---
name: sales-research
description: Методика и рекомендации по изучению потенциальных клиентов.
---

# Исследование потенциальных клиентов

## Обзор

Этот навык помогает изучать потенциальных клиентов: собирать сведения о компаниях и контактных лицах, замечать сигналы готовности к покупке и получать данные, на основе которых можно действовать.

## Применение

Субагенты company-researcher и contact-researcher обращаются к этому навыку, когда нужно:
- изучить нового потенциального клиента;
- найти сведения о компании;
- составить профиль контактного лица;
- обнаружить сигналы готовности к покупке.

## Методика исследования

### Проверочный список для компании

1. **Основные сведения**
   - Название, отрасль, размер компании (число сотрудников, выручка).
   - Штаб-квартира и основные офисы.
   - Дата основания, этап роста.

2. **Недавние события**
   - Объявления о финансировании за последние 12 месяцев.
   - Слияния и поглощения.
   - Изменения в руководстве.
   - Запуск продуктов.

3. **Технологический стек**
   - Известные технологии (BuiltWith, StackShare).
   - Упоминания инструментов в вакансиях.
   - Партнёрские интеграции.

4. **Сигналы**
   - Вакансии: расширение команды может означать возможность для продажи.
   - Отзывы на Glassdoor: возможные проблемы.
   - Упоминания в новостях: контекст.
   - Активность в социальных сетях.

### Проверочный список для контактного лица

1. **Профессиональный опыт**
   - Текущая должность и срок работы на ней.
   - Предыдущие компании и должности.
   - Образование.

2. **Признаки влияния**
   - Место в структуре подчинения.
   - Полномочия по принятию решений.
   - Ответственность за бюджет.

3. **Поводы для первого контакта**
   - Недавние публикации в LinkedIn.
   - Опубликованные статьи.
   - Выступления.
   - Общие знакомые.

## Ресурсы

- `resources/signal-indicators.md` — классификация сигналов готовности к покупке.
- `resources/research-checklist.md` — полный проверочный список для исследования.

## Скрипты

- `scripts/company-enricher.py` — объединение сведений о компании из нескольких источников.
- `scripts/linkedin-parser.py` — структурирование данных профиля LinkedIn.