Vue d'ensemble du projet
Ce projet consiste à mettre en place un système entièrement automatisé d'acquisition et de qualification de leads B2B, conçu pour un entrepreneur spécialisé dans le nettoyage par drone (toitures, façades, sites industriels) et ciblant des facility managers, directeurs de site et responsables maintenance partout en France.
L'objectif principal est de supprimer la prospection froide et non qualifiée, pour la remplacer par un flux quotidien de prospects déjà filtrés, scorés et immédiatement exploitables.
Le système repose sur une logique métier spécifique : la rentabilité dépend principalement de la surface de toiture du bâtiment. Le pipeline permettra de scraper des entreprises ciblées, croiser automatiquement leurs adresses avec des données cadastrales, conserver uniquement les bâtiments au-dessus d'un seuil de surface, enrichir les leads avec les bons contacts et envoyer chaque jour uniquement les meilleurs prospects.
L'objectif est de remplacer une logique de volume par une logique de précision.
Situation actuelle — ~400€/mois
Le problème n'est pas le manque de données, mais le manque de qualification.
Contexte et besoin client
Tu as lancé ton entreprise de nettoyage par drone il y a 6 à 7 mois. Tu travailles exclusivement en B2B sur les toitures, façades, sites industriels, entrepôts et bâtiments commerciaux.
Depuis février, tu utilises un outil de prospection LinkedIn automatisé (15 demandes/jour, message auto après connexion, relance à J+2). Résultat : 780 prospects atteints pour seulement 4 réponses. Tu ne veux plus appeler des prospects au hasard — tu veux savoir à l'avance lesquels valent réellement ton temps.
Insight métier principal : la surface du bâtiment.
Tu réalises déjà tes devis à partir de Google Earth : pour chaque adresse, tu mesures le polygone de toiture, calcules la surface en m² et estimes directement un prix. Pas besoin de visite préalable.
La surface du bâtiment est donc le principal critère de qualification : plus la toiture est grande, plus le chantier est rentable.
Hypothèse à valider : peut-on scraper automatiquement des établissements puis croiser leurs adresses avec les données cadastrales françaises afin de ne conserver que les bâtiments supérieurs à un seuil donné (500 m² ou 1 000 m²) ?
Périmètre du projet
| # | Module | Description | Outils |
|---|---|---|---|
| 1 | Scraping des établissements | Scraping automatique depuis Google Maps et annuaires B2B selon localisation, type d'établissement et mots-clés métiers (hôtels, entrepôts, usines, restaurants, bâtiments industriels). Sortie : dataset structuré | n8n, API Google Maps, Outscraper / Apify |
| 2 | Qualification par surface | Croisement de chaque adresse avec les données cadastrales françaises. Estimation automatique de la surface de toiture en m². Conservation uniquement des bâtiments au-dessus du seuil configurable (500 m², 1 000 m² ou autre) | Python, Geopy, API Cadastre, Google Maps Static API |
| 3 | Scoring & enrichissement | Notation de chaque lead selon : type d'établissement, surface estimée, zone géographique, signaux LinkedIn, présence de contact email/LinkedIn. Score + priorité + coordonnées enrichies | n8n, LinkedIn Sales Nav / Phantombuster, Hunter.io / Dropcontact |
| 4 | Filtre de pré-qualification | Filtre dur appliqué avant le scoring : surface ≥ seuil minimum, type d'établissement autorisé, zone géographique ciblée. Seuls les leads conformes passent à l'étape suivante | n8n, Airtable |
| 5 | Dashboard quotidien | Base Airtable affichant chaque jour 3 à 10 leads qualifiés : nom, adresse, surface, score, contact, lien direct Google Earth pour préparer le devis rapidement | Airtable, n8n, Google Earth |
| 6 | Intégration prospection LinkedIn | Réutilisation de l'outil LinkedIn existant, mais alimenté uniquement par les entreprises validées par le système. La prospection LinkedIn devient ciblée et “chaude” | n8n, Waalaxy / Lemlist |
| 7 | Reporting & amélioration | Rapport hebdomadaire automatique : leads créés, répartition des scores, retours client (intéressé / pas pertinent / à rappeler). Boucle d'amélioration progressive du scoring | n8n, Airtable, Slack / Email |
Pipeline de qualification
Vue d'ensemble du flux automatisé : du scraping à la livraison quotidienne des leads.
Livrables
- ● Workflow n8n complet de scraping automatique par type d'établissement et zone géographique
- ● Module de croisement cadastral avec filtre sur la surface minimale
- ● Modèle de scoring documenté et paramétrable
- ● Pipeline d'enrichissement LinkedIn et email
- ● Base Airtable complète : leads quotidiens, score, surface, lien Google Earth, système de feedback
- ● Envoi quotidien des leads via Slack ou email
- ● Documentation technique complète
- ● Session de prise en main avec le client
Planning et phases
| Phase | Tâches | Durée |
|---|---|---|
| Phase 1 Discovery | Étude de faisabilité du croisement cadastral, architecture du système, schéma Airtable, validation des APIs | 3 à 4 jours |
| Phase 2 Scraping & Surface | Développement du scraping Google Maps, intégration Cadastre, calibration du seuil de surface, tests sur 50-100 établissements | 4 à 6 jours |
| Phase 3 Scoring | Construction du modèle de scoring, intégration LinkedIn / email, pondération des critères | 3 à 4 jours |
| Phase 4 Dashboard | Construction de la base Airtable, génération des liens Google Earth, configuration des envois quotidiens | 2 à 3 jours |
| Phase 5 Tests & passation | Tests réels sur la zone Hauts-de-France, session client, documentation complète | 2 à 3 jours |
| TOTAL ESTIMÉ | 14 à 20 jours | |
Stack technique
| Outil | Rôle |
|---|---|
| n8n | Orchestration complète des workflows |
| API Google Maps / Outscraper | Scraping des établissements |
| API Cadastre | Estimation des surfaces de bâtiments |
| Google Maps Static API | Vérification visuelle des bâtiments |
| Airtable | Dashboard quotidien des leads |
| Phantombuster / Waalaxy | Enrichissement LinkedIn et prospection |
| Hunter.io / Dropcontact | Recherche d'emails et enrichissement |
| Python (Geopy, Shapely) | Calculs géographiques et surfaces |
| Slack / Email | Envoi quotidien et reporting |
Ce qui est inclus
- ✓ Développement complet des 7 modules du scope
- ✓ Rapport de faisabilité sur le croisement cadastral
- ✓ 1 itération d'ajustement du scoring après les premiers leads
- ✓ Configuration complète de la base Airtable
- ✓ Intégration avec l'outil LinkedIn existant
- ✓ Documentation complète
- ✓ Support de 30 jours après livraison : corrections, petits ajustements, bugs mineurs
Ce qui n'est pas inclus
- ✗ Création des campagnes cold email ou rédaction des messages
- ✗ Traitement manuel des leads un par un
- ✗ Couverture internationale hors France dans la phase 1
- ✗ Étude juridique liée au scraping hors France
- ✗ Gestion mensuelle continue après les 30 jours de support
Cette liste n'est pas exhaustive. S'il y a un élément que tu souhaites ajouter ou clarifier, merci de le signaler afin qu'il soit inclus dans les termes validés avant le démarrage.
Hypothèses et dépendances
- ● Le client fournit les accès aux APIs nécessaires : Google Maps, Hunter.io / Dropcontact
- ● Budget estimé des APIs : entre 80€ et 150€/mois selon le volume
- ● Le client valide avant la phase 2 : le seuil minimum de surface et les types d'établissements à cibler
- ● Le client partage les accès à son outil LinkedIn existant
- ● L'API Cadastre reste disponible publiquement
- ● Le client fournit un retour sur le premier lot de leads sous 3 jours ouvrés
- ● La zone de départ pour la phase 1 est confirmée comme étant les Hauts-de-France
Tarif
Temps économisé & retour sur investissement
Aujourd'hui — 400€/mois
Après — Système Auryon
Un seul chantier décroché grâce au système rembourse l'intégralité de l'investissement.
Ce qu'on garantit
Garantie fonctionnelle
Le système livré fonctionne exactement comme défini dans le cahier des charges. Si ce n'est pas le cas, on corrige sans surcoût ni délai supplémentaire.
Documentation & autonomie
Chaque workflow est documenté clairement pour que tu puisses comprendre, modifier ou ajuster n'importe quel paramètre en toute autonomie.
30 jours de support
30 jours de maintenance post-livraison. Tout bug, dysfonctionnement ou ajustement mineur est corrigé gratuitement.
Propriété totale
100% du code, des accès et des workflows t'appartiennent dès la livraison. Aucune dépendance vis-à-vis d'Auryon.
Prochaines étapes
| # | Action | Responsable |
|---|---|---|
| 1 | Valider le scope et le planning proposé | Client |
| 2 | Confirmer le seuil minimum de surface (500 m² ou 1 000 m²) | Client |
| 3 | Fournir les accès ou le budget des outils nécessaires | Client |
| 4 | Valider les types d'établissements et les zones prioritaires | Client |
| 5 | Choisir le mode de livraison des leads : Airtable, Slack ou email | Client |
| 6 | Call de faisabilité : présenter les résultats du croisement cadastral | Les deux |
| 7 | Signer la proposition et verser l'acompte pour démarrer la phase 1 | Client |
Prêt à passer d'une prospection aveugle à une prospection chirurgicale ?
Validons et démarrons ensemble
Valider et démarrer →Un simple email suffit — on planifie le call de lancement dans la foulée