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LinkedIn Ninja - agent de prospection automatique auprès des prospects ayant une intention d’achat
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Automatisation des ventes

LinkedIn Ninja - agent de prospection automatique auprès des prospects ayant une intention d’achat

Système automatique basé sur l’IA qui surveille LinkedIn, filtre les prospects qualifiés (intention d’achat) et envoie des messages contextuels : 98% du bruit est écarté, dans le respect de limites quotidiennes sûres.

Client

Software house B2B

Secteur

Ventes B2B

Périmètre des services

Automatisation par IA et ventes

Durée du projet

14 jours

Aperçu du projet

Un éditeur de logiciels B2B spécialisé dans l’automatisation et les CRM avait besoin d’une méthode évolutive pour acquérir des clients sur LinkedIn. Consulter manuellement les publications sectorielles, copier les profils des personnes intéressées et rédiger des messages prenait 10-15h par semaine, pour une faible efficacité : la plupart des contacts étaient des spams, des bots ou des concurrents sans besoin réel des services.

Défi

L’acquisition manuelle de clients sur LinkedIn était inefficace : le commercial passait des heures à consulter des publications et à écrire à des personnes dont 90% n’étaient pas intéressées.

Consultation manuelle des publications

Le commercial devait consulter LinkedIn chaque jour, lire des centaines de commentaires sous les publications de leaders du secteur et copier manuellement les profils de prospects. 10-15 heures par semaine.

90% de bruit

La plupart des commentaires sont des spams, des bots ou proviennent de concurrents.

Messages génériques

Envoyer les mêmes modèles à tout le monde entraînait un faible taux de réponse (2-5%).

Risque de blocage du compte

L’envoi massif d’invitations entraînait le blocage du compte LinkedIn pendant 7-14 jours.

Notre solution

Nous avons créé un système qui fonctionne en permanence et trouve automatiquement des prospects qualifiés pour les contacter.

1

Surveillance des leaders du secteur

Le système suit les publications de personnes influentes du secteur et repère celles qui suscitent un fort engagement (plus de 50 commentaires).

2

Collecte des commentaires

Enregistrement automatique de tous les commentaires sous les publications sélectionnées, avec les profils de leurs auteurs.

3

Filtrage par IA

L’IA analyse chaque commentaire et évalue si la personne a un besoin réel d’achat. Elle écarte les spams, les bots et les concurrents.

4

Messages personnalisés

Des messages courts et naturels faisant référence à une publication précise sont envoyés aux contacts qualifiés.

Décrivez ce que vous souhaitez améliorer : devis sous 24 h

Dites-nous ce dont vous avez besoin : une automatisation, une intégration, un agent d’IA ou une application. Vous recevrez un devis précis indiquant le travail prévu, son coût et sa date de lancement.

Déroulement du projet

Jours 1-3

Compréhension du problème et planification

Nous avons commencé par analyser en détail la façon dont le commercial acquérait des clients : temps consacré à consulter les publications, profils intéressants et simples spams. Nous avons défini des limites quotidiennes sûres pour éviter le blocage du compte LinkedIn et conçu le flux de travail du système.

1
Jours 4-8

Création de la recherche automatisée

Nous avons créé un système qui surveille automatiquement les profils sélectionnés de leaders du secteur, repère leurs nouvelles publications et collecte tous les commentaires. Nous avons appris à l’IA à reconnaître les commentaires de personnes réellement intéressées par les services, et à écarter les spams, les bots et les concurrents.

2
Jours 9-12

Envoi automatisé de messages

Le système a été entraîné à envoyer des invitations à des contacts qualifiés (maximum 20 par jour, pour rester dans une limite sûre) et à rédiger des messages personnalisés faisant référence à une publication précise. Chaque message est différent : l’IA tient compte du commentaire et du profil de la personne.

3
Jours 13-14

Tests et lancement

Nous avons testé l’ensemble du processus sur de vrais profils sectoriels. Nous avons vérifié la précision du filtrage (98% du bruit écarté), suivi les 50 premiers contacts et formé l’équipe commerciale à l’utilisation du système.

4

Durée du projet

14 jours

Périmètre des services

Automatisation par IA et ventes

Technologies

TypeScript/Node.js
Puppeteer
OpenRouter API
Supabase
PM2
Cookie Auth

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