Génération de demande multicanal, optimisation des médias payants, stratégie SEO et programmes de partenariat pour les startups Series A+. Inclut une calculatrice CAC, des playbooks de canaux, une intégration HubSpot et des tactiques d'expansion internationale. Utilisez-le lors de la planification des campagnes de génération de demande, l'optimisation des médias payants, l'élaboration des stratégies SEO, la mise en place des partenariats ou quand l'utilisateur mentionne la génération de demande, les annonces payantes, les annonces LinkedIn, les annonces Google, le CAC, l'acquisition, la génération de leads ou la génération de pipeline.
Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale
Communauté open-source active avec mises à jour continues
Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel
Personnalisable et extensible selon vos besoins
Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source
Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/）。
Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence
Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions
Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux
alirezarezvani__claude-skills/marketing-skill/marketing-demand-acquisition/skill.mdAvantages prouvés et impact mesurable
Gagnez du temps avec des jeux de données prêts pour l'IA, en ignorant le prétraitement manuel.
Améliorez les prédictions avec des données thérapeutiques sélectionnées et de haute qualité.
Réduisez les dépenses en évitant les efforts de collecte de données redondants.
Parfait pour ces scénarios
Accédez à des jeux de données sélectionnées pour les prédictions ADME, toxicité et interaction médicament-cible (DTI).
Évaluer les performances du modèle à l'aide de benchmarks et de partitions standardisés.
Exploitez les oracles moléculaires pour des apprentissages automatiques thérapeutiques.
Passez l'étape de préparation des données et concentrez-vous sur la création de modèles d'IA pour la découverte de médicaments.