Commercial·6 min de lecture
Qualifier les leads entrants
Scoring, catégorie, tâche CRM et brouillon de réponse.
Un cabinet de conseil de quinze personnes reçoit entre dix et vingt demandes par semaine via le formulaire du site, une boîte contact@ et LinkedIn. Tout arrive au même endroit : une boîte partagée que deux associés relèvent quand ils y pensent. Les demandes sérieuses sont mélangées aux candidatures spontanées et aux sollicitations commerciales. Personne ne sait, à la fin du mois, combien de demandes ont reçu une réponse.
6 à 9 heures par semaine
Comment on arrive à ce chiffre
15 demandes × 12 minutes de lecture, tri, recherche de contexte et rédaction = 3 heures. À quoi s'ajoutent les demandes traitées deux fois parce que personne ne savait qu'un associé avait déjà répondu, et celles relancées tardivement. Le coût principal n'est pas le temps : c'est le délai de première réponse, qui dépasse souvent 24 heures.
Ce qui tourne, étape par étape.
- 01Réception
WebhookLe formulaire du site envoie la demande au workflow. Un honeypot et un contrôle de délai de soumission écartent les robots avant tout traitement. - 02Enrichissement
HTTP RequestLe domaine de l'email sert à retrouver la taille et le secteur de l'entreprise. Si le domaine est générique (gmail, outlook), l'étape est sautée plutôt que devinée. - 03Qualification
AI Agent (Claude)Le modèle classe la demande : catégorie, urgence, budget estimé quand il est mentionné, et un score de 0 à 100 assorti d'une justification en une phrase. - 04Routage
SwitchScore supérieur à 70 : notification immédiate sur Slack avec le contexte. Entre 40 et 70 : tâche CRM normale. En dessous : archivage avec accusé de réception automatique. - 05Création de la tâche
HubSpot / PipedriveContact créé ou retrouvé, affaire ouverte, tâche assignée avec échéance, note contenant la justification du score. - 06Brouillon
AI Agent (Claude)Une réponse est rédigée à partir de la demande et des offres du site, puis déposée en brouillon dans la boîte de l'associé concerné. Elle n'est jamais envoyée automatiquement.
L'IA prépare. Vous décidez.
| Ce que l'IA fait | Ce que vous décidez |
|---|---|
| Attribue une catégorie et un score | Corrige le score quand il est entre 60 et 75 |
| Rédige un brouillon de réponse | Relit, ajuste le prix et envoie |
| Propose une échéance de relance | Décide de poursuivre ou de refuser |
| Archive les sollicitations commerciales | Vérifie les archivages une fois par semaine |
Les limites, posées dès la conception.
- Aucune réponse n'est envoyée sans validation humaine, quel que soit le score.
- Un score supérieur à 90 déclenche une alerte : un score trop parfait signale souvent une demande mal formulée plutôt qu'un client idéal.
- Si le modèle ne peut pas classer la demande, elle part en file « à lire », jamais en archive.
- Les demandes contenant des données sensibles détectées (RIB, numéro de sécurité sociale) sont routées sans enrichissement externe.
- — Un formulaire unique comme point d'entrée, ou au minimum une boîte email dédiée.
- — Un CRM avec une API : HubSpot, Pipedrive et Notion sont déjà branchés.
- — Une définition écrite de ce qu'est un bon lead pour vous. C'est la partie la plus longue, et elle vous appartient.
- — Une personne identifiée qui relit les brouillons. Sans elle, le système produit du silence.
- Délai de mise en production
- 2 à 3 semaines
- Votre charge
- 3 à 4 demi-journées de votre côté
Souvent traités ensemble.
- CommercialRelancer les devis sans y penserSéquences programmées, arrêt automatique dès la réponse.Lire le cas
- CommercialCadrer l'arrivée d'un nouveau clientChecklist, documents, rappels, point de contrôle.Lire le cas
- SupportRépondre à partir de vos propres documentsAssistant avec sources visibles et limites explicites.Lire le cas
« Qualifier les leads entrants » chez vous, ça donnerait quoi ?
On regarde vos flux réels pendant 45 minutes, et on vous dit franchement si ce cas vaut le coup dans votre contexte — ou lequel le vaut davantage.