Section 12.5.3 : Automatisation → Reporting
🎯 Objectif pédagogique
Implémenter les étapes 4 à 7 du pipeline : scoring IA, outreach automatisé, centralisation analytics, et dashboard.
Étape 4 : Scoring IA (ChatGPT via Make)
Module OpenAI dans Make :
Prompt : "Score ce lead de 0 à 100 pour une solution [VOTRE OFFRE].
Entreprise : {company}, Secteur : {industry}, Taille : {size}
Critères : taille entreprise (20pts), secteur pertinent (30pts),
budget estimé (25pts), timing (25pts).
Retourne uniquement un JSON : {score: N, raison: 'texte court'}"
Étape 5 : Outreach (Lemlist ou Gmail via Make)
- →Filtre : score IA > 60
- →Module Lemlist : ajouter le lead à une séquence pré-configurée
- →OU Module Gmail : envoyer un email personnalisé (draft → validation humaine)
Étape 6 : Analytics (BigQuery)
- →Module Make BigQuery : insérer chaque lead traité dans une table analytics
- →Champs : date, source, score, statut, canal_outreach, résultat
Étape 7 : Dashboard (Looker Studio)
Créez un dashboard avec :
- →KPIs en haut : leads scrappés, taux d'enrichissement, score moyen, taux de réponse
- →Graphe temporel : leads par jour sur 30 jours
- →Funnel : scrappés → enrichis → qualifiés (>60) → contactés → répondus
- →Table : top 20 leads par score
Vérification rapide
À partir de quel score IA un lead devrait-il être contacté automatiquement ?