Skill: georges91560/agent-acquisition-master (version 1.0.0)

--- name: wesley-acquisition-master description: > Agent becomes a master of client acquisition. Cold email, LinkedIn outreach, organic content funnels, lead qualification, follow-up sequences, and closing. Use when the principal asks to find clients, generate leads, build an audience, send cold emails, prospect on LinkedIn, create a funnel, or grow revenue. Inspired by Oussama Ammar, Yomi Denzel, and 2026 B2B outreach best practices. version: 1.0.0 author: Agent license: MIT metadata: openclaw: emoji: "🎯" security_level: L2 always: false required_paths: read: - /workspace/USER.md - /workspace/AGENTS.md - /workspace/.learnings/LEARNINGS.md write: - /workspace/acquisition/leads.json - /workspace/acquisition/sequences/ - /workspace/acquisition/sent_log.json - /workspace/.learnings/LEARNINGS.md - /workspace/AUDIT.md network_behavior: makes_requests: true request_targets: - "https://gmail.com (cold email via virtual-desktop)" - "https://linkedin.com (prospecting via virtual-desktop)" - "https://twitter.com (organic acquisition)" - "https://reddit.com (community acquisition)" - "https://hunter.io (email finding — optional)" - "https://apollo.io (lead database — optional)" uses_agent_telegram: true requires: bins: - python3 skills: - virtual-desktop - agent-shark-mindset env_optional: - HUNTER_API_KEY - APOLLO_API_KEY - BREVO_API_KEY homepage: "https://github.com/wesley-agent/wesley-acquisition-master" --- # Agent Acquisition Master > "0 marketing = 0 acquisition = 0 revenue." — Oussama Ammar > "Confronte-toi au réel. Trouve 5 personnes qui sortent leur carte bleue." — Oussama Ammar Agent devient un opérateur d'acquisition de niveau expert. Pas de spam. Pas de volume aveugle. De la pertinence, de la valeur, de la vitesse. --- ## Philosophie fondamentale Avant toute campagne, Agent répond à ces 3 questions : ``` 1. QUI est la cible exacte ? (ICP — Ideal Customer Profile) → Pas "tout le monde" → Un profil précis avec un problème précis 2. QUEL est le signal d'achat ? → Levée de fonds récente ? → Nouvelle embauche ? → Contenu publié sur le sujet ? → Funding round ? 3. QUELLE est la valeur immédiate qu'on apporte ? → Pas de pitch produit → Une observation pertinente sur LEUR situation ``` --- ## Les 5 canaux d'acquisition que Agent maîtrise ### Canal 1 — Cold Email **La règle d'or Oussama :** Réponds en moins de 30 minutes à chaque réponse. Les gens qui attendent plus de 30 min n'achètent jamais. **Structure d'un cold email qui convertit :** ``` Objet : < 7 mots, pas de majuscules, pas de point d'exclamation Corps : < 125 mots CTA : 1 seul, petit engagement (pas "achetez maintenant") Ton : pair à pair, pas commercial ``` **Template Agent — Signal-Based Outreach :** ``` Objet : [observation sur leur activité récente] Bonjour [Prénom], J'ai vu [fait précis et récent sur eux — article, post, annonce]. On fait [résultat concret en 1 ligne] pour des gens dans votre situation. Est-ce que ça fait sens d'en parler 15 min cette semaine ? Agent ``` **Ce que Agent ne fait JAMAIS :** - "J'espère que vous allez bien" - "Je me permets de vous contacter" - Parler de lui-même dans les 2 premières phrases - Envoyer plus de 250 emails/jour par domaine - Utiliser le domaine principal pour le cold outreach **Infrastructure email sécurisée :** ```bash # Agent crée un domaine secondaire pour le cold outreach # Ex: get[votre-marque].co ou hello-[marque].com # Jamais le domaine principal # Warmup obligatoire : 2-4 semaines avant d'envoyer # 5 emails/jour → 10 → 20 → 50 → 100 → 250 max # Authentification DNS requise : # SPF + DKIM + DMARC → sans ça, tout va en spam ``` **Séquence de relance — 8 touchpoints :** ``` Jour 1 → Email initial (signal-based) Jour 3 → Relance 1 : nouvelle valeur ajoutée (stat, cas client, insight) Jour 7 → Relance 2 : angle différent, même cible Jour 12 → Relance 3 : question directe et courte Jour 18 → Relance 4 : ressource utile gratuite Jour 25 → Relance 5 : breakup email ("je ne vais pas insister...") Jour 35 → LinkedIn touch Jour 50 → Dernier email : mise à jour sur nos résultats ``` **Chaque relance apporte quelque chose de nouveau.** "Just checking in" = poubelle immédiate. --- ### Canal 2 — LinkedIn Outreach **La règle Yomi :** LinkedIn c'est le canal où la crédibilité se construit avant le pitch. **Séquence LinkedIn en 4 étapes :** ``` Étape 1 — View profile (sans message) Agent consulte le profil → le prospect le voit → Familiarisation passive Étape 2 — Like/commentaire sur un post récent → Interaction authentique, pas commerciale → Le prospect commence à reconnaître Agent Étape 3 — Demande de connexion (sans note) → Taux d'acceptation plus élevé sans note Étape 4 — Message après acceptation (J+2) → Référence quelque chose de spécifique à leur profil → Question ouverte, pas de pitch ``` **Message LinkedIn qui convertit :** ``` Bonjour [Prénom], Merci pour la connexion. J'ai lu votre post sur [sujet précis] — le point sur [détail] m'a particulièrement parlé parce que c'est exactement ce qu'on observe chez nos clients dans [secteur]. Vous avez du temps pour un échange rapide cette semaine ? Agent ``` **Volume sécurisé LinkedIn :** ``` Max 20 connexions/jour Max 10 messages/jour Espacer les actions (pas tout en 5 minutes) ``` --- ### Canal 3 — Organic Content (machine à leads passifs) **La règle Oussama :** Le contenu organique c'est de l'acquisition qui dort pas. **Stratégie contenu Agent — 3 types de posts :** ``` Type 1 — RÉSULTATS RÉELS (40% du contenu) → "Cette semaine Agent a généré +€X sur [activité]" → "Voici comment [produit/service] a traité [cas concret récent]" → Screenshots réels, données réelles Type 2 — INSIGHT / OBSERVATION (40% du contenu) → "Pourquoi les médias mainstream ratent systématiquement [sujet]" → "Ce que j'ai appris en construisant un agent IA autonome" → Pas de pitch, juste de la valeur Type 3 — CTA DOUX (20% du contenu) → "Si ça t'intéresse, je partage ça dans ma newsletter" → "7 jours de signaux gratuits — DM moi 'SIGNAL'" ``` **Plateformes par priorité :** ``` 1. Twitter/X → traders, tech, entrepreneurs, investisseurs 2. LinkedIn → B2B, décideurs, entreprises B2B 3. Reddit → subreddits liés au secteur du business actif 4. Substack → newsletter = liste email = asset à vie ``` **Règle de fréquence :** ``` Twitter → 1-2 posts/jour LinkedIn → 3-4 posts/semaine Reddit → 2-3 contributions/semaine (valeur d'abord, pitch jamais) Substack → 1 email/semaine minimum ``` --- ### Canal 4 — Funnel de capture et nurturing **La règle Yomi :** Sans liste email, tu ne possèdes rien. Twitter peut te bannir. LinkedIn peut changer l'algo. Ta liste email t'appartient. **Funnel Agent — 4 étapes :** ``` ATTIRER → Contenu organique sur tous les canaux → Cold outreach ciblé ↓ CAPTURER → Landing page simple sur Hostinger → "7 jours de [produit/service] gratuits" → Ou : "Accès gratuit à [produit/service] — 7 jours" → Email capturé → Brevo/Mailchimp ↓ NURTURER → Séquence email automatique 7 jours Jour 1 : Bienvenue + preuve sociale Jour 2 : Comment Agent fonctionne Jour 3 : Résultat de la semaine Jour 5 : Cas d'usage concret Jour 7 : Offre premium ↓ CONVERTIR → Offre claire avec prix clair → Gumroad ou paiement direct → Agent gère les réponses via Gmail ``` **Pages de capture que Agent peut créer :** ``` [domaine]/[produit] → traders [domaine]/[produit] → développeurs + entreprises (B2B) [domaine]/[produit] → journalistes + médias (B2C contenu) ``` --- ### Canal 5 — Qualification et closing **La règle Oussama :** Ne perds pas de temps avec des gens qui ne peuvent pas payer. Qualifie vite. Close ou passe. **Questions de qualification Agent :** ``` 1. Budget : "Vous avez un budget alloué pour ce type de solution ?" 2. Décision : "C'est vous qui prenez la décision ou il faut valider ?" 3. Timing : "Vous cherchez quelque chose pour quand ?" 4. Problème : "Quel est votre plus gros défi sur [sujet] en ce moment ?" ``` **Signal lead chaud → Agent te notifie Telegram immédiatement :** ```python # Critères lead chaud : LEAD_CHAUD = { "a_répondu_à_email": True, "a_demandé_tarifs": True, "a_posé_question_technique": True, "a_mentionné_budget": True, "a_fixé_rendez_vous": True } # Dès qu'un de ces critères est détecté → Telegram alert ``` --- ## Modes d'exécution ### acquisition.prospect — Trouver des leads ```bash # Agent identifie des prospects ciblés selon l'ICP # Via LinkedIn Sales Navigator, Twitter, sites web # ICP défini dans /workspace/acquisition/icp.json # Agent scrape via virtual-desktop # Résultat dans /workspace/acquisition/leads.json python3 /workspace/skills/acquisition/prospect.py \ --icp /workspace/acquisition/icp.json \ --limit 50 \ --output /workspace/acquisition/leads.json ``` ### acquisition.enrich — Enrichir les leads ```bash # Agent trouve les emails des prospects identifiés # Via Hunter.io API ou scraping manuel # Vérifie la validité des emails python3 /workspace/skills/acquisition/enrich.py \ --leads /workspace/acquisition/leads.json \ --output /workspace/acquisition/leads_enriched.json ``` ### acquisition.email — Envoyer la campagne ```bash # Agent rédige et envoie les cold emails # Personnalisés selon le profil de chaque prospect # Via Gmail avec virtual-desktop # Respecte les limites : max 50/jour en cold python3 /workspace/skills/acquisition/send_email.py \ --leads /workspace/acquisition/leads_enriched.json \ --template /workspace/acquisition/templates/cold_v1.txt \ --limit 50 ``` ### acquisition.followup — Relances automatiques ```bash # Agent suit les relances selon le calendrier # 8 touchpoints par prospect # Chaque relance = nouvelle valeur ajoutée python3 /workspace/skills/acquisition/followup.py \ --log /workspace/acquisition/sent_log.json ``` ### acquisition.linkedin — Prospection LinkedIn ```bash # Agent prospecte sur LinkedIn via virtual-desktop # View → Like → Connect → Message # Max 20 connexions/jour, 10 messages/jour python3 /workspace/skills/acquisition/linkedin.py \ --icp /workspace/acquisition/icp.json \ --daily_limit 20 ``` ### acquisition.content — Publier le contenu acquisition ```bash # Agent publie du contenu ciblé sur tous les canaux # Coordonné avec agent-shark-mindset # Twitter + LinkedIn + Reddit + Substack python3 /workspace/skills/acquisition/content.py \ --channels twitter,linkedin,reddit \ --topic /workspace/acquisition/content_calendar.json ``` ### acquisition.qualify — Qualifier les réponses ```bash # Agent lit les réponses Gmail # Classe : chaud / tiède / froid / pas intéressé # Notifie le principal sur Telegram pour les chauds python3 /workspace/skills/acquisition/qualify.py \ --inbox gmail \ --notify telegram ``` ### acquisition.report — Rapport hebdomadaire ```bash # Agent envoie un rapport chaque lundi matin # Leads contactés / taux de réponse / leads chauds # Ce qui marche / ce qui marche pas python3 /workspace/skills/acquisition/report.py \ --period weekly \ --send telegram ``` --- ## ICP par business — Adapter selon le projet actif Agent adapte ses ICP selon le business qu'on lui confie. Les profils ci-dessous sont des exemples génériques — à personnaliser. ### B2B — Produit ou service vendu à des entreprises ``` Cibles : CEO, CTO, Directeur, Responsable d'équipe Secteurs : tech, media, finance, santé, e-commerce, industrie... Signaux achat : → A publié du contenu sur le problème que tu résous → A levé des fonds récemment → Recrute sur un poste lié à ton domaine → Mentionne une frustration sur LinkedIn/Twitter Canaux : LinkedIn + cold email Closing : SPIN Selling + CLOSER Hormozi ``` ### B2C abonnement — Produit vendu à des individus par abonnement ``` Cibles : individus actifs sur le sujet, cherchent un avantage Secteurs : trading, fitness, productivité, investissement, créativité... Signaux achat : → Poste activement sur le sujet sur Twitter/Reddit → Suit des comptes similaires → Parle de ses frustrations ou de ce qu'il cherche → Membre de communautés liées au domaine Canaux : Twitter, Reddit, Telegram, groupes Discord Closing : Grand Slam Offer Hormozi — closing digital sans call ``` ### B2C contenu — Produit basé sur de l'information ou du contenu ``` Cibles : lecteurs, apprenants, curieux sur un sujet Secteurs : actualité, éducation, analyse, data, culture... Signaux achat : → Commente ou partage du contenu sur le sujet → Exprime une insatisfaction envers les sources actuelles → Cherche une source plus fiable, approfondie, indépendante Canaux : Twitter, Substack, Reddit, YouTube Closing : Lead magnet gratuit → abonnement payant ``` ## Règles de comportement Agent ``` ✅ Toujours personnaliser — jamais de template générique ✅ Toujours apporter de la valeur avant de demander ✅ Répondre aux leads chauds en moins de 30 minutes ✅ Logger chaque action dans AUDIT.md ✅ Stopper immédiatement si quelqu'un demande à ne plus être contacté ✅ Notifier le principal sur Telegram pour tout lead chaud ✅ Apprendre de chaque campagne → .learnings/ ❌ Ne jamais envoyer plus de 100 cold emails/jour sans warmup complet ❌ Ne jamais utiliser le domaine principal pour le cold outreach ❌ Ne jamais pitcher dans le premier message ❌ Ne jamais mentir sur les résultats ou les capacités ❌ Ne jamais dépenser sans approbation Telegram ``` --- ## Métriques à suivre ``` Taux d'ouverture → objectif > 40% Taux de réponse → objectif > 5% (top performers : 15-25%) Leads chauds/semaine → objectif : 3-5 minimum Connexions LinkedIn/sem → objectif : 50-100 Abonnés newsletter/sem → objectif : 20-50 Conversion en client → objectif : 1-2/mois au départ ``` --- ## Self-improvement — Log immédiat après chaque action Agent log **immédiatement** après chaque tâche exécutée. Pas en fin de semaine. Pas le lendemain. Maintenant. ### Ce que Agent écrit après CHAQUE action ```python # Pseudo-code — Agent exécute ça après chaque tâche acquisition def log_after_action(action, result, context): timestamp = now() # 1. AUDIT.md — trace brute de tout ce qui s'est passé append("/workspace/AUDIT.md", f""" [{timestamp}] {action} Résultat : {result} Contexte : {context} """) # 2. Si succès notable → LESSONS.md + HOOKS.md if result.taux_reponse > 5 or result.lead_chaud: append("/workspace/acquisition/learnings/LESSONS.md", f""" ✅ [{timestamp}] CE QUI A MARCHÉ Action : {action} Résultat : {result} Pourquoi probablement : {context.hypothesis} À répliquer : oui """) if result.hook_performant: append("/workspace/acquisition/learnings/HOOKS.md", f"✅ VALIDÉ [{timestamp}] : {result.hook}") # 3. Si échec ou anomalie → ERRORS.md + LESSONS.md if result.erreur or result.taux_reponse < 1: append("/workspace/acquisition/learnings/ERRORS.md", f""" ❌ [{timestamp}] ERREUR / FLOP Action : {action} Ce qui s'est passé : {result} Cause probable : {context.hypothesis} Ne plus faire : {context.correction} """) append("/workspace/acquisition/learnings/LESSONS.md", f""" ❌ [{timestamp}] CE QUI N'A PAS MARCHÉ Action : {action} Résultat : {result} Correction appliquée : {context.correction} """) # 4. TEMPLATES_PERF.md — mise à jour stats en temps réel if action.type == "email" or action.type == "linkedin": update("/workspace/acquisition/learnings/TEMPLATES_PERF.md", template=action.template, metrics=result.metrics) # 5. CONTENT_LEARNINGS.md — si c'est une action contenu if action.type == "content": append("/workspace/acquisition/learnings/CONTENT_LEARNINGS.md", f""" [{timestamp}] {action.plateforme} — {action.format} Engagement : {result.likes} likes / {result.replies} réponses Leads générés : {result.leads} Observation : {context.observation} """) ``` ### Exemples concrets de logs immédiats **Après avoir envoyé 50 cold emails :** ``` [2026-03-15 09:32] COLD EMAIL — batch [NOM CAMPAGNE] Envoyés : 50 | Domaine : get[marque].co Template : cold_v2.txt Objet testé : "vu votre article sur la désinformation" → AUDIT.md ✅ → sent_log.json mis à jour ✅ → TEMPLATES_PERF.md : cold_v2 +50 envois ✅ ``` **Après avoir reçu une réponse positive :** ``` [2026-03-15 14:17] RÉPONSE CHAUDE — Jean M., CTO MediaCorp Template utilisé : cold_v2.txt Hook : "vu votre article sur la désinformation" → LESSONS.md : ✅ hook "article récent" fonctionne sur CTO médias → HOOKS.md : ✅ validé "vu votre article sur [sujet]" → Telegram : "Lead chaud — Jean M. a répondu ✅" → AUDIT.md ✅ ``` **Après un flop (0 réponse sur 30 emails) :** ``` [2026-03-15 16:45] FLOP — batch LinkedIn message v1 Envoyés : 30 | Réponses : 0 | Taux : 0% Template : linkedin_v1.txt Hypothèse : trop long, trop commercial → ERRORS.md : ❌ linkedin_v1 trop long → taux 0% → LESSONS.md : ❌ messages LinkedIn > 3 lignes = ignorés → TEMPLATES_PERF.md : linkedin_v1 score ⭐ (flop) → Action : créer linkedin_v2 < 3 lignes → AUDIT.md ✅ ``` ### Routine hebdomadaire (en plus du log immédiat) Chaque lundi Agent **synthétise** (pas redécouvre) : 1. Lit tous les logs de la semaine 2. Identifie les patterns émergents 3. Met à jour ICP_REFINEMENTS.md 4. Propose 3 ajustements au principal via Telegram 5. Archive la synthèse dans `/workspace/.learnings/LEARNINGS.md` --- ## Arborescence des fichiers d'apprentissage Agent maintient cette structure en autonomie. Chaque action terrain enrichit ces fichiers. ``` /workspace/acquisition/ ├── leads.json ← base de données prospects ├── leads_enriched.json ← prospects avec emails vérifiés ├── sent_log.json ← historique de tous les envois ├── icp.json ← profils clients idéaux par produit ├── content_calendar.json ← planning contenu hebdomadaire │ ├── templates/ │ ├── cold_v1.txt ← template cold email initial │ ├── cold_v2.txt ← version améliorée après tests │ ├── followup_1.txt ← relance J+3 │ ├── followup_2.txt ← relance J+7 │ ├── followup_breakup.txt ← dernier email J+25 │ ├── linkedin_connect.txt ← message post-connexion │ └── linkedin_followup.txt ← relance LinkedIn │ ├── sequences/ │ ├── b2b-saas.json ← séquence B2B (SaaS, API, service, agence) │ ├── b2c-subscription.json ← séquence B2C abonnement (signaux, communauté) │ └── b2c-content.json ← séquence B2C contenu (newsletter, média, formation) │ └── learnings/ ├── LESSONS.md ← leçons terrain par campagne ├── HOOKS.md ← hooks qui convertissent ├── TEMPLATES_PERF.md ← performance par template ├── ICP_REFINEMENTS.md ← affinements ICP découverts ├── CONTENT_LEARNINGS.md ← ce qui marche en contenu └── ERRORS.md ← erreurs à ne plus répéter ``` --- ## LESSONS.md — Structure et format Agent met à jour ce fichier après chaque campagne ou action terrain. ```markdown # Acquisition Lessons ## [DATE] — [NOM CAMPAGNE] ### Contexte - Canal : cold email / LinkedIn / contenu - Cible : [ICP utilisé] - Volume : [N prospects contactés] ### Résultats - Taux d'ouverture : X% - Taux de réponse : X% - Leads chauds : N - Conversions : N ### Ce qui a marché - [Observation précise] - [Observation précise] ### Ce qui n'a pas marché - [Observation précise] - [Pourquoi probablement] ### Ajustements pour la prochaine fois - [Action corrective 1] - [Action corrective 2] ``` --- ## HOOKS.md — Bibliothèque de hooks qui convertissent Agent enrichit ce fichier chaque fois qu'un hook génère un taux d'ouverture > 40% ou un engagement notable. ```markdown # Hooks qui convertissent ## Hooks email (objet) ### Catégorie : Curiosité - "ce que j'ai appris en tradant [marché] cette semaine" - "une erreur que font 90% des [ICP]" - "pourquoi [croyance commune] est faux" ### Catégorie : Signal personnel - "vu votre post sur [sujet précis]" - "votre [produit/article] m'a fait penser à quelque chose" - "vous et [nom de quelqu'un qu'ils connaissent]" ### Catégorie : Résultat concret - "+€[X] cette semaine — voici comment" - "[N] erreurs de biais détectées dans [source connue]" - "j'ai analysé [X articles] — voilà ce que j'ai trouvé" ### Catégorie : Question directe - "vous faites encore du [méthode dépassée] ?" - "combien ça vous coûte de ne pas avoir [solution] ?" ## Hooks contenu (Twitter/LinkedIn) ### Formule 1 — Résultat + Méthode "J'ai fait [résultat] en [temps]. Voici exactement comment :" ### Formule 2 — Contre-intuition "Tout le monde dit [affirmation commune]. C'est faux. Voilà pourquoi :" ### Formule 3 — Liste avec promesse "[N] choses que j'ai apprises en [expérience] :" ### Formule 4 — Histoire personnelle "Il y a [temps], j'ai [situation difficile]. Aujourd'hui [résultat]. Ce qui a tout changé :" ### Formule 5 — Données surprenantes "[Stat surprenante]. Ce que ça veut dire pour [ICP] :" ## Hooks qui N'ont PAS marché [Agent archive aussi les flops pour ne pas les répéter] ``` --- ## TEMPLATES_PERF.md — Performance par template ```markdown # Performance Templates | Template | Canal | Envois | Ouvertures | Réponses | Chauds | Score | |---|---|---|---|---|---|---| | cold_v1 | email | 150 | 38% | 3.2% | 2 | ⭐⭐ | | cold_v2 | email | 200 | 47% | 6.1% | 5 | ⭐⭐⭐⭐ | | linkedin_v1 | LI | 80 | - | 12% | 3 | ⭐⭐⭐ | ## Template champion actuel [Agent note quel template est le meilleur en ce moment] ## Hypothèses à tester [Agent propose des variations à tester la semaine suivante] ``` --- ## CONTENT_LEARNINGS.md — Ce qui marche en contenu ```markdown # Content Learnings ## Formats qui génèrent le plus d'engagement ### Twitter - Threads > tweets simples (x3 impressions) - Screenshots de résultats réels > texte seul - Questions directes > affirmations - Heure optimale : [à découvrir par Agent selon son audience] ### LinkedIn - Posts courts < 150 mots avec une seule idée forte - Histoires personnelles > conseils génériques - Terminer par une question ouverte ### Reddit - Apporter de la valeur AVANT de mentionner Veritas - Répondre aux questions avec de vraies données - Jamais de lien direct dans le post principal ## Sujets qui résonnent avec mon audience [Agent enrichit cette liste au fil du temps] ## Sujets qui tombent à plat [Agent archive aussi les flops] ## Meilleure fréquence découverte [Agent note ses observations sur la fréquence optimale] ``` --- ## Routine d'apprentissage hebdomadaire Chaque lundi Agent exécute automatiquement : ```bash # 1. Analyse des métriques de la semaine python3 /workspace/skills/acquisition/report.py --period weekly # 2. Mise à jour LESSONS.md avec les observations # 3. Mise à jour HOOKS.md si nouveaux hooks validés # 4. Mise à jour TEMPLATES_PERF.md avec les stats # 5. Mise à jour CONTENT_LEARNINGS.md # 6. Propose 3 ajustements au principal via Telegram : # "Cette semaine j'ai appris [X]. Je propose [Y] pour améliorer [Z]." # 7. Archive dans /workspace/.learnings/LEARNINGS.md (global Agent) ``` **Ce cycle transforme Agent en machine d'acquisition qui s'améliore toutes les semaines — sans intervention du principal.** --- ## Cron Jobs Voir `CRONS.md` pour le schedule complet et les messages de chaque cron. Agent configure ces 7 crons automatiquement lors du setup du skill : | Cron | Schedule | Action | |---|---|---| | `acquisition-daily-content` | Lun-Ven 08h | Publie contenu Twitter + LinkedIn | | `acquisition-daily-email` | Lun-Ven 09h | Envoie batch cold email (50 max) | | `acquisition-qualify-inbox` | Lun-Ven 9h/13h/17h | Lit Gmail, détecte leads chauds | | `acquisition-daily-linkedin` | Lun-Ven 10h | Prospection LinkedIn | | `acquisition-prospect` | Mardi 11h | Enrichit la base prospects | | `acquisition-followup` | Lun-Ven 14h | Relances du jour | | `acquisition-weekly-report` | Lundi 08h | Synthèse + 3 ajustements Telegram | --- ## Fichiers de départ Les fichiers de données sont fournis séparément et pré-remplis : | Fichier | Contenu | |---|---| | `icp.json` | 3 profils ICP génériques + qualification BANT | | `content_calendar.json` | Planning lun/mer/ven + hooks par format | | `sequences/b2b-saas.json` | Séquence 8 touchpoints B2B | | `sequences/b2c-subscription.json` | Funnel nurturing 7 jours B2C abonnement | | `sequences/b2c-content.json` | Funnel nurturing 7 jours B2C contenu | Agent les lit au démarrage et les met à jour au fil des campagnes. --- ## Séquences complètes par produit Voir le dossier `sequences/` — 3 templates génériques prêts à l'emploi. | Fichier | Usage | Touchpoints | |---|---|---| | `b2b-saas.json` | B2B — SaaS, API, service, agence | 8 sur 50 jours | | `b2c-subscription.json` | B2C — abonnement, signaux, communauté | 5 emails sur 7 jours | | `b2c-content.json` | B2C — newsletter, média, formation | 5 emails sur 7 jours | Agent choisit la séquence selon l'ICP et remplit les placeholders. --- ## Module Setup Jour 1 — Ce que Agent fait en premier Avant toute campagne, Agent exécute ce setup une seule fois. Dans l'ordre exact. Pas de raccourci. ``` JOUR 1 — Infrastructure (matin) 1. Créer le domaine secondaire → Hostinger → acheter get[marque].co ou hello-[marque].com → JAMAIS le domaine principal pour le cold outreach → Budget : ~10€/an 2. Configurer l'authentification DNS (critique) → SPF : "v=spf1 include:sendinblue.com ~all" → DKIM : clé générée par Brevo → coller dans DNS Hostinger → DMARC: "v=DMARC1; p=none; rua=mailto:dmarc@get[marque].co" → Attendre 24-48h propagation DNS 3. Créer le compte Brevo (gratuit jusqu'à 300 emails/jour) → brevo.com → compte gratuit → Connecter le domaine secondaire → Générer clé DKIM → coller dans DNS → Ajouter BREVO_API_KEY dans .env Agent 4. Créer les templates initiaux → /workspace/acquisition/templates/cold_v1.txt → /workspace/acquisition/templates/followup_1.txt → /workspace/acquisition/templates/followup_breakup.txt → /workspace/acquisition/templates/linkedin_connect.txt 5. Démarrer le warmup (voir Module Warmup ci-dessous) JOUR 1 — Contenu (après-midi) 6. Créer les pages de capture sur Hostinger → [domaine]/signaux ou [domaine]/[produit] → Formulaire simple → connecté à Brevo 7. Créer la séquence nurturing 7 jours dans Brevo → Automatisation → Workflow → importer séquence du dossier sequences/ 8. Configurer le Google Sheet tracker → Créer "Agent Acquisition Tracker" → 4 onglets : Pipeline / Campagnes / Revenus / Métriques hebdo → Logger l'URL dans /workspace/acquisition/tracker_url.txt 9. Premier batch de prospects (50 max) → Scraper LinkedIn selon icp.json → Enrichir les emails via Hunter si clé disponible → Sauvegarder dans leads_enriched.json 10. Rapport au principal sur Telegram "Setup Jour 1 terminé — domaine créé, DNS en propagation, warmup démarré J1/28, 50 prospects enrichis, pages live." ``` --- ## Module Warmup — Domaine email semaine par semaine Sans warmup → délivrabilité 0% → tout va en spam → campagne morte. ``` SEMAINE 1 (J1-J7) → 5 emails/jour Adresses connues uniquement. Demander réponse + "pas spam". SEMAINE 2 (J8-J14) → 15 emails/jour Premiers prospects réels très qualifiés. Pas de liens. SEMAINE 3 (J15-J21) → 30 emails/jour Prospects réels ICP priorité 1. Max 1 lien. SEMAINE 4 (J22-J28) → 50 emails/jour Rythme de croisière. Séquences de relance activées. MOIS 2+ → jusqu'à 100 emails/jour max Augmenter de 20% par semaine. Jamais dépasser 250/jour. INDICATEURS (loggés dans warmup_log.json chaque matin) : Taux de spam → objectif < 0.1% Taux ouverture → objectif > 30% Bounce rate → objectif < 2% Taux de réponse → objectif > 3% ``` --- ## Module Closing — Techniques de maîtres Agent applique les meilleures techniques documentées selon le contexte : ``` B2C low-ticket (< €200/mois) → Hormozi Grand Slam Offer — closing digital pur, pas de call B2B mid-ticket (€500-2000/mois) → SPIN Selling + CLOSER Hormozi — 1 call 20 min max B2B high-ticket (> €5000/mois) → Challenger Sale + MEDDIC — plusieurs touchpoints ``` ### Hormozi CLOSER — pour tous les calls ``` C — Clarify : "Qu'est-ce qui vous a amené à accepter ce call ?" L — Label : "Donc votre problème c'est [X] et ça vous coûte [Y] ?" O — Overview : "Qu'avez-vous essayé avant ? Pourquoi ça n'a pas marché ?" S — Sell dest. : "Dans 90 jours, vous voulez quoi exactement ?" E — Explain : "Qu'est-ce qui vous empêcherait de démarrer aujourd'hui ?" R — Reinforce : "Le problème vous coûte [X]/mois. Notre solution [Y]/mois." ``` ### SPIN Selling — pour B2B mid et high ticket ``` S — Situation : "Comment gérez-vous [problème] actuellement ?" P — Problème : "Ça arrive souvent que [douleur] ?" I — Implication: "Si ça continue, quel impact sur [objectif] ?" → Forcer le prospect à chiffrer son propre problème N — Need-Payoff: "Si vous aviez [solution], ça changerait quoi ?" → Le prospect se vend lui-même la solution ``` ### Challenger Sale — quand le prospect dit "on gère bien" ``` → Apporter une donnée surprenante sur leur secteur → Lier cette donnée à leur business → Poser une question qui les force à réfléchir → Proposer une solution qu'ils n'auraient jamais demandée ``` ### Grand Slam Offer Hormozi — closing digital B2C ``` Value = (Dream Outcome × Perceived Likelihood) / (Time Delay × Effort) Stacks obligatoires : → Garantie 7 jours satisfait ou remboursé → Bonus : accès gratuit avant paiement → Scarcité : places limitées → Urgency : prix monte à [date] ``` ### Oussama — règles non négociables ``` → Répondre à chaque lead chaud en < 30 minutes → BANT obligatoire avant tout call B: Budget ? A: Décideur ? N: Besoin réel ? T: Timing ? Si 3/4 NON → nurturing long terme, pas de call → "Combien ça vous coûte de ne rien faire ?" ``` ### Préparation rdv automatique Quand lead chaud détecté → Agent crée un Google Doc avec : profil prospect, questions SPIN préparées, objections probables + réponses, historique des échanges, closing proposé selon ticket size. --- ## Module Tracker — Google Sheet auto-mis à jour ``` Onglet 1 : Pipeline Date | Prénom | Entreprise | Canal | Statut | Valeur potentielle Statuts : Suspect → Prospect → Qualifié → Call → Proposal → Won/Lost Onglet 2 : Campagnes Semaine | Canal | Envois | Ouv% | Rép% | Leads chauds | Cash généré Onglet 3 : Revenus Date | Client | Produit | Montant | Récurrent? | Source Onglet 4 : Métriques hebdo Semaine | Leads contactés | Taux réponse | Conv. rate | MRR | ARR ``` ### Alertes Telegram automatiques ``` 🔴 "Taux réponse < 2% — template flop. Je propose cold_v3." 🟡 "Lead [Prénom] en pipeline 14 jours sans action. Je relance ?" 🟢 "Nouveau client — [Prénom] — €[X]/mois. MRR total : €[Y]." 📊 Hebdo : emails / ouverture / réponse / chauds / cash / MRR + 3 ajustements ``` Agent met à jour le Sheet après chaque email envoyé, chaque réponse reçue, chaque vente, et chaque lundi pour les métriques hebdomadaires.


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