AI GTM Prompt Stack — Estágio 1/7: ICP Definition & Research

Aja como um estrategista de GTM com experiência em SaaS B2B e marketplaces.

PRIMEIRO: Leia os dados do HubSpot para fundamentar a análise:
- Use o MCP HubSpot para buscar os últimos 30 deals em "Closed Won" (propriedades: empresa, setor, porte, valor, ciclo, fonte)
- Busque também os últimos 20 deals em "Closed Lost" (mesmas propriedades + motivo de perda)

Contexto adicional:
- Produto: [PRODUTO]
- Segmento que mais converte: [SEGMENTO_ATUAL]
- Ticket médio: [TICKET_MEDIO]
- Ciclo de venda médio: [CICLO_VENDA]

Com os dados reais do pipeline + contexto acima, crie um ICP detalhado:

1. Firmografia: porte ideal (receita, headcount), setor, geografia, maturidade tecnológica — baseado nos padrões dos deals ganhos
2. Dor primária: o problema #1 que nosso produto resolve — extraído dos motivos de compra reais
3. Trigger events: 5 eventos que sinalizam prontidão de compra — baseado no que os deals ganhos tinham em comum
4. Anti-ICP: perfil que parece ideal mas não converte — baseado nos deals perdidos
5. Buyer committee: 3-4 stakeholders envolvidos (cargo, motivação, objeção) — baseado nos contatos associados aos deals ganhos
6. Canais de aquisição: onde esse ICP foi encontrado — baseado na propriedade "Lead Source" dos deals ganhos

DEPOIS: Salve o ICP como página no Notion (database "GTM Playbooks") com tags para fácil consulta futura.

Formato: estrutura em tópicos. Seja específico — nada genérico. Indique quando um insight vem dos dados vs. inferência.

Preciso calcular o mercado endereçável para nosso produto.

PRIMEIRO: Busque os dados necessários:
1. Leia o ICP mais recente do Notion (database "GTM Playbooks", filtro tipo=ICP)
2. No HubSpot, busque: total de companies no CRM, total de deals em pipeline, total de clientes ativos (lifecycle stage = Customer)

Parâmetros adicionais:
- Região: [REGIAO]
- Ticket médio: [TICKET_MEDIO]
- Capacidade de vendas: [CAPACIDADE_VENDAS]

Calcule:
1. TAM (Total Addressable Market): total de empresas que se encaixam no ICP × ticket médio
2. SAM (Serviceable Available Market): TAM filtrado pela região e capacidade
3. SOM (Serviceable Obtainable Market): captura realista nos próximos 12 meses
4. Penetração atual: clientes atuais ÷ SAM (dados reais do HubSpot)
5. Pipeline coverage: pipeline ativo ÷ [META] (dados reais do HubSpot)

Para cada nível:
- Número estimado de empresas
- Receita potencial anualizada
- Premissas utilizadas
- Gap entre onde estamos e onde queremos estar

DEPOIS: Crie uma tabela resumo e envie no Slack (#growth) com headline: "TAM Update — [data]".

Formato: tabela comparativa TAM/SAM/SOM/Atual + gap analysis.

Crie um mapa detalhado da persona [CARGO] em empresas de [SEGMENTO].

PRIMEIRO: Busque dados reais:
1. No HubSpot, busque contatos com job title contendo "[CARGO]" que estão associados a deals "Closed Won" nos últimos 6 meses
2. Extraia: como esses contatos interagiram (emails abertos, meetings, conteúdos consumidos)
3. Leia o ICP atual do Notion para contexto

Com os dados reais + conhecimento de mercado, mapeie:

1. Responsabilidades diárias: 3-5 atividades core desse cargo
2. Métricas que importam: KPIs pelos quais essa pessoa é avaliada
3. Dores específicas: 3 problemas que nosso produto resolve
4. Motivações de compra: o que faria essa pessoa defender a compra internamente
5. Objeções previsíveis: 3 objeções + como rebater (baseado em deals reais onde esse cargo apareceu)
6. Linguagem que ressoa: termos que captam atenção
7. Linguagem que afasta: termos que geram resistência
8. Conteúdo preferido: formato e canal onde consome informação
9. Trigger de urgência: o que move de "interessante" para "preciso resolver agora"
10. Dados reais: padrões observados nos contatos com esse cargo no HubSpot

DEPOIS: Salve como Persona Card no Notion (database "GTM Playbooks", tipo=Persona).

Formato: mapa estruturado. Indique o que vem de dados vs. inferência.

Gere uma battlecard contra [CONCORRENTE].

PRIMEIRO: Busque dados reais:
1. No HubSpot, busque deals "Closed Lost" onde a propriedade "Competitor" ou "Loss Reason" menciona "[CONCORRENTE]" — últimos 12 meses
2. Extraia: valor dos deals perdidos, estágio onde perdemos, notas do vendedor sobre por que perdemos
3. Busque também deals "Closed Won" onde [CONCORRENTE] estava no deal — como ganhamos nesses casos

Nosso diferencial core: [DIFERENCIAL_CORE]

Com os dados de win/loss + conhecimento de mercado:

1. Win/Loss Score: quantos deals ganhamos vs. perdemos contra esse concorrente (dados reais)
2. Padrões de perda: em que cenários/estágios perdemos mais (dados reais)
3. Padrões de vitória: o que nossos deals ganhos tinham em comum (dados reais)
4. Posicionamento deles vs. nosso: como se diferenciar
5. Pontos fortes reais: onde eles são genuinamente melhores
6. Pontos fracos exploráveis: onde ganhamos consistentemente
7. 5 perguntas assassinas: perguntas para o prospect que expõem fraquezas do concorrente
8. Talk track: como reframear quando o prospect mencionar o concorrente

DEPOIS:
1. Salve a battlecard no Notion (database "Battlecards")
2. Envie resumo no Slack (#sales) com headline: "Battlecard atualizada: [CONCORRENTE]"

Formato: battlecard de 1 página escaneável em 60 segundos.

Mapeie a buyer journey para o segmento [SEGMENTO].

PRIMEIRO: Busque dados do HubSpot:
1. Deals "Closed Won" do segmento [SEGMENTO] — últimos 6 meses
2. Para cada deal: tempo em cada deal stage (from/to dates)
3. Activities por estágio: emails, meetings, calls (qual o padrão de touchpoints?)

Com os dados reais, mapeie a jornada usando os deal stages do seu HubSpot:

Para cada deal stage encontrado no pipeline:
1. Duração real média: baseado nos dados do HubSpot
2. Touchpoints reais: quantos emails, calls, meetings acontecem nesse estágio
3. O que o buyer está pensando: perguntas e preocupações nessa fase
4. Conteúdo que converte: tipo de conteúdo que move ao próximo estágio
5. Red flags: sinais de stall nesse estágio + ação para destravar
6. Quem está envolvido: stakeholders que entram nessa fase

Em seguida, sobreponha a perspectiva do buyer (Awareness → Consideration → Decision) aos deal stages internos para ter visão completa.

DEPOIS: Salve no Notion como "Buyer Journey — [SEGMENTO]".

Formato: mapa da jornada com métricas reais por estágio.

Identifique sinais de intenção de compra para nosso ICP.

PRIMEIRO: Leia o ICP atual do Notion (database "GTM Playbooks").

Categorize em 3 níveis:

Sinais fortes (pronto para comprar) — 5 sinais:
Para cada: descrição + onde monitorar + como automatizar no Claude

Sinais médios (considerando) — 5 sinais:
Para cada: descrição + como qualificar + abordagem recomendada

Sinais fracos (awareness) — 5 sinais:
Para cada: como nutrir + conteúdo a enviar + timeline

Para cada sinal forte, crie uma automação sugerida:

Scheduled Task: "[nome do sinal]"
Frequência: diária
Ação: Buscar no HubSpot companies com [critério] → se encontrar → gerar alerta no Slack #signals com: empresa, sinal detectado, ação sugerida, SDR recomendado

DEPOIS: Salve no Notion + envie proposta de automações no Slack.

Formato: tabela de sinais + configs de automação.

Priorize segmentos de mercado para concentrar GTM.

PRIMEIRO: Para cada segmento em [SEGMENTOS], busque no HubSpot:
- Win rate (deals won ÷ total deals do segmento)
- ACV médio
- Ciclo médio (days to close)
- Volume de deals
- Churn rate (se disponível)

Capacidade do time: [CAPACIDADE]

Crie matriz de priorização:

1. Attractiveness (0-10): TAM estimado, ACV, crescimento do segmento
2. Fit (0-10): win rate, ciclo, volume — DADOS REAIS do HubSpot
3. Effort (0-10 invertido): complexidade, competição, CAC

Score: (Attractiveness × 0.35) + (Fit × 0.40) + (Effort invertido × 0.25)

DEPOIS:
1. Ranking final com recomendação de alocação (% do time por segmento)
2. Salve no Notion
3. Envie no Slack (#growth) com headline: "Segment Prioritization — [trimestre]"

Formato: tabela de scores + recomendação + justificativa.