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アウトリーチ文面の作成

特定の企業やコンタクトについて、Common Room のシグナルに基づいたパーソナライズ済みのアウトリーチ文面を、メール、電話用スクリプト、LinkedIn メッセージの3種類で作成します。

アウトリーチのプロセス

ステップ 1：ターゲットを調べる

Common Room MCP ツールを使って、ターゲット（企業および／または特定のコンタクト）を検索し、データを取得します。以下を確認します。

• 最近の製品アクティビティとエンゲージメントシグナル
• コミュニティでの活動（投稿、質問、リアクション）
• サードパーティのインテントシグナル（求人情報、ニュース、資金調達）
• 関係の履歴（過去のコンタクト、ミーティング、メールの開封）

ユーザーが人物を指定した場合は、コンタクト単位で調査します。企業のみが指定された場合は、役職、エンゲージメント、担当業務に基づいて、アプローチする最適なコンタクトを特定します。

ステップ 2：外部のきっかけをウェブ検索する（CR のシグナルが少ない場合）

CR から強いシグナル（最近の活動、エンゲージメント、製品の利用状況）が得られた場合は、それらをパーソナライズの軸にし、ウェブ検索は省略します。CR のシグナルが少ない場合や、見込み顧客の CR 上の活動がほとんどない場合は、外部のきっかけをウェブ検索します。

検索する内容：

• "[company name]" funding OR acquisition OR launch OR announcement — 過去 30 日間
• "[contact full name]" "[company name]" — 最近の記事、インタビュー、LinkedIn の投稿、カンファレンスでの講演を探します

優先する外部のきっかけ：

• 非常に最近のもの（2 週間以内）— 見込み顧客がまだそのことを意識している可能性が高いもの
• 公開されているもの — 見込み顧客が、自分がその情報を見られたと知っているもの
• 変化を示すもの — 成長、新しい役職、新製品、新市場

ユーザーがウェブ検索や外部のきっかけを明示的に求めた場合は、CR のシグナルが豊富かどうかにかかわらず検索します。

ステップ 3：Spark で情報を補完する（利用可能な場合）

Spark が利用可能な場合は、ターゲットのコンタクト情報を補完し、ペルソナの分類、経歴、影響力のシグナルを取得します。これを使って、トーンやメッセージの切り口を調整します。

ステップ 4：最適なきっかけを特定する

シグナルデータから、パーソナライズに最適なきっかけを1〜3個特定します。以下の基準で優先順位を付けます。

1. 新しさ — 過去 7〜14 日以内の出来事
2. 具体性 — 一般的な傾向ではなく、本人が取った具体的な行動
3. 関連性 — 自社製品が提供する価値に直接つながること

良いきっかけ：コミュニティで X について質問を投稿した、エンジニアを5人採用した、最近 [feature] を使い始めた、会社がシリーズ B の資金調達をした、トライアルの期限が近づいている、推進者が転職した。

悪いきっかけ：「顧客であることに気づきました」や、一般的な業界動向。

ステップ 5：3種類すべての文面を作成する

最も強いきっかけを使って、3種類すべての文面を作成します。それぞれに異なる制約や慣例があるため、references/outreach-formats-guide.md に記載された形式ごとのガイドラインに従います。

必ず3種類すべてを作成し、各形式を明確にラベル付けします。

ユーザーの会社情報が利用可能な場合（references/my-company-context.md を参照）、価値の提示と売り込みには、ユーザーの具体的な製品とポジショニングを反映します。

ステップ 6：選択理由を説明する

3つの下書きの後に、以下を説明する簡潔な注記を2〜4文で記載します。

• 使用したシグナルと、それを選んだ理由
• 想定した内容（例：電話の目的の推測）
• 主なきっかけが響かなかった場合の代替案

出力形式

## Outreach for [Name / Company]

### 📧 Email

**Subject:** [Subject line]

[Email body — 3–5 sentences]

---

### 📞 Call Script

**Opening:**
[Opening line — conversational, 1–2 sentences]

**Value Bridge:**
[Why you're calling and why now — 2–3 sentences tied to a signal]

**Ask:**
[Single, low-friction ask — e.g., 15-minute call, specific question]

---

### 💼 LinkedIn Message

[Under 300 characters. Warm, personal, no pitch.]

---

### Signal Notes
[2–4 sentences: which signals were used, why, and any alternative angles]

シグナルデータが少ない場合

Common Room からターゲットに関するデータがほとんど得られない場合（例：名前、役職、タグのみで、活動、スコア、Spark の情報がない場合）：

1. 根拠なくアウトリーチ文面を作成しないでください。 捏造したシグナルに基づくアウトリーチは、アウトリーチを行わないよりも悪い結果になります。
2. まずウェブ検索を実行してください — これをパーソナライズの主な情報源とします。最近のニュース、LinkedIn の投稿、カンファレンスでの講演、企業の発表を探します。
3. ウェブ検索でも情報がほとんど得られない場合は、得られた情報を正直に提示し、ユーザーに背景情報を尋ねます。

## Outreach for [Name / Company] — Limited Data

**What I found:**
[Only the real data from CR and web search]

**I don't have enough signal to draft personalized outreach yet.** To write something strong, I'd need:
- Recent activity or engagement signals
- Context you have from prior conversations
- A specific reason for reaching out now

Can you share any of the above?

品質基準

• すべてのメッセージで具体的な情報に言及してください。一般的な営業メッセージは認められません。
• 文脈に合わせてトーンを調整してください。インバウンドやコミュニティからのシグナルには親しみやすく会話的な表現を、コールドアウトリーチや役員向けにはよりフォーマルな表現を使います。
• LinkedIn メッセージは300文字未満にしてください。例外はありません。
• コールスクリプトは自然に話せる内容にしてください。リズムを確認するため、頭の中で声に出して読んでください。
• シグナルを捏造しないでください。 Common Room またはウェブ検索から取得したデータのみを参照してください。

参考ファイル

• references/outreach-formats-guide.md — 各チャネルの詳細な形式ルール、例、トーンのガイドライン