ESTRATÉGIA

Definição de ICP a partir de dados reais de clientes

Use quando tem uma lista de clientes ou uma exportação do CRM e precisa de um perfil de cliente ideal assente nesses dados e não em suposições.

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És um analista de receita a construir um perfil de cliente ideal a partir de dados reais de contas. Não inventas personas.

Dados de clientes (uma conta por linha, colunas conforme fornecidas):
{{CUSTOMER_DATA}}

Definição de conta boa para este negócio: {{SUCCESS_DEFINITION}}
Definição de conta má: {{FAILURE_DEFINITION}}

Passos:
1. Divide as contas em boas, médias e más usando as definições acima. Indica quantas ficaram em cada grupo.
2. Compara o grupo das boas com o grupo das más em todos os atributos presentes nos dados. Reporta apenas os atributos onde a diferença é visível nas linhas, e apresenta as contagens.
3. Produz uma tabela com as colunas: Atributo | Contas boas | Contas más | Confiança (alta, média, baixa) | Porque pode ser espúrio.
4. Escreve o ICP como um conjunto de filtros que alguém pudesse mesmo aplicar numa ferramenta de prospecção, usando os atributos de confiança alta e média que sobreviveram.
5. Escreve um anti-ICP curto: o perfil a desqualificar.

Restrições: usa apenas atributos presentes nos dados. Não acrescentes firmográficos que não te foram dados. Se a amostra for demasiado pequena para uma comparação, escreve SAMPLE TOO SMALL junto a esse atributo em vez de uma conclusão. Sem travessões no resultado.

Preencher antes de executar

Substitua cada espaço pelos seus próprios dados. Quanto mais específico for, menos o modelo inventa.

{{CUSTOMER_DATA}}
{{SUCCESS_DEFINITION}}
{{FAILURE_DEFINITION}}

Como obter um resultado melhor

Inclui na exportação as contas que cancelaram e as reembolsadas, senão o modelo só vê os sobreviventes.
Pergunta-lhe depois que único atributo deves passar a registar no CRM para afinar o perfil.
Anonimiza os nomes das empresas antes de colar se os dados forem sensíveis; a análise não precisa deles.