Scanner de signaux newsletters - les newsletters comme portefeuille commercial de signaux d'achat — Claude Skill

Scanner de signaux newsletters

Transforme vos abonnements newsletters en flux d'intelligence structuré. Surveille une inbox AgentMail pour les newsletters entrantes, extrait les contenus pertinents par campagne de mots-clés et livre un digest hebdomadaire : mentions concurrentes, pain language ICP, changements marché et sujets émergents.

Quand l'utiliser

• "Surveille les newsletters sectorielles pour les mentions de concurrents"
• "Alerte-moi quand les newsletters mentionnent [sujet] ou [entreprise]"
• "De quoi parlent les newsletters cette semaine dans notre marché ?"
• "Mets en place une surveillance newsletters pour [client]"

Phase 0 : intake

Newsletters à surveiller

1. Quelles newsletters faut-il suivre ? Listez noms ou URLs.
   • Si inconnu, demander : "Quelles sont les 3-5 newsletters que votre ICP lit ?" puis utiliser sponsored-newsletter-finder pour en découvrir d'autres.
2. Quelle inbox AgentMail doit les recevoir ? Faut-il en créer une nouvelle ?

Campagnes de mots-clés

3. Noms des concurrents à suivre (ex. "Clay", "Apollo", "Outreach")
4. Termes de pain language ICP à suivre (ex. "prospection sortante struggling", "portefeuille commercial dried up", "SDR ramp")
5. Termes d'évolution marché (ex. "AI SDR", "agent-led growth", "GTM engineer")
6. Votre marque, pour capter les mentions

Sortie

7. Livraison du digest : canal Slack, e-mail ou fichier markdown ? Par défaut : fichier markdown.
8. Fréquence : quotidienne ou hebdomadaire ? Par défaut : hebdomadaire.

Enregistrer la config dans clients/<client-name>/configs/newsletter-signals.json.

{
  "inbox_id": "<agentmail_inbox_id>",
  "keyword_campaigns": {
    "competitors": ["Clay", "Apollo", "Outreach", "Salesloft"],
    "pain_language": ["pipeline is down", "prospection sortante isn't working", "SDR ramp"],
    "market_shifts": ["AI SDR", "GTM engineer", "agent-led"],
    "brand_mentions": ["YourCompany", "yourcompany.com"]
  },
  "newsletters": [
    {"name": "Exit Five", "from_domain": "exitfive.com"},
    {"name": "The GTM Newsletter", "from_domain": "gtmnewsletter.com"}
  ],
  "output": {
    "format": "markdown",
    "path": "clients/<client-name>/intelligence/newsletter-signals-[DATE].md"
  }
}

Phase 1 : scanner l'inbox

Utiliser la capacité agentmail pour récupérer les nouveaux e-mails de l'inbox surveillée :

Fetch emails from inbox <inbox_id> since <last_scan_date>
Filter to: known newsletter senders (match against newsletters config)

Pour chaque e-mail :

• Extraire sujet, expéditeur, date et corps complet
• Nettoyer HTML -> texte brut pour analyse

Phase 2 : appliquer les campagnes de mots-clés

Pour chaque newsletter, scanner les correspondances de mots-clés :

for email in emails:
    matches = {}
    for campaign, keywords in keyword_campaigns.items():
        found = []
        for keyword in keywords:
            if keyword.lower() in email.body.lower():
                # Extraire le contexte : 50 caractères avant + mot-clé + 50 caractères après
                context = extract_context(email.body, keyword)
                found.append({"keyword": keyword, "context": context})
        if found:
            matches[campaign] = found
    email.signal_matches = matches

N'inclure dans le digest que les e-mails avec au moins une correspondance.

Phase 3 : extraire les snippets de signaux

Pour chaque e-mail matché, extraire des snippets propres :

Exemple de mention concurrente :

Newsletter: The GTM Newsletter | Date: 2026-03-05 Campaign: competitors Keyword: "Clay" Context: "...teams that use Clay for enrichment are seeing 3x better personalization rates compared to..."

Exemple de pain language :

Newsletter: Exit Five | Date: 2026-03-04 Campaign: pain_language Keyword: "prospection sortante isn't working" Context: "...a lot of founders telling me prospection sortante isn't working the way it used to. The reply rates I'm seeing..."

Phase 4 : format de sortie

# Digest de signaux newsletters - Semaine du [DATE]

## Résumé
- Newsletters scannées : [N]
- E-mails avec signaux : [N]
- Sujet tendance principal : [topic]

---

## Mentions concurrentes

### Clay
- **[Nom de newsletter]** - [Date]
  > "[Snippet de contexte]"
  Source : [sujet de l'e-mail] | [URL si disponible]

### [Autre concurrent]
...

---

## Pain language ICP

Signaux indiquant que votre ICP ressent une douleur que votre produit résout :

- **[Nom de newsletter]** - [Date]
  > "[Snippet de contexte]"
  - Pertinence : [pourquoi cela compte]

---

## Signaux de changement marché

Sujets émergents qui gagnent de la couverture newsletter :

- **"[Sujet]"** - mentionné dans [N] newsletters cette semaine
  > "[Snippet de contexte]"

---

## Mentions de votre marque
[Toutes les mentions de votre entreprise ou produit]

---

## Actions recommandées
1. [Action spécifique basée sur les signaux, ex. "Exit Five couvre la fatigue AI SDR - bon moment pour publier notre point de vue"]
2. [Réponse concurrentielle si nécessaire]

Enregistrer dans clients/<client-name>/intelligence/newsletter-signals-[YYYY-MM-DD].md.

Phase 5 : setup - s'abonner aux newsletters

Pour la première configuration, abonner l'adresse AgentMail aux newsletters cibles :

1. Obtenir l'adresse inbox AgentMail via la capacité agentmail
2. Pour chaque newsletter, visiter la page d'abonnement et soumettre l'adresse AgentMail
3. Confirmer les abonnements en vérifiant les e-mails de confirmation
4. Laisser 1 à 2 semaines d'accumulation avant le premier digest complet

Planification

Exécuter chaque semaine, le lundi matin recommandé :

# Tous les lundis à 7 h, avant le standup d'équipe
0 7 * * 1 python3 run_skill.py newsletter-signal-scanner --client <client-name>

Coût

Outils requis

• API AgentMail - accès inbox
• Skill amont : capacité agentmail

Phrases déclencheuses

• "Scanne les newsletters pour les signaux de cette semaine"
• "Que disent les newsletters sectorielles sur [sujet] ?"
• "Lance newsletter signal scanner pour [client]"
• "Mets en place la surveillance newsletters"