L’IA pour booster son business

Sur la newsletter, je n’ai jamais eu l’occasion de faire un zoom sur l’utilisation de l’IA pour le commercial. Pourtant, il y a un tas de tâches chronophages et répétitives, comme la recherche d’informations sur des prospects, la saisie de données, la préparation d’un RDV, la génération de contenu personnalisé post-appel...

C’est un des départements qui gagnent le plus à intégrer l’IA et permettre aux équipes de se concentrer sur les RDV (plutôt que d’en générer).

Je vais tenter de vous partager les cas d’usage classiques. Certains sont de grosses automatisations avec une touche d’IA et d’autres des agents IA complets. Je vais distinguer les usages en mode “copilot” et “autopilot”. Ce dernier a plus d’intérêt si vous avez du volume de tâches.

(Si vous avez des questions, vous pouvez glisser un commentaire à la fin de l’édition ou répondre à ce mail)

Copilot IA

Ces exemples sont exploitables pour toute entreprise (essentiellement B2B) et permettent surtout de gagner du temps sur des petites tâches et améliorer la qualité du résultat de la tâche.

Plusieurs exemples :

La prise de notes automatique + action(s)

Que ce soit des RDV physiques ou en visio, les outils de prise de notes sont devenus indispensables pour récupérer toutes les informations partagées pendant un RDV. Ces outils peuvent être invisibles avec l’extension, on ne se rend pas compte que l’enregistrement a lieu. Les moins chers sont à partir de 10$/mois. Si vous faites peu de rendez-vous, vous pouvez rester en version gratuite.

Mais là où c’est puissant, c’est quand on automatise les actions répétitives qu’un commercial / gestionnaire de compte peut faire.

Dans 99% des cas, il y a la synchronisation CRM : remplir les variables, créer une note de résumé, relier le transcript complet avec le compte, etc

Ensuite, d’autres actions peuvent être envisagées : la génération d’un mail post-RDV depuis un template directement sur la messagerie du commercial, la création d’un document (devis, rapport, facture, …) ou une notification interne.

Préparation de RDV

Chaque jour, l’IA peut organiser la préparation des RDV pour l’équipe. Pour ça, pas besoin de ré-inventer la roue mais de reproduire la logique métier interne.

Cela peut être la récupération des informations du CRM + des informations externes sur l’entreprise + dernière actualité, et générer un google doc complet par RDV avec l’ensemble des informations.

En anticipant, l’IA peut même identifier des objections ou points de frictions par rapport à la proposition de valeur de l’entreprise et générer des pistes de réponses.

Ici par exemple, l’assistant “DailyMeetingPrep” est déclenché chaque matin de jour ouvré pour lister les RDV et préparer ceux qui sont des RDV commerciaux. Pour ça, il appelle un autre assistant “PrepMeetingHubspot” qui va récupérer des informations internes (CRM, hubspot ici + docs internes) et externe (web, réseaux sociaux) pour générer un rapport complet.

Traitement automatique des messages

Dans certaines entreprises que l’on accompagne, les commerciaux croulent sous les mails, souvent des demandes clients. Ils peuvent faire à la fois un travail de prospection et gestion de portefeuille clients.

Comme pour le support, on met en place le traitement auto des mails entrants pour, à minima, catégoriser et prioriser les demandes : une question sur un produit n’a pas la même priorité qu’une demande de RDV pour la fin de la semaine.

Et pour gérer certains tickets en autonomie : de l’archivage, du traitement auto des tickets les plus simples, de la génération de brouillon sur des demandes plus complexes en récupérant le contexte de la demande.

Ici un aperçu de mails catégorisés + génération de brouillon pour chaque mail demandant une réponse :

Quand on met en place des systèmes de génération de leads multi-canal, on ajoute le traitement auto des réponses. Pas besoin de passer du temps à lire les réponses négatives “je suis pas intéressé” ou de mauvais timing “on n’a pas ce besoin pour l’instant, mais recontactez moi dans 6 mois” → on analyse les réponses pour mettre à jour le statut du lead “lost” ou “bad timing” par exemple automatiquement.

Ici, dès qu’on a une réponse d’une campagne sur lemlist, on analyse la réponse pour mettre à jour le statut automatiquement avec une simple automatisation make.

Autopilot IA

Pour les prochains exemples, on rentre plus dans de l’automatisation : une partie du process commercial peut être automatisée. Cette partie concerne la plupart des entreprises : celles qui ont un marché large (volume de leads important), ou celles qui ont un marché de niche (qualité du volume important, donc un gros travail de recherche / enrichissement / veille …)

Génération de leads, enrichissement & synchronisation CRM

J’ai partagé sur LinkedIn ce workflow qui décrit les étapes de la génération de leads jusqu’à l’enrichissement et synchronisation CRM.

Un des outils les plus puissants dans ce workflow est Clay, une sorte de Google Sheets qui permet de générer des leads depuis des sources :

Je fais un petit zoom pour vous expliquer en quoi cet outil est pertinent et inclut des briques IA super utile.

1ʳᵉ étape : Activer des sources pour générer des leads

L’idée est d’activer des sources qui vont vous générer des leads en auto sur une table depuis une source comme des entreprises ou personnes depuis des filtres ou des leads sur gmaps. Un exemple ici :

Une fois que l’outil a créé une liste de prospects, c’est là que l’IA peut intervenir, sur la partie enrichissement.

2ᵉ étape : enrichir les leads par rapport à votre activité

C’est devenu relativement simple de pouvoir enrichir des variables grâce à l’IA depuis une entreprise ou un prospect.

L’IA est à la fois très efficace sur la recherche d’informations, l’analyse et la génération de contenu (nouvelles variables).

Un aperçu de variables que l’on peut enrichir grâce à l’IA :

À noter que sur la partie enrichissement, on peut aller très loin, mais chaque enrichissement a un coût (appel API modèle IA ou scraper), il faut donc trouver le bon équilibre entre récupérer assez d’informations pour qualifier le lead sans aller trop loin pour garder un coût d’enrichissement faible.

On peut également ajouter des appels API custom pour récupérer d’autres informations ou utiliser un agent IA personnalisé sur un objectif précis.

Ici par exemple, l’idée est de combiner recherche web + IA (via ClayAgent) pour générer automatiquement les variables suivantes : résumé de l’entreprise, 2 icebreakers pour responsable RH et 2 icebreakers pour responsable finance. On voit le prompt sur la droite, modèle le + rapide de Claude (Haiku 4.5).

La particularité de l’agent est de rechercher l’information jusqu’à l’atteinte de l’objectif (boucle itérative) par rapport à un appel API simple.

Lead scoring Intelligent

Une fois que l’on a des leads enrichis et synchronisés avec votre CRM, il est temps de scorer les leads avec l’IA. Le gros plus, c’est d’aller plus loin qu’une simple comparaison avec un ajout ou une soustraction de points du type “si l’entreprise a plus de 50 employés alors 5 points supplémentaires”. Avec l’IA, on peut analyser l’activité de l’entreprise pour trouver une information et ajuster le scoring en conséquence.

L’IA va prendre en compte les informations qualitatives (nature de l’activité, persona, ..) et les informations quantitatives (effectifs, CA, date de création, âge du dirigeant, ..) du prospect dans sa globalité.

Un exemple ici où l’on catégorise le prospect dans un de nos persona (pour la personnalisation de prise de contact dans un 2nd temps) avec un scoring prenant en compte l’ensemble des variables de l’entreprise.

Chaque persona a des templates différents dans une campagnes multi-canal que l’on déclenche.

Création de contenu personnalisé

Pendant le travail d’enrichissement, je n’ai pas eu l’occasion de faire un zoom sur la création de contenu personnalisé avec l’IA.

L’idée est comparable à ce que l’on a vu au-dessus : utiliser les variables et les modèles pour générer un message personnalisé depuis le template que vous utilisez initialement.

ça permet d’ajouter naturellement des tâches d’authenticité sur un contenu qui performe déjà.

On va juste changer légèrement le template pour ajouter de la personnalisation tout en gardant le format qui maximise vos taux de réponse (et éviter de trop changer le contenu, sinon compliqué de suivre les résultats car on compare des torchons et des serviettes)

Ici, on a des bris de glace différents pour chaque prise de contact. Ces variables sont ajoutées dans la séquence de prospection (linkedin + mail). On personnalise uniquement quelques variables en gardant le template.

On personnalise chaque échange, pas seulement la première interaction.

Par exemple, on va glisser une ressource précise partagée dans le 2ème mail de la séquence plutôt qu’une autre car une certaine proposition de valeur a été identifiée.

Un aperçu d’une campagne multi-canal LinkedIn + Mail. On ajoute régulièrement du téléphone (tâche manuelle à réaliser par le commercial)

Et ça fonctionne ! Forcément, quand on cible des prospects qualifiés, on personnalise l’approche, on multiplie les prises de contact sous différents formats, les résultats sont là : 27% de réponses sur ce segment.

Gestion de votre pipe commercial et nurturing

L’IA peut aussi être très utile dans les relances (gestion du pipe) ou le nurturing. L’approche est d’identifier des signaux faibles du prospect pour utiliser une relance pertinente dans le contexte de l’entreprise.

Concrètement, sur l’ensemble des opportunités dans le pipe, une recherche hebdo est lancée pour récupérer les dernières actualités de l’entreprise, les analyser et sélectionner celle qui est pertinente pour relancer le prospect sur son besoin “J’ai vu que vous veniez de lancer une campagne marketing dans le métro parisien ! Bravo, j’espère que …”.

Derrière, ce contenu peut directement être ajouté au CRM avec un alerting au responsable du compte pour validation manuelle de la relance ou complètement automatisé dans le cas du nurturing.

D’autres cas d’usage

Je partage d’autres exemples en vrac que l’on a mis en place, ça peut donner des idées :

• agent vocal pour rappeler les leads issus de formulaires et diminuer le “time to call” → souvent pertinent pour des entreprises en B2C qui font de l’ads. L’agent vocal qualifie le lead (et vérifie le numéro). Tout est synchronisé dans le CRM pour permettre au commercial de reprendre la main.
• agent vocal de gestion d’appels entrants sur l’équipe commerciale en cas de non réponse. ça permet de ne rater aucun leads (surtout si vous avez des appels entrants avec un enjeu de timing). L’agent va bloquer un RDV sur l’agenda du commercial, créer une tâche sur votre CRM
• coach commercial pour permettre à l’équipe de trouver facilement les réponses aux questions techniques (pendant un RDV ou pour faire un retour post-RDV). ça rend les équipes plus autonomes, et facilite l’onboarding pour de nouveaux commerciaux
• vidéo de bienvenue pour chaque client en utilisant Eleven Labs pour la voix et Heygen pour la création d’avatar. Chaque client reçoit une vidéo personnalisée pour l’onboarder sur la plateforme : amélioration de l’expérience + taux d’usage sur la plateforme. Avec video ask, ça permet en plus de récupérer du contenu sur le client.

En bref,

L’IA n’est pas seulement un outil pour faire gagner du temps : c’est un véritable levier de croissance pour la fonction commerciale.

De la recherche de leads à la relance, en passant par la préparation de rendez-vous, chaque maillon du process peut être amplifié par des outils ou des agents IA, à condition d’avoir validé l’impact réel sur votre activité.

Commencez petit : automatisez une tâche répétitive, mesurez le gain, puis itérez.
C’est souvent comme ça que naissent les meilleures intégrations IA : à partir d’un besoin concret et d’un ROI clair.

Et si aujourd’hui vous passez encore vos journées à chercher, enrichir et contacter des leads manuellement… 👉 l’IA peut clairement vous aider et il n’y a pas de temps à perdre ! 😊