Intro
Problema que resuelve: transformar una lista cruda de empresas objetivo en prospectos operativos con contacto verificado, contexto reciente y email de aproximación listo para enviar desde tu CRM.
Lista objetivo
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Enriquecimiento (decisor, contactos)
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Contexto & hitos
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Email personalizado
Impacto esperado
+30–80% eficiencia en preparación de campañas
Calidad
Contactos verificados y correos listos para CRM
Tiempo
10–20 min por lote inicial (10–30 empresas)
Coste estimado por ejecución: 1–3 créditos Manus por lote (depende del tamaño y profundidad del scraping). En la sección de costes verás cifras y ROI detallado.
⚠ Transferencia internacional de datos — atención legal: Manus AI no tiene un mecanismo de transferencia internacional documentado públicamente (EU-U.S. Data Privacy Framework ni Cláusulas Contractuales Tipo verificables). No introduzcas datos personales sensibles ni datos especialmente protegidos hasta que tu organización haya verificado y formalizado el marco legal. Consulta con Legal.
Paso 1
Preparar la entrada — lista base y variables
Objetivo: tener una tabla limpia con empresas y la mínima metadata para que Manus trabaje de forma determinista.
- Formato: crea un CSV con columnas: company_name, domain (si lo conoces), país, sector, prioridad (Alta/Media/Baja). Mantén el encoding UTF-8.
- Segmenta: empieza con un lote de 10–30 empresas homogéneas por tamaño y sector. Reduce ruido y mejora precisión.
- Variables comerciales: añade una columna product_fit con 1–2 frases sobre por qué la empresa es objetivo (ej. "retail con 50 tiendas, necesita optimizar inventario").
- Campos obligatorios para el prompt: asegúrate de incluir country y language_preference si lo sabes. Reduce ambigüedad en la identificación del decisor.
- Validación previa: revisa manualmente 3 entradas representativas para confirmar que domain y nombre de empresa son correctos.
Tip: guarda un CSV plantilla con las columnas requeridas para replicar el proceso mes a mes. Ahorra tiempo en preparación.
Paso 2
Enriquecer y validar contactos
Objetivo: identificar al decisor correcto y validar contacto público (LinkedIn, email público) y 2 hitos recientes.
- Identificación del decisor: configura Manus para priorizar cargos por tamaño: CEO/CGA para <50 empleados; Director Operaciones/Head of Ops para 50–500; CFO/CTO para decisiones financieras/tech mayores.
- Búsqueda de perfil público: solicita nombre completo, cargo exacto, enlace LinkedIn y URL profesional adicional (web corporativa, bio). Marca cuando no esté disponible.
- Verificación de email: utiliza el conector Wide Research y valida con al menos una fuente pública (p. ej. formato de correo en la web o firma pública). Marca probabilidad (Alta/Media/Baja).
- Recopilación de hitos: extrae dos eventos relevantes <90 días (noticias, productos, financiamiento, cambios en liderazgo). Incluye fuente y fecha.
- Resultado estructurado: genera una fila por contacto con columnas: contact_name, title, linkedin, email_candidate, email_confidence, milestone_1, milestone_1_source, milestone_2, milestone_2_source.
Tip: prioriza hitos que conecten con tu propuesta de valor. Ej: si vendes automatización de almacén, un hito relacionado con expansión logística es ideal.
Checkpoint: revisa 3 contactos enriquecidos. Verifica que email_confidence sea 'Alta' o 'Media' antes de avanzar.
Paso 3
Redacción de correos — enfoque hiper-personalizado
Objetivo: generar borradores de correo de máximo 150 palabras que refieran un hito y pidan reunión de forma concreta.
- Plantilla base: define tono (profesional, directo), CTA (20 minutos) y variable de personalización (milestone + product_fit).
- Reglas de estilo: máximo 150 palabras, asunto claro (referencia al hito), evitar jerga corporativa y usar primera persona plural si encaja.
- Variantes A/B: pide a Manus 2 versiones por contacto (formal y directa). Guarda ambas en columnas: email_A, email_B.
- Notas internas: añade una breve nota para SDR con el motivo de contacto y el gancho (1–2 líneas) en campo crm_note.
- Control de calidad: exige que Manus incluya la frase exacta del hito con la fuente. Si falta, marca como revisión requerida.
Tip: para industrias reguladas, evita afirmaciones que impliquen resultados garantizados. Mantén lenguaje factual.
Paso 4
Exportar e integrar al CRM
Objetivo: exportar contactos y correos a HubSpot o tu CRM con notas y etiquetas para campaña.
- Mapeo de campos: prepara el mapeo entre columnas del export y los campos de CRM (nombre, email, cargo, fuente, nota, email_A/email_B).
- Etiquetas y listas: crea una lista estática en CRM para este lote con etiqueta 'MANUS_SAL01_[fecha]'. Facilita segmentación posterior.
- Importación: usa el conector integrado (o CSV) para subir contactos. Marca cada importación con resultado (OK/Error) en un log.
- Programar envío: programa un envío de prueba a 3 contactos para comprobar deliverability y formato. Revisa con SDR antes de despliegue total.
- Feedback loop: crea un campo custom 'manus_validation' donde el receptor (SDR) marcará Calidad(1–5) para iterar el prompt.
Tip: comienza la campaña con la variante (A o B) que tenga mejor respuesta en la prueba de 3 contactos. Escala con datos.
Costes & ROI
Resumen de costes operativos y ROI estimado para un lote inicial de 20 empresas.
| Herramienta | Coste aproximado mensual | Notas |
|---|---|---|
| Manus AI (créditos de ejecución) | ~1–3 créditos por ejecución (lote 10–30) | Créditos variables según profundidad de búsqueda. Estimar 2 créditos/lote como referencia. |
| HubSpot / CRM | Dependiente del plan (0–200€+) | Uso de import+listas. Coste ya asumido por la mayoría de equipos de ventas. |
| Conector Wide Research | Incluido / variable | Normalmente integrado en Manus; coste por API si aplica. |
ROI estimado (lote 20 empresas):
- Ahorro de tiempo: 3–6 horas de preparación reducidas a 20 min (SDR/Head of Sales).
- Mejora en tasa de respuesta: +10–25% por personalización basada en hitos.
- Coste por lead cualificado reducido en escenarios S: si un lead calificado vale 1.500€, ahorro potencial inmediato >1.000€ por campaña al reducir tiempos y aumentar respuestas.
Errores frecuentes y soluciones
Error 1 — Decisor incorrecto
Problema: Manus identifica un cargo genérico o irrelevante (ej. "Manager" cuando necesitas Director).
Solución: en el prompt fija la jerarquía por tamaño de empresa (p. ej. "para empresas >100 empleados, prioriza VP/Director/C-level"). Añade ejemplos concretos en el prompt para guiar al modelo.
Error 2 — Email no verificable
Problema: el email sugerido no tiene respaldo público o baja confianza.
Solución: marca email_confidence y filtra importaciones a CRM para solo 'Alta' o 'Media'. Para casos críticos, realiza verificación adicional con hunter.io o comprobación manual de firma en web.
Error 3 — Hitos irrelevantes o desactualizados
Problema: Manus extrae eventos fuera de ventana temporal o no relacionados con negocio.
Solución: especifica en el prompt "solo hitos en los últimos 90 días y directamente relacionados con producto, financiación, expansión o cambios de liderazgo". Pide fuente y fecha para cada hito. Si el hito no tiene fuente, descartar.
Modo de fallo & cómo desactivarlo: si Manus devuelve resultados incompletos en lote, activa fallback a import CSV manual: en el prompt solicita archivo estructurado y, si alguna fila falta datos críticos, exporta una marca "REVISAR" para intervención humana. Así se evita ingestión de datos basura al CRM.
Prompt ejecutable
Prompt ejecutable — SAL-01 (versión profesional)
Manus: tengo un CSV con columnas: company_name, domain, country, sector, priority, product_fit.
Objetivo: para cada company_name generar 1 contacto objetivo y 2 borradores de correo (A y B) listos para subir al CRM.
Reglas:
- Solo hitos de los últimos 90 días. Incluye fuente y fecha para cada hito.
- Prioriza decisor por tamaño: <50 emp → CEO/Founder; 50–500 → Head of Ops/COO; 500+ → CFO/CTO/VP según sector.
- Para cada contacto devuelve: contact_name, title, linkedin_url (si existe), email_candidate (si existe), email_confidence (Alta/Media/Baja), milestone_1, milestone_1_source, milestone_1_date, milestone_2, milestone_2_source, milestone_2_date, crm_note.
- Genera 2 versiones de correo (email_A, email_B), máximo 150 palabras cada uno. Incluye asunto separado (subject_A, subject_B).
- El correo debe:
1) Mencionar explícitamente uno de los hitos con la fuente entre paréntesis.
2) Conectar el hito con el problema que nuestra solución resuelve (usa product_fit).
3) Tener CTA claro: solicitar 20 minutos de llamada con propuesta de 2 franjas horarias.
- Formato de salida: JSON array. Cada objeto debe contener los campos del punto anterior. Si falta información mínima (nombre o email_confidence baja) marca "REVISAR" en campo 'status'.
Ejemplo de output esperado (1 objeto):
{
"company_name":"ACME S.A.",
"domain":"acme.com",
"contact_name":"Ana Pérez",
"title":"Directora de Operaciones",
"linkedin_url":"https://www.linkedin.com/in/anaperez",
"email_candidate":"ana.perez@acme.com",
"email_confidence":"Alta",
"milestone_1":"Apertura de nueva planta en Madrid",
"milestone_1_source":"El Economista - https://... - 2026-05-03",
"milestone_2":"Ronda Serie A cerrada",
"milestone_2_source":"Crunchbase - https://... - 2026-04-11",
"crm_note":"Contacto prioritario. Product fit: mejora de inventario en tiendas físicas.",
"subject_A":"Sobre la nueva planta en Madrid — propuesta breve",
"email_A":"Hola Ana, ... (máx 150 palabras) ... ¿20 min, martes 10:00 o jueves 15:00?",
"subject_B":"Ideas para optimizar la nueva planta de ACME",
"email_B":"Hola Ana, ... (máx 150 palabras) ... ¿20 min, martes 10:00 o jueves 15:00?",
"status":"OK"
}
Proceso operativo:
1) Ejecuta sobre lotes homogéneos (10–30 empresas).
2) Revisa status de cada objeto; filtra por status=="OK" para importar a CRM.
3) Exporta JSON a CSV con mapeo de campos para HubSpot.
Restricciones legales:
- No incluir datos sensibles ni PII que no sea público. Si no hay fuente pública, marca email_confidence="Baja" y status="REVISAR".
Fin del prompt.
Siguiente paso
Qué hacer ahora
Acción inmediata: ejecuta el prompt con un lote de 10 empresas. Revisa 3 resultados y ajusta variables (jerarquía de decisor, ventana temporal de hitos).
💡 Recomendación operacional: registra métricas de respuesta (open, reply, meeting booked) y modera el prompt según la variante con mejor rendimiento. La mejora iterativa es donde se obtiene el ROI real.