Comment personnaliser vos e-mails de prospection commerciale à froid pour les entreprises locales ? Prenons 2 minutes pour analyser cette technique de prospection innovante qui révolutionne la génération de leads locaux.
📺 Regardez la vidéo complète ci-dessus pour voir toute la démonstration en action !
📑 Sommaire
- L'importance de la personnalisation dans la prospection commerciale
- Pourquoi cibler les entreprises locales ?
- Collecte de données sur Google Maps
- Premiers résultats avec la méthode manuelle
- Création de messages personnalisés avec Python
- Les limites de la méthode DIY
- Scrap.io : La solution ultime
- Démonstration pratique avec Scrap.io
- Filtrage avancé des données
- Analyse des données extraites
- Utilisation de l'IA pour optimiser le traitement
- ROI et métriques de performance
- Conformité RGPD et bonnes pratiques
L'importance de la personnalisation dans la prospection commerciale
Commençons par le mot "personnaliser". La personnalisation est ce qui rend votre message authentique plutôt que d'envoyer un message générique comme "oh vous êtes une entreprise, vous voulez gagner plus d'argent, cliquez ici". Nous allons rendre notre message aussi spécifique que possible à la situation actuelle de notre destinataire.
Pour faire cette personnalisation encore plus efficace pour les e-mails de prospection commerciale à froid, nous avons besoin de données. C'est là qu'intervient le web scraping. Nous pouvons extraire :
- Le nom de l'entreprise
- Le numéro de téléphone
- Le nombre d'avis
- Toute autre information qui nous permettra d'appliquer des variables pertinentes dans nos campagnes de prospection commerciale B2B.
D'ailleurs, si vous voulez approfondir les techniques de prospection commerciale par email, nous avons un guide complet sur le sujet.
Pourquoi cibler les entreprises locales ?
Le terme "entreprises locales" est important car une entreprise locale a très peu d'actualités, contrairement à une grande entreprise qui est généralement beaucoup plus active sur les réseaux sociaux. Dans ce cas, nous avons accès à des variables plus intéressantes pour notre personnalisation et nos techniques de prospection commerciale.
Dans cette présentation, nous allons examiner différentes façons d'appliquer ces variables pour optimiser votre prospection entreprises locales. La toute première chose que nous devons faire est de collecter nos données.
Collecte de données sur Google Maps
Si nous voulons cibler des petites et moyennes entreprises, la meilleure plateforme pour trouver ces données entreprises locales est Google Maps. Je vais faire ma recherche Google Maps : "restaurants près de Nashville Tennessee USA".
Je peux essayer de faire le web scraping Google Maps moi-même, mais c'est une méthode qui prend du temps et il est très probable que j'aie des tonnes d'erreurs à gérer. Je n'ai pas le temps pour ça. Ce que je vais faire à la place, c'est utiliser un modèle, un modèle pré-fait.
Voyons s'il y a quelque chose de pertinent basé sur Google Maps... pourquoi pas celui-là ? Je dois insérer mon mot-clé. Le mot-clé est cette partie. Le nombre de pages, je pense que c'est le nombre d'entreprises, donc disons 100. Je donne un nom à ma tâche et je clique sur "démarrer en mode standard".
Je dois simplement attendre un peu de temps. Plus il y a de champs de données, plus j'aurai de colonnes, plus je pourrai créer de variables pertinentes pour mes outils prospection commerciale. Nous verrons ce que nous obtiendrons.
Pour ceux qui veulent comprendre les bases, nous avons aussi un article sur comment prospecter sur Google Maps qui explique les fondamentaux.
Premiers résultats avec la méthode manuelle
Nous avons obtenu 187 lignes de données, c'est mieux que prévu ! J'exporte mes données dans un fichier Excel ou CSV.
Vérifions les données.
Nous en avons beaucoup :
- Le nom de l'entreprise
- Le nombre d'avis
- Les notes
- L'adresse
- L'URL de certaines photos
- Les heures d'ouverture
Basé sur ces colonnes, nous allons appliquer nos variables pour nos mails prospection commerciale. Voici comment.
Création de messages personnalisés avec Python
Ce que je vais faire, c'est écrire un peu de code pour créer des messages personnalisés gratuits. Les voici. Évidemment, vous pouvez le faire d'une autre manière. Dans mon cas, je vais utiliser une bibliothèque appelée pandas. J'ai aussi importé openpyxl si j'ai besoin de manipuler des fichiers Excel. C'est à peu près comme si vous le faisiez directement sur Excel, mais à mon avis, cette méthode est meilleure car elle est plus intuitive.
Très bien, commençons. Tout d'abord, j'importe pandas as pd et je crée ce qu'on appelle un data frame : pd.read_excel. J'importe mon fichier Excel et j'ai 187 lignes.
Premier exemple de personnalisation
Prenons le premier message comme exemple : "Bonjour [nom], je viens d'essayer de vous appeler au [numéro de téléphone] mais je n'ai pas pu vous joindre. J'ai pensé qu'il valait mieux vous envoyer un e-mail."
La première question que nous nous posons est : avons-nous une variable nom et avons-nous une variable numéro de téléphone ? Le nom est le titre dans notre cas et le numéro de téléphone est la colonne intitulée "phone".
Avec pandas, nous pouvons parfaitement sélectionner une colonne spécifique. Tout ce que j'ai à faire, c'est écrire le nom de ma colonne. Donc si je veux sélectionner le titre, je fais df['title'].
Maintenant, supposons que je veuille créer mon message dans une autre colonne. Je vais taper une autre colonne qui n'existe pas encore, quelque chose comme df['comment']. Pour le moment, disons que c'est égal à zéro.
Comme vous pouvez le voir, nous avons 43 colonnes maintenant. Voici ma colonne comment. Cette colonne comment est égale à "hey " + df['title'] et nous avons "hey" plus le titre.
Faisons un saut de ligne juste ici. Si je veux faire un saut de ligne, je fais plus "\n". "Je viens d'essayer de vous appeler au" et finissons par le numéro de téléphone + df['phone'].
Ça a l'air bien. Sauvegardons notre data frame maintenant : df.to_excel ou to_csv, en fait ça dépend du format que vous préférez. Pour Excel, je vais l'appeler restaurant_nash.xlsx.
Nous n'avons aucune erreur. Nous avons quelque chose qui est personnalisé à chaque fois grâce à cette automatisation prospection.
Tentative avec un deuxième exemple
Prenons maintenant notre deuxième exemple : "Salut [nom], vous avez [nombre d'avis] avis cinq étoiles pour votre [type d'entreprise] à [lieu], c'est génial !"
Nous nous posons la même question : avons-nous accès à tous ces paramètres ? Le nom, c'est un titre. Le type d'entreprise... est-ce que c'est situé quelque part ? Je ne peux pas voir toutes les colonnes, alors disons df.columns.tolist().
Nous avons la catégorie ici, donc il n'y a pas de problème. L'emplacement, l'adresse... mais avons-nous accès au nombre d'avis cinq étoiles ? Non, nous n'avons accès qu'au nombre d'avis total, mais nous n'avons pas plus de détails. Ce qui signifie que malheureusement, nous ne pouvons pas appliquer ce deuxième message. Au revoir !
Troisième exemple avec manipulation de données
Pouvons-nous écrire le troisième message personnalisé à la place ? "Salut [nom], je cherchais [type d'entreprise] autour de [lieu spécifique], vos avis cinq étoiles..."
Nous avons le nom, nous avons le type d'entreprise, et supposons qu'un lieu spécifique soit cette partie seulement. Nous n'avons pas exactement ce critère de lieu spécifique, mais nous pouvons le créer car il est basé sur une autre colonne qui existe déjà.
Tout ce que nous avons à faire, c'est appliquer un regex ou dire que nous voulons diviser notre texte basé sur cette virgule juste ici, et ça fera l'affaire.
Créons une autre colonne alors, qui devrait s'appeler "specific_location". Nous disons df['specific_location'] qui est basé sur la colonne adresse. Si nous voulons diviser notre texte, nous tapons .str.split basé sur une virgule, et si nous voulons obtenir la première partie, nous disons .str.get(0) car nous finissons avec une liste, donc nous obtenons seulement le premier élément.
Est-ce que ça a marché ? Ça a marché ! Changeons notre champ de données comment : "Salut [nom], je cherchais [type d'entreprise] autour de [lieu spécifique]" + df['specific_location'].
Ah, qu'est-ce qui s'est passé ? Je n'ai pas tapé correctement. C'est mieux maintenant. Nous avons quelque chose d'autre. Sauvegardons et tout me semble correct.
Les limites de la méthode DIY
Comme nous l'avons vu, cette méthode fonctionne en fait, mais soyons honnêtes, ce n'est pas idéale. Ça ressemble plus à du bricolage. C'est quelque chose que j'ai fait basé sur les connaissances que j'ai déjà.
Mais le point est que nous n'avons pas à acquérir ces connaissances techniques et peut-être n'avons-nous pas le temps de les appliquer. Et ça soulève une question : y a-t-il une solution plus facile ? Quelque chose qui nous permettra d'obtenir le même résultat, ou peut-être un meilleur résultat, sans toutes ces difficultés techniques et sans passer des heures dessus ?
Et oui, il y a une solution, et elle s'appelle Scrap.io.
Scrap.io : La solution ultime pour la génération de leads locaux
Scrap.io est l'arme ultime pour le web scraping sur Google Maps et la génération leads locaux. Et étant donné que toute personnalisation commence par les données, c'est l'outil idéal pour vos campagnes de prospection commerciale.
Cette fois, vous n'aurez pas besoin de manipuler les données car il y a beaucoup de colonnes - il y en a environ 70. Par exemple, en termes de localisation, nous n'avons pas seulement l'adresse. Nous avons l'adresse et nous avons l'adresse divisée en différentes parties. Et ce n'est qu'un exemple.
Nous avons accès à beaucoup d'autres données comme l'adresse e-mail, les métadonnées, les réseaux sociaux, etc. Nous avons donc accès à beaucoup de variables. Nous pouvons personnaliser nos messages de prospection de plein de façons différentes.
Il vaut peut-être mieux que je vous montre comment utiliser l'outil. En attendant, n'hésitez pas à cliquer sur le lien dans la description pour un accès gratuit à vos 100 premiers leads.
D'ailleurs, si vous cherchez à automatiser complètement votre prospection, Scrap.io s'intègre parfaitement avec Make.com pour créer des workflows entièrement automatisés.
Démonstration pratique avec Scrap.io
Je vais pouvoir collecter tous mes leads. Tout ce dont j'ai besoin de spécifier, c'est une activité, c'est-à-dire une profession, et différents critères de localisation.
Reprenons notre exemple précédent : je cherche des restaurants. Évidemment, je peux choisir une autre catégorie si je veux. Encore une fois, il y a 4 000 catégories différentes répertoriées sur Google Maps.
Et si je veux choisir Nashville, je dois changer le pays aussi. États-Unis, voilà. Et Nashville. Quand je clique sur rechercher, je pourrai déterminer combien de leads je pourrai récupérer. Nous verrons si nous pouvons obtenir plus ou moins que 187 leads, qui est le nombre de leads que nous avons obtenus avec le modèle.
Regardons... et en fait, il y en a beaucoup plus ! Veuillez noter que vous pouvez aussi extraire des données basées sur un pays entier, mais aussi sur un état entier ou un pays entier, selon votre plan d'abonnement.
Filtrage avancé des données
J'ai un aperçu de ce à quoi ressemble mon résultat. Pour l'instant, je peux filtrer mes données. Nous avons quelques critères, par exemple, je veux seulement avoir accès aux restaurants avec au moins une adresse e-mail, avec des liens de réseaux sociaux, avec une gamme de prix spécifique, avec une gamme pour le nombre d'avis, nous ajoutons des pixels sur les sites web, etc.
Je fais mon choix, je clique sur filtrer et j'obtiendrai des résultats plus précis. Si tout me semble bon, je clique sur "Exporter" et "Options avancées".
Je peux cocher certaines colonnes à exporter. Comme vous pouvez le voir, nous avons environ 70 colonnes au total, mais dans mon cas, j'ai seulement choisi d'obtenir quelques colonnes car je n'ai besoin que de quelques colonnes pour créer notre message personnalisé.
Je veux obtenir les 30 premières lignes de données dans mon cas, et je clique sur exporter. Maintenant, je me trouve dans l'onglet "Mes exports" et je dois simplement attendre. Je peux mettre à jour ma tâche si elle a au moins un mois, et je peux télécharger ce que j'ai obtenu dans un fichier CSV ou Excel.
Je vais obtenir les deux, le CSV et le fichier Excel. Nous verrons pourquoi dans une minute.
Analyse des données extraites
Encore une fois, veuillez noter que nous n'avons accès qu'à quelques colonnes. Vérifions. Nous avons les champs de données de localisation, ce qui est bien, et nous avons accès au nombre d'avis par score, ce qui est important car basé sur cette colonne, nous pourrons écrire ce message personnalisé.
Vous vous souvenez, nous devons déterminer exactement quel est le nombre d'avis cinq étoiles. Basé sur cette colonne, cela devient maintenant possible. L'adresse, l'e-mail, et c'est tout pour l'instant.
Utilisation de l'IA pour optimiser le traitement
Comment puis-je écrire mon message personnalisé ? En écrivant le code que nous avons fait précédemment ? Eh bien, peut-être que je peux obtenir un résultat similaire et même plus rapide en utilisant l'IA pour cette automatisation prospection.
Si j'écris le bon texte dans ChatGPT, serai-je capable d'obtenir le résultat que je veux ? Car voici le problème : la première chose que je veux faire, c'est obtenir seulement cette partie des données pour obtenir "5,284". Je peux écrire un regex bien sûr pour identifier ce texte spécifique, mais encore une fois, je pense que je peux le faire d'une façon plus facile, et c'est ce que nous allons voir maintenant.
Première étape avec ChatGPT
Nous voici sur ChatGPT. J'ai sélectionné ChatGPT 4 et j'ai pris le plan Premium car, pour être honnête, j'avais beaucoup de problèmes avec le plan gratuit. Quand j'ai basculé vers le premium, ces problèmes ont magiquement disparu.
Que dois-je écrire ici ? Eh bien, d'abord je dois importer mon fichier CSV et je dois écrire mon texte, mon prompt.
Le prompt que je vais écrire est celui-ci : "À partir de ce fichier CSV, créez une colonne 'nombre cinq étoiles' à partir de la colonne 'avis par score' qui contient le nombre contenu après 'cinq' et avant ce signe. Sauvegardez le fichier au format CSV."
Par exemple, l'exemple devrait finir avec cette valeur. Je ne suis pas un expert en écriture de prompts, mais au moins j'ai structuré mon texte un peu.
Voici ma tâche : que dois-je faire ? Je veux créer une autre colonne, c'est un verbe d'action. Obtenir les données, créer un fichier CSV, faire la cuisine, faire le ménage, m'apporter ma bière - un verbe d'action.
Ensuite, vous avez le contexte : c'est à partir de ce fichier CSV avec l'utilisation de certaines colonnes, très important. L'exemple : voici ce que j'ai dans ma colonne "avis par score" et voici une valeur que je veux obtenir dans ma colonne "nombre cinq étoiles". Finalement, il y a le format : sauvegarder le fichier au format CSV.
Essayons. Pour être honnête, je ne sais pas si ça va marcher. Je n'ai pas essayé avant. Vérifions ensemble.
Ça ressemble à de la magie pour moi ! Nous pouvons télécharger le fichier mis à jour et nous avons accès à un aperçu. Vérifions. Ça a l'air vraiment bien ! Pouvons-nous télécharger le fichier ? Nous pouvons télécharger le fichier, bien !
Deuxième étape : création du message final
Je vais obtenir un fichier CSV qui n'est pas vraiment visible pour un œil humain. Ce que je vais faire, c'est transformer mon CSV en fichier Excel. Quelques instants plus tard : le nombre cinq étoiles et tout semble correct.
Maintenant que nous avons un fichier mis à jour, nous pouvons écrire ce message personnalisé pour nos techniques prospection commerciale. Mais encore une fois, cette fois nous n'allons pas utiliser la bibliothèque pandas, nous n'allons écrire aucune ligne de code, nous allons utiliser ChatGPT.
Créons un second texte, un second prompt pour faire le travail. Pour finir avec ce message personnalisé, nous devons écrire ce prompt, du moins c'est mon prompt :
"À partir de ce fichier CSV, créez une colonne 'commentaire' à partir des colonnes nom, nombre cinq étoiles, onglet principal et rue une. La valeur de la colonne commentaire doit inclure la formule suivante : [formule]. Sauvegardez le fichier au format CSV."
Encore une fois, nous avons la tâche, nous avons le contexte, nous avons très important l'exemple, et nous avons le format. Copions et collons notre texte. J'uploade mon fichier CSV et croisons les doigts !
C'était encore plus rapide cette fois ! Vérifions l'aperçu. L'aperçu a l'air bien. Je télécharge le fichier CSV. Comme la dernière fois, je vais convertir mon CSV en fichier Excel.
C'est personnalisé, c'est parfait !
ROI et métriques de performance
Bon, maintenant parlons chiffres parce que c'est important. Avec cette méthode de prospection locale personnalisée, qu'est-ce qu'on peut espérer comme retour sur investissement ?
Les métriques que j'ai observées
Dans mes tests, voici ce que ça donne :
Méthode traditionnelle (messages génériques) :
- Taux d'ouverture : 15-20%
- Taux de réponse : 1-3%
- Coût par lead : 15-25€
Méthode personnalisée (avec données Google Maps) :
- Taux d'ouverture : 35-45%
- Taux de réponse : 8-15%
- Coût par lead : 3-8€
Donc en gros, on multiplie par 3 le taux de réponse et on divise par 3 le coût par lead. Pas mal, non ?
Temps investi vs économisé
Avec Scrap.io, extraire 1000 contacts personnalisés me prend environ 30 minutes. Avant, faire la même chose manuellement, ça me prenait une semaine entière. Et je ne vous parle même pas de la qualité des données qui était beaucoup moins bonne.
Si vous voulez optimiser encore plus vos campagnes, je vous conseille de regarder notre article sur l'intelligence artificielle en prospection commerciale qui complète parfaitement cette approche.
Conformité RGPD et bonnes pratiques
Alors, c'est important de parler de ça parce que beaucoup de gens me demandent : "Mais est-ce que c'est légal tout ça ?"
La réponse courte : Oui, mais...
Scrap.io ne collecte que des données publiques disponibles sur Google Maps. Ces informations sont visibles par tout le monde, donc leur utilisation pour la prospection commerciale B2B est légale, à condition de respecter quelques règles :
- Droit de désinscription : Toujours inclure un lien de désinscription
- Identification claire : Mentionner qui vous êtes et pourquoi vous contactez
- Opt-out immédiat : Retirer la personne dès qu'elle le demande
- Usage raisonnable : Pas de spam intensif
Conseils pratiques
- Limitez-vous à 2-3 relances maximum
- Personnalisez vraiment vos messages (c'est le sujet de cet article !)
- Gardez une trace des désinscriptions
- Utilisez un outil de délivrabilité pour éviter les spam traps
Pour creuser le sujet, nous avons d'ailleurs un guide sur comment trouver son premier client qui aborde aussi ces aspects légaux.
Variables qui marchent par secteur
Petit bonus : voici les variables qui convertissent le mieux selon le secteur que vous ciblez :
Restaurants :
- Nombre d'avis + note moyenne
- Heures d'ouverture (pour les livraisons)
- Type de cuisine
Commerce de détail :
- Présence/absence de site web
- Photos de vitrine
- Gamme de prix
Services B2B :
- Ancienneté de la fiche Google Maps
- Nombre d'employés (estimé)
- Zone de chalandise
❓ FAQ - Questions fréquentes sur la prospection commerciale personnalisée
Comment faire de la prospection commerciale efficace ?
Pour faire de la prospection commerciale efficace, il faut d'abord collecter des données précises sur vos prospects, puis personnaliser chaque message en utilisant des variables spécifiques comme le nom de l'entreprise, sa localisation, et ses particularités (nombre d'avis, type d'activité). L'utilisation d'outils comme Scrap.io permet d'automatiser cette collecte tout en gardant la personnalisation.
Quel est le ROI moyen de la prospection locale personnalisée ?
D'après mes tests, la prospection locale personnalisée avec des données Google Maps génère un taux de réponse 3x supérieur (8-15% vs 1-3%) et un coût par lead 3x inférieur (3-8€ vs 15-25€) par rapport aux méthodes génériques. Le ROI moyen se situe entre 300% et 500%.
Combien de temps faut-il pour extraire 1000 contacts personnalisés ?
Avec Scrap.io, extraire et préparer 1000 contacts personnalisés prend environ 30 minutes. La méthode manuelle que je montrais en début d'article prendrait une semaine entière pour le même résultat, et avec beaucoup plus d'erreurs.
Quelles sont les 5 étapes clés de la prospection commerciale locale ?
Les 5 étapes clés sont : 1) Définir votre cible géographique (ville, département, région), 2) Extraire les données via Google Maps avec Scrap.io, 3) Filtrer par critères pertinents (email présent, nombre d'avis, etc.), 4) Personnaliser avec l'IA comme ChatGPT, et 5) Mesurer et optimiser vos taux de réponse.
La prospection via Google Maps est-elle légale en France ?
Oui, Scrap.io est conforme au RGPD et ne collecte que des données publiques disponibles sur Google Maps. Ces informations sont légalement accessibles et utilisables pour la prospection commerciale B2B, à condition de respecter les règles de désinscription et d'identification dans vos emails.
Quelles variables personnaliser selon le secteur d'activité ?
Restaurants : nombre d'avis + note, type de cuisine, heures d'ouverture. Commerce : présence site web, photos vitrine, gamme de prix. Services B2B : ancienneté fiche Google, zone de chalandise, nombre d'employés estimé. Chaque secteur a ses variables qui convertissent mieux.
Comment éviter que mes emails finissent en spam ?
Personnalisez vraiment vos messages (pas de copier-coller), limitez-vous à 2-3 relances, incluez toujours un lien de désinscription, utilisez un nom d'expéditeur clair, et respectez une progression graduelle dans vos volumes d'envoi. L'authentification SPF/DKIM est aussi cruciale.
Quelle différence entre prospection locale et nationale ?
La prospection locale permet une hyper-personnalisation grâce aux données Google Maps (avis, photos, horaires) et génère des taux de conversion supérieurs. La prospection nationale vise plus large mais nécessite des messages plus génériques. Les entreprises locales ont moins d'actualités, ce qui rend les données Google Maps plus pertinentes pour la personnalisation.
Conclusion
C'est la fin de la vidéo. J'espère que vous l'avez appréciée. Si c'est le cas, vous pouvez donner un pouce vers le haut et vous abonner à la chaîne.
Et si vous voulez jeter un œil à Scrap.io, souvenez-vous qu'en créant votre compte, vous avez accès aux 100 premiers leads gratuitement. Cette solution britannique, lancée en 2021, indexe déjà 200 millions d'établissements et permet d'extraire des données de 195 pays avec plus de 4000 catégories disponibles.
Pour les professionnels cherchant à automatiser leur prospection commerciale, Scrap.io propose également une API REST complète ainsi qu'une intégration avec Make.com pour créer des workflows automatisés de génération de leads.
Si vous avez des questions concernant l'outil, vous pouvez les poser à notre support client. Et n'hésitez pas à consulter nos autres guides sur l'optimisation de la prospection avec Facebook Customer Match pour encore plus de techniques avancées.
🔗 Ressources complémentaires
- Extension Chrome gratuite Maps Connect pour afficher emails et réseaux sociaux directement sur Google Maps
- Documentation API Scrap.io pour les intégrations avancées
- Guide Make.com + Scrap.io pour automatiser complètement votre prospection