Avant votre prochain rendez-vous commercial, combien de recherches ferez-vous encore à la main ? Trouver la prochaine personne à contacter peut vous amener à ouvrir des profils LinkedIn, consulter des sites d’entreprises et copier des contacts d’un outil commercial à l’autre.
Chez Swiss Product Studio, nous avons conçu des automatisations pour des équipes commerciales, avec de l’IA et avec des workflows classiques sans IA. Ces recherches peuvent se faire automatiquement. Les contacts qualifiés et les informations sur leur entreprise arrivent dans les outils que votre équipe utilise déjà.
Ces trois exemples montrent comment nous avons relié la recherche de prospects, leur qualification et leur transmission aux outils commerciaux, ainsi que les enseignements que nous en avons tirés.
Qu’est-ce que l’automatisation de la prospection commerciale ?
L’automatisation de la prospection relie les étapes qui permettent de trouver des clients potentiels, de se renseigner sur eux et de vérifier s’ils correspondent à votre offre. Elle peut recueillir des informations, appliquer des règles de qualification et transmettre les prospects pertinents à vos outils commerciaux. L’IA intervient dans l’analyse lorsqu’elle est utile.
Quelle différence entre workflows et agents IA ?
Un processus commercial peut combiner trois approches :
| Approche | Son rôle dans la vente |
|---|---|
| Automatisation de workflow fondée sur des règles | Suit des étapes prédéfinies. Par exemple, une demande est transmise à une équipe précise selon le pays ou le canton choisi dans un formulaire. |
| IA dans un workflow | Analyse des informations recueillies par des étapes prédéfinies. Par exemple, des données LinkedIn et des informations du site web sont collectées, puis l’IA en produit une synthèse sur l’entreprise. |
| Agent IA | Choisit ses prochaines étapes en fonction des informations trouvées. Par exemple, il effectue des recherches sur un prospect entrant et décide s’il doit répondre selon vos critères de qualification. |
Dans un workflow, vous définissez la séquence et les étapes où l’IA analyse les informations. Un agent peut choisir parmi les outils de recherche et les actions que vous avez mis à sa disposition.
Une petite entreprise peut-elle bénéficier de l’automatisation commerciale ?
Dans son étude KMU Digital Pulse 2026, la Haute école de Lucerne (HSLU) a interrogé 504 responsables marketing de PME suisses. 21 % utilisaient l’IA dans le marketing, tandis que 44 % n’y voyaient pas de bénéfice ou de besoin clair pour leur propre marketing. 1
Notre expérience des automatisations pour les équipes commerciales nous pousse à remettre en question l’idée qui se cache derrière ces 44 %. Nous pensons que toute entreprise dans laquelle quelqu’un s’occupe des clients existants ou contacte des clients potentiels peut bénéficier de l’IA et de l’automatisation, quelle que soit sa taille.
Passez en revue votre processus commercial avec une équipe qui a déjà conçu ce type d’automatisations. D’où viennent les prospects ? Qui se renseigne sur eux ? Qu’est-ce qui justifie de les contacter ? Quelles informations sont copiées d’un outil à l’autre ? Ces étapes permettent de repérer le travail que votre équipe n’a plus besoin de répéter manuellement.
Cela vaut aussi pour les entreprises sans équipe commerciale dédiée. Un fondateur, une responsable de comptes ou un collègue des opérations peut assurer la vente en parallèle de ses autres missions. À nos yeux, ces équipes font souvent partie des plus sollicitées. Elles peuvent avoir encore davantage à gagner lorsque la recherche et l’administration sont prises en charge automatiquement.
Avant le rendez-vous : trois automatisations pour trouver des prospects
1. Automatiser la prospection LinkedIn à partir des interactions
Avant cette automatisation, le client n’utilisait pas les interactions LinkedIn pour prospecter. Des personnes manifestaient leur intérêt pour des sujets pertinents, mais personne ne cherchait à savoir si elles pouvaient devenir clientes. L’occasion était manquée.
Dans notre première réalisation, le client collait l’URL d’une publication LinkedIn dans Slack. L’automatisation identifiait et qualifiait les personnes ayant interagi, puis renvoyait les résultats dans le même fil Slack. Les contacts qualifiés étaient également transmis à la plateforme de prospection à froid. Des étiquettes indiquaient la publication à l’origine de chaque contact.
Au début, l’équipe vérifiait les listes. Ensuite, le processus fonctionnait automatiquement et les contacts qualifiés arrivaient directement dans la plateforme de prospection. Ce canal a permis d’obtenir des rendez-vous.
Le client choisissait lui-même les publications, généralement après avoir constaté beaucoup de mentions J’aime ou de commentaires. Pour chaque nouvelle personne, nous vérifiions sa fonction, son employeur et l’adéquation de l’entreprise avec le profil de client idéal du client, ou ICP. Seules les personnes qualifiées poursuivaient leur chemin dans le pipeline commercial.
La personnalisation utile venait des recherches sur la personne et son entreprise, au-delà de cette interaction isolée. L’équipe disposait ainsi d’un contexte pour parler de l’activité et du rôle du prospect, plutôt que d’envoyer un message générique du type « J’ai vu que vous aviez aimé cette publication ». L’interaction lançait le processus. Pour rendre l’approche vraiment individuelle et précise, nous l’avons combinée à des recherches automatisées.
Nous enregistrions dans la base de données les résultats qualifiés comme non qualifiés, avec leur statut. Sinon, la publication suivante pouvait déclencher les mêmes recherches sur une personne déjà évaluée.
Les fiches des entreprises comptent aussi. Plusieurs personnes d’une même société peuvent interagir avec différentes publications. L’automatisation peut réutiliser les recherches existantes sur l’entreprise lorsqu’elle évalue une autre personne qui y travaille, au lieu de recommencer.
Vous pouvez fixer une fréquence de mise à jour de ces évaluations. Par exemple, vous pourriez refaire les recherches sur une personne ou une entreprise après six mois. Quelqu’un peut avoir changé d’emploi, ou l’entreprise peut avoir lancé un service qui rend votre offre pertinente. L’intervalle doit correspondre à la vitesse d’évolution de votre marché.
Depuis, nous avons aussi travaillé sur des versions qui consultent régulièrement les profils de personnalités influentes d’un secteur et traitent leurs publications selon la même approche. Votre équipe peut choisir des publications dans Slack ou faire fonctionner la recherche régulièrement autour de profils pertinents.
Ce que nous avons appris : conserver les résultats de qualification des personnes et des entreprises évite de répéter les recherches. Une fréquence de mise à jour convenue permet de revoir ces décisions lorsque les informations ont pu changer.
2. Utiliser les recrutements comme signaux de prospection
Nous avons conçu une automatisation de génération de leads pour des agences de recrutement. Elle trouve les employeurs qui publient des offres pertinentes, vérifie l’adéquation des entreprises et recueille les informations nécessaires pour les approcher. 2 Le processus relie la recherche d’offres d’emploi, la qualification des entreprises et la recherche de contacts.
Pour les agences de recrutement : imaginez une agence spécialisée dans les métiers de la finance, avec un vivier de candidats qu’elle connaît déjà. Les entreprises qui recrutent pour ces postes sont des clients potentiels pour ses services. L’automatisation consulte des plateformes comme LinkedIn ou des sites d’emploi propres à chaque pays, puis évalue les employeurs selon l’ICP de l’agence.
Avant l’automatisation, les équipes parcouraient ces plateformes manuellement ou attendaient qu’un employeur les contacte. Une recherche récurrente permet aux recruteurs d’approcher les entreprises pertinentes de manière proactive, sans refaire eux-mêmes les recherches.
Pour les autres entreprises de produits ou de services : une entreprise qui recrute pour un poste précis peut mériter votre attention parce que votre solution pourrait faciliter le travail de la future recrue. La même approche permet de trouver ces employeurs, de se renseigner sur leurs besoins et d’identifier la bonne personne à contacter.
L’offre d’emploi fournit le signal de départ. Les recherches sur l’entreprise et ses contacts donnent à l’équipe commerciale le contexte nécessaire pour évaluer l’occasion et expliquer comment la solution pourrait aider.
Ce que nous avons appris : un recruteur voit un employeur qui pourrait avoir besoin de candidats. Une entreprise de logiciels ou de services voit une fonction dont elle peut faciliter le travail. La recherche d’offres et la prise de contact doivent refléter le type d’occasion recherché.
3. Trouver des entreprises similaires grâce aux raisons d’achat de vos clients
Lorsqu’une entreprise devient cliente, c’est un signal utile pour rechercher d’autres sociétés ayant des besoins similaires. Dans notre travail sur la recherche d’entreprises similaires, l’objectif était de mettre les enseignements tirés d’un nouveau client au service de la recherche suivante. 3
Le pays, la taille de l’entreprise et le chiffre d’affaires peuvent aider à définir cette recherche. Incluez aussi les raisons pour lesquelles le client a choisi votre solution. Quel problème cherchait-il à résoudre ? Qu’est-ce qui rendait votre offre pertinente ? Qu’est-ce qui avait changé pour justifier l’achat ?
Ces réponses affinent votre ICP. Un problème précis que vous avez résolu donne à l’équipe quelque chose à rechercher chez d’autres entreprises.
Dans le système que nous avons conçu, les informations sur l’entreprise deviennent un profil de recherche pour trouver des sociétés similaires. Les entreprises trouvées sont comparées aux fiches existantes avant que les nouvelles soient enrichies et transmises à l’équipe commerciale.
Les raisons d’achat du client guident aussi votre prochaine prise de contact. Vous pouvez expliquer le travail pertinent déjà réalisé et demander si le prospect rencontre le même problème.
Ce que nous avons appris : utilisez les raisons d’achat d’un client pour orienter à la fois la prochaine recherche et la conversation que vous engagez. Les caractéristiques de l’entreprise permettent de réduire la liste. Le problème résolu aide à expliquer pourquoi votre offre pourrait être pertinente.
D’autres idées pour automatiser votre prospection et vos ventes
Ces exemples concernent la recherche de prospects. Nous partagerons dans de prochains articles d’autres exemples pour les étapes suivantes, notamment les relances et la réactivation de clients inactifs.
Téléchargez notre guide de l’automatisation commerciale pour découvrir 20 exemples couvrant la prospection, les demandes entrantes, l’avancement des ventes et la reconquête de clients. 4 La page de téléchargement demande l’URL de votre profil LinkedIn personnel.
Pour discuter de votre propre processus, réservez un premier appel avec Swiss Product Studio. Apportez les sources que vous consultez aujourd’hui et les outils commerciaux que votre équipe utilise.
Sources et lectures complémentaires
Les détails de mise en œuvre et les enseignements présentés proviennent du travail de Swiss Product Studio. Les sources suivantes ont été vérifiées le 23 octobre 2026.
- Haute école de Lucerne (HSLU). Intelligence artificielle dans le marketing des PME suisses — KMU Digital Pulse 2026. Enquête auprès de 504 responsables marketing, dont les résultats sur l’adoption de l’IA et les bénéfices perçus. ↑1
- Swiss Product Studio. Génération de leads pour les agences de recrutement. Cas publié sur la recherche d’offres d’emploi, la qualification des employeurs et la recherche de contacts. ↑1
- Swiss Product Studio. Trouver des entreprises similaires à vos meilleurs clients. Cas publié sur la recherche d’entreprises, la vérification des doublons et les listes de prospects enrichies. ↑1
- Swiss Product Studio. Guide de l’automatisation commerciale. Vingt exemples couvrant la prospection, les demandes entrantes, l’avancement des ventes et la reconquête de clients. ↑1