Skill: liuzhirui6-max/ideal-customer-profile (version 1.0.0)

--- name: ideal-customer-profile description: 生成 B2B/B2C 企业的理想客户画像（ICP），支持多行业场景与结构化输出；包含框架构建、信息收集与文档生成；适用于营销策略制定、销售目标定位与客户细分。 --- # Ideal Customer Profile Generator ## 任务目标 本 Skill 用于帮助营销人员、销售团队和业务开发者系统化地构建理想客户画像（ICP），通过结构化的框架和智能体分析能力，将零散的业务信息转化为可执行的客户定位文档。 核心能力包含： - 基于行业标准的 ICP 框架构建 - 通过智能对话收集和提炼关键信息 - 生成结构化的 ICP 文档并提供优化建议 触发条件： - 用户需要定义目标客户群体 - 用户希望系统化地描述理想客户特征 - 用户需要为营销策略或销售目标定位提供依据 ## 核心框架 ### ICP 核心维度 ICP 框架包含以下核心维度，详见 [references/icp-framework.md](references/icp-framework.md)： **B2B 场景维度**： 1. 公司维度：行业、规模、地理位置、增长阶段 2. 决策者维度：职位、决策权限、痛点、目标 3. 需求维度：预算、采购周期、技术要求、合规需求 4. 合作维度：采购流程、评估标准、风险偏好 **B2C 场景维度**： 1. 人口统计维度：年龄、性别、收入、教育、职业 2. 心理特征维度：价值观、生活方式、兴趣爱好 3. 行为维度：购买习惯、媒体消费、品牌偏好 4. 场景维度：使用场景、触发事件、购买动机 ### 框架选择原则 - 默认使用 B2B 框架（适用于企业级产品和服务） - 当产品面向个人消费者时使用 B2C 框架 - 混合场景时根据主要客户类型选择主框架 ## 操作步骤 ### 1. 信息收集与场景确认 智能体通过结构化对话收集关键信息： **场景确认**： - 询问用户目标客户类型（B2B 或 B2C） - 明确产品/服务类型和核心价值 - 了解行业背景和业务目标 **关键信息收集**（根据框架动态调整）： - 对于 B2B：行业细分、目标公司规模、决策链、典型痛点 - 对于 B2C：目标年龄段、收入水平、消费场景、核心需求 - 对于通用：地理范围、预算水平、购买频率 **信息补全策略**： - 当用户提供信息不完整时，主动追问关键维度 - 当用户提供示例而非规则时，提炼共性特征 - 当用户信息模糊时，提供选项引导 ### 2. 框架匹配与特征提取 根据收集的信息匹配 ICP 框架维度： - 阅读 [references/icp-framework.md](references/icp-framework.md) 获取完整框架 - 将用户信息映射到对应维度 - 识别信息缺口并基于行业标准补全合理假设 - 区分"必需特征"（必须有）和"加分特征"（最好有） ### 3. 画像生成与文档输出 使用 [references/icp-template.md](references/icp-template.md) 生成结构化文档： - 按照模板组织信息，保持一致的格式和层级 - 为每个维度提供清晰的描述和量化标准 - 识别并标注关键决策特征（优先级高的特征） - 提供 ICP 评分标准（用于潜在客户匹配度评估） **输出格式**： - 使用 Markdown 格式 - 包含完整的维度说明 - 提供可量化的标准 - 附带使用建议 ### 4. 优化与验证 对生成的 ICP 进行质量检查： **完整性检查**： - 核心维度是否全覆盖 - 关键特征是否具体可执行 - 是否包含量化标准 **一致性检查**： - 不同维度的特征是否冲突 - 是否符合行业常识和业务逻辑 - 与用户原始需求是否一致 **可执行性检查**： - 特征是否可用于客户筛选 - 标准是否清晰可测量 - 是否支持后续营销和销售行动 **提供优化建议**： - 指出需要进一步调研的维度 - 建议可能的客户细分方向 - 推荐验证 ICP 的方法 ## 资源索引 ### 领域参考 - [references/icp-framework.md](references/icp-framework.md) - ICP 核心框架详细说明，包含 B2B/B2C 维度定义和问题引导 - [references/icp-template.md](references/icp-template.md) - 标准 ICP 文档模板，包含输出格式和结构规范 - [references/icp-examples.md](references/icp-examples.md) - 行业 ICP 示例，参考不同行业的最佳实践 ### 何时读取参考 - 步骤 2 开始时读取 icp-framework.md - 步骤 3 生成文档时读取 icp-template.md - 需要行业参考时读取 icp-examples.md ## 注意事项 ### 信息收集原则 - 优先理解业务本质，而非表面描述 - 区分"期望客户"和"实际可行客户" - 保持追问的深度，避免过度泛化 - 当信息冲突时，优先选择可操作的定义 ### 框架应用原则 - 严格遵守框架结构，确保维度完整 - 灵活调整问题引导，适应不同用户 - 区分必需特征和加分特征 - 保持描述的具体性和可测量性 ### 输出质量标准 - 每个 ICP 必须包含 3-5 个核心优先特征 - 特征描述必须具体，避免模糊表述 - 优先特征必须可量化或可验证 - 必须提供清晰的评分或匹配标准 ### 智能体能力利用 - 充分利用智能体的分析推理能力处理复杂信息 - 利用结构化思维构建清晰的维度层级 - 利用内容创作能力生成规范的文档 - 利用对话交互能力收集完整信息 ## 使用示例 ### 示例 1：B2B SaaS 产品 **用户输入**： "我们是一家提供 HR 自动化软件的 SaaS 公司，目标客户是中型企业，主要想服务有 100-500 人的公司，特别是科技行业。" **智能体处理流程**： 1. 确认场景：B2B 场景，SaaS 产品 2. 信息收集：追问行业细分、决策者、典型痛点、预算范围 3. 框架匹配：映射到 B2B 框架维度 4. 生成画像：输出结构化 ICP 文档 5. 优化建议：建议补充 HR 团队规模、现有系统等信息 ### 示例 2：B2C 消费品牌 **用户输入**： "我们卖高端健身补剂，想找 25-35 岁的健身爱好者。" **智能体处理流程**： 1. 确认场景：B2C 场景，消费品 2. 信息收集：追问收入水平、健身频率、消费习惯、购买渠道 3. 框架匹配：映射到 B2C 框架维度 4. 生成画像：输出结构化 ICP 文档 5. 优化建议：建议细分健身目标（增肌、减脂等）和品牌偏好 ### 示例 3：制造业 B2B **用户输入**： "我们是精密钣金加工厂，想找欧美五金/钣金加工代理商。" **智能体处理流程**： 1. 确认场景：B2B 场景，制造业 2. 信息收集：追问代理商业绩、客户类型、采购频率、质量要求 3. 框架匹配：映射到 B2B 框架维度（重点关注需求维度和合作维度） 4. 生成画像：输出结构化 ICP 文档 5. 优化建议：建议补充地缘政治考量、供应链稳定性等因素


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