# 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.

## Preencher antes de executar

- `{{CUSTOMER_DATA}}`
- `{{SUCCESS_DEFINITION}}`
- `{{FAILURE_DEFINITION}}`

## Prompt

```
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.
```

## 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.

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Da biblioteca de prompts da QuQi - https://www.quqi.io/pt/prompts/icp-definition-from-customer-data