Enriquecimiento y Prospección Hiper-Personalizada con Manus

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 30-45 minutos tendras:

✓ Base de prospectos enriquecida con contactos y metadatos clave
✓ Puntuación priorizada de oportunidades comerciales
✓ Tres borradores de correo personalizados y secuencia de seguimiento por prospecto

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Cuenta activa en Manus con permisos para ejecutar integraciones y acceder a API/CSV.

Obligatorio Lista inicial de empresas objetivo en CSV o integrada desde CRM con columnas mínimas: nombre_empresa, país, sector.

Recomendado Acceso al CRM (Salesforce, HubSpot u otro) para sincronizar prospectos enriquecidos automáticamente.

Recomendado Plantillas de correo y políticas de cumplimiento (GDPR/LOPD) de su equipo comercial para adaptar el tono y restricciones legales.

Transferencia internacional de datos: Manus procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

Soluciones LogiCorp SL, sector logística y transporte — el problema real

LogiCorp tiene una lista de 250 empresas objetivo pero carece de contactos cualificados y contexto comercial. El equipo SDR pierde tiempo en búsquedas manuales y envía mensajes genéricos con baja tasa de respuesta.

Con Manus y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 30-45 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Manus
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Manus combina fuentes públicas y modelos de lenguaje para extraer señales relevantes (posición, triggers, tech stack) y aplicar plantillas dinámicas. Su capacidad para normalizar datos y generar contenido dirigido reduce la fricción entre investigación y outreach, proporcionando resultados procesables y medibles.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Tiene una lista objetivo amplia pero sin contactos ni contexto Necesita mejorar la tasa de apertura y respuesta con mensajes personalizados Desea priorizar esfuerzos de ventas según probabilidad de conversión	Sus prospectos ya están plenamente enriquecidos y segmentados en el CRM Busca un envío masivo sin personalización individual Quiere analizar exclusivamente métricas históricas internas sin añadir datos externos

Paso 01

Preparar la lista objetivo

Reúna y normalice la lista inicial de empresas. Esto reduce fricciones en el enriquecimiento y garantiza resultados consistentes.

1
Recoja la lista base en CSV o desde CRM Incluya columnas mínimas: nombre_empresa, país, sector y URL del sitio web. Un ejemplo típico: 'Transporte Iberia SA, España, logística, https://transporte-iberia.example'.
2
Valide y elimine duplicados Use una regla simple (nombre normalizado + país) para eliminar duplicados y evitar gastos innecesarios en búsquedas repetidas.
3
Añada contexto estratégico Incluya notas breves como 'interés en digitalización' o 'cliente actual de competidor X' para orientar la priorización y personalización.

Checkpoint: CSV/CRM con lista limpia y columnas mínimas listas para importar a Manus.

Paso 02

Configurar enriquecimiento y criterios de cualificación

Defina qué atributos son críticos para sus SDRs y cómo Manus debe priorizar prospectos. Esto garantiza que el output sea accionable y alineado con su funnel.

1
Conectar la fuente de datos a Manus Integre el CSV o el CRM y verifique que Manus puede leer los campos. Para empresas ficticias como 'FintechNova SL' pruebe con un subconjunto de 20 registros.
2
Seleccionar fuentes de enriquecimiento Active fuentes públicas relevantes: LinkedIn, registros de empresa, bases tecnológicas y noticias. Defina prioridad entre ellas según fiabilidad.
3
Definir criterios de scoring Establezca reglas (p. ej., tamaño >100 empleados = +2, uso de ERP X = +1, reciente ronda de financiación = +3) para priorizar prospectos.

Checkpoint: Enriquecimiento activado, fuentes seleccionadas y esquema de scoring aplicado sobre un subconjunto de prueba.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[EMPRESA]Nombre de su empresa remitente, usado para personalizar el remitente y propuesta de valor.

[LISTA_PROSPECTOS]Enlace al CSV o resumen de la lista con al menos nombre_empresa, país, sector y dominio; puede ser un texto pegado si no hay enlace.

[TONO]Tono deseado para los correos: por ejemplo 'directo ejecutivo', 'consultivo', 'técnico' o 'relacional'.

Prompt principal — Enriquecimiento y Prospección Hiper-Personalizada Eres un asistente experto en ventas B2B que utiliza Manus para enriquecer y cualificar prospectos y generar secuencias de correo hiper-personalizadas. Toma la lista proporcionada en [LISTA_PROSPECTOS] y la compañía remitente [EMPRESA]. Genera un output estructurado en JSON con las siguientes secciones: 1) resumen ejecutivo con número de registros procesados, número enriquecidos con contacto directo y porcentaje de prospectos de alta prioridad; 2) 'prospectos_enriquecidos': lista donde cada elemento contiene {empresa, dominio, pais, sector, contacto_nombre, cargo, email (o probabilidad), linkedin, tecnologias_detectadas, triggers_relevantes (último evento noticioso o señal comercial), score (0-100), tags, recomendacion_de_contacto (email directo, contacto via social, SDR warm call)}; 3) para cada prospecto de score >= [70] genera una 'secuencia_email' con 3 correos: primer contacto, primer seguimiento (3-5 días), segundo seguimiento (7-10 días). Cada correo debe incluir {subject, preview_text (30-60 caracteres), cuerpo (max 200 palabras), CTA claro, ventana_de_envio_recomendada}. Añade un bloque 'sintesis_para_CRM' con columnas que pueden importarse: export_id, email, nombre_contacto, cargo, score, tags, plantilla_id. Prioriza precisión en datos de contacto y especifica la confianza (%) cuando el email es inferido. Aplica el tono indicado en [TONO] (ej.: directo ejecutivo, consultivo, técnico) y evita afirmaciones no verificadas. Limita el uso de superlativos y asegura que cada correo incluya un motivo específico de contacto basado en 'triggers_relevantes' (p. ej., 'reciente expansión en Europa', 'uso de ERP X') y una propuesta de valor concreta para la empresa. Proporciona además un pequeño plan de 3 pasos para validar los contactos (verificación automatizada, llamada SDR y confirmación por LinkedIn). Devuelve únicamente JSON válido siguiendo esta estructura. Si algún campo no puede completarse, indique 'INDETERMINADO' y explique brevemente por qué en un campo 'notas'.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar y refinar los mensajes

Valide los borradores con el equipo SDR y aplique ajustes de tono, longitud y restricciones legales antes de la sincronización final con el CRM.

1
Revisar 10 prospectos prioritarios Confirme que los datos enriquecidos y el tono del correo encajan con la estrategia comercial y la normativa de privacidad.
2
Ajustar plantillas y re-ejecutar Use los prompts de iteración para afinar el nivel de detalle, cambiar el tono o reducir la longitud antes de la exportación masiva.

Checkpoint: Conjunto final de mensajes validado por SDRs y legal; listo para exportar al CRM y programar campañas.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Reduce la generalidad del JSON anterior centrando la personalización en: 1) un trigger específico por prospecto; 2) una línea de valor que mencione una tecnología detectada; 3) un KPI o beneficio cuantificable. Mantén el mismo esquema JSON y reemplaza 'INDETERMINADO' por valores inferidos cuando sea razonable. Conserva el campo 'notas' explicando inferencias."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Reformula la salida para que los cuerpos de correo tengan exactamente [N_PALABRAS] palabras (indica el número) y que los 'triggers_relevantes' incluyan la fuente (LinkedIn, noticia, registro público). Mantén el formato JSON original."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe todas las secuencias de correo cambiando el tono a '[NUEVO_TONO]'. Conserva los motivos de contacto identicos y ajusta lenguaje, longitud y CTA para encajar con el nuevo tono."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Genera un resumen ejecutivo de una página para la dirección con: número de prospectos enriquecidos, top 10 empresas prioritarias con score y razón principal de enfoque, y rendimiento esperado (estimación de meetings en 30 días). Incluye recomendaciones estratégicas."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera Manus con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — Soluciones LogiCorp SL, sector logística y transporte

Estructura del output

El prompt produce un JSON con un resumen ejecutivo, una lista de prospectos enriquecidos (cada prospecto con metadatos, score y triggers), secuencias de correo por prospecto y una tabla lista para importar al CRM. Esto facilita exportación y acción inmediata por el equipo SDR.

Senales de un buen output

Alta tasa de campos de contacto completados (>70%)
Presencia de triggers concretos y verificables por prospecto
Secuencias de correo con subject, preview, cuerpo y CTA claros
Campos de exportación al CRM listos y mapeados

Senal de que el output es bueno: El output incluye contactos verificados o marcados con confianza, triggers específicos y plantillas de correo listas para importar al CRM.

Costes

Inversion y retorno

50$ Manus Pro / mes

5-15 min por ejecución (depende del tamaño de la lista) Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: Incremento en eficiencia de SDRs al automatizar la investigación y generación de mensajes, reduciendo horas hombre en prospección. Mejora la tasa de respuesta y acelera el pipeline, lo que puede reducir el coste por meeting y aumentar la conversión de oportunidades.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
Output con muchos campos 'INDETERMINADO'	La lista inicial carece de datos mínimos (dominio o país) o las fuentes externas están inaccesibles.	Proporcione CSV con dominio o URL del sitio web y reconfirme integraciones de datos; reejecute con subset verificado de 10 registros.
Emails generados no son entregables o parecen inferidos sin precisión	Falta verificación de correo o se han usado reglas de inferencia sin comprobación.	Ejecute la verificación automatizada de emails propuesta en el bloque 'sintesis_para_CRM' y marque para revisión manual los correos con confianza < 80%.
Secuencias de correo demasiado largas o con tono inapropiado	El parámetro de tono no fue especificado o el valor no es claro.	Reejecute usando la variable [TONO] con una de las opciones recomendadas ('directo ejecutivo', 'consultivo', 'técnico').
Puntuaciones de lead no reflejan la prioridad esperada	Reglas de scoring no configuradas o pesos inapropiados en step 2.	Revise y ajuste las reglas de scoring (ej.: aumentar peso de triggers comerciales) y vuelva a aplicar sobre el conjunto.
Integración con el CRM falla al importar	Formato de exportación no mapea con campos del CRM o IDs faltantes.	Use el bloque 'sintesis_para_CRM' para mapear columnas, exporte como CSV con encabezados exactos y valide importación con 5 registros antes de la subida masiva.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Manus en modo avanzado

En modo agente, Manus puede orquestar el enriquecimiento, validar emails automáticamente y programar envíos a través del CRM con lógica de priorización. Use el agente para automatizar flujos repetitivos y mantener actualizada la base de prospectos.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Conectar Manus al CRM y autorizar la lectura/escritura
2
Definir el flujo: enriquecimiento -> verificación de emails -> scoring -> generación de secuencias
3
Configurar reglas de automatización (ej.: score >= 80 → exportar a pipeline 'Priorizado')
4
Activar el agente y revisar reportes diarios de calidad y entregabilidad

Actúa como agente de prospección para [EMPRESA]. Toma [LISTA_PROSPECTOS] y ejecuta el flujo completo: 1) enriquecer datos de contacto y extraer triggers; 2) verificar emails y marcar confianza; 3) aplicar reglas de scoring predefinidas; 4) generar secuencias de 3 emails con el tono [TONO]; 5) exportar automáticamente los prospectos con score >= 80 al CRM en la etapa 'SDR - Contactar' y enviar notificación al equipo de ventas con un resumen ejecutivo. Incluye logs de cada paso y razones cuando un prospecto se excluye.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Valioso cuando se gestiona un volumen alto de prospectos regularmente y se busca minimizar intervención manual, o para mantener pipelines actualizados tras eventos de mercado (p. ej., rondas de financiación).

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Pruebe con un piloto de 50 prospectos y compare la tasa de respuesta con la campaña anterior; ajuste reglas de scoring y mensajes durante las dos primeras semanas antes de escalar.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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