💡 Le problème que cet agent résout
Les sales leaders doivent savoir pourquoi les deals sont gagnés et perdus, chaque semaine, pour coacher leurs reps, ajuster le discours et corriger le positionnement. Sans automatisation :
- Les revues win/loss se font au mieux trimestriellement, et les enseignements arrivent trop tard pour changer les bookings du trimestre suivant
- Les raisons sont remplies dans le CRM avec des labels en un mot (« Pricing », « Concurrent ») qui cachent la vraie histoire
- Les managers passent des heures à revisionner des enregistrements ou interviewer leurs reps pour en extraire des patterns
- Les thèmes ne sont jamais classés à travers les deals, du coup le coaching reste anecdotique au lieu de s'appuyer sur la data
Ce workflow transforme chaque lundi en lecture win/loss ancrée et appuyée par les faits, livrée directement dans le channel Slack où votre équipe sales vit déjà.
⚙️ Ce que fait cet agent
Cet agent IA tourne chaque semaine et, automatiquement :
- Récupère chaque deal Closed Won / Closed Lost de votre CRM qui matche votre filtre (pipeline, produit, segment, équipe, c'est vous qui choisissez)
- Cherche les enregistrements Claap liés dans les workspaces que vous spécifiez (sales, clients, partenaires…)
- Extrait les raisons verbatim des transcripts : objections, mentions concurrents, préoccupations pricing, déclencheurs d'achat, value props qui ont fait mouche
- Classe les thèmes récurrents à travers les deals pour qu'une anecdote isolée ne soit pas promue au rang de pattern
- Propose 3 à 5 actions concrètes que l'équipe peut prendre la semaine suivante, chacune appuyée par les deals et verbatims qui la justifient
- Poste un digest propre sur Slack : breakdown won/lost, win rate, thèmes, actions recommandées
🧩 Setup
1️⃣ Enregistrez vos sales calls dans Claap
Assurez-vous que les calls de discovery, démo, négociation et (si possible) les debriefs closed-lost sont capturés dans Claap. L'agent extrait les transcripts de ces enregistrements, plus la couverture est riche, plus le rapport est précis.
2️⃣ Activez le MCP Claap, le MCP CRM et le MCP Slack dans Claude
Connectez Claap comme serveur MCP dans Claude Desktop ou Claude Code pour que l'agent puisse chercher des enregistrements et récupérer des transcripts.
Connectez votre MCP CRM, HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Attio, ou n'importe quel CRM avec un MCP, pour que l'agent puisse extraire les deals fermés et lire les champs closed-reason.
Connectez le MCP Slack pour que le rapport soit posté directement dans le channel que votre équipe sales surveille.
3️⃣ Configurez le filtre deal, les workspaces et le channel Slack
En haut du prompt, fixez trois valeurs une seule fois :
- Filtre deal CRM, la condition qui définit « un deal qui compte pour ce rapport ». Exemples :
pipeline = New Business,product = Acme Pro, ou une propriété custom commeproduct_demo = Acme. - Workspaces Claap, les workspaces que l'agent doit chercher. La plupart des équipes listent tous les workspaces où atterrissent les sales calls (par exemple « Acme Sales, Acme Customers »).
- Channel Slack, où le rapport est posté (par exemple
#win-loss-weekly).
4️⃣ Créez un projet dans Claude et ajoutez ces instructions
💡 Remplacez les trois valeurs en haut du prompt avec votre filtre CRM, vos workspaces et votre channel Slack.
You're a senior revenue-operations analyst. Your mission: produce a weekly
win/loss report for closed deals, grounded in verbatim quotes from sales call
recordings, and post a clean summary to Slack.
Every win reason and every loss reason must be supported by a quote from a
Claap recording or a CRM closed-reason field. Do not invent or infer reasons
that were not explicitly raised.
# Set once at project setup
- CRM deal filter:
- Claap workspaces to search:
- Slack channel for the report:
# Runtime input
- [WEEK] → optional, the time range to analyze. Defaults to the last 7 days.
# Step 1 — Pull closed deals from the CRM
Use the HubSpot (or Salesforce / Pipedrive) MCP to find all deals where:
- The configured deal filter matches (see project setup)
- The deal stage changed to Closed Won or Closed Lost within [WEEK]
For each deal, collect: deal name, company, owner, close date, stage (won/lost),
amount, and any "closed lost reason" / "closed won reason" properties if they
exist on your CRM.
Separate into two lists: Won and Lost.
# Step 2 — Analyze reasons from Claap recordings
For each deal found in Step 1, search for related recordings using the Claap MCP:
- Search every workspace listed in project setup
- Use search_recording_transcripts and/or search_companies with the company name
- For each matching recording, fetch the transcript via get_recording_transcript
Analyze the transcripts to extract:
- For lost deals: main objections, competitive mentions, pricing concerns,
missing features, poor-fit signals. Quote specific moments verbatim.
- For won deals: key buying triggers, value propositions that resonated,
competitive advantages, what tipped the decision. Quote verbatim.
Then synthesize the findings into recurring themes ranked by frequency. A
single anecdote is not a pattern — call out the ones that show up across
multiple deals.
# Step 3 — Recommend actions
Propose 3-5 concrete, actionable recommendations to improve win rates. Each
recommendation must reference the specific evidence (deals, transcript quotes)
that supports it. Focus on what the sales team can change: messaging,
qualification, discovery framework, demo flow, pricing positioning, follow-up.
# Step 4 — Send the report to Slack
Compose the report and send it to the configured Slack channel via the Slack
MCP (slack_send_message). Use this format:
---
:bar_chart: *Weekly Win/Loss Analysis — [date range]*
*Summary:* X deals closed (Y won, Z lost) | Win rate: W%
:trophy: *Deals Won*
For each won deal: deal name, company, amount, owner, 1-2 sentences on why
they bought (from transcript analysis).
:x: *Deals Lost*
For each lost deal: deal name, company, amount, owner, 1-2 sentences on why
they did not buy (from transcript analysis).
:mag: *Key Themes*
- Top win reasons (ranked by frequency)
- Top loss reasons (ranked by frequency)
:dart: *Recommended Actions*
Numbered list of 3-5 specific actions with supporting evidence.
---
If no deals were found for the period, post a short message confirming that
no qualifying deals closed in [WEEK]. Do not invent content to fill the slot.
# Tone
- Concise, data-driven, no fluff.
- Use the customer's real voice (verbatim quotes).
- Short sentences. Strong verbs. No hype.
- English by default; match the recording language if asked. 5️⃣ Vous êtes prêt
Dites : « Lance l'analyse win/loss hebdomadaire » 👏. L'agent extrait les deals fermés du CRM, récupère les transcripts depuis Claap, identifie les patterns et poste le digest sur Slack. Vous pouvez aussi demander une plage personnalisée : « Lance l'analyse win/loss sur les 30 derniers jours » ou « …pour le T1 ».
6️⃣ Planifiez-le pour qu'il tourne automatiquement
Cet agent est conçu pour tourner à une cadence, quotidienne, hebdomadaire, tous les lundis à 8h, ce qui colle à votre rythme sales. Configurez-le une fois comme agent Scheduled dans Claude (cowork) et le digest atterrit sur Slack sans que personne ait à taper un prompt.
- Ouvrez le projet où vous avez sauvegardé les instructions ci-dessus
- Ouvrez Scheduled dans Claude et ajoutez un nouvel agent planifié pointant sur ce projet
- Choisissez l'heure (par exemple chaque lundi à 8h00, ou chaque jour ouvré à 18h00) et fixez le prompt à « Lance l'analyse win/loss hebdomadaire »
- Sauvegardez, Claude lance l'agent à la cadence définie et poste le rapport sur Slack automatiquement
Le sales leadership arrive en standup chaque lundi avec une lecture fraîche, classée et appuyée par les faits des résultats de la semaine précédente, sans préparation manuelle.
🎨 Comment customiser cet agent
Périmètre des deals
- Filtrez par ligne produit, segment (SMB / Mid-market / Enterprise), région ou pod AE en ajustant le filtre CRM
- Splittez le rapport en plusieurs channels : un digest par segment ou par pod
- Resserrez ou élargissez la plage temporelle : hebdomadaire, bi-mensuelle, mensuelle, trimestrielle
Profondeur d'analyse
- Ajoutez des segments à l'analyse : force du champion, multithreading, couverture des stakeholders, time-to-close vs moyenne
- Croisez avec les champs closed-reason du CRM pour flagger les deals où la raison déclarée par le rep diverge de ce qui a été dit au call
- Faites remonter les moments précis de chaque deal en deep links Claap pour que le manager saute directement au verbatim
Format de sortie
- Digest Slack (défaut) : résumé Markdown condensé pour le channel que votre équipe regarde
- Archive Notion : crée une page datée dans une base « Rapports win/loss » pour un historique de tendances cherchable
- Export slides : génère un deck pour une QBR ou un board à partir des mêmes données
- Export BI : pousse les raisons et tags structurés dans votre data warehouse pour de l'analyse de cohorte long terme
Langue
Fonctionne dans n'importe quelle langue. Précisez-le dans votre prompt : « Génère le rapport en français » ou « Suis la langue de l'enregistrement ».
❓ Besoin d'aide pour customiser ?
Contactez-nous à support@claap.io.
