Ce que ça résout. Une liste achetée décrit un marché que tout le monde a déjà contacté. Une base construite décrit le vôtre, avec les critères qui vous servent à décider.

Ce que je fais

• Définir le segment par des critères vérifiables : code d’activité, taille, intitulé de poste, appartenance à un réseau.
• Choisir la source qui porte réellement ce segment, plutôt que la source la plus commode.
• Extraire, normaliser, dédupliquer entre campagnes et entre outils.
• Enrichir seulement ce qui sert à décider, jamais tous les champs disponibles.
• Qualifier par des règles écrites dans un fichier de spécification, pas de tête.
• Exclure explicitement les comptes qui ne doivent pas être contactés, clients en cours compris.
• Exporter au format d’import de l’outil qui prendra le relais, avec un marquage segment-priorité-source.

Comment

• Le coût des sources suit le stade de la campagne : les crédits payants sont réservés à l’aval de la conversion, l’amont tourne sur les sources publiques.
• La déduplication est inter-outils : ne jamais écrire à une adresse déjà touchée ailleurs.
• Une campagne se relit dans son fichier de spécification, ce qui la rend reproductible par quelqu’un d’autre.

Avec quoi

• Python — la chaîne de traitement et ses tests
• PostgreSQL — la base de prospects et l’historique des séquences
• INSEE / recherche-entreprises — la donnée officielle française
• Pappers — l’enrichissement légal, rationné volontairement
• LinkedHelper — l’extraction des profils et des sociétés
• Tavily — la recherche et l’extraction web ciblée

Preuve

• 18 175 prospects, 1 101 qualifiés mesuré 1 101 contacts consolidés sur trois segments : 330 cabinets de transmission, 545 cabinets RH et stratégie, 226 repreneurs, exportés au format d’import de l’outil LinkedIn.
• cas documenté Deux exclusions disent la méthode : le client en cours est retiré du ciblage, et les crédits de données payantes sont réservés à l’aval de la conversion.

Ce que ça résout. La donnée qui décide d’un ciblage existe presque toujours quelque part en public. Le travail n’est pas de la trouver une fois, c’est de la reprendre chaque mois sans la casser.

Ce que je fais

• Identifier la source qui fait autorité pour ce segment, et non celle qui est la plus facile à lire.
• Extraire en respectant la forme de la source : une API quand elle existe, un rendu de navigateur quand la page est construite en JavaScript.
• Normaliser les identifiants dès l’entrée, parce qu’un identifiant qui existe sous deux formes devient un piège silencieux.
• Poser un témoin connu dans chaque extraction, pour distinguer « rien à trouver » de « extraction cassée ».
• Conserver la trace de la source et de la date pour chaque champ collecté.

Comment

• Ce que le serveur envoie n’est pas ce que le visiteur voit : dès qu’un constat porte sur un lien cliquable, la mesure passe par un navigateur.
• Un extracteur qui rend une liste vide en cas d’échec fabrique des zéros crédibles : il doit rendre une erreur.

Avec quoi

• Outscraper — données géographiques, fiches et avis
• Tavily — recherche et extraction de pages
• Playwright — le rendu réel des pages construites en JavaScript
• LinkedHelper — l’export structuré des profils
• Python — normalisation, déduplication, témoins

Preuve

• 18 175 prospects, 1 101 qualifiés mesuré 1 101 contacts consolidés sur trois segments : 330 cabinets de transmission, 545 cabinets RH et stratégie, 226 repreneurs, exportés au format d’import de l’outil LinkedIn.

Ce que ça résout. Le premier message ne vend pas le produit. Il vend le temps nécessaire pour comprendre le besoin de la personne en face.

Ce que je fais

• Segmenter avant d’écrire : un message par segment, jamais un message pour tous.
• Monter l’infrastructure d’envoi : domaines dédiés, SPF, DKIM, DMARC, montée en charge progressive.
• Séparer le transactionnel du prospectif pour ne pas exposer la réputation du domaine principal.
• Écrire une séquence courte dont chaque relance apporte un élément neuf.
• Personnaliser au niveau que la donnée permet réellement de tenir.
• Traiter les réponses positives comme négatives : les deux qualifient.

Comment

• Je vends la conversation avant la solution : l’objectif du message est le rendez-vous, pas la vente.
• Un seul programme d’envoi autorisé, pour qu’aucun script parallèle ne double-envoie un jour.
• Le plafond d’envoi reste bas tant que le segment, la donnée et la promesse ne sont pas tenus.

Avec quoi

• Mailjet — campagnes et activation client
• HubSpot — séquences reliées au CRM
• Mailchimp — infolettre et nurturing
• Resend — le transactionnel et les alertes, séparés du prospectif

Preuve

• cas documenté Un seul programme d’envoi autorisé, et une déduplication qui interdit d’écrire à une adresse déjà touchée par un autre outil.
• cas documenté Le message ne vend pas la solution, il vend la conversation : la page sert à justifier le rendez-vous, pas à conclure.

Ce que ça résout. Sur un marché où personne ne connaît la marque, l’audience et la conversation se construisent au même endroit.

Ce que je fais

• Cibler en recherche classique et en recherche commerciale selon la précision nécessaire.
• Faire croître la page société par invitations séquencées.
• Enchaîner une séquence de prise de contact après acceptation, pas au moment de l’invitation.
• Extraire les profils pour enrichir ailleurs, et reconstruire les formats d’adresse quand la donnée le permet.
• Remonter l’organigramme à la main sur les grands comptes, et construire la relation avant la demande.

Comment

• L’automatisation s’arrête là où la valeur du compte justifie du temps humain.
• La page société et le profil personnel se travaillent ensemble : l’un donne la crédibilité, l’autre ouvre la conversation.

Avec quoi

• LinkedHelper — invitations, séquences, extraction
• Sales Navigator — le ciblage fin quand il le faut
• Make — le passage des données vers les autres outils
• Tavily — la recherche complémentaire sur un compte

Preuve

• 0 → 2 000+ abonnés observé Page société de 0 à plus de 2 000 abonnés, profil personnel de 500 à 5 000, infolettre au-dessus de 25 % d’ouverture.

Ce que ça résout. Sans système commun, le marketing et la vente racontent deux histoires différentes du même mois.

Ce que je fais

• Architecturer contacts, sociétés et affaires en partant des questions auxquelles l’équipe doit répondre chaque semaine.
• Poser les étapes de cycle de vie et les critères de passage d’une étape à la suivante.
• Définir le score qui fait passer un contact de marketing à commercial.
• Construire le pipeline, le nurturing et les tableaux de bord qui servent réellement à la revue hebdomadaire.
• Brancher le prévisionnel sur des étapes qui ont une définition, pas sur une intuition de fin de mois.
• Relier le palier gratuit du produit au CRM pour transformer l’usage en signal commercial.

Comment

• Partir du plus petit modèle qui répond aux questions de la semaine, et n’ajouter un champ que lorsqu’une décision en dépend.
• Un système que personne n’alimente donne une lecture fausse, ce qui est pire que pas de lecture.

Avec quoi

• HubSpot — le CRM, monté de zéro et administré
• Mailchimp — l’infolettre par segment
• Mailjet — les campagnes d’activation client
• Make — les passerelles entre outils

Preuve

• cas documenté Un système partagé entre marketing et vente, plus un palier gratuit d’environ 1 000 utilisateurs servant de source de conversion et de rendez-vous.

Ce que ça résout. Une proposition écrite avant la découverte répond à un problème supposé. Elle se négocie ensuite sur le prix, faute d’avoir été négociée sur le besoin.

Ce que je fais

• Chercher le problème que l’organisation subit, pas celui que le produit sait résoudre.
• Identifier le champion, le décideur, l’utilisateur et les achats — quatre rôles rarement portés par la même personne.
• Qualifier le budget, l’urgence et la priorité relative, cette dernière étant celle qui tue le plus de dossiers.
• Disqualifier tôt quand le besoin ne correspond pas, et le dire.
• Relever le vocabulaire du client, ses objections et ses verbatims pour les réinjecter dans le discours.

Comment

• Méthode de l’Échiquier, une méthode française de qualification dont la logique est compatible avec MEDDPICC, appliquée au problème central du secteur plutôt qu’à une grille récitée.
• La démonstration sert de support de découverte : ce que le prospect commente en dit plus que ce qu’il répond.

Avec quoi

• HubSpot — la trace des étapes et des interlocuteurs
• Démonstration produit — le support de découverte

Preuve

• 7 à 10 entretiens par semaine observé Cette cadence était tenue sans aucun budget média. Verbatims réinjectés dans le positionnement, la proposition de valeur et les messages commerciaux.
• 6 à 10 mois, six parties prenantes et plus observé Exclusivité remportée auprès de la fédération, pilote mené avec l’acteur public, déploiement obtenu chez le grand groupe.

Ce que ça résout. Le pilote payant est la porte d’entrée : il est vendu et signé d’abord. Ce qui se joue ensuite, c’est sa réussite — et c’est elle qui décide du contrat annuel, qu’aucun acheteur ne signe sur une promesse.

Ce que je fais

• Concevoir le périmètre et les sessions contre le contexte de ce client, jamais un pack standard.
• Écrire les critères de succès et la date de décision avant le lancement.
• Tenir une réunion de lancement avec tous les acteurs, sponsor et managers compris.
• Former les équipes, puis activer les utilisateurs finaux par des campagnes dédiées.
• Suivre l’usage réel pendant le pilote et corriger en cours de route.
• Faire un retex à mi-parcours et en fin de parcours, et en tirer l’argumentaire du contrat annuel suivant.

Comment

• Le pilote est payant : ce qui est gratuit ne se décide pas.
• Le rôle des managers est une condition du pilote, au même titre que le périmètre.

Avec quoi

• HubSpot — le suivi du dossier et des relances
• Mailjet — les campagnes d’activation vers les utilisateurs finaux

Preuve

• 2 à 6 mois, 30 à 300 utilisateurs observé L’usage se pilotait pendant le pilote, pas après : reporting hebdomadaire au sponsor, retex à mi-parcours et en fin de parcours.
• observé Le pilote n’a pas converti. Le sponsor et les managers font partie du système d’adoption, pas de son décor.
• 6 à 10 mois, six parties prenantes et plus observé Exclusivité remportée auprès de la fédération, pilote mené avec l’acteur public, déploiement obtenu chez le grand groupe.

Ce que ça résout. Un compte se perd rarement sur le produit. Il se perd sur un usage qui n’a jamais démarré et que personne n’a regardé à temps — et c’est cet usage, pas la relation, qui décide du contrat annuel. Quand le pilote payant est le mode d’entrée, cette fonction ne suit pas la vente : elle la produit.

Ce que je fais

• Reprendre le compte à la signature du pilote, en gardant le contact avec le sponsor et en déléguant l’exécutif.
• Embarquer les équipes : formation des administrateurs, puis prise en main par les utilisateurs finaux.
• Activer les utilisateurs finaux par des campagnes d’e-mail dédiées, conçues compte par compte.
• Mesurer l’activation sur des événements d’usage, pas sur une impression.
• Tenir avec le client un reporting hebdomadaire en visio : utilisateurs les plus actifs, progression, moments d’usage, contenus les plus suivis — et ce qui ne marche pas.
• Relancer les utilisateurs inactifs par le canal qui les atteint, et par le sponsor quand il le faut.
• Mener les revues de mi-parcours et de fin de pilote avec le sponsor et les managers.
• Mesurer la satisfaction par une enquête auprès des utilisateurs eux-mêmes, pas du seul signataire.
• Faire remonter les blocages d’adoption à l’équipe produit, et revenir vers le compte quand l’évolution est livrée.
• Transformer le pilote réussi en contrat annuel, puis en extension de périmètre.

Comment

• Le pilote payant est le mode d’entrée, pas une motion parmi d’autres : les contrats annuels sont des pilotes réussis puis renouvelés. Le customer success n’est donc pas un service après-vente, c’est le moteur commercial.
• Le pilote est vendu et signé avant de commencer. Le travail n’est pas de faire adopter pour faire signer : c’est de faire réussir ce qui est signé, parce que c’est cette réussite qui se vend en contrat annuel.
• Le reporting hebdomadaire montre aussi ce qui ne marche pas : un rapport qui ne dit que le positif ne sert pas à décider.
• Un problème d’adoption est souvent un problème de management, pas de produit ni de formation.
• La satisfaction se mesure auprès des utilisateurs finaux, pas seulement auprès de celui qui a signé.
• Le périmètre tenu : quelques comptes grands comptes menés de bout en bout, pas un portefeuille de plusieurs centaines de comptes avec une fonction industrialisée, un score de santé outillé et un taux d’attrition suivi au dénominateur près.

Avec quoi

• Mailjet — les campagnes d’activation par client
• HubSpot — le suivi du compte et des échéances
• Pouls — la mesure de satisfaction, devenue un produit

Preuve

• 2 à 6 mois, 30 à 300 utilisateurs observé L’usage se pilotait pendant le pilote, pas après : reporting hebdomadaire au sponsor, retex à mi-parcours et en fin de parcours.
• 1 compte sur 2 renouvelé, en ordre de grandeur observé Environ un compte sur deux renouvelé. Chiffre annoncé comme un ordre de grandeur, pas comme une mesure.
• observé Le pilote n’a pas converti. Le sponsor et les managers font partie du système d’adoption, pas de son décor.
• cas documenté Le seuil d’anonymat va jusqu’à refuser de publier un découpage entier : masquer une ligne ne suffit pas, la soustraction la rend. www.solutio.work/pouls

1. Découverte — Comprendre l’organisation, ses difficultés réelles et qui décide, avant de proposer quoi que ce soit.
2. Pilote sur mesure — Un périmètre et des sessions conçus contre le contexte de ce client, jamais un pack standard.
3. Formation & activation — Former les équipes, puis activer les utilisateurs finaux jusqu’à un usage qui tient sans moi.
4. Retex & mesure — Reporting d’usage hebdomadaire au sponsor, retex à mi-parcours, satisfaction mesurée auprès des utilisateurs.
5. Renouvellement — Construire l’argumentaire du renouvellement sur ce que le pilote a produit, pas sur des promesses faites à l’échéance.
6. Expansion — Étendre une valeur déjà prouvée à de nouvelles populations, à de nouveaux cas d’usage ou à d’autres formes de contrat.

Ce que ça résout. Un site peut monter en impressions pendant des mois sans gagner un seul client. Le travail consiste autant à identifier ce qui ne convertira jamais qu’à produire des pages.

Ce que je fais

• Lire les positions par intention et par patron de requête, jamais le volume agrégé.
• Construire l’architecture et les gabarits qui portent la demande réelle, à l’échelle.
• Tenir la santé technique : redirections vérifiées en production, données structurées validées, maillage sans page orpheline.
• Faire posséder chaque intention par une seule page avant d’en écrire de nouvelles.
• Instrumenter la mesure et vérifier l’instrument avant de conclure de ses chiffres.
• Écarter explicitement ce qui n’est pas gagnable, et dire pourquoi.

Comment

• Le vocabulaire d’achat n’est pas le vocabulaire du besoin : la requête qui convertit est rarement celle du métier.
• Une niche annoncée vide se vérifie dans la langue cible et dans la vraie page de résultats.
• Un zéro clic en première page n’est pas toujours un défaut de titre : regarder d’abord la langue et la forme de la requête.

Avec quoi

• Search Console — la source de vérité sur les positions, en propriété par API
• GA4 / Tag Manager — la mesure d’audience et sa vérification
• Ahrefs — l’autorité et les citations par les assistants
• Astro — les gabarits qui produisent les pages à l’échelle
• Playwright — la mesure de performance dans un vrai navigateur

Preuve

• 720+ logiciels, 2 154 pages mesuré 2 154 pages construites, 1 540 URLs déclarées au sitemap, zéro page orpheline. trouvemonsaas.fr
• position médiane 9 contre 53 mesuré Les questions longues sortent en position médiane 9, les requêtes génériques en 53. La conclusion tient sans sa tête de pont : 53 % en top 10 contre 4 %.
• guide en position 1,7 mesuré Le guide tient la position 1,7, la page catégorie s’efface. Deux catégories sur cinq écartées faute d’écart mesurable.
• 6 sites, 8 collecteurs, 84 tests mesuré L’étape de vérification a débusqué cinq chiffres faux ayant tous la forme d’une mesure correcte, dont deux sites comptés sous un seul nom.
• Dix premiers clients en un mois observé Dix premiers clients obtenus en un mois par la seule recherche locale, sans publicité.

Ce que ça résout. Un opérateur seul ne tient plusieurs produits que si les tâches répétitives ne dépendent plus de sa présence.

Ce que je fais

• Décrire le processus à la main avant de l’automatiser, et le corriger tant qu’il est encore lisible.
• Versionner les traitements et leurs tests, pour qu’un changement d’outil ne soit pas une reconstruction.
• Poser un témoin par tâche, capable de distinguer une panne d’une absence de résultat.
• Garder un point d’arrêt humain là où la décision est irréversible ou visible par un client.
• Surveiller la date du dernier élément produit, pas le nombre de tâches installées.

Comment

• J’adapte la stack au problème, pas le problème à la stack : la valeur est dans les procédures, pas dans le fournisseur.
• Ce qui reste manuel est une décision, pas un retard : validation éditoriale, seuils d’envoi, démarches à vérification d’identité.

Avec quoi

• Claude Code — l’orchestration des traitements et des agents
• n8n / Make — les passerelles entre outils du marché
• PostgreSQL / Supabase — l’état partagé entre les automatisations
• MCP — l’accès outillé aux services, dont un serveur écrit sur mesure
• Telegram — le poste de pilotage quotidien

Preuve

• cas documenté Et une décision assumée sur ce qui reste manuel : la validation éditoriale, les seuils d’envoi, les démarches à vérification d’identité.
• 6 sites, 8 collecteurs, 84 tests mesuré L’étape de vérification a débusqué cinq chiffres faux ayant tous la forme d’une mesure correcte, dont deux sites comptés sous un seul nom.
• 18 175 prospects, 1 101 qualifiés mesuré 1 101 contacts consolidés sur trois segments : 330 cabinets de transmission, 545 cabinets RH et stratégie, 226 repreneurs, exportés au format d’import de l’outil LinkedIn.
• sept applications métier, un client observé Sept applications métier, livrées en version 1 à un seul cabinet de conseil, puis entièrement reprises pour une version 2.
• dix-neuf pages, aucun bouton mutatif actif mesuré Dix-neuf pages parcourues en production, aucun bouton modifiant actif. demo.solutio.work