Le problème

Un promoteur immobilier cible les entreprises qui cherchent des bureaux et des locaux commerciaux. L'équipe commerciale envoie des messages LinkedIn génériques qui obtiennent 2 % de réponses, et personne ne se souvient de qui a dit quoi à qui. L'automatisation de masse ferait restreindre les comptes — et le mériterait.

La solution, étape par étape

  1. Construire une liste cible précise avec LinkedIn Sales Navigator : secteur, taille d'entreprise, ville, fonction (directeurs généraux, office managers, responsables expansion).
  2. Pour chaque prospect, collecter les signaux publics à la main ou via une automatisation légère : posts récents, annonces de l'entreprise, actualités de croissance — dans Google Sheets.
  3. ChatGPT reçoit les signaux et rédige une accroche de trois phrases référençant un élément précis et réel — jamais de faux compliment, jamais de pitch dans le premier message.
  4. Un humain lit, retouche et envoie chaque message — l'IA rédige, le commercial décide. Dix par jour, pas plus.
  5. Un workflow n8n suit le pipeline dans le tableur : envoyé, répondu, rendez-vous pris, et programme des relances polies à J+5 et J+12 que l'humain envoie.
  6. Chaque semaine, réinjecter les taux de réponse par segment dans le modèle pour affûter les angles de la semaine suivante.

    7. Résultat et gains estimés

    • Le taux de réponse passe typiquement de 2 % à 15-20 % parce que chaque message parle du prospect, pas de l'expéditeur.
    • 2 à 4 rendez-vous qualifiés par semaine pour trente minutes d'effort quotidien.
    • Un historique de conversations propre que toute l'équipe commerciale peut reprendre à tout moment.