Compose Outreach

Common Room シグナルに基づいた、3種類のパーソナライズされたアウトリーチ形式（メール、コール スクリプト、LinkedIn メッセージ）を特定の企業またはコンタクトに対して生成します。

アウトリーチ プロセス

ステップ 1: ターゲットを検索

Common Room MCP ツールを使用してターゲット（企業または特定のコンタクト）のデータを検索・取得します。以下を取得します：

• 最近のプロダクト活動とエンゲージメント シグナル
• コミュニティ活動（投稿、質問、リアクション）
• サードパーティ インテント シグナル（求人、ニュース、資金調達）
• 関係履歴（前回の接触、ミーティング、メール開封）

ユーザーが特定の個人を指定した場合は、コンタクト レベルのリサーチを実施します。企業のみが指定された場合は、職位、エンゲージメント、役割に基づいて最適なコンタクト対象を特定します。

ステップ 2: 外部フックの Web 検索（CR シグナルが不足している場合）

CR から強力なシグナル（最近のアクティビティ、エンゲージメント、プロダクト使用）が返された場合は、そのシグナルをパーソナライゼーションの駆動力とし、Web 検索はスキップします。CR シグナルが不足しているか、見込み客に CR アクティビティがほとんどない場合は、外部フックの Web 検索を実施します：

検索対象：

• "[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 投稿、カンファレンス講演を探す

優先する外部フック：

• 非常に最近（2 週間以内） — 見込み客がまだそれについて考えている可能性が高い
• 公開されている — あなたがそれを見ている可能性があることを相手が認識している
• 変化のシグナル — 成長、新しい役職、新製品、新市場

ユーザーが明示的に Web 検索または外部フックをリクエストした場合は、CR シグナルの豊富さに関わらず実施します。

ステップ 3: Spark エンリッチメント（利用可能な場合）

Spark が利用可能な場合は、ターゲット コンタクトのエンリッチメントを実施して、ペルソナ分類、背景、および影響力シグナルを取得します。これを使用してトーンとメッセージ角度を調整します。

ステップ 4: 最適なフックを特定

シグナル データから、1～3 個の最強のパーソナライゼーション フックを特定します。以下でランク付けします：

1. 最近性 — 過去 7～14 日以内に発生
2. 特異性 — 一般的なトレンドではなく、彼らが実施した具体的なアクション
3. 関連性 — あなたのプロダクトが提供する価値に直接つながる

良いフック：コミュニティで X についての質問を投稿した、エンジニア 5 人を最近雇用した、最近 [機能] の使用を開始した、企業が Series B を最近調達した、トライアルが終了間近、チャンピオンが最近転職した。

悪いフック：「あなたが顧客であることに気付きました」または一般的な業界トレンド。

ステップ 5: 3 つの形式すべてを生成

最強のフックを使用して、3 つの形式すべてを作成します。各形式は異なる制約と慣例があります — references/outreach-formats-guide.md の形式固有のガイドラインに従ってください。

常に 3 つすべてを、明確にラベル付けして生成します。

ユーザーの企業コンテキストが利用可能な場合（references/my-company-context.md を参照）、値のブリッジとピッチをユーザーの特定のプロダクトとポジショニングに基づきます。

ステップ 6: 選択肢に注釈を付ける

3 つのドラフトの後に、簡潔な注釈（2～4 文）を含め、以下を説明します：

• どのシグナルが使用されたか、およびなぜ選ばれたか
• 作成された仮定（例：推定されたコール目的）
• プライマリ フックが機能しない場合の代替角度

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 データが不足している場合

Common Room がターゲットに関する最小限のデータのみを返した場合（例：名前、職位、タグのみ — アクティビティ、スコア、Spark なし）：

1. 無から出たアウトリーチを起案しないでください。 捏造されたシグナルに基づいたアウトリーチは、アウトリーチなしより悪いです。
2. 最初に Web 検索を実施します — これはパーソナライゼーション ソースになります。最近のニュース、LinkedIn 投稿、カンファレンス講演、企業発表を探します。
3. Web 検索でもほとんど結果が得られない場合、持っているものを誠実に提示し、ユーザーにコンテキストを尋ねます：

## 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は具体的な何かを参照する必要があります — 汎用アウトリーチは受け入れ可能な出力ではありません
• コンテキストに合わせてトーンを設定します：インバウンド/コミュニティ シグナルに対しては温かく会話的に、コールド/経営幹部向けアウトリーチに対してはより形式的に
• LinkedIn メッセージは 300 文字以下である必要があります — 例外なし
• コール スクリプトは自然に話すことができる必要があります — リズムをチェックするために精神的に読み上げます
• シグナルを捏造しないでください — Common Room または Web 検索から取得したデータのみを参照します

参考ファイル

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