Scrap.io, c'est votre scraper email Google Maps qui vous fournit des fichiers de cette taille-là en quelques clics. Mais si vous avez cliqué sur cet article, je pars du principe que vous le saviez déjà. Vous êtes soit en train de tester la version gratuite, soit déjà client sur la plateforme.
Et je ne sais pas si vous avez remarqué, dans chaque fichier, il y a une colonne email, parfois une seule, parfois plus, jusqu'à 10 emails en tout. Le problème est qu'ils sont triés par ordre d'apparition et non par ordre d'importance. Et si on changeait ça ? Et si on optimisait votre prochaine campagne email marketing en trouvant l'email le plus fiable ?
Aujourd'hui on va optimiser vos fichiers Google Maps pour la génération de leads.
Découvrez la méthode en vidéo
Commençons par les bases
Concrètement qu'est-ce qu'on va faire ? Très simple, Seb nous a cuisiné un prompt aux petits oignons. On va l'envoyer à ChatGPT avec notre fichier CSV et voir ce qu'il en ressort.
Cette technique de prospection automatisée représente une fonctionnalité que l'on souhaitait intégrer directement sur Scrap.io. Mais comme toujours, ça prend du temps. Donc merci au dev qui bosse dans l'ombre :
- Sarah - Développement technique
- Balazs - Architecture système
- Julien - Product management
D'ailleurs, si vous aussi avez une idée d'amélioration pour Scrap.io, vous pouvez voter. Le peuple décide. Rendez-vous sur roadmap.scrap.io pour découvrir :
- Les fonctionnalités en discussion
- Les développements en attente
- Les améliorations en progression
Pour ceux qui découvrent Scrap.io, c'est LA solution de génération de leads locaux qui permet d'extraire en temps réel des données d'entreprises à partir de Google Maps. Avec plus de 200 millions d'établissements indexés et une capacité de 5 000 requêtes par minute, c'est l'outil idéal pour alimenter vos campagnes d'email marketing B2B. Si vous souhaitez approfondir vos techniques de prospection, consultez notre guide sur comment booster votre prospection commerciale grâce à l'intelligence artificielle.
Le tutoriel pratique : de l'export à l'optimisation
Maintenant, place au tutoriel. On va commencer par créer notre fichier sur Scrap.io. J'en profite pour vous dire que si c'est votre première utilisation, vous avez accès à vos 100 premiers leads gratuitement via ce lien d'essai.
On va cibler les restaurants France.
Configuration des filtres pour optimiser vos résultats
On va également filtrer nos données pour améliorer notre génération de leads. Si jamais on veut optimiser une colonne email, on va faire en sorte que :
- Les restaurants sont ouverts (logique !)
- Il y a au minimum une adresse email présente
- Les données sont récentes et vérifiées
Résultat : 67 entreprises. Tous mes résultats ont une adresse email, donc c'est parfait pour notre stratégie d'email marketing B2B. Pour en savoir plus sur les techniques de base, découvrez comment prospecter efficacement sur Google Maps.
Export intelligent : ne gardez que l'essentiel
On va exporter. On va donner un nom à notre export. Et là, on va aller dans les options avancées :
- Limitation : Exporter uniquement 30 lignes pour que ça aille plus vite
- Colonnes ciblées : Sélectionner uniquement les données utiles
- Optimisation : Garder uniquement l'essentiel pour la prospection
Je veux vraiment avoir quelque chose le plus clair possible. Donc, on va enlever tout ce qui est superflu :
✅ Garder : Les emails individuels
✅ Garder : Le nom de l'entreprise
✅ Garder : La colonne "tous les emails"
❌ Supprimer : Tout le reste (données superflues)
On va exporter. On va attendre un petit peu et je vous retrouve pour le prompt d'intelligence artificielle marketing qui va nous permettre de trouver l'email le plus fiable.
Le prompt magique de classification d'emails
On a notre fichier CSV. Maintenant, on va jeter un œil au prompt de Seb. On va le lire très... très succinctement. Oh mais quel autiste ! On va le lire de manière succincte et j'en profite pour vous dire que le prompt est disponible directement en description. Donc n'hésitez pas à le copier-coller.
Le principe du prompt pour l'email marketing B2B
Un prompt pour la classification d'adresses email. Je vais vous fournir un fichier CSV contenant des adresses emails et j'ai besoin que vous classifiez chaque adresse dans l'une des catégories suivantes basées sur la partie locale de l'email.
Donc il y a différentes catégories stratégiques :
- Le recrutement → mots clés : RH, recrutement, carrière, jobs, etc.
- Info, contact général → approche basée sur le même principe
- Le sales → commercial, vente, business development
- Le support → service client, assistance technique
- Le partenariat → collaboration, média, communication
- La technique → IT, développement, webmaster
- Le légal → juridique, compliance, avocat
- La sécurité → protection, cybersécurité
- La finance → comptabilité, facturation, trésorerie
- La direction → CEO, directeur, management
Une fois qu'on a fait tout ça, on exclut les emails poubelles - ces adresses qui ne servent à rien pour la prospection :
❌ À éviter absolument :
- unsubscribe, désinscription
- noreply (ils sont insupportables ceux-là)
- newsletter
- support générique
Les instructions de classification pour optimiser votre prospection automatisée
Les instructions sont donc les suivantes :
- Analyser chaque adresse email (partie avant le "@")
- Rechercher les mots clés correspondants
- Prioriser selon l'ordre de préférence si plusieurs catégories correspondent
- Identifier le best email pour chaque entreprise/domaine
- Créer un tableau avec colonnes : Email original, catégorie, best email (booléen)
Cette méthode révolutionne complètement l'approche traditionnelle de la prospection commerciale par email. Fini le temps où vous envoyiez vos messages au hasard !
Test en conditions réelles avec ChatGPT
On va copier le prompt, on le colle sur ChatGPT en ajoutant notre fichier CSV et on va voir, on fera les ajustements si besoin.
Et il semblerait qu'on n'a même pas besoin d'utiliser Python pour cet exemple parce qu'il est capable de nous pondre directement un tableau structuré.
Premier résultat et ajustements nécessaires
Résultat ChatGPT : "Voici le tableau avec les adresses email classées selon vos critères ainsi que l'application de la best email pour chaque ligne."
⚠️ Problème détecté : Je m'interroge juste sur le fait que dans mon fichier CSV de départ, j'avais 30 lignes et que là, il m'en a pondu 71.
Diagnostic : ChatGPT a un petit peu halluciné à un moment donné (ça arrive parfois avec l'IA).
Correction et affinage du processus d'intelligence artificielle marketing
Solution appliquée : "Pour les emails, base-toi exclusivement sur la colonne 'Tous les emails'."
Logique : L'email 1, 2, 3, 4, 5, on le retrouve dans la colonne tous les emails. Donc, il n'y a pas besoin de répéter le processus à chaque fois.
✅ Résultat amélioré : Et là, c'est un petit peu mieux. Alors, on en a 26 lignes.
Question de vérification : Est-ce que ça veut dire que parfois la colonne "tous les emails" est vide ?
Réponse : Non, normalement elle est pleine à chaque fois.
Règle de sécurité : Si le résultat est vide, garde l'email original par défaut.
Résultat final : un fichier optimisé pour vos campagnes
Finalement, avec un peu de conversation, j'ai réussi à télécharger le fichier CSV optimisé. Il ne reste plus qu'à peaufiner les petits détails :
- Gestion des caractères spéciaux (accents, symboles)
- Vérification de la cohérence des classifications
- Export final propre et utilisable
On aboutit à un autre fichier et cette fois-ci, on a bel et bien quelque chose d'un petit peu plus lisible et exploitable pour votre génération de leads. Pour optimiser encore davantage vos campagnes, découvrez comment optimiser votre prospection avec Facebook Customer Match et les emails de Google Maps.
Le prompt complet de classification
Voici le prompt détaillé que Seb a concocté pour optimiser votre prospection automatisée :
🤖 Prompt pour la classification d'adresses email
"Je vais vous fournir un fichier CSV contenant des adresses email et j'ai besoin que vous classifiez chaque adresse dans l'une des catégories suivantes, basées sur la partie locale de l'email (avant le @) :"
⚡ Catégories et critères de classification
1. 👥 Recrutement
• Mots-clés : rh, recrutement, talent, jobs, job, cv, karriere, brigade, travailleravec, team, freelance, talents, carriere, emploi, hr, join, career, hire, staffing, posting, positions, work
• Domaines : careers, jobs, recrutement, rh, cv, apply, bewerbung, candidature, recruitment, human.resources, talent.acquisition, offre.emploi, job.offer
2. 📞 Info/Contact/Général
• Mots-clés : contact, conseil, agence, info, infos, bonjour, general, hello, welcome, enquiry, inquiry, queries, questions, support, inquiries
• Domaines : contact, info, hello, welcome, support, accueil, bienvenue, renseignements, information, allgemein, general, enquiries, reception
3. 💼 Sales
• Mots-clés : sales, commerciaux, vente*, commercial, sell, devis, trade, marketing, business, revenue, client, retail, outreach, leads, careers
• Domaines : sales, commercial, marketing, business, ventes, devis, quotation, estimate, client, customer, prospect, leads, b2b, b2c
4. 🛠️ Support
• Mots-clés : service, demande, university, direction, community, vip, sav, policy, cnil, rgpd, support, help, aide, assistance, customer, clientele, faq, issue, maintain, troubleshoot, academie, academy
• Domaines : support, help, assistance, service, sav, kundendienst, hilfe, kundenservice, serviceclient, customersupport, helpdesk, techsupport
5. 🤝 Partenariat
• Mots-clés : investors, communication, gdpr, partner, partners, presse, partnership, media, brands, sponsor, collaboration, ally, associate, affiliate, press, network
• Domaines : partners, presse, media, communication, partenariat, partnership, affiliation, collaboration, presse, medias, pr, public.relations
6. 💻 Technique
• Mots-clés : developpement, webmaster, tech, it, dev, sr-webserver, sysadmin, engineering, code, server, database, program, admin, backend, frontend
• Domaines : tech, it, dev, webmaster, admin, informatique, systeme, system, reseau, network, developpement, development, programming, coding
7. ⚖️ Légal
• Mots-clés : legal, juridique, avocat, attorney, law, compliance, droit, reglementation
• Domaines : legal, juridique, compliance, avocat, attorney, law, droit, reglementation, regulatory, compliance
8. 🔒 Sécurité
• Mots-clés : security, securite, confidential, privacy, privee, cybersecurite, protection
• Domaines : security, confidentialite, abus, securite, privacy, datenschutz, protection, cyber, incident
9. 💰 Finance
• Mots-clés : finance, comptabilite, accounting, billing, facture, payment, paiement, tresorerie
• Domaines : finance, compta, accounting, billing, invoice, facture, payment, paiement, tresorerie, accounts
10. 👔 Direction
• Mots-clés : ceo, cfo, cto, president, directeur, director, executive, management
• Domaines : direction, executive, management, ceo, cfo, cto, president, directeur, director
11. 🚫 Do not Use
• Mots-clés : unsubscribe, desinscription, noreply, newsletter
12. 🎯 Décideur (par défaut si aucune autre catégorie ne correspond)
📋 Instructions finales pour optimiser votre email marketing B2B
- Analyser chaque adresse email (partie avant le "@")
- Rechercher les mots-clés correspondant aux catégories
- Prioriser selon l'ordre : Décideur → Direction → Sales → Partenariat → Info/Contact/Général
- Identifier le "Best Email" pour chaque entreprise selon cet ordre de préférence
- Créer un tableau formaté avec :
- Email original
- Catégorie
- Best Email (oui/non)
Veuillez présenter les résultats sous forme de tableau formaté pour une meilleure lisibilité.
Conclusion : optimisez vos campagnes dès maintenant
C'est la fin de cette astuce. Si ça vous a plu, n'hésitez pas à vous abonner et on se retrouve de l'autre côté sur Scrap.io.
Cette méthode de prospection automatisée vous permettra de considérablement améliorer :
- Vos taux d'ouverture email
- Vos taux de réponse et conversions
- Votre ROI sur les campagnes emailing
- Votre ciblage des décideurs
En ciblant directement les bonnes personnes avec les bons emails, plus besoin de jouer à la loterie avec vos campagnes d'email marketing B2B ! Si vos emails actuels ne convertissent pas comme espéré, découvrez pourquoi vos emails de prospection ne convertissent pas et comment y remédier.
FAQ : Questions fréquentes sur l'optimisation d'emails avec Scrap.io
🎯 Comment choisir le bon email pour une campagne marketing ?
La méthode présentée dans cet article vous permet de classifier automatiquement les emails selon 11 catégories (direction, sales, support, etc.). L'ordre de priorité recommandé est :
- Décideur (priorité maximale)
- Direction (CEO, directeur, management)
- Sales (commercial, business development)
- Partenariat (collaboration, média)
- Info/Contact/Général (contact générique)
Cette hiérarchisation vous aide à identifier l'email ayant le plus de chances de convertir pour votre génération de leads.
🤖 Qu'est-ce que la classification d'emails par catégorie ?
La classification d'emails consiste à analyser la partie avant le "@" de chaque adresse email pour identifier le type de contact.
Exemples pratiques :
- Email contenant "ceo" → Classé en "Direction"
- Email avec "commercial" → Classé en "Sales"
- Email incluant "support" → Classé en "Support"
Cette méthode permet d'optimiser vos campagnes en ciblant directement les bonnes personnes selon votre objectif commercial.
💡 ChatGPT peut-il vraiment améliorer mes campagnes email ?
Absolument ! Comme démontré dans le tutoriel, ChatGPT avec le bon prompt peut :
- Analyser vos fichiers CSV automatiquement
- Identifier le "best email" pour chaque entreprise
- Classifier des centaines de contacts en quelques minutes
- Optimiser votre prospection automatisée
Cette approche vous fait gagner un temps considérable et améliore significativement vos taux de réponse.
🚫 Comment éviter les emails "poubelles" dans ma prospection ?
Le prompt inclut une catégorie "Do not Use" qui exclut automatiquement les emails contenant :
❌ À éviter :
- unsubscribe, désinscription
- noreply (emails automatiques)
- newsletter (listes de diffusion)
- support générique
Ces emails sont inefficaces pour la prospection et peuvent nuire à votre délivrabilité d'email marketing B2B.
⚡ Quelle est la différence entre Scrap.io et les autres scrapers email ?
Scrap.io se distingue par sa capacité à extraire jusqu'à 10 emails par contact depuis Google Maps, mais le défi était qu'ils n'étaient pas triés par pertinence.
Avantages uniques :
- Données en temps réel depuis Google Maps
- Volume important d'emails par prospect
- Classification intelligente (grâce à cette méthode)
- Conformité RGPD garantie
Cette méthode de classification résout le problème unique à Scrap.io, vous donnant un avantage concurrentiel sur vos campagnes de génération de leads.
📈 Comment améliorer mon taux d'ouverture email ?
En utilisant cette méthode de classification par intelligence artificielle marketing, vous contactez directement :
- Les décideurs plutôt que des adresses génériques
- Les responsables de votre secteur cible
- Les commerciaux si vous proposez des services B2B
- Les bons interlocuteurs selon votre objectif
Cela peut considérablement améliorer vos taux d'ouverture et de réponse, comme l'ont montré les tests pratiques présentés dans la vidéo.
⚖️ Est-il légal de scraper des emails avec Scrap.io ?
Scrap.io collecte uniquement des données publiquement disponibles sur Google Maps. La méthode présentée respecte les bonnes pratiques en :
- Excluant les emails sensibles et privés
- Se concentrant sur les contacts professionnels publics
- Respectant la conformité RGPD européenne
- Utilisant uniquement des sources autorisées
💰 Combien coûte Scrap.io pour débuter ?
Scrap.io offre 100 premiers leads gratuitement pour tester la plateforme. C'est suffisant pour :
- Expérimenter cette méthode de classification d'emails
- Mesurer l'impact sur vos campagnes de prospection automatisée
- Évaluer la qualité des données avant engagement
- Tester votre stratégie d'email marketing B2B
Un excellent moyen de se lancer sans risque !