Automatiser la qualification de leads avec Make et OpenAI
Un client B2B recevait environ 80 demandes entrantes par semaine via un formulaire. Son commercial passait 4 heures à trier manuellement : lead qualifié, à recontacter plus tard, hors cible. Coût réel : 800 € par mois de temps commercial mal utilisé.
L'architecture retenue
Trois briques, aucune ligne de code custom :
- Webhook Make déclenché par le formulaire
- Module OpenAI avec un prompt structuré renvoyant du JSON
- Router Make qui distribue vers Slack, HubSpot ou un tableau "à revoir"
Le prompt renvoie systématiquement un objet du type :
{ "score": 0-100, "segment": "SMB|MidMarket|Enterprise", "intent": "hot|warm|cold", "reasoning": "1-2 phrases" }
Cette contrainte JSON change tout. Fini les réponses en prose que Make ne sait pas parser.
Les erreurs que j'ai faites
Trop de canaux Slack. J'ai commencé avec un canal par segment. Le commercial ne regardait plus rien. Retour à un seul canal #leads-chauds avec un emoji par intent.
Score trop granulaire. Passer de 0-100 à trois catégories (hot/warm/cold) a divisé par deux le temps de décision.
Pas de fallback. Quand OpenAI renvoyait un JSON invalide (2 % des cas), le lead disparaissait. J'ai ajouté un Try/Catch Make qui envoie ces cas en revue manuelle. Indispensable.
Le résultat
Temps commercial économisé : 3h15 par semaine. Taux de qualification correct validé à 87 % sur un échantillon de 200 leads. ROI atteint en 6 semaines.