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マーケティングデマンドアクイジション

シリーズA+スタートアップ向けのマルチチャネルデマンドジェネレーション、ペイドメディア最適化、SEO戦略、パートナーシッププログラム。CAC計算機、チャネルプレイブック、HubSpot統合、国際拡張戦術を含む。デマンドジェネレーションキャンペーンの計画、ペイドメディアの最適化、SEO戦略の構築、パートナーシップの確立、またはユーザーがデマンドジェン、ペイド広告、LinkedIn広告、Google広告、CAC、アクイジション、リードジェネレーション、パイプラインジェネレーションを言及した場合に使用する。

Alireza Rezvani

コア機能

すぐに使える

複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合

コミュニティ検証済み

アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新

完全無料

MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可

柔軟な拡張

ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能

使い方

1Skillファイルを取得

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー

2Claudeにインストール

スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。

3使用開始

Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます

ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください

関連タグ

#automation#python#testing

技術情報

作成者
Alireza Rezvani
カテゴリー
Development
ファイルサイズ
32.99 KB
ソースリポジトリ
alirezarezvani__claude-skills
メタデータ
YAMLメタデータを含む
ライセンス
MIT

すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています

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

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

10x

より高速なデータアクセス

手動での前処理を省略し、AI対応のデータセットで時間を節約。

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モデル精度の向上

厳選された高品質な治療データで予測精度を向上させます。

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研究開発費の削減

冗長なデータ収集を避けることで費用を削減します。

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これらのシナリオに最適

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創薬研究

ADME、毒性、DTI予測のためのキュレーションされたデータセットにアクセス。

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MLモデルのベンチマーキング

標準化されたベンチマークと分割を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

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薬理学的予測

分子オラクルを活用し、創薬のための機械学習インサイトを得る。

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研究開発の加速

データの前処理は省略し、創薬のための機械学習モデル構築に集中しましょう。

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