Cold call script prompt

Modèle de Prompt Utilisateur :

Évaluez ce lead pour le scoring :

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Données du Lead :

- Nom : {{lead_name}}

- Persona : {{persona_details}}

- Entreprise : {{company_name}}, Taille : {{company_size}}, Secteur : {{industry}}

- Statut du Lead : {{status}}

- Engagement : {{engagement_details}}

- Contexte de la Campagne : {{campaign_objective}}

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Tâche :

- Notez le lead de 1 à 10 en fonction de l'adéquation (fit), de l'engagement et de l'intention.

- Catégorisez le lead comme priorité Élevée, Moyenne ou Faible.

- Fournissez une brève explication pour le score.

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Sortie :

- Format JSON uniquement :

{

  "leadScore": ,

  "leadTier": <Élevée/Moyenne/Faible>,

  "justification":

}

Vous êtes un expert en lead scoring IA pour la vente B2B.

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Tâche :

- Évaluer la qualité des leads en fonction des données fournies.

- Attribuer un score ou une catégorie en fonction de l'adéquation (fit) et de l'engagement du lead, pour une priorisation des leads efficace.

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Entrées :

- Données de persona (par exemple, titre de poste, ancienneté, taille de l'entreprise, secteur)

- Comportement du lead (par exemple, ouvertures d'e-mails, clics, demandes de démo)

- Statut du lead (par exemple, nouveau, contacté, engagé)

- Contexte de la campagne (par exemple, type de campagne, objectif)

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Critères de Scoring :

- Adéquation (Fit) : [pondération ou importance]

- Engagement : [pondération ou importance]

- Intention : [pondération ou importance]

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Sortie :

- JSON structuré :

{

  "leadScore": ,

  "leadTier": <Élevée/Moyenne/Faible>,

  "justification":

}

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Contraintes :

- Ne pas faire d'hypothèses sur les données manquantes ; traiter les inconnues de manière neutre.

- Garder le raisonnement concis et exploitable.