Utiliser Claude avec les MCP pour des Campagnes de Prospection B2B Automatisées

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 31, 2026🔗 Source
Utiliser Claude avec les MCP pour des Campagnes de Prospection B2B Automatisées
Ad

Un spécialiste des campagnes sortantes B2B a partagé son flux de travail pour automatiser des campagnes ciblées en utilisant Claude avec des serveurs Model Context Protocol (MCP) au lieu de Clay, citant des changements de tarification comme motivation.

Configuration technique

L'utilisateur a connecté des API externes en tant que MCP dans Claude et a écrit des compétences pour garantir une utilisation correcte des API. Plus précisément, il a créé une compétence qui détermine quel point de terminaison appeler depuis quel serveur MCP et pour quel objectif. Par exemple : appeler le point de terminaison de recherche de personnes depuis Crustdata et lire la liste des filtres pour s'assurer que Claude écrit des filtres appropriés lors de la recherche.

Stack technique (tous connectés en tant que MCP)

  • Crustdata : Utilisé pour la découverte de prospects et l'intelligence sur les entreprises/personnes. C'est là que les listes de prospects sont construites en utilisant des filtres pour le nombre d'employés, le financement, les offres d'emploi, la stack technique et le taux de croissance. Récupère également les publications LinkedIn des décideurs pour des premières lignes personnalisées.
  • FullEnrich : Gère l'enrichissement en cascade des emails. Une fois les prospects obtenus depuis Crustdata, ils sont traités par FullEnrich pour trouver des emails vérifiés auprès de plus de 15 fournisseurs de données.
  • ZeroBounce : Fournit une couche supplémentaire de vérification des emails avant l'envoi pour détecter les emails invalides/à risque et maintenir les taux de rebond sous 2 %.
  • Instantly : Gère la création et l'envoi des campagnes. Après l'enrichissement des prospects et la vérification des emails, tout est poussé dans Instantly pour créer des séquences et lancer des campagnes, gérant le préchauffage, l'envoi et les réponses.
Ad

Exemple de prompt

L'utilisateur a fourni cet exemple de prompt qu'il exécute :

"Trouvez des entreprises de SF développant des agents IA pour différents secteurs avec 50 à 200 employés, qui ont levé une série A ou B dans les 6 derniers mois et recrutent activement des rôles commerciaux. Trouvez le VP Sales ou le Head of Revenue pour chacune. Obtenez leurs emails vérifiés. Récupérez leurs publications LinkedIn récentes. Recherchez également leur site web pour bien comprendre leur produit. Rédigez des angles pour des entreprises similaires et expliquez-moi pourquoi ces angles de messagerie sont pertinents."

Claude construit la liste, enrichit les contacts, vérifie les emails, recherche le produit de chaque entreprise et rédige des angles personnalisés. Une fois les angles approuvés, Claude écrit les emails et pousse le tout dans Instantly.

Résultats du flux de travail

Ce processus prend environ 15 minutes pour une campagne qui prenait auparavant des jours. L'utilisateur révise les messages pour garantir leur pertinence et un ton approprié. Au lieu d'exécuter une grande campagne pour 2000 personnes, il exécute maintenant 10 à 15 micro-campagnes de 100 à 200 personnes avec une messagerie spécifique pour chaque segment.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

Développeur Signale les Défis de Codage IA : Décisions de Conception et Débogage en Conditions Réelles
Use Cases

Développeur Signale les Défis de Codage IA : Décisions de Conception et Débogage en Conditions Réelles

Un développeur travaillant sur une application iOS avec Claude Code depuis 5 mois rapporte que si l'IA peut générer facilement du code fonctionnel, prendre des décisions de conception et déboguer les problèmes qui n'apparaissent qu'avec de vrais utilisateurs sont les parties les plus difficiles. L'application compte 220 000 lignes de code et des utilisateurs réels la testent.

OpenClawRadar
Le robot voiture Picar démontre la production vidéo autonome avec OpenClaw.
Use Cases

Le robot voiture Picar démontre la production vidéo autonome avec OpenClaw.

Un robot PiCar-X exécutant OpenClaw avec Claude Sonnet sur Raspberry Pi 5 crée de manière autonome des vidéos YouTube en rédigeant des scripts à partir de journaux de mémoire, générant des images avec DALL-E 3, narrant avec une voix clonée d'ElevenLabs et assemblant le tout avec ffmpeg.

OpenClawRadar
Développement d'une Application SaaS par un Non-Développeur avec Claude comme Partenaire de Codage
Use Cases

Développement d'une Application SaaS par un Non-Développeur avec Claude comme Partenaire de Codage

Un directeur des opérations de données sans formation en développement logiciel a utilisé Claude pour construire et lancer une application SaaS complète appelée The Pit Preacher, un assistant de barbecue alimenté par l'IA avec Next.js 14, l'authentification Supabase, les paiements Stripe et le déploiement Vercel.

OpenClawRadar
Start-up de santé IA utilise l'IA et un partenariat avec Mark Cuban pour lutter contre les refus de remboursement d'assurance.
Use Cases

Start-up de santé IA utilise l'IA et un partenariat avec Mark Cuban pour lutter contre les refus de remboursement d'assurance.

Une startup spécialisée dans l'IA pour la santé a développé des outils utilisant l'intelligence artificielle pour aider à contester et faire annuler des refus de remboursement d'assurance maladie, avec la participation de Mark Cuban dans l'approche de la startup.

OpenClawRadar