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Adquisición de Demanda de Marketing

Generación de demanda multicanal, optimización de medios pagos, estrategia de SEO y programas de asociaciones para startups de Serie A+. Incluye calculadora de CAC, manuales de canales, integración de HubSpot y tácticas de expansión internacional. Usar al planificar campañas de generación de demanda, optimizar medios pagos, construir estrategias de SEO, establecer asociaciones, o cuando el usuario mencione generación de demanda, anuncios pagos, anuncios de LinkedIn, anuncios de Google, CAC, adquisición, generación de leads o generación de pipeline.

Alireza Rezvani

Características Principales

Listo para Usar

Integración rápida en su flujo de trabajo con configuración mínima

Verificado por la Comunidad

Comunidad de código abierto activa con actualizaciones continuas

Completamente Gratis

Licencia MIT/Apache para uso comercial y personal

Extensión Flexible

Personalizable y extensible según sus necesidades

Cómo Usar

1Obtener Archivo Skill

Descargue o copie el archivo de habilidad del repositorio fuente

2Instalar en Claude

Coloque el archivo de habilidad en el directorio de habilidades de Claude (generalmente ~/.claude/skills/)。

3Comenzar a Usar

Reinicie Claude o ejecute el comando de recarga para cargar la habilidad

Consejo: Lea la documentación y el código cuidadosamente antes del primer uso para comprender la funcionalidad y los requisitos de permisos

Etiquetas Relacionadas

#automation#python#testing

Información Técnica

Autor
Alireza Rezvani
Categoría
Development
Tamaño del Archivo
32.99 KB
Repositorio Fuente
alirezarezvani__claude-skills
Metadatos
Incluye metadatos YAML
Licencia
MIT

Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto, preservando los derechos de autor de los autores originales

alirezarezvani__claude-skills/marketing-skill/marketing-demand-acquisition/skill.md

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

10x

Acceso a datos más rápido

Ahorre tiempo con conjuntos de datos listos para IA, omitiendo el preprocesamiento manual.

30%

Precisión del modelo mejorada

Mejora las predicciones con datos terapéuticos seleccionados y de alta calidad.

5x

Costos de I+D reducidos

Reduzca los gastos evitando esfuerzos redundantes de recolección de datos.

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

🔬

Investigación en Descubrimiento de Fármacos

Accede a conjuntos de datos curados para predicciones de ADME, toxicidad e interacción fármaco-diana (DTI).

📊

Evaluación comparativa de modelos de ML

Evaluar el rendimiento del modelo utilizando benchmarks y divisiones estandarizados.

🧪

Predicción Farmacológica

Aproveche los oráculos moleculares para obtener perspectivas de ML terapéutico.

🚀

Acelerar la I+D

Omita la preparación de datos y concéntrese en construir modelos de ML para el descubrimiento de fármacos.

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