizations_bulk_enrich を使用します。これは収益、資金調達、ヘッドカウント、およびファーモグラフィックデータを明らかにし、企業をランク付けするのに役立ちます。

ステップ 4 — 意思決定者を探す

以下で mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_mixed_people_api_search を使用します:

• ICP からの person_titles と person_seniorities
• 充実した企業ドメインにスコープされた q_organization_domains_list
• per_page を 25 に設定

ステップ 5 — トップリードを充実させる

クレジット警告: 進める前に、ユーザーに正確に消費されるクレジット数を伝えます。

以下を使用して、最大 10 リードあたり 1 回の呼び出しで充実させるために mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_people_bulk_match を使用します:

• 各人物の first_name、last_name、domain
• reveal_personal_emails を true に設定

リードが 10 を超える場合は、複数の呼び出しにバッチします。

ステップ 6 — リードテーブルを提示

ランク付けされたテーブルに結果を表示します:

マッチするリード: [ICP サマリー]

#	Name	Title	Company	Employees	Revenue	Email	Phone	ICP Fit

ICP Fit スコアリング:

• Strong — 職務経歴書、シニアリティ、企業規模、業界がすべて一致
• Good — 4 つの基準中 3 つが一致
• Partial — 4 つの基準中 2 つが一致

サマリー: Y 社から X リードが見つかりました。Z クレジット消費されました。

ステップ 7 — 次のアクションを提供

ユーザーに以下を質問します:

1. Apollo にすべて保存 — 各リードの run_dedupe: true で mcp__claude_ai_Apollo_MCP__apollo_contacts_create 経由でバルクコンタクトを作成
2. シーケンスに読み込む — どのシーケンスを聞いてこれらのコンタクトのシーケンス読み込みフローを実行
3. 企業を詳しく調べる — リストからいずれかの企業で /apollo:company-intel を実行
4. 検索を絞る — フィルタを調整して再実行
5. エクスポート — リードを CSV スタイルのテーブルとしてフォーマットして、コピーペースト用に簡単にします