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Le lead enrichment, c’est une des étapes les plus critiques pour réussir un outreach ciblé.
Sans ça, tu avances un peu à l’aveugle : soit tu essaies de deviner qui sont vraiment tes leads, soit tu bosses avec des listes incomplètes qui ne te donnent pas assez de contexte pour personnaliser tes messages.
L’enrichment règle ce problème en complétant tes données avec des infos fiables sur le profil et les contacts. Quand tu enrichis un lead, tu n’ajoutes pas juste un email ou un profil LinkedIn, tu découvres aussi des infos clés comme le job title, la seniority, la taille de la boîte, la localisation, la stack tech, ou même des signaux d’activité récente.
Avec ce niveau de détail, ton outreach devient beaucoup plus pertinent, parce que tu peux adapter ton message à ce qui compte vraiment pour ton prospect et son entreprise.
La différence est simple : au lieu d’envoyer un message générique à un contact au hasard, l’enrichissement te permet de donner l’impression que chaque message a été écrit spécialement pour ton lead.
Les tools d’enrichissement font des recherches dans des bases de données publiques ou non pour compléter les profils de tes leads.
Ces outils matchent une info partielle, comme un email, un nom, ou un domain, avec des données issues de :
Public records, réseaux sociaux, sites d’entreprises
Signaux, trackers, plateformes opt-in
Data providers tiers
Ça peut te renvoyer par exemple :
Nom complet, job title et entreprise
Taille, secteur et localisation de la boîte
Profils LinkedIn & autres réseaux sociaux
Des insights supplémentaires selon le provider
Exemple : avec juste [email protected], un enrichment tool peut retrouver :
👉 John Doe, Head of Growth chez Example Corp, Paris, LinkedIn : linkedin.com/in/johndoe
À partir de là, tu as déjà tout le contexte pour écrire un message hyper ciblé, adapté à son rôle, la taille de sa boîte et sa localisation au lieu de balancer un template générique.
La plupart des outils B2B d’enrichissement emails devinent l’adresse pro en utilisant des formats classiques. Par exemple, s’ils savent :
Name : John Smith
Domain : example.com
Ils vont tester différentes variations comme :
Ces hypothèses sont ensuite testées grâce à :
La vérification SMTP → permet de voir si le serveur email accepte l’adresse, donc si elle existe potentiellement.
L’analyse des formats déjà utilisés avec succès sur ce domaine → chaque entreprise suit souvent un pattern récurrent (ex : prénom.nom@, initiale.nom@), et si ce format a déjà fonctionné sur le même domaine, il y a de fortes chances qu’il soit correct.
La comparaison avec des bases de données internes ou des modèles d’emails confirmés → l’outil croise avec ses propres datasets pour valider si l’email testé correspond à un format qu’il connaît déjà comme valide.
Si l’outil n’a qu’un email perso ou aucun email du tout, il peut trianguler les données via :
LinkedIn profiles (scraping ou APIs)
Sites web d’entreprises (pages “team” avec noms et rôles)
Github, Twitter, ou d’autres plateformes où le nom et la boîte apparaissent ensemble
De là, il peut déduire :
Le rôle de la personne
Le domain de la boîte
Une potentielle adresse pro
Certains outils (comme People Data Labs, FullContact, ou Apollo) utilisent des identity graphs, des bases de données qui connectent des identifiants persos (comme un Gmail ou un numéro de tel) à des identifiants pros, en s’appuyant sur :
Cookies et online trackers
Profils sociaux publics
Achats, inscriptions à des apps, newsletters
Résultat : ils peuvent relier [email protected] à un LinkedIn profile, qui lui donne ensuite :
L’employeur
Le rôle
Le domain de la boîte
Et à partir de là, ils enrichissent comme avec un email pro.
Certains tools (surtout des free Chrome extensions ou email finders) collectent aussi de la data d’utilisateurs qui ont opt-in. Ça inclut :
Quels formats d’emails ont déjà marché
Quels emails ont été cliqués ou copiés
Quelles pages LinkedIn ont été visitées avec quels emails
Ce côté “crowdsourced” permet d’améliorer le matching et les guesses pour les autres.
Ces méthodes marchent surtout pour les profils publics (sales, marketing, founders).
L’enrichissement sans email pro reste moins fiable et s’appuie souvent sur de la data déduite plutôt que sur des recherches directes.
Attention quand même : les règles de privacy (comme le GDPR) limitent certains types d’enrichment, surtout si la donnée est collectée sans consentement explicite.
Choisir le bon tool dépend vraiment de ton marché, de ton budget et de ton go-to-market.
Voici une sélection des providers les plus pertinents, chacun avec ses forces, ses limites, et les cas d’usage où ils brillent vraiment.
Les emails verifiers / anti-bounce tools permettent de vérifier si une adresse email est valide, afin d’éviter les hard bounces et de protéger la réputation de ton domaine.
NeverBounce
ZeroBounce
Bouncer
Mailboxlayer
Alternatives à NeverBounce / ZeroBounce :
Aucun outil ne couvre tous les besoins et les uses cases. Les grosses teams aux US s’appuient souvent sur ZoomInfo ou Clearbit. En Europe, les boîtes préfèrent plutôt Dropcontact ou Cognism, qui sont plus adaptés au cadre GDPR. Pour des workflows avancés, Apollo, Clay ou des solutions API-first offrent la flexibilité nécessaire pour scaler l’enrichissement avec précision.
Avec La Growth Machine, tu gardes le contrôle total sur ton enrichissement.
Tu choisis quels leads enrichir et à quel niveau : Email only, Lead Data, ou Full Enrichment.
Tu peux utiliser tes crédits mensuels ou en acheter si besoin.
Emails vérifiés :
Waterfall enrichissement via 9 providers
Double vérification pour protéger ta délivrabilité
Scoring des emails : valid, risky, not found
Lead Data complet :
Nom
Genre
Job title
Company
Website
Industry
Localisation
… et bientôt encore plus !
Importe tes leads via CSV, CRM, LinkedIn import, ou ajoute-les manuellement
Sélectionne les leads à enrichir, en choisissant tous ou seulement une partie selon tes priorités
Choisis ton niveau d’enrichissement :
Email only (5 crédits) → un email vérifié
Lead Data (1 crédit) → infos profil (titre, boîte, localisation…)
Full Enrichment (5 crédits) → email + infos profil
La Growth Machine utilise un processus d’enrichissement en cascade, avec 9+ providers et 2 email verifiers, pour te donner la meilleure data possible, dans le bon ordre, step by step :
LGM commence par un enrichissement du profil du lead (basé sur la LinkedIn URL) :
First name
Last name
Company name
Company size
Location, industry, etc.
Ensuite, on passe à l’email :
Basé sur des naming patterns connus ([email protected], j.doe@..., etc.)
On teste plein de permutations du prénom, nom et company domain. Exemple :
{{firstname}}.{{lastname}}@{{companydomain.com}}
{{firstname}}@{{companydomain.com}}
{{first.letter.of.firstname}}{{lastname}}@{{companydomain.com}}
And so on…
Les emails sont ensuite pingés et vérifiés par des email verifier tools :
On ping le serveur pour demander : “Est-ce que cet email existe dans ta database ?”
Le serveur répond oui ou non
Chaque email reçoit un score : “valid”, “risky”, ou “not found”.
Un risky email = souvent un catch-all address → le mail server accepte tous les emails du domaine, même si l’adresse n’existe pas vraiment.
Attention aux “risky” :
Plus de bounces (car pas vraiment vérifiables)
Moins de confiance sur la deliverability (ton message peut passer… ou pas)
Pour protéger ta réputation de domain et ton taux de réponse, on recommande de rester focus sur les emails “valid” dans tes campagnes.
Le vrai objectif de l’enrichissement ce n’est pas juste trouver des emails.
C’est d’obtenir de la data fraîche et fiable pour :
Hyper-personnaliser tes messages
Contacter la bonne person au bon moment
Gagner en relevance = plus de replies = plus de meetings
Passons à la suite : Automatiser mon outreach!
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