L’époque des messages LinkedIn génériques envoyés en masse est révolue. Aujourd’hui, les équipes sales qui performent s’appuient sur des outils de scraping de leads automatisés, boostés à l’IA. Leur force ?Exploiter des sources souvent ignorées.Enrichir immédiatement les données avec du contexte pertinent.Qualifier et engager sur plusieurs canaux, sans perdre le côté humain.
Nous avons fait appel à des experts pour vous offrir ce playbook actionnable, parfait pour capter les signaux d’intention au-delà de LinkedIn.
Pourquoi chercher plus loin que LinkedIn ?
LinkedIn est saturé.
Tout le monde pêche dans le même vivier, avec les mêmes outils de scraping et les mêmes méthodes d’enrichissement.
Résultat :Prospects submergés Taux de réponse en chute libre Concurrence accrue
Les meilleurs leads sont ailleurs :
- Substack Les newsletters révèlent les centres d’intérêt des acheteurs. Scrapez les auteurs, les abonnés engagés ou les entreprises citées dans des études de cas.
- Communautés privées :
Slack, Discord, Reddit, groupes FB : des mines d'or pour trouver des opérateurs de niche (fondateurs, spécialistes du marketing de croissance, responsables des ventes...) et des décideurs qui partagent leurs problèmes en temps réel. - Podcasts:Invités, animateurs ou auditeurs réguliers signalent des enjeux précis. Parfait pour l’extraction automatisée de leads avec des accroches ultra-ciblées.
- Product Hunt & Indie Hackers:
Startups en cours de lancement, à la recherche d'une traction ou en cours d'embauche. Des données riches pour l'extraction de prospects avec un contexte qu'aucun scraper LinkedIn ne vous donnera. - X (Twitter):Threads sur les levées de fonds, embauches, succès GTM (go-to-market) ou outils utilisés : Des signaux parfaits pour identifier des prospects chauds et à forte intention.
Tutoriel : comment créer un workflow de lead scraping multicanal pas à pas
1. Capturer les signaux d’intention depuis des sources cachées
Vos prospects laissent des signaux partout. Avec les bons outils de scraping de leads et des workflows intelligents, vous pouvez les identifier avant vos concurrents.
- Les outils à privilégier :
- Les APIs natives (Substack, Podcast Index, Product Hunt)
- Les outils de scraping personnalisés (données publiques uniquement, conformité légale)
- Google Search API pour les mentions sur le web
Pourquoi ça fonctionne ?
Vous obtenez des pipelines de scraping de leads automatisés, qui vont là où vos concurrents ne vont pas. Résultat : des prospects moins sollicités, des conversations plus pertinentes et des taux de réponse qui remontent.
2. Centraliser les données dans un tableau de leads
Utilisez n8n pour tout automatiser :
- Extraire les données de chaque API ou outil de scraping.
- Les nettoyer : normaliser les noms, dédupliquer, fusionner les champs issus de plusieurs sources.
- Stocker le tout dans Airtable ou Google Sheets.
Bonne pratique
1 ligne = 1 prospect unique, classé avec des tags comme « Substack subscriber », « Product Hunt launch » ou « Podcast guest ». Ce contexte permet ensuite de construire un système de prospection hyper‑personnalisé
<b>3. Enrichir les leads avec des infos de contacts et du contexte</b>
Ne vous contentez pas d’un nom ou d’un pseudo. Utilisez l’IA pour enrichir en un clic : poste, entreprise, stack technologique, réseaux sociaux.
Voici comment procéder :
- Dans La Growth Machine, importez votre liste Lookalike Search et cliquez sur « Enrich Leads ».
- Utilisez votre crédits d'enrichissement pour recueillir des données complètes sur les prospects :
- Emails vérifiés avec double vérification (via 9 fournisseurs de premier plan)
- Profils LinkedIn complets (poste, entreprise, secteur, localisation, headline)
- Company intelligence (domaine, taille, activité récente)
- Segmentez votre audience enrichie pour un impact maximal : pour un impact maximal :
- Cibles prioritaires : email vérifié + correspondance exacte de l’intitulé de poste
- Prospects LinkedIn‑first : profil solide mais aucun email trouvé
- Candidats nurture : correspondances partielles à travailler dans la durée
Vous obtenez ainsi une base propre
enrichie et immédiatement exploitable, qui va bien au-delà des outils de lead scraping traditionnels.
<b>4. Qualifier et scorer automatiquement</b>
Tous les leads ne méritent pas le même effort.
- Faites passer chaque lead par GPT (ou Claude) dans n8n :
- Exemple de prompt :
- Exemple de prompt :
“You are a sales assistant for a SaaS company. Our ICP: SaaS founders, US/Canada, <$10M ARR, mentioned on Substack, Product Hunt, or podcasts. Does this lead match? Score 1–10, include match status and a short why.“
- Résultats
- GPT renvoie un JSON avec la note, la correspondance et la justification.
- Stockage direct dans votre Airtable/Google Sheets pour un routage intelligent.
Pourquoi c’est important :
Désormais, votre outil de lead gen priorise automatiquement les prospects les plus pertinents.
5. Générer des icebreakers hyper-personnalisés
Transformez le contexte brut en accroches exploitables :
- GPT lit des signaux comme : comme :
- « a mentionné Notion dans un podcast récent »
- « s’est lancé sur Product Hunt le mois dernier »
- « s’est abonné à la newsletter de Lenny »
- Il rédige ensuite une accroche en 1 ligne :
- « J’ai vu votre lancement de FinOpsFlow sur Product Hunt, félicitations pour votre top #3 du jour !
- Que vous pouvez ensuite renseigner dans votre table de leads via n8n.
Ainsi, chaque interaction paraît manuelle.
6. Lancer vos campagnes multicanal dans La Growth Machine
Importez vos leads :
- Accédez à Leads → Import leads → Import CSV
- Importez votre CSV final (ou connectez-vous via l’API) directement dans La Growth Machine.
- Résultat : chaque lead porte désormais des données complètes : prénom, entreprise, poste,
URL LinkedIn, icebreaker, score de compatibilité, pour un séquençage hyper-ciblé.
- Créez votre séquence :
- Visite LinkedIn → follow → like → connexion (avec icebreaker) → message → email → éventuellement un message Twitter si la personne est active dessus.
- Utilisez des variables comme [first name], [company name], [source], [icebreaker]
- Les variables de prospects sont les informations collectées sur vos leads après enrichissement de leur profil avec La Growth Machine.
- Les Identity variables correspondent aux informations sur la personne qui envoie le message (vous).
- Vous pouvez utiliser « Save & Preview » pour vérifier que vos variables correspondent parfaitement aux infos de vos leads.
- Logique et tests :
- Ajoutez des temps d’attente, des branchements intelligents (respond → nurture, no response → escalate to next channel).
- Lancez des A/B tests sur les objets ou phrases d’accroche, optimisez ensuite sur l’engagement réel.
Résultat final :
une séquence multicanale précise, boostée par La Growth Machine, alimentée en données à jour.
7. Suivi, optimisation, répétition
- Suivez toutes les conversations, réponses, changements de statut.
- Ajustez le scoring GPT selon les leads qui convertissent réellement.
- Dupliquez les workflows performants pour de nouveaux segments.
- Clonez vos flux les plus performants pour les adapter à de nouveaux marchés verticaux.
Résultat final :
Un système de scraping de leads et d’enrichissement IA qui tourne 24/7, sans prospection manuelle et alimente votre pipeline en continu.
<b>Exemple de stack & coûts indicatifs</b>
À retenir
En combinant scraping, enrichissement IA et automatisation intelligente, vous construisez un pipeline plus affûté, plus pertinent qui s’améliore en continu.
Pas besoin que tout soit parfait dès le départ. Automatisez un élément, testez une séquence, enrichissez une seule base. Ensuite, ajoutez d’autres canaux, un scoring plus intelligent et des déclencheurs plus avancés.
Parce qu’au fond, scaler, ce n’est pas envoyer plus de messages. C’est envoyer le bon message, à la bonne personne, au bon moment, grâce à un système actif même pendant que vous dormez. C’est comme ça qu’on signe plus de deals, avec moins d’efforts, tout en laissant les autres coller-copier des messages froids à l’ancienne.
