Maîtriser la prospection LinkedIn grâce à l'IA

[Musique] Après une vérification audio (« Flo, tu m'entends ? » « Oui, tu m'entends maintenant ? »), le webinaire démarre.

Bonjour à tous. Je crois qu'on peut commencer dès maintenant. J'espère que vous m'entendez bien.

Vous m'entendez ? Parfait, on y va. Merci beaucoup de nous avoir rejoints en direct aujourd'hui.

Je suis vraiment ravi de partager avec vous un peu le parcours de SalesMind, ce que nous faisons, qui nous sommes et pourquoi nous le faisons. Je voudrais donc commencer par vous présenter SalesMind et d'où tout cela vient. Mon cofondateur et moi évoluons dans l'univers de la génération de leads depuis près d'une décennie, et à un moment donné nous avons identifié un vide dans le paysage des logiciels de vente.

Nous générions des leads pour nos clients et nous avons constaté que LinkedIn était un canal extraordinaire pour construire un tunnel d'acquisition. Nous avons ensuite remarqué qu'il existe de nombreuses méthodes pour générer des leads sur LinkedIn, mais que la plus scalable, la plus simple à démarrer et la plus prévisible reste l'outbound lui-même. Une fois que nous avons constaté que l'automatisation fonctionnait plutôt bien, nous avons découvert un point de douleur considérable.

Nous travaillions pour un fabricant d'équipements sportifs dont le propriétaire était en réalité un footballeur célèbre. Après plusieurs mois de collaboration, en analysant le reporting, nous avons découvert qu'ils avaient laissé passer plusieurs opportunités. La première, la deuxième, la troisième...

et la quatrième était une opportunité en or : ils étaient en contact avec les organisateurs des Jeux Olympiques de Paris, et ils n'avaient jamais répondu, alors que ce lead était très enthousiaste à l'idée de travailler avec ce footballeur célèbre. Ils n'ont simplement jamais répondu, et l'affaire s'est complètement envolée. C'est exactement à ce moment-là que nous avons compris que l'IA pouvait repérer les opportunités directement dans la boîte de réception et faire avancer le lead dans le tunnel de conversion.

Ce que nous observions à l'époque, c'est qu'il fallait entre cinq et dix points de contact pour obtenir un rendez-vous qualifié avec un lead, et cela demande malheureusement énormément de ressources humaines. Il faut faire des allers-retours, comprendre les besoins du prospect, le défi auquel il fait face, vérifier si votre solution lui correspond, etc. Et cela prend un temps considérable, d'autant plus qu'à cette époque le nombre de connexions et d'activités autorisées sur LinkedIn n'était pas aussi restreint qu'aujourd'hui : on pouvait envoyer des milliers et des milliers de demandes de connexion.

Le vrai défi pour eux était donc d'identifier quel lead représentait réellement une bonne opportunité et de le faire progresser dans le tunnel. Nous avons donc commencé par créer une application minimale viable capable d'identifier la bonne opportunité et d'y répondre, jusqu'à ce que l'intervention humaine devienne nécessaire dans le tunnel de conversion. Ce que nous avons constaté, c'est que l'IA est bien plus performante que l'humain sur ce point précis.

Nous entrons donc dans une phase où l'IA remplace le SDR pour la plupart des tâches que ces personnes effectuaient : rédiger des e-mails, envoyer des relances, relancer les rendez-vous manqués, s'assurer que les gens reçoivent les bonnes ressources, faire le suivi, planifier le rendez-vous, identifier si c'est la bonne personne à qui parler, comprendre l'organigramme pour trouver le bon décideur, qui est le champion interne, et ainsi de suite. Toutes ces tâches, l'IA est désormais capable de les gérer : identifier si la personne est la bonne, quel est son rôle dans la décision d'achat, si elle est intéressée, si le moment est opportun, etc. Voilà donc un peu l'histoire de SalesMind.

C'est comme ça que nous avons commencé, et notre mission aujourd'hui est d'automatiser de bout en bout le tunnel d'acquisition pour nos utilisateurs. L'IA intervient dans la majorité des cas, mais nous gardons l'humain dans la boucle, et je vais vous montrer maintenant comment nous procédons concrètement, et comment nous générons des leads pour nous-mêmes comme pour nos utilisateurs. Je partage donc mon écran et on rentre dans le vif du sujet.

Voilà, j'espère que vous voyez bien mon écran. Nous sommes ici sur une campagne. Commençons par les bases : voici le tableau de bord où vous pouvez suivre toute l'activité, ce qui a été fait, ce qui va être fait, etc.

Je vais l'agrandir un peu. Parfait. Créons ensemble une campagne pour voir à quel point c'est simple et direct.

Ici je suis Julian, je vais donc choisir mon profil. Vous pouvez voir que vous pouvez avoir un nombre illimité de profils. Je vais ensuite choisir mon « expérience » : c'est très important pour s'assurer d'avoir la bonne proposition de valeur et la bonne solution à promouvoir.

Il faut ensuite définir quelques informations sur l'objectif : est-ce que je veux générer des rendez-vous avec le prospect ? Récupérer ses coordonnées ? Générer du trafic vers mon site ?

Ou faire en sorte que les gens s'inscrivent directement sur l'application ? Ou peut-être inviter des prospects à un événement, ou simplement recruter. Prenons l'objectif « rendez-vous », puisque c'est comme ça qu'on génère des ventes.

Je définis ensuite l'URL du site que l'IA va lire pour identifier la solution à promouvoir. En général, on fait de l'A/B testing sur différentes stratégies : ici je vais prendre la page d'accueil, mais ça pourrait être la page dédiée à l'AI Lead Finder, une fonctionnalité spécifique que nous avons. Mais restons simple pour cette démonstration.

Ensuite, c'est ici que les gens peuvent réserver le rendez-vous. Si je veux générer des rendez-vous, il faut que les gens puissent les réserver ; dans mon cas ce sera mon CRM préféré — non je plaisante, je n'en ai pas. Le type de lien est donc « calendrier en ligne », ce qui donne plus de contexte à l'IA pour savoir comment proposer le lien : « Hé, tu veux réserver un rendez-vous avec moi ?

Voici mon calendrier », et la personne reçoit immédiatement le lien. Et c'est là que ça devient vraiment intéressant : qui va gérer la réponse ? Soit le copilote identifie la conversation, pose un tag si la personne est intéressée ou non, et prépare le message en attendant ma validation ; soit on passe en mode autopilote complet, et l'IA répondra en moins de dix minutes, échangera avec le prospect comme on le verra plus tard, et tout sera entièrement autonome jusqu'à ce que j'intervienne dans la conversation ou que ce soit mon tour d'agir.

Si j'ai un appel de vente avec la personne, l'IA ne prendra pas le relais, et j'aurai un tag pour gérer moi-même l'activité. Ça, c'est pour la réponse. Et maintenant le nurturing : si la personne répond une fois puis ne répond plus, qui gère le suivi ?

Qui relance à sept jours, 21 jours, six mois ? Encore une fois, l'IA, en autopilote ou copilote, très simplement. Et enfin, le dernier point mais pas des moindres : l'Adaptive Microsite.

C'est quelque chose que je vais présenter plus en détail plus loin dans la vidéo, mais comme vous pouvez l'imaginer, c'est quelque chose de totalement révolutionnaire : nous réinventons la façon dont les acheteurs interagissent avec votre solution. Activons donc cette option. Ensuite, quelques réglages avancés : qui sera le propriétaire de ce rendez-vous ?

Par exemple, si mon collègue Brah doit prendre le rendez-vous — ce qui est à peu près le cas — je précise que c'est Brah qui va gérer ce rendez-vous. L'IA présentera donc Brah à ma place : au lieu d'un message du type « tu veux un rendez-vous avec moi ? », ce sera « si tu veux un rendez-vous avec nous, Brah sera la personne qui te contactera ».

Il y a ensuite les jours d'inactivité, et quelques réglages d'activité : à quel moment fait-on la prospection ? Certains jours, vous ne voulez pas que la prospection parte ; certaines heures non plus. Et ici nous avons une option de détection automatique des horaires de bureau du prospect : cela signifie simplement que, où que se trouve votre prospect, nous regardons ses horaires de bureau et n'envoyons l'activité que pendant cette plage.

Donc si vous avez des gens aux États-Unis et d'autres à Singapour, on leur écrira uniquement pendant leurs horaires de bureau respectifs ; ou alors vous pouvez choisir, par exemple, Singapour, et tout le monde dans la campagne recevra les messages au même moment. Simple, mais très efficace. Plus bas, nous avons la liste noire : si je veux exclure certaines personnes, mon concurrent ou même mon client, je peux simplement ajouter le lien de leur entreprise ou de leur profil, et ils seront mis sur liste noire.

Voilà pour ces deux premiers points. Passons maintenant à la partie la plus excitante de SalesMind : la construction de listes de prospection directement dans SalesMind. Nous remplaçons entièrement Sales Navigator, du moins ses fonctions de base, et je vais vous montrer comment ça fonctionne.

Nous avons ici plusieurs méthodes, mais concentrons-nous sur l'AI Lead Finder. Disons que je cible des décideurs commerciaux : je renseigne des intitulés de poste comme directeur commercial, vice-président des ventes, directeur des ventes. Je ne veux pas de commerciaux terrain, et je veux exclure les team leaders commerciaux, par exemple — c'est mon choix, je peux exclure certaines personnes, en ajouter d'autres, ou tout inclure.

Même chose pour le pays : je peux sélectionner n'importe quel pays, puis le secteur d'activité de mes prospects. Si vous connaissez Sales Navigator, vous reconnaîtrez certains filtres, mais nous avons jusqu'à 36 critères différents pour identifier les bons prospects qualifiés. C'est l'un des plus gros points de douleur du secteur de la vente aujourd'hui : la qualité des leads.

Est-ce que vous contactez la bonne personne ? A-t-elle le bon problème ? Est-ce la bonne personne décisionnaire dans l'organisation ?

Nous mettons donc un accent fort sur la qualité des leads, et grâce à ce profilage poussé des prospects, nous pouvons les identifier avec beaucoup de précision. Prenons par exemple le secteur des services informatiques et du développement logiciel : je sais que ces personnes apprécient particulièrement ce type de solution. Ensuite, la taille de l'entreprise en nombre d'employés : disons moins de 200 personnes.

On peut aussi préciser des détails comme « utilise HubSpot ou Pipedrive », tout simplement parce que nous sommes nativement compatibles avec ces plateformes, ce qui facilite énormément l'intégration pour eux. On peut aussi filtrer sur l'ancienneté dans l'entreprise, etc. Vous pouvez donc passer en revue tous ces filtres pour définir exactement comment vous voulez cibler.

Une fois que j'enregistre, l'IA se met au travail : elle identifie toutes les personnes qui correspondent à ces critères, et vérifie si elles sont actives sur LinkedIn ou non, car si vous ciblez des gens qui ne sont pas actifs, ils ne verront jamais votre message et ça ne fonctionnera tout simplement pas. Mais laissez-moi vous présenter une autre méthode. Nous sommes bien sûr compatibles avec Sales Navigator : pour importer une recherche Sales Navigator, c'est très simple.

Il suffit de faire sa recherche directement sur Sales Navigator — disons que je cible les fonctions business development en Amérique du Nord. Je pourrais aller beaucoup plus loin dans ces profils, mais pour les besoins de la démonstration, je m'arrête ici. Je copie simplement le lien, si la plateforme me le permet, et je le colle ici.

On ne récupère évidemment pas les 12 millions de résultats, ce qui serait totalement inutile puisque les données deviendraient obsolètes très vite, mais nous prenons les 1 500 premiers profils les plus pertinents. Je vous présente aussi une autre méthode que j'aime beaucoup : la version gratuite de LinkedIn, très similaire à Sales Navigator. Vous pouvez faire votre recherche ici, choisir une localisation — disons la Thaïlande —, un intitulé de poste, etc.

C'est un peu moins avantageux, vous voyez, ils ne proposent qu'une douzaine de filtres contre nos 36, ce qui n'est pas très juste pour eux, mais battons-les quand même sur ce point. Disons que vous voulez les CEO d'entreprises en Thaïlande qui ne sont pas encore dans votre réseau : vous obtenez la liste, vous copiez le lien, vous revenez ici, vous le collez, et voilà, c'est fait. Vous obtenez la liste, et vous avez ici trois listes différentes dans SalesMind.

C'est tout à fait normal, et nous allons voir les autres méthodes. Celle-ci est en fait ma préférée : on regarde ici les abonnés d'une entreprise. Petite précision : si vous voulez récupérer les abonnés de votre concurrent, c'est exactement la fonctionnalité que nous avons créée pour ça.

Vous prenez le lien de la page entreprise LinkedIn, vous le collez ici, et à cet instant précis nous récupérons les abonnés. Petit disclaimer : si vous n'êtes pas administrateur de cette page, il est possible que nous ne récupérions pas l'intégralité des abonnés, mais nous en récupérerons quand même une bonne partie. Je passe rapidement sur les autres : les personnes qui aiment un post, qui commentent un post — même principe, vous copiez le lien et on les récupère ici, et pareil pour les commentaires.

Si quelqu'un suit un profil précis sur LinkedIn, le mien par exemple, je peux mettre le lien de mon profil et récupérer la liste des abonnés. Vous remarquerez que nous renommons automatiquement la liste selon l'URL d'origine : par exemple ici « prospects réseau CEO », « prospects business development », « prospects LinkedIn », etc. Et ensuite, les personnes qui ont participé à un événement : si votre concurrent organise un événement, vous pouvez récupérer les participants, ce qui crée généralement une intention beaucoup plus forte qu'un outbound classique.

Et bien sûr, l'import via Google Sheet et vos listes existantes. Passons à l'étape suivante : c'est ici que vous choisissez un modèle de séquence, basé sur les millions de messages que nous avons envoyés. Celui que je préfère, c'est l'« auto outbound » — commençons avec celui-ci.

Comme vous le voyez, on a ici une séquence de six points de contact, répartie sur une ou deux semaines pour tous les prospects qui entrent dans la campagne. On commence par la demande de connexion : vous noterez qu'on la laisse vide. La raison est simple : le cas le plus fréquent, c'est de recevoir une demande de connexion sans note personnalisée, ce qui pousse le prospect à aller consulter votre profil LinkedIn et le contenu que vous voulez qu'il voie.

C'est exactement à ce moment que le tunnel démarre pour ce prospect : il lit votre bannière, votre titre, le contenu que vous publiez, et on peut détailler comment ça se concrétise. Par exemple, la bannière peut annoncer : « Générez des leads dans 195 pays. Votre agent n'a pas besoin de visa pour vendre à l'étranger », ou encore « Multipliez votre portée par dix, sans guerre des enchères ni frais de lead ».

Et le titre pourrait être : « Je construis des agents commerciaux IA qui aident les entreprises à connecter avec dix fois plus d'acheteurs partout dans le monde. » Ce sont les deux premières choses que votre prospect va voir sur votre profil. Et vous pouvez constater que j'ai près de 1 400 vues de profil sur les 90 derniers jours : mon profil devient en quelque sorte la page d'accueil de mon site.

La différence avec un site web classique, c'est que c'est beaucoup plus personnel : les gens voient mon visage, mon contenu, ce que j'ai déjà réalisé, la vidéo que nous partageons sur LinkedIn, le service que nous proposons. Il y a plein de façons de rendre cette page attractive et pertinente, pour que le prospect comprenne ce que vous faites et comment, sans que vous ayez besoin de vendre quoi que ce soit, sans dire un seul mot encore : la section « à propos », l'activité, les contenus. En clair, on envoie les gens vers des liens qui les éduquent sur ce que nous faisons, pour que lorsqu'ils arrivent en appel ou commencent à recevoir nos messages, ils comprennent déjà exactement ce que nous faisons.

Je vois que quelqu'un vient de nous rejoindre. Nous étions donc en train de voir l'importance d'avoir un profil LinkedIn qui transmette bien les services et la solution que vous proposez. C'est pour ça qu'on laisse ce premier point vide, et qu'on continue avec un message : c'est le point de contact numéro deux, envoyé une minute après qu'on suppose que la personne a accepté la demande de connexion.

La personne est donc connectée, c'est les heures de bureau, donc elle est probablement en ligne, et vous pouvez envoyer le premier message immédiatement. Plutôt que d'écrire le message moi-même, j'écris des instructions qui vont générer le message. L'objectif de ce point de contact est d'obtenir une réponse, et l'approche consiste à reconnaître la connexion et à souligner un point de douleur pertinent tiré du profil du prospect, auquel notre solution peut répondre.

Qu'est-ce qu'on utilise pour ça ? L'activité récente, les posts LinkedIn, le titre, le parcours professionnel, le poste occupé, etc. On va donc faire référence à quelque chose de récent ou de pertinent, avec un vocabulaire précis et des objectifs clairs.

Si je veux retirer ça, je peux simplement l'éditer, et voilà comment on modifie les instructions. C'est très simple et direct, et vous pouvez voir ici les différents types de messages générés. Au point de contact numéro trois, par exemple : « Une dernière pensée — d'autres consultants de niche utilisent l'IA pour trouver automatiquement de nouveaux clients, seriez-vous ouvert à trouver de nouveaux clients ?

» Puisqu'on parle ici de SalesMind lui-même, vous constatez qu'on fait des messages courts, parce que c'est le format adapté à LinkedIn : moins de 400 caractères, et c'est déjà beaucoup. Ce qui est intéressant, c'est que ces messages se terminent souvent par une question fermée, de type oui/non : « Est-ce que trouver de nouveaux clients est une priorité pour vous actuellement, oui ou non ? » L'idée est de poser une question qui demandera très peu de temps au prospect pour répondre, ce qui aide à qualifier le lead, l'aide à comprendre ce qu'on lui demande, et réduit le temps de réponse.

S. — une dernière pensée, je me permets juste de relancer suite à mon dernier message », et ainsi de suite jusqu'à ce que la personne réponde. Si elle répond, la séquence s'arrête entièrement ; si vous êtes en copilote, l'IA rédige une réponse ; si vous êtes en autopilote, l'IA répond automatiquement.

Chaque personne reçoit un message et une approche différents : certaines personnes ont besoin d'un message direct et concis, d'autres ont besoin d'un peu plus de discussion, d'autres de données, d'autres d'exemples — et c'est exactement ce que fait l'IA. Ouvrons maintenant un profil riche, par exemple, pour voir que l'IA analyse tout sur la personne. On regarde le MBTI, généré à partir du profil de la personne : comment elle se décrit, avec quoi elle interagit, ce qu'elle aime, ce qu'elle commente, comment elle commente, comment elle interagit avec les autres, quelles étaient ses responsabilités, quel poste elle occupait avant, etc.

On construit donc un jeu de données très complet pour analyser qui est cette personne, afin de rester pertinent à la fois professionnellement et personnellement. Vous voyez l'analyse complète : celle-ci n'a pas encore été générée pour ce profil, mais elle arrivera plus tard — mis à jour il y a dix mois pour ce monsieur, il faudra peut-être la rafraîchir un peu. Et pour le second profil, l'analyse a été faite il y a un an, mais on a déjà pas mal d'informations : on voit par exemple qu'Emil privilégie les interactions directes et claires, et utilise souvent la communication en face à face.

Donc si on a la possibilité d'organiser une rencontre en face à face, l'IA proposera un rendez-vous en personne plutôt qu'un simple lien — c'est comme ça qu'on reste pertinent par rapport à chaque personne, en comprenant son profil, son expérience actuelle et sa présence sociale. Pour cette personne, on n'a pas encore beaucoup d'informations, mais on va regarder d'autres profils où on en a davantage. Chaque point de contact peut être généré dans plus de 50 langues, donc vous pouvez cibler quasiment le monde entier même sans parler la langue.

C'est d'ailleurs arrivé très récemment : on développait le marché brésilien, on avait des entreprises au Brésil, et quand on a commencé à recevoir des réponses brésiliennes, on s'est rendu compte qu'ils ne parlaient pas anglais. On a fait l'appel, et personne ne pouvait communiquer avec personne — le système était un peu trop malin pour nous ! On attend d'ailleurs que Google sorte son système de traduction automatique dans Google Meet, pour pouvoir avoir des rendez-vous avec le monde entier sans parler la langue.

C'est vraiment la façon dont vous construisez votre séquence qui fait qu'aucun lead ne reçoit deux fois le même message. Ce n'est pas juste de la personnalisation avec prénom, nom, entreprise et poste — chaque message est entièrement conçu et unique pour chaque personne. Mais si vous voulez revenir à l'âge de pierre, c'est possible aussi : « Bonjour, je ne sais même plus quoi écrire.

Bonjour {prénom}. » Et là, tout le monde reçoit le même type de message. Donc si vous avez quelque chose de très spécifique à dire, vous pouvez l'écrire ici et rendre vos messages plus humains.

Bien sûr, vous pouvez ajouter des points de contact, en supprimer, les réorganiser si vous le souhaitez. Tout est flexible. On enregistre, et on passe à la section suivante.

Ici, on a la phase « agent » : c'est simplement une façon de donner accès à cette campagne à qui vous voulez. Par exemple, j'ai « SalesMind AI production » : on a d'autres campagnes pour d'autres entreprises, d'autres profils, d'autres clients, d'autres départements au sein de l'entreprise, etc. Je ne veux pas forcément partager ça avec quelqu'un hors de mon équipe actuelle, mais je pourrais éventuellement la partager avec « SalesMind demo » : différentes personnes auront donc accès à cette campagne.

Et ici, je peux sélectionner une option qui signifie que chaque lead que j'atteins avec mon profil sera automatiquement exclu pour toutes les autres personnes qui ciblent le même lead — très simple, mais ça garantit une collaboration fluide au sein de l'équipe. On enregistre, et on passe à l'étape suivante : c'est globalement la fin — test en direct, « Black Friday », et la campagne est prête à démarrer. Je clique sur « démarrer », et voilà, c'est parti.

Bien sûr, celle-ci n'était qu'un test, elle n'a pas encore envoyé de demande d'invitation, mais laissez-moi vous montrer comment on gère une campagne réelle. Celle-ci tourne depuis un bon moment : on a envoyé presque 667 demandes de connexion et obtenu près de 500 acceptations, soit un excellent taux d'acceptation de 74 %. Ce n'est pas de la magie : le vrai secret, c'est de cibler des personnes réellement pertinentes par rapport à ce que vous vendez, et qui sont actives sur LinkedIn.

Ces personnes doivent être actives : elles commentent, publient, se connectent, envoient des messages — tout ce qui permet d'identifier qu'elles sont actives, on le prend en compte pour les cibler en priorité. On voit ici qu'on a 200 personnes qui ont répondu sur ces 500, soit un taux de réponse de 40 %. C'est correct, sans être exceptionnel — on vise généralement entre 30 et 50 %.

Si c'est en dessous, il y a probablement un problème à corriger dans la séquence. On voit ici le message de connexion, le message de suivi, et il reste encore des connexions en attente. On voit aussi que l'IA identifie et étiquette chaque personne qui répond : on a 24 personnes pour qui le timing n'était pas bon.

Heureusement, on a le nurturing en autopilote : on revient vers elles au bon moment pour les relancer — « On s'était parlé il y a un moment, comment ça évolue de votre côté ? » On a aussi 20 personnes classées « pas d'erreur » : ces personnes ne sont pas perdues, il faut simplement les faire progresser dans le tunnel, avec plus de conversation, plus de messages, plus de suivi, plus de points de contact, ce qui finira par les convertir en « non intéressé », « intéressé », « sceptique », etc. L'important, c'est de les faire avancer dans le tunnel.

Sur cette campagne précise, on a déjà converti cinq personnes, cinq autres affaires sont en cours en attente d'un rendez-vous, et on a encore 41 personnes intéressées — le statut juste avant la conversion. Il reste donc encore pas mal de leads à récupérer sur cette campagne. On définit ici le statut du lead lui-même : on a la liste des leads, et on peut filtrer selon ce qu'on veut voir — les leads froids, tièdes, chauds, fermés, ou le statut « non engagé » (pas encore contacté), « contacté », « connecté », « objection » (si vous êtes déjà connecté avec quelqu'un, on ne le ciblera pas, il tombe dans cette catégorie), « a répondu », « n'a pas encore répondu » — celui-là est le plus important — et « suivi programmé », pour le nurturing planifié.

Et vous voyez ici le fil de conversation : voici à quoi ça ressemble. Ici c'est une conversation entièrement en autopilote : le premier message a été envoyé sur LinkedIn, puis l'IA relance, la personne indique qu'elle n'est pas disponible cette semaine, l'IA lui propose la semaine suivante, elle confirme, l'IA répond que ça lui convient aussi et propose d'en discuter. Et voilà le lien de réservation, simplement parce que je l'ai mis dans les réglages.

Je n'ai touché à rien ici : vous voyez que le message a été rédigé entièrement par l'IA et envoyé via LinkedIn, et c'est un message très simple. La section activité vous montre simplement ce qui va se passer ensuite — fait, fait, à faire, à faire, à faire. Vous pouvez aussi revenir voir la séquence que vous avez créée plus tôt, et l'onglet « Solution » : c'est là que l'IA stocke toutes les informations sur votre offre, pour garantir un contenu promotionnel précis.

Quel est le produit ? La description ? Les fonctionnalités ?

Les bénéfices ? Vos arguments différenciants ? Les concurrents, la tarification, etc.

L'IA a donc une connaissance très complète de votre solution, ce qui permet de générer des messages pertinents. Les réglages servent simplement à rappeler de quel profil il s'agit, quelle entreprise, quel lien, et le profil et la page entreprise LinkedIn : voici quelques suggestions pour améliorer votre profil LinkedIn. Rappelez-vous qu'il faut un titre qui permette aux gens de comprendre rapidement ce que vous pouvez faire pour eux.

J'aurais pu écrire « CEO de SalesMind AI », mais personne n'aurait eu la moindre idée de ce que fait SalesMind AI, qui nous sommes, pourquoi on le fait. J'ai donc plutôt écrit exactement la proposition de valeur : « Je construis des agents commerciaux IA qui aident les entreprises. » On vous fournit donc ces informations et des suggestions pour améliorer votre profil dans une approche centrée client — parce qu'au final, on va utiliser votre profil LinkedIn comme une landing page et un commercial, plutôt que comme un simple CV.

On fait la même chose pour la page entreprise, qui a toujours besoin d'une bonne visibilité, d'un bon copywriting, d'un bon design, et c'est exactement ce qu'on propose ici. Je ne vous ai montré que quelques campagnes, mais si on prend l'équipe complète, on peut avoir plusieurs vues et lancer autant de campagnes que vous voulez. Passons maintenant à l'« Agent » lui-même : ce que je veux présenter ici, c'est une façon différente de gérer l'outbound.

On ne veut pas que vous redeveniez l'exécutant : on veut que vous deveniez le validateur. L'IA fait le travail, et vous validez ce travail. Ici, vous voyez qu'on a plusieurs comptes LinkedIn enregistrés comme expéditeurs pour SalesMind, et la base de connaissances : elle représente une entreprise, dans notre cas SalesMind elle-même.

On donne toutes les informations que l'on veut que l'IA connaisse, comprenne, et éventuellement restitue à l'utilisateur. Vous n'avez donc pas besoin de retourner dans votre Notion ou ailleurs pour retrouver un lien : l'IA trouve le bon lien et l'envoie au prospect s'il a besoin de quelque chose en particulier. On fournit le site web, une courte description, et c'est ici qu'on stocke tous les liens : quand vous vous inscrivez sur SalesMind, tout est pré-rempli à partir de ce qu'on peut trouver sur votre site.

Vous devenez donc simplement un validateur avec SalesMind : vous ne faites plus rien vous-même, vous validez que l'IA fait du bon travail, ou vous corrigez si ce n'est pas le cas. Très simple. On a tous les services : prospection LinkedIn, AI Lead Finder, profileur IA de prospects, enrichissement de données, appels IA, accès API, et ainsi de suite.

Les témoignages aussi : si vous avez des témoignages clients, l'IA identifie à quel profil et à quel persona ils correspondent, et envoie le bon témoignage à la bonne personne. Par exemple, Alex travaille dans les services informatiques et le conseil, donc ce témoignage sera partagé avec d'autres personnes dans ce secteur ; tandis que cette autre personne est freelance, donc on lui envoie un témoignage différent, avec un lien où elle peut vraiment consulter l'avis. On ne partage donc que ce qui est pertinent.

Vient ensuite la section « membres » : je peux inviter autant de personnes que je veux dans mon agent, pour qu'elles aient accès aux mêmes choses que moi. Les réglages, encore une fois, permettent d'avoir des paramètres communs à toute l'équipe, pour garantir la cohérence. Et l'intégration : c'est ici que vous connectez HubSpot, votre CRM, et nous avons aussi l'enrichissement complet pour les coordonnées, l'ICP, et Zapier.

Si vous voulez tout connecter, c'est ici que ça se gère. Entrons maintenant un peu plus dans le détail de ce qu'on fait avec le CRM : on crée automatiquement une opportunité dans le CRM dès qu'on détecte une réponse ou un rendez-vous généré par notre campagne. Laissez-moi vous raconter une petite anecdote amusante à ce sujet.

Avant, on n'avait pas cette fonctionnalité, et quand on a lancé l'autopilote en version bêta, il envoyait dix, quinze messages par personne, et on n'avait franchement aucune idée de ce qui se passait, parce qu'on générait des centaines et des centaines de conversations par jour. À un moment, ces personnes se sont converties en rendez-vous, et la première question qu'on pose généralement en rendez-vous, c'est : « comment avez-vous entendu parler de nous au départ ? » Et la personne répondait : « j'ai discuté avec Charlotte sur LinkedIn.

» Je commençais alors à me demander : « mais de quoi ont-ils bien pu parler ? » Il fallait que j'aille discrètement ouvrir LinkedIn pour voir le contenu de la conversation avec ce prospect, et en réalité je n'avais pas le temps de tout lire. On a donc développé cette fonctionnalité pour que vous arriviez en rendez-vous avec un compte-rendu de la conversation : ça vous permet de comprendre très rapidement de quoi le prospect et vous — ou le profil utilisé — avez parlé, et ce que vous devez faire en fonction de toutes les données disponibles.

Je vois qu'on a une question du public : « LinkedIn a beaucoup de données erronées, comme des tailles d'entreprise incorrectes — comment gérez-vous ça ? » C'est très juste. Les données sur LinkedIn sont vraiment peu fiables, et je vais tout de suite vous en parler un peu.

J'ai évoqué plus tôt l'AI Lead Finder, qui vous permet de vous connecter à Sales Navigator et à d'autres sources — on a une deuxième couche de vérification. Je pense que ce que mentionne Vital, c'est quelque chose que tout le monde a pu observer sur LinkedIn et dans la vente en général : la qualité du prospect est l'un des plus gros points de douleur du secteur. Ce qu'on fait, c'est qu'on applique des critères beaucoup plus précis : on commence avec les mêmes bases, mais on va beaucoup plus loin — quelles sont les compétences professionnelles, les certifications, les services proposés sur leur profil, leur style de travail, les langues parlées, le niveau d'éducation, l'âge, le nombre d'abonnés, etc.

Pour chaque personne, on analyse si on a suffisamment de données pour la qualifier. Par exemple, est-ce que cette personne correspond au profil « fondateur B2B SaaS » ou plutôt « growth hacker » en tant que persona, et on enrichit ces données pour garantir leur exactitude. La taille de l'entreprise, par exemple, on la récupère soit depuis LinkedIn soit depuis d'autres sources, et on valide ces informations.

Notre façon de valider, c'est d'enrichir très largement les données de tous les prospects à partir de multiples sources pour garantir leur exactitude. J'espère que ça répond à la question, mais c'est définitivement un point de douleur majeur du secteur : la qualité des données disponibles sur LinkedIn n'est pas toujours fiable, et c'est encore pire sur Sales Navigator. Vous pouvez faire une recherche sur Sales Navigator et obtenir des milliers de résultats qui ne sont finalement pas du tout pertinents, et les données deviennent obsolètes à un moment donné, donc encore moins fiables.

C'est exactement ce qu'on résout avec le persona de l'agent : on garantit des données fraîches, précises, et on peut vraiment faire correspondre les données du prospect avec un persona défini. Je pense que c'est à peu près tout pour l'agent. Je voudrais revenir un peu sur l'expéditeur et vous montrer un peu plus ce qu'on fait pour l'expéditeur lui-même.

On envoie ici différents types d'informations sur moi-même : mon e-mail, mon numéro de téléphone, mon calendrier — l'IA peut partager toutes ces informations au besoin. Le compte connecté : ici j'ai uniquement LinkedIn, mais on prévoit de faire l'e-mail l'année prochaine, et vous pourrez connecter toutes vos boîtes de réception ici. Et à l'intérieur de LinkedIn lui-même, on a plusieurs types de réglages : la boîte de réception complète, si vous voulez voir uniquement les messages générés par SalesMind, ou si vous voulez que toute votre boîte de réception soit gérée par SalesMind.

On peut accepter automatiquement les demandes de connexion, on peut faire le « warm-up » du compte — c'est quelque chose que nous avons mis en place récemment — ça garantit que vous pouvez utiliser votre compte même s'il est très froid, c'est-à-dire pas de connexions, pas d'activité, pas de photo, etc. : on s'occupe de tout ça et on fait en sorte d'augmenter progressivement l'activité. On peut aussi nettoyer les demandes de connexion en attente : vous pouvez choisir une, deux, trois semaines, un mois, selon ce que vous préférez — j'ai choisi deux mois, ça vient d'être fait, donc la prochaine échéance est dans deux mois.

Je vois que Vital a posé une autre question : on n'envoie pas encore d'e-mails, ça viendra l'année prochaine en 2026, avec l'e-mail, WhatsApp et Telegram. Pour l'instant, on a une limite quotidienne que vous pouvez ajuster librement, à la hausse ou à la baisse. Par défaut, on fait 60 messages, 60 relances, 30 connexions ; généralement on reste à 60 messages, mais mon compte est très « chaud », donc je monte jusqu'à 90.

Voilà comment on connecte le compte — un peu technique — et pour celles et ceux qui utilisent un compte via un fournisseur, vous pouvez brancher votre propre proxy directement ici. Les réglages d'outreach, si vous voulez des paramètres spécifiques à cette personne, et le ton de voix : pour imiter votre style de communication, on analyse les 60 derniers messages que vous avez écrits, et on identifie votre personnalité, votre rôle, votre façon de construire vos phrases, votre grammaire, votre niveau de formalité, votre vocabulaire, votre façon de structurer vos idées, votre intention de communication, etc. On s'assure donc d'imiter votre style, pour que les messages vous ressemblent vraiment.

Voilà pour l'expéditeur ; au sein de l'agent, vous avez des options très granulaires pour chaque profil. La dernière chose que je voudrais vous présenter aujourd'hui, c'est la boîte de réception. On voit ici une conversation entre Charlotte et Samuel, par exemple : on voit que Samuel a un score d'adéquation de 64 % avec le persona « growth hacker B2B SaaS » — si je l'ouvre un peu, il a une solide expérience en marketing digital et en génération de leads, mais travaille actuellement dans le secteur de l'assurance, etc.

On a donc une explication rationnelle de pourquoi cette personne correspond ou pas entièrement, mais elle fait quand même de la génération de leads, donc c'est un bon lead pour nous, et on va y jeter un œil. La conversation a été entièrement générée par l'IA, et on voit qu'elle a rédigé un message que je peux utiliser : « merci, c'est une belle démonstration d'évaluation ciblée, l'IA utilise une découverte pilotée par les données pour trouver des prospects de qualité », avec un lien pour en savoir plus — c'est le même lien partagé au début, qui permet de réserver un rendez-vous ou de consulter n'importe quel contenu qu'on souhaite leur montrer. Je peux donc envoyer ce message directement, ou le programmer — disons demain à 11h — et la personne recevra mon message à ce moment précis.

On voit ici que le message a été envoyé par moi ; si vous avez d'autres personnes dans votre équipe, vous pouvez suivre qui a envoyé quel message, avec toutes les informations associées. Très simple. On voit ici que ce n'est pas mon tour de répondre — c'est simplement une façon de suivre qui doit répondre et qui ne doit pas répondre.

On voit clairement la conversation qui s'est déroulée entièrement pour cette personne : le premier message a été envoyé, la personne a répondu, l'IA a répondu immédiatement, et ce qui est intéressant ici, c'est qu'on partage une étude de cas dès le premier message, parce qu'on a identifié que cette personne a besoin de messages plus longs, donc l'IA fournit davantage de contexte. Et là, la personne demande le tarif, donc l'IA partage la tarification, etc. — tout ça a été entièrement automatisé, on n'a touché à rien.

C'est exactement ce que je disais au début : on arrive en rendez-vous avec cette personne, elle dit « j'ai parlé avec vous sur LinkedIn », et j'ai des centaines de conversations en tête, donc je me dis « on a peut-être échangé », alors qu'en réalité ce n'était pas moi, c'était mon IA qui a simplement fait en sorte que ça fasse sens pour vous, au bon moment, et qui a programmé le rendez-vous dans mon calendrier. Donc cette conversation s'est déroulée entièrement de façon autonome. On voit que certaines personnes bénéficient d'un nurturing avec réponse en autopilote, etc.

Je peux synchroniser avec le CRM ici, et bien sûr jouer avec les filtres : quel agent je veux filtrer, quelles étapes je veux voir, etc. Très simple d'utilisation. Si je reviens à la boîte de réception complète, ce que je veux vous montrer ici, c'est le « taux d'adéquation » (fit ratio) : on identifie que cette personne correspond à 64 % à notre persona, sur la base de toutes ces informations qu'on peut récupérer sur elle, et c'est ainsi qu'on s'assure de prioriser les personnes réellement pertinentes pour votre activité — on peut voir l'analyse complète.

Est-ce que le persona acheteur correspond ? Est-ce que le point de douleur correspond ? Est-ce que la géographie correspond ?

Est-ce que la responsabilité professionnelle correspond ? Est-ce que le secteur est le bon ? etc.

On passe donc tout ça en revue de façon très détaillée. , le sont davantage — tout ça pour s'assurer qu'on s'adresse aux bonnes personnes de la bonne façon. On voit que cette personne est dans une campagne : on peut ouvrir directement la campagne depuis ici et voir ce qui a été partagé — dans cette campagne précise, on retrouve ce genre d'éléments, on peut suivre quel lien a été partagé, quelle solution on présente, etc.

Et vient ensuite l'Adaptive Microsite. Encore une fois, ceci n'est pas encore disponible publiquement, c'est actuellement en phase alpha. Mais pour vous l'expliquer brièvement : cela signifie simplement que le tunnel de l'acheteur change, et nous le réinventons complètement, de sorte qu'à partir du message, les gens ne vont pas forcément sur votre profil LinkedIn — on ne veut pas nécessairement qu'ils y aillent, en tout cas ce ne sera plus le but principal.

On ne veut pas non plus qu'ils aillent sur votre site web : la raison, c'est que les sites web en 2025, c'est un peu « arroser et prier » — vous faites un site pour tout le monde, et vous espérez que chacun comprenne ce que vous faites et y trouve de la valeur. Alors on s'est dit : cassons complètement ce tunnel et rendons-le adaptatif pour chaque personne. Concrètement, chaque personne dans ma campagne aura sa propre version de mon site : au lieu d'avoir 80 pages sur lesquelles les visiteurs passent 30 secondes avant de repartir, ils auront une seule page entièrement dédiée à eux.

Ce n'est pas encore totalement finalisé, c'est pour ça qu'on ne l'a pas encore lancé officiellement, mais on voit ici que l'IA a choisi de mettre en avant un témoignage précis, et on a un titre entièrement personnalisé pour cette personne. La personne parlait de qualité dans ses leads — eh bien voilà exactement ce qu'on fait : « Obtenez des leads B2B de haute qualité en autopilote. » Pourquoi ?

Parce que cette personne a mentionné que sa priorité était la qualité, donc évidemment la proposition de valeur mise en avant porte sur la qualité : « Vous avez mentionné vous concentrer sur la qualité — notre agent commercial automatise LinkedIn pour vous livrer un flux constant de prospects qualifiés et intéressés. » On partage aussi des réussites clients, le contenu qu'on a sur eux, etc. Ce sont des pages très simples : c'est le tout début de cette nouvelle façon innovante de conclure des affaires avec vos prospects, qui leur permet d'accéder immédiatement à votre proposition de valeur.

Et bien sûr, il y a aussi la vue « vendeur » : de mon point de vue, je veux savoir pourquoi cette personne correspond psychographiquement, quelle est la correspondance démographique ou géographique — j'ai donc une compréhension complète de pourquoi cette personne a du sens, et le prospect a lui aussi accès à ça, pour s'assurer que vous ne spammez personne : vous ne vous connectez qu'avec des personnes pour qui vous savez que vous pouvez apporter de la valeur. Donc chaque personne aura son propre site : dans ce cas précis, on n'a pas encore commencé à les partager au sein des campagnes elles-mêmes, c'est encore en phase de test. On peut générer pour chaque prospect sa propre page : par exemple, si je reviens sur l'Adaptive Microsite, cette personne a un site complètement différent — elle cherche à automatiser la prospection, ce qui est différent de celle-ci qui cherche des leads B2B de haute qualité, et le copywriting change entièrement en fonction de ce qu'on a échangé avec le prospect.

Si ce prospect me dit « maintenant je me concentre sur la qualité ET la quantité », devinez quoi : le site change, on obtient une nouvelle version « Obtenez des leads B2B illimités et de haute qualité en autopilote grâce à l'IA. » C'est exactement comme ça qu'on révolutionne le secteur de la vente, avec un tunnel entièrement personnalisé et adaptatif pour chaque prospect, ce qui garantit une amélioration du taux de conversion. Patience, ce sera disponible en 2026, et ce sera l'innovation la plus révolutionnaire qu'on puisse construire dans le secteur de la vente.

Voilà, je pense que c'est à peu près tout ce que je voulais partager avec vous aujourd'hui. Vous avez énormément d'informations ici : qui d'autre est en contact avec cette personne ? On voit que la moitié de mon équipe discute aussi avec elle, et vous pouvez voir ce qu'ils partagent.

Pas de message, pas de message... et on voit les coordonnées : parfois on récupère le téléphone personnel, l'e-mail professionnel, ici on a un e-mail personnel qu'on n'a pas encore vérifié, donc on ne peut pas le valider — mais si on obtient un e-mail validé, on le partage avec vous. Vous avez aussi accès à l'API, et c'est gratuit : on vous donne toutes les données qu'on a sur chaque prospect, entièrement gratuitement, vous pouvez exporter ça directement ici, et vous obtiendrez énormément d'informations sur chaque personne — bien plus que ce qu'un humain pourrait gérer.

La raison, c'est que les données aujourd'hui sont littéralement la mine d'or des commerciaux. On vous fournit donc ces données : l'expérience, l'éducation, l'activité. On prépare énormément de belles choses pour 2026 : l'une d'elles sera le lancement de l'Adaptive Microsite, le multicanal sera également au programme, et notre priorité absolue actuellement, c'est la qualité des messages.

On veut que chaque message soit parfait à 100 %, voire 110 % — on veut que chaque message convertisse, et c'est exactement là qu'on concentre nos efforts actuellement. Une fois qu'on aura le multicanal, chaque point de contact deviendra une vraie source de revenus. Ah, j'oubliais : SalesMind AI Chat.

C'est quelque chose de vraiment sympa qu'on a construit il y a un moment, et c'est simplement une façon de dialoguer avec les données de votre prospect. Ça veut dire, par exemple : est-ce que Samuel est le bon décideur ? C'est ultra-personnalisé : l'IA sait qui est Charlotte, ce qu'elle veut, et elle va donc vous donner des réponses qui ont du sens spécifiquement pour vous.

Si vous posez la même question depuis une autre conversation, la réponse sera complètement différente — c'est comme ça qu'on vous permet de dialoguer avec les données de vos prospects en obtenant des réponses personnalisées. On peut un peu comparer ça à un GPT : vous avez votre agent, vous renseignez un tas d'informations dans le système, et au final vous attendez des réponses personnalisées qui comprennent vos besoins à chaque fois. C'est exactement la même chose ici, sauf qu'on sait parfaitement qui sont ces personnes.

Voilà, c'est à peu près tout pour aujourd'hui. Le direct a duré un peu plus longtemps que prévu, mais je suis vraiment ravi d'avoir pu partager avec vous ce parcours passionnant qu'on a vécu avec SalesMind jusqu'ici. Maintenant, ce que je peux vous dire, c'est qu'on a une très belle offre en cours — l'offre à ne surtout pas manquer cette année.

Laissez-moi partager la page avec vous : je vais simplement sur la page d'accueil de SalesMind, et vous pouvez réclamer votre offre Black Friday. Vous voyez ici que pour 1 999 $, vous obtenez trois ans et trois expéditeurs : vous avez accès à l'AI Lead Finder, aux messages IA, à absolument tout ce que je viens de vous montrer, et les résultats seront impressionnants. Vous économiserez plus de 75 heures par semaine, atteindrez près de 150 clients idéaux par mois, et obtiendrez neuf fois plus de rendez-vous réservés en autopilote.

Et bien sûr, vous aurez tout ça en bonus : le programme « AI Sales Mastery » avec des webinaires et des consultations individuelles pour approfondir votre activité, votre solution et comment la promouvoir ; des blueprints d'automatisation CRM, puisqu'on a des intégrations personnalisées qu'on peut partager avec vous ; un accès à un cercle très exclusif, de l'expansion d'équipe, et un support chat prioritaire — normalement vendu autour de 700 $, inclus ici dans le pack à 1 999 $ — ainsi que des appels de coaching : à n'importe quel moment, on fait un appel pour vous aider à atteindre votre objectif, votre mission ; et si on n'y arrive pas, on refait un appel et on le fait nous-mêmes pour vous. On a aussi l'offre à 799 $ : un an, trois expéditeurs. Vous économisez pas mal de temps, vous avez accès à tout, avec quelques bonus aussi, mais évidemment sans les appels de coaching illimités.

Et on démarre à 599 $ pour un seul expéditeur pendant six mois. Voilà donc l'offre Black Friday : ne la manquez pas, elle se termine demain à minuit. Vous pouvez économiser jusqu'à 93 % par rapport au reste de l'année — c'est le seul moment où vous pouvez l'obtenir à ce prix.

On propose aussi cinq expéditeurs pendant trois ans, avec un support illimité — je répète : cinq expéditeurs, trois ans, assistance illimitée ; même si vous avez un problème dans deux ans et demi, on sera là pour vous. Dites-moi si ça fait sens pour vous : vous avez accès à tout ça directement sur le site, et ne le manquez pas, cette offre ne durera pas éternellement. Je ne sais pas si tout le monde a des questions, mais on peut s'arrêter ici.

S'il n'y a pas de questions, j'attends une minute ou deux ; s'il y en a, on y répond, sinon on conclura ici. Très bien, je ne vois pas de question : merci beaucoup à tous, ça a été un immense plaisir de partager ce qu'on construit et de vous offrir une remise aussi importante pour les trois prochaines années. Restez avec nous encore un peu, on va rentrer dans les détails.

À très vite pour décrocher plus de rendez-vous grâce à SalesMind. Je vous souhaite à tous une merveilleuse journée, et on se retrouve dans deux ans et demi !