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Bryan Silva
02clay-ai-scoringTodos los casos

GTM Engineering · Clay · LLM guardrails

Prospección por correo con Clay, scoring con IA y guardrail

Cada lead enriquecido en Clay recibe score, tier y, si vale la pena, un correo personalizado y verificado contra hechos.

Estado
Scoring en producción · envío en piloto
Rol
Diseño y desarrollo de punta a punta
Stack
  • n8n
  • Clay
  • OpenAI
  • Supabase
  • Gmail API
  • Webhooks

Resultados

calidad de leads
+45%
tiers (A–D)
4
correos/día
500+

Problema

Decidir a mano qué leads merecen un enfoque personalizado no escala y termina en correos genéricos.

Solución

Los leads llegan de Clay por webhook; las señales públicas (anuncios activos, tecnologías del sitio, tráfico) se vuelven hechos verificados; un score híbrido de reglas + LLM define tiers A–D, y los mejores reciben un correo escrito por IA, validado por guardrail y enviado con cadencia humana.

Cómo funciona

  1. 01Trigger

    Webhook de Clay

    Cada lead enriquecido llega en tiempo real, sin depender del export CSV.

  2. 02Process

    Señales → hechos

    Anuncios activos, tecnologías del sitio y tráfico se vuelven una lista cerrada de hechos.

  3. 03Process

    Score por reglas

    Oportunidad 0–20, madurez digital 0–12 y accionabilidad 0–8: base 0–40.

  4. 04AI

    Análisis del LLM

    Normaliza a 0–100 y ajusta como máximo ±25, citando solo hechos de la lista.

  5. 05AI

    Copy con IA

    Los tiers A y B reciben un correo personalizado con structured output.

  6. 06Process

    Guardrail

    Bloquea placeholders, montos, cifras sin respaldo y afirmaciones sobre datos desconocidos.

  7. 07Output

    Envío con lock

    Lock por estado, ventana horaria y probabilidad: 500+ correos al día.

Dentro del sistema

clay-ai-scoring/analysis
Workflow n8n de análisis: webhook de Clay, señales, score base, análisis del LLM, copy, guardrail de hechos y registro

Flujo de análisis y ranking

clay-ai-scoring/sending
Workflow n8n de envío: filtro de horario, búsqueda del siguiente lead, validación, lock por estado y envío por Gmail

Flujo de envío de correo

Decisiones técnicas

  • Hecho × interpretación. El código determinístico produce los hechos; el LLM solo interpreta.
  • Score híbrido. Base 0–40 por reglas (oportunidad 0–20, madurez digital 0–12, accionabilidad 0–8); el LLM normaliza a 0–100 y ajusta como máximo ±25.
  • Evidencia cerrada. El LLM solo puede citar hechos de la lista; evidencia inventada envía el lead a revisión manual.
  • Guardrail post-copy. Bloquea placeholders, montos, cifras sin respaldo y afirmaciones sobre datos desconocidos.
  • Envío seguro. Lock por estado antes del envío (sin duplicados) y compuerta de horario + probabilidad (500+ correos/día).
  • Tiempo real. Integración vía webhook, sorteando la limitación del export CSV de Clay.

Resultado

Ninguna clasificación manual: cada lead recibe score y tier, y los mejores salen con un correo personalizado y verificado contra hechos.