Skill 1: Selezionatore KOL
Prende un'esportazione CSV grezza e disordinata dagli strumenti di scoperta KOL e la trasforma in una shortlist pulita, arricchita e con punteggio pronta per l'outreach.
Quando usarlo
- L'utente carica un CSV/Excel di nomi KOL o URL dei canali
- L'utente dice «pulisci questa lista di influencer» o «fai lo screening di questi KOL»
- L'utente vuole formattare o standardizzare un database di creatori
Input
Un file CSV o Excel con una combinazione di: nomi dei canali, URL, numero di follower, email, categorie, ecc. Aspettati dati disordinati — formati incoerenti, campi mancanti, duplicati.
Processo
Passaggio 1: Pulizia dei dati
- Rimuovi le voci duplicate (corrispondenza per URL o nome del canale)
- Standardizza i formati degli URL (assicurati URL completi, non handle parziali)
- Normalizza il numero di follower/iscritti (converti "1.2M" → 1200000)
- Contrassegna le righe con dati critici mancanti (nessun URL = impossibile procedere)
- Rileva e standardizza le etichette delle piattaforme (YT, YouTube, youtube → YouTube)
Passaggio 2: Arricchimento dei campi
Per ogni KOL con un URL di canale valido, prova a raccogliere dati pubblicamente disponibili:
| Campo | Fonte | Priorità |
|---|---|---|
| Nome del canale | Da URL/pagina | Obbligatorio |
| Piattaforma | Dal pattern dell'URL | Obbligatorio |
| Numero di iscritti/follower | Pagina pubblica | Obbligatorio |
| Paese/Regione | Info canale o lingua dei contenuti | Alta |
| Categoria di contenuti | Dedotta dai titoli dei video recenti | Alta |
| Visualizzazioni medie (ultimi 30 video) | Dati video pubblici | Alta |
| Tasso di engagement medio | (mi piace+commenti)/visualizzazioni × 100% | Alta |
| Data ultimo caricamento | Video più recente | Media |
| Numero totale di video | Pagina pubblica | Media |
| Email (se pubblica) | Pagina about del canale | Media |
Se i dati non possono essere recuperati automaticamente, contrassegna la cella come [MANUAL] con evidenziazione gialla per l'utente da compilare.
Passaggio 3: Punteggio di salute
Calcola un punteggio di salute preliminare (0-100) per ogni KOL:
| Metrica | Peso | Logica di punteggio |
|---|---|---|
| Attività | 20% | Ultimo caricamento entro 7 giorni = 100, 30 giorni = 70, 90 giorni = 30, 90+ giorni = 0 |
| Tasso di engagement | 25% | Benchmark di piattaforma: TikTok >5% = 100, YouTube >3% = 100, IG >2% = 100 |
| Coerenza delle visualizzazioni | 20% | Bassa deviazione standard nelle visualizzazioni = punteggio alto (performer stabile) |
| Rapporto follower/visualizzazioni | 20% | Visualizzazioni/Follower > 30% = 100, 10-30% = 60, <10% = 20 (indicatore di follower falsi) |
| Rilevanza dei contenuti | 15% | Quanto i contenuti recenti corrispondono alla categoria del brand (l'utente deve specificare la categoria) |
Passaggio 4: Output
Genera un file Excel formattato con:
- Foglio 1: Shortlist con punteggio — Tutti i KOL ordinati per punteggio di salute decrescente, con codice colore (verde >70, giallo 40-70, rosso <40)
- Foglio 2: Problemi segnalati — KOL con sospetti follower falsi, canali inattivi o dati critici mancanti
- Foglio 3: Dati grezzi — Importazione originale preservata per riferimento
Posizione di output
Salva in: campaign-workspace/01-screening/screened-shortlist.xlsx
Passaggio di consegna
Dopo lo screening, chiedi all'utente: «La tua shortlist è pronta con [X] KOL valutati. Vuoi che proceda con l'outreach (Skill 2), oppure preferisci rivedere e filtrare prima?»