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Prospection 3-3-3 : Trouvez l’Angle Parfait grâce à l’IA
Dans cet épisode de Culture SaaS, Aurélien prend le rôle d’intervieweur pour faire parler Laurent – son complice d’antenne – sur un sujet qui le passionne : l’intelligence artificielle appliquée à la vente.
Dès l’introduction, le ton est donné : on veut du concret et zéro bullshit, quitte à devoir enregistrer un deuxième volet si Laurent est trop bavard !
Comment Laurent est « tombé » dans l’IA
Laurent raconte avoir découvert les premiers outils génératifs fin 2021 / début 2022, d’abord avec Writer puis, très vite, ChatGPT. Sa motivation initiale ? Se débarrasser des tâches administratives qu’il déteste. Mais l’IA s’est finalement révélée beaucoup plus puissante sur son cœur de métier : la vente, où il estime gagner jusqu’à 70 % de temps sur certaines étapes.
Les outils qu’il utilise aujourd’hui
Google Gemini Deep Research (sa révélation du moment) pour la recherche d’informations sur un prospect ou un compte.
Perplexity et DeepSync comme alternatives quand il veut affiner les sources.
ChatGPT pour des usages génériques et le Playground OpenAI pour tester les modèles.
- Claude reste son LLM préféré pour la qualité de son raisonnement et la possibilité de travailler différents « styles » d’écriture.
Sa méthode de prospection accélérée
Recherche « 3-3-3 » : d’abord la personne, puis l’entreprise, enfin le secteur si besoin.
Prompt-chaining en trois temps :
Extraction des infos LinkedIn (via un PDF, pour contourner les limites de scraping).
Identification des défis, du Job-To-Be-Done et des pains potentiels
Génération de questions SPICED (situation, pain, impact, etc.).
Ajout d’un scoring « customer-centric » qui l’aide à retoucher uniquement les messages nécessitant une vraie valeur humaine.
Préparation et conduite des rendez-vous
Grâce à l’IA, Laurent passe de plus longues heures de recherche à 15 minutes de préparation : il arrive avec une quinzaine de questions hiérarchisées mais n’en utilisera peut-être que cinq, l’objectif étant d’être 100 % présent et à l’écoute. Il pousse l’exercice jusqu’à profiler le prospect en DISC (comportement) pour adapter ton et rythme de la conversation.
Rédaction de messages et suivi
Il nourrit Claude avec sa bibliothèque d’e-mails performants : le modèle propose cinq variantes dans des tonalités différentes (storytelling, challenger, consultatif…), qu’il polit ensuite à la main. Résultat : –25 minutes par message et des tests A/B facilités. Pour les comptes-rendus, il préfère un e-mail court et, si nécessaire, un document plus détaillé ou même un « sound-bite » audio d’une minute.
Questions de confidentialité et limites
Tout ce qui est public (sites, LinkedIn, articles) est réutilisé sans remords ; tout ce qui est privé est anonymisé. Il met en garde contre deux pièges : croire à la « magie » du premier jet et déployer l’IA sans mesurer un use case précis.
En conclusion
Pour un dirigeant qui se demande par où commencer, Laurent recommande de choisir un micro-processus mesurable, de l’automatiser avec l’IA, puis d’étendre progressivement. L’humain, rappelle-t-il, reste le différenciateur : « Les machines scalent l’information, pas la confiance. » Une phrase qui résume bien l’épisode – et qui donne envie d’écouter le fameux « deuxième round » promis par Aurélien !
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By Aurelien Tardieu et Laurent CebarecDans cet épisode de Culture SaaS, Aurélien prend le rôle d’intervieweur pour faire parler Laurent – son complice d’antenne – sur un sujet qui le passionne : l’intelligence artificielle appliquée à la vente.
Dès l’introduction, le ton est donné : on veut du concret et zéro bullshit, quitte à devoir enregistrer un deuxième volet si Laurent est trop bavard !
Comment Laurent est « tombé » dans l’IA
Laurent raconte avoir découvert les premiers outils génératifs fin 2021 / début 2022, d’abord avec Writer puis, très vite, ChatGPT. Sa motivation initiale ? Se débarrasser des tâches administratives qu’il déteste. Mais l’IA s’est finalement révélée beaucoup plus puissante sur son cœur de métier : la vente, où il estime gagner jusqu’à 70 % de temps sur certaines étapes.
Les outils qu’il utilise aujourd’hui
Google Gemini Deep Research (sa révélation du moment) pour la recherche d’informations sur un prospect ou un compte.
Perplexity et DeepSync comme alternatives quand il veut affiner les sources.
ChatGPT pour des usages génériques et le Playground OpenAI pour tester les modèles.
- Claude reste son LLM préféré pour la qualité de son raisonnement et la possibilité de travailler différents « styles » d’écriture.
Sa méthode de prospection accélérée
Recherche « 3-3-3 » : d’abord la personne, puis l’entreprise, enfin le secteur si besoin.
Prompt-chaining en trois temps :
Extraction des infos LinkedIn (via un PDF, pour contourner les limites de scraping).
Identification des défis, du Job-To-Be-Done et des pains potentiels
Génération de questions SPICED (situation, pain, impact, etc.).
Ajout d’un scoring « customer-centric » qui l’aide à retoucher uniquement les messages nécessitant une vraie valeur humaine.
Préparation et conduite des rendez-vous
Grâce à l’IA, Laurent passe de plus longues heures de recherche à 15 minutes de préparation : il arrive avec une quinzaine de questions hiérarchisées mais n’en utilisera peut-être que cinq, l’objectif étant d’être 100 % présent et à l’écoute. Il pousse l’exercice jusqu’à profiler le prospect en DISC (comportement) pour adapter ton et rythme de la conversation.
Rédaction de messages et suivi
Il nourrit Claude avec sa bibliothèque d’e-mails performants : le modèle propose cinq variantes dans des tonalités différentes (storytelling, challenger, consultatif…), qu’il polit ensuite à la main. Résultat : –25 minutes par message et des tests A/B facilités. Pour les comptes-rendus, il préfère un e-mail court et, si nécessaire, un document plus détaillé ou même un « sound-bite » audio d’une minute.
Questions de confidentialité et limites
Tout ce qui est public (sites, LinkedIn, articles) est réutilisé sans remords ; tout ce qui est privé est anonymisé. Il met en garde contre deux pièges : croire à la « magie » du premier jet et déployer l’IA sans mesurer un use case précis.
En conclusion
Pour un dirigeant qui se demande par où commencer, Laurent recommande de choisir un micro-processus mesurable, de l’automatiser avec l’IA, puis d’étendre progressivement. L’humain, rappelle-t-il, reste le différenciateur : « Les machines scalent l’information, pas la confiance. » Une phrase qui résume bien l’épisode – et qui donne envie d’écouter le fameux « deuxième round » promis par Aurélien !