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Consultation gratuite

Étude de cas 06 / 06

Comment nous faisons tourner notre propre machine de prospection sur quatre marchés

Nous vendons de la prospection automatisée, alors nous l'appliquons d'abord à nous-mêmes. Voici le système que nous utilisons pour trouver nos propres clients, y compris les parties que nous avons changées après qu'elles ont échoué.

01En bref

Client
Mega AI Solutions
Secteur
Notre propre acquisition
Le défi
Un historique de contacts éparpillé entre tableurs et journaux, avec le risque d'écrire deux fois à la même personne.
Ce que nous avons construit
Une machine pilotée par un CRM : les scripts de collecte le remplissent, les envois y puisent, et chaque envoi et chaque réponse y sont réinscrits.
Technologies
  • Collecte de prospects sur des annuaires publics
  • CRM Postgres comme unique source de vérité
  • Une boîte d'envoi par marché
  • Brouillons personnalisés par l'IA, validation humaine

Une seule base décide qui peut être contacté

Notre première version gardait l'historique des contacts dans des tableurs et des journaux JSON. Les tableurs dérivent : deux fichiers se contredisent, quelqu'un reçoit un deuxième « premier » e-mail, et l'expéditeur passe pour négligent. Désormais, une seule base de données CRM fait foi. Avant chaque envoi, le système lui demande qui peut être contacté, et il y réinscrit aussitôt chaque envoi, chaque réponse et chaque changement de statut.

Des prospects issus de sources publiques

Les prospects proviennent d'annuaires et de registres publics d'entreprises, collectés par de petits scripts qui tournent seuls. Chaque prospect est étiqueté par marché, par niche et selon ce que nous savons de lui, par exemple s'il a déjà un site web. Les segments qui demandent un message différent, comme les entreprises sans aucun site, sont tenus à l'écart des envois habituels.

Une boîte d'envoi par marché, de petits lots

  • Chaque marché a sa propre boîte d'envoi et sa propre langue : un prospect français ne reçoit jamais un modèle en anglais
  • Chaque envoi couvre tous les marchés en même temps, par petits lots d'environ 25 messages par boîte, ce qui protège la réputation de l'expéditeur
  • Chaque message est personnalisé par l'IA à partir de ce que nous savons de l'entreprise, puis vérifié par un humain avant de partir
  • Quand les envois sont espacés, le système ouvre une nouvelle connexion au serveur de messagerie pour chaque message, car les connexions inactives étaient coupées

Ce que nous avons appris

Le volume n'a jamais été le facteur limitant ; le ciblage, si. Notre premier client venait d'une niche précise, alors nous travaillons désormais une niche à la fois au lieu de diluer une longue liste. Et une réponse ne compte que si elle est enregistrée : la machine considère la mise à jour du CRM comme faisant partie de l'envoi, pas comme une corvée pour plus tard.

À retenir

Choisissez une seule source de vérité avant d'automatiser quoi que ce soit, gardez de petits lots, et laissez un humain appuyer sur le bouton d'envoi pour la prospection à froid.

Étape suivante

Vous voulez quelque chose de ce genre pour votre entreprise ?

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