MCPを使用したClaudeによる自動化B2Bアウトバウンドキャンペーン

B2Bアウトバウンドの専門家が、価格変更を動機としてClayの代わりにModel Context Protocol(MCP)サーバーを備えたClaudeを使用してターゲットアウトバウンドキャンペーンを自動化するワークフローを共有しました。
技術的セットアップ
ユーザーは外部APIをClaude内のMCPとして接続し、適切なAPI使用を保証するスキルを作成しました。具体的には、どのMCPサーバーのどのエンドポイントをどの目的で呼び出すかを決定するスキルを作成。例えば:Crustdataから人物検索エンドポイントを呼び出し、フィルターリストを読み取り、Claudeが検索時に適切なフィルターを記述するようにしています。
技術スタック(すべてMCPとして接続)
- Crustdata:リード発見と企業/人物情報に使用。従業員数、資金調達、求人情報、技術スタック、成長率などのフィルターを使用してリードリストを構築。また、意思決定者のLinkedIn投稿を取得し、パーソナライズされた冒頭文を作成。
- FullEnrich:ウォーターフォール形式のメール情報充実を処理。Crustdataからリードを取得後、15以上のデータプロバイダーを横断して検証済みメールを探します。
- ZeroBounce:送信前の追加メール検証を提供し、無効/リスクの高いメールを捕捉し、バウンス率を2%未満に維持。
- Instantly:キャンペーン作成と送信を管理。リードが充実されメールが検証された後、すべてをInstantlyにプッシュしてシーケンスを構築し、ウォームアップ、送信、返信を処理するキャンペーンを開始。
プロンプト例
ユーザーが実行する例示プロンプト:
「サンフランシスコの企業で、異なる業界向けAIエージェントを構築しており、従業員数50〜200人、過去6ヶ月以内にシリーズAまたはBを調達し、営業職を積極的に採用している企業を見つけてください。各企業のVP SalesまたはHead of Revenueを見つけ、検証済みメールを取得。最近のLinkedIn投稿を取得。また、ウェブサイトを調査して製品をよく理解してください。類似企業向けのアプローチ案を起草し、なぜこれらのメッセージングアプローチが理にかなっているか説明してください。」
Claudeはリストを構築し、連絡先情報を充実させ、メールを検証し、各企業の製品を調査し、パーソナライズされたアプローチ案を起草。アプローチが承認されると、Claudeはメールを作成し、すべてをInstantlyにプッシュします。
ワークフローの結果
このプロセスは、以前は数日かかっていたキャンペーンを約15分で完了。ユーザーは関連性と適切なトーンを確保するためメッセージを確認。2000人への大規模キャンペーンを1回実行する代わりに、各セグメントに特化したメッセージングで100〜200人規模のマイクロキャンペーンを10〜15回実行しています。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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