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销售自动化与潜在客户培育
sales-automator
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
本技能专注于销售自动化流程,帮助用户从潜在客户外联到方案撰写,优化整个销售漏斗。它可以构建冷邮件序列、设计后续跟进方案、起草提案和案例研究,并提供异议处理脚本。适用于任何需要系统化进行市场营销和销售外联的场景。
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CRO 营收策略顾问
cro-advisor
alirezarezvani/claude-skills
160
为B2B SaaS公司的CRO提供营收框架,包括预测、漏斗健康、定价、NRR/GRR、续约、扩张和销售团队规划,帮助打造可预测且适合董事会汇报的营收体系。
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业务增长与运营自动化技能包
business-growth-skills
alirezarezvani/claude-skills
99
这是一个全面的业务增长技能工具包,包含四个关键代理模型,用于提升客户成功、销售工程、营收运营和合同提案撰写等核心业务流程。它可以帮助进行健康评分、流失预测、RFP分析、销售漏斗预测以及专业提案生成,所有指标计算均通过Python脚本实现。
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行为心理学培育序列设计
sequence-psychologist
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
本技能专注于设计基于行为心理学的多触点沟通流程,尤其适用于邮件培育序列、用户引导或销售漏斗优化。它利用好奇心、互惠原则和逐步承诺等核心心理学原理,确保每个接触点都自然地构建在前一个基础上,从而平稳地引导用户行为,实现有效且合乎伦理的说服和转化。
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Clari预测变化监控系统
clari-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本技能提供了一个强大的解决方案,用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook,本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照,实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比,并通过Slack等平台触发即时告警,确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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管理Attio列表、笔记和任务
attio-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
139
本技能提供全面的Attio核心工作流管理能力。支持通过API操作和管理看板(列表)、记录(条目)、笔记和任务。适用于自动化客户关系管理(CRM)流程、销售漏斗管理以及所有业务流程的活动追踪。
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基金募集数据本地分析
finta-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API,本指南提供通过导出CSV数据,并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法,适用于投资跟踪和报告。
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HubSpot线索到交易流程自动化
hubspot-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
377
这是一个完整的HubSpot CRM销售自动化工作流。它支持从捕获潜在客户、创建或更新联系人信息,到创建公司,再到在销售漏斗中创建交易记录。用户还可以自动推进交易阶段并记录活动笔记,实现端到端的客户生命周期管理和销售流程自动化,适用于需要精细化管理销售线索和交易流程的场景。
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SalesLoft人员与流程管理
salesloft-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流用于通过API管理SalesLoft平台的核心数据,包括潜在客户(People)和外拨流程(Cadences)。它支持自动查找、创建联系人,列出可用的活动流程,并批量或单个地将联系人加入流程,适用于自动化销售外联、潜在客户培育和销售漏斗管理。
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内容战略规划与增长
content-strategy
aitytech/agentkits-marketing
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提供一套系统的内容战略框架,指导用户定义核心内容支柱,并将内容与整个销售漏斗(从认知到决策)关联起来。涵盖内容日历制定、素材再利用和最佳实践,确保内容产出具备持续的增长动力。
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商业营收与预测分析器
commercial-forecaster
alirezarezvani/claude-skills
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该工具专为商业高管准备董事会演示的预测报告。它超越了单一数字预测,将销售管道分解为承诺、最佳和仅管道三级预测。同时,它能项目队列级别的净/总留存率(NRR/GRR)来发现“漏损”队列,并根据标准差评估漏斗各阶段的置信度,确保所有假设都透明化展示。
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