Automatiser la priorisation des leads B2B avec Datagma et Zapier
Arrêtez de traiter tous les leads de la même façon. Avec Datagma et Zapier, notez automatiquement chaque nouveau lead B2B et alertez l'équipe sur Slack.
Sur cette page
Pourquoi il faut prioriser les leads
Si vous recevez des dizaines de leads et d’inscriptions B2B par jour et que vous n’arrivez pas à tous les traiter, vous avez un problème de priorisation.
Tous les leads ne se valent pas. Le directeur commercial d’un éditeur SaaS de 500 personnes et l’étudiant qui bricole un projet personnel méritent des réponses différentes, et différentes dès la première minute.
La priorisation des leads consiste à noter et à trier les contacts selon des critères ou des actions, pour concentrer l’effort sur ceux qui ont le plus de chances de convertir.
Si vous avez déjà défini votre client idéal, l’essentiel est fait. Reste à automatiser la notation.
Le flux que nous avons construit chez Datagma
Chez Datagma, chaque nouvelle inscription passe automatiquement par cette chaîne :
- Le nouveau contact entre dans le CRM
- Zapier se déclenche et appelle l’API Datagma pour l’enrichir
- À partir des données enrichies, Zapier calcule un score
- Si le score est élevé → notification Slack pour réagir tout de suite
- Le contact est ajouté au CRM avec toutes les données enrichies et le score
Temps total entre l’inscription et la notification Slack : moins de 60 secondes.
Configuration pas à pas
Prérequis
- Un compte Datagma (gratuit) avec une clé API
- Un compte Zapier
- Votre CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Intercom…)
- Un espace de travail Slack
Étape 1 : déclencher le flux sur chaque nouveau lead
Configurez un déclencheur Zapier sur votre CRM :
- HubSpot → « New Contact »
- Intercom → « New Lead » ou « New Conversation »
- Pipedrive → « New Person »
Étape 2 : enrichir avec Datagma
Ajoutez une action HTTP Request dans Zapier :
GET https://gateway.datagma.net/api/ingestion/v2/emailFinder
?apiId=VOTRE_CLE
&email={{email_de_l_etape_1}}
En 2 à 3 secondes, Datagma renvoie :
- Le nom de l’entreprise, son effectif, son secteur
- Le stade de financement et le total levé
- La séniorité du contact et l’URL de son profil professionnel
- Le statut de vérification de l’e-mail
Étape 3 : calculer le score
Utilisez l’étape Code de Zapier (JavaScript ou Python) ou le Formatter avec une logique conditionnelle :
let score = 0;
// Taille de l'entreprise
if (headcount > 500) score += 25;
else if (headcount > 100) score += 15;
else if (headcount > 10) score += 5;
// Séniorité
if (["C-level", "VP", "Director"].includes(seniority)) score += 20;
// Financement
if (fundingStage.includes("Series B") || fundingStage.includes("Series C")) score += 15;
else if (fundingStage.includes("Series A")) score += 10;
// Secteur
if (targetIndustries.includes(industry)) score += 10;
return score;
Étape 4 : filtrer les leads prioritaires
Ajoutez une étape Filter dans Zapier :
- Continuer uniquement si :
score >= 50
Vous n’agissez ainsi que sur les leads qui dépassent votre seuil.
Étape 5 : publier sur Slack
Ajoutez une action Slack :
🎯 Lead prioritaire ! Score : {{score}}/100
{{first_name}} {{last_name}}, {{job_title}}
Entreprise : {{company}} ({{headcount}} salariés, {{funding_stage}})
Secteur : {{industry}}
E-mail : {{email}} ✅
Profil : {{linkedin_url}}
👉 Contactez-le maintenant : {{crm_link}}
Étape 6 (facultative) : mettre à jour le CRM avec le score
Ajoutez une dernière étape qui met à jour la fiche avec :
- La propriété score
- Toutes les données firmographiques enrichies
- Un indicateur de priorité pour l’équipe commerciale
Résultats attendus
Les équipes qui automatisent la priorisation des leads avec Datagma constatent :
- 40 à 60 % de temps en moins passé sur des leads non qualifiés
- 2 à 3 fois plus de conversions en démo, grâce à des commerciaux plus concentrés et des leads mieux qualifiés
- des délais de réponse plus courts : les leads prioritaires sont contactés en quelques minutes, pas en quelques jours
Ça marche aussi avec Make (Integromat) et n8n
Le même flux se construit dans Make ou n8n avec leurs modules de requête HTTP respectifs. Le point d’entrée de l’API Datagma est identique.
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