Marketing & Croissance

Des agents qui personnalisent la prospection, optimisent les campagnes et accélèrent les boucles de croissance.

Agents Marketing & Croissance

Ces agents opèrent comme un moteur de croissance haute performance — personnalisant à grande échelle, optimisant les campagnes, et identifiant des opportunités qu’aucune équipe humaine ne pourrait traiter manuellement.

🛠 Cas d’Usage Actifs

🎯 Agent de Prospection Personnalisée

Un agent qui prend une liste de prospects (nom, entreprise, poste) et génère un email de prospection hyper-personnalisé pour chacun. Il recherche l’activité récente, les actualités de l’entreprise et les points de douleur avant de rédiger un message qui semble authentiquement humain — pas un template.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def rediger_email_prospection(prospect: dict, pitch: str, contexte: str) -> str:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=512,
        system="Tu es un expert en copywriting commercial. Rédige des emails de prospection concis et personnalisés. Max 120 mots. Pas de remplissage.",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Prospect : {prospect['nom']}, {prospect['poste']} chez {prospect['entreprise']}
Contexte récent : {contexte}
Notre offre : {pitch}

Rédige un email de prospection personnalisé avec le nom du prospect et un accroche basée sur le contexte."""
        }]
    )
    return response.content[0].text

prospects = [
    {"nom": "Marie Dupont", "poste": "Directrice Engineering", "entreprise": "TechCorp"},
]
for prospect in prospects:
    email = rediger_email_prospection(
        prospect,
        "Plateforme de revue de code alimentée par l'IA",
        f"{prospect['entreprise']} a récemment recruté 15 nouveaux ingénieurs."
    )
    print(f"--- Email pour {prospect['nom']} ---\n{email}\n")

Stack : Clay + Claude API + Instantly.ai

  1. Source : Un tableau Clay est alimenté avec des prospects depuis LinkedIn, Apollo, ou un import CSV.
  2. Enrichissement : Les enrichissements Clay récupèrent actualités, activité LinkedIn et données firmographiques.
  3. Génération : Une colonne AI Clay appelle Claude API pour générer un email personnalisé par ligne.
  4. Envoi : Les lignes approuvées sont poussées vers Instantly.ai pour des campagnes d’emailing séquencées.

🔍 Agent d’Optimisation SEO de Contenu

Un agent qui audite des pages existantes par rapport à un mot-clé cible, analyse les 10 concurrents en tête des SERP, identifie les lacunes de contenu, et produit une version optimisée avec une meilleure structure, placement des mots-clés, méta-tags et suggestions de maillage interne. Il agit comme un éditeur SEO à la demande.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def optimiser_contenu(contenu: str, mot_cle: str, donnees_concurrents: str) -> str:
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=4096,
        system="Tu es un expert SEO. Fournis des optimisations actionnables avec des réécritures spécifiques.",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Mot-clé cible : "{mot_cle}"

Extraits des concurrents en tête :
{donnees_concurrents}

Contenu actuel à optimiser :
{contenu}

Fournis :
1. Lacunes de contenu vs les concurrents
2. Titre et méta-description optimisés
3. Introduction réécrite
4. Structure H2/H3 recommandée
5. Opportunités de maillage interne"""
        }]
    )
    return response.content[0].text

Stack : Ahrefs/SEMrush + Make + Claude API + API WordPress

  1. Audit : Un scénario Make hebdomadaire récupère les pages en perte de trafic depuis l’API Ahrefs.
  2. Analyse SERP : Pour chaque page, les données concurrentes sont récupérées via l’API SEMrush.
  3. Optimisation : Le contenu + données concurrentes sont envoyés à Claude pour une réécriture SEO complète.
  4. Mise à jour : Le contenu optimisé est poussé vers WordPress comme nouvelle révision pour validation éditoriale.

📈 Agent de Prédiction de Churn & Rétention

Un agent qui analyse les signaux comportementaux des clients (fréquence de connexion, utilisation des fonctionnalités, tickets support, historique de paiement) pour prédire le risque de churn. Pour les comptes à haut risque, il rédige automatiquement un message de rétention personnalisé et signale le compte pour une intervention du Customer Success.

import pandas as pd
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def evaluer_risque_churn(client_data: dict) -> str:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=512,
        system="Tu es un AI de customer success. Évalue le risque de churn et rédige des messages de rétention. Retourne du JSON.",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Données client :
- Nom : {client_data['nom']}
- Plan : {client_data['plan']}
- Dernière connexion : il y a {client_data['jours_depuis_connexion']} jours
- Utilisation fonctionnalités (30j) : {client_data['utilisation_pct']}%
- Tickets ouverts : {client_data['tickets_ouverts']}
- Score NPS : {client_data['nps']}

Retourne JSON avec : niveau_risque, score_risque (0-100), email_retention."""
        }]
    )
    return response.content[0].text

Stack : Mixpanel/Amplitude + Zapier + Claude API + Intercom

  1. Déclencheur : Zapier surveille les utilisateurs sans connexion depuis 14+ jours OU dont l’utilisation a chuté de 50%+.
  2. Enrichissement : Zapier récupère le plan, le score NPS et le dernier ticket support depuis le CRM.
  3. Évaluation : Claude analyse le profil complet et génère un message de rétention personnalisé.
  4. Action : Les comptes à haut risque reçoivent un message proactif via Intercom ; une tâche est créée dans HubSpot pour le CSM.
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