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Automatisation prospection : Nathan Guillaumin monte sa séquence dans La Growth Machine
Nathan Guillaumin est growth marketer B2B indépendant. Dans la première partie de la masterclass, il vérifiait ses adresses et préchauffait sa boîte d'envoi avant d'automatiser. Cette deuxième partie passe à l'outil : il montre comment monter une séquence de prospection dans La Growth Machine.
Le fichier de prospects et les emails sont prêts depuis les ateliers précédents de la série. Mais une séquence automatique mal réglée se voit : un message qui part un dimanche, un prospect relancé alors qu'il a déjà répondu. Nathan règle donc chaque détail avant de lancer, et l'animateur dévoile à la fin ce que le premier test a rapporté.
Du lundi au vendredi, de 9h à 18h : régler la campagne avant le premier envoi
Première étape : créer l'audience et lui donner un nom qui documente le travail, celui du persona (le client idéal visé) suivi de la date. Si quelqu'un d'autre reprend le sujet dans un an ou un an et demi, il aura le contexte. Nathan importe ensuite un fichier CSV plutôt que de charger une liste depuis l'outil.
Je préfère simplement importer un CSV qui aura bien été nettoyé avant, notamment pour cette question de variables que vous aurez nettoyées.
Vient le matching : chaque colonne du fichier (prénom, nom, entreprise, profil) est reliée à une variable de l'outil, pour être réutilisée dans les messages. Des variables personnalisées accueillent le reste, par exemple une accroche repérée sur le profil LinkedIn du contact.
Dans la campagne, deux réglages comptent. La règle de sortie, d'abord : par défaut, un lead qui répond sort de la campagne, quelle que soit sa réponse, et ne reçoit plus rien. On peut aussi le sortir dès qu'il clique sur un lien, vers un calendrier ou une page de destination. Le calendrier d'envoi, ensuite : en général du lundi au vendredi, de 9h à 18h. Si la cible est très prise en journée et lit ses mails de 7h à 9h et de 19h à 20h, on règle l'envoi sur ces créneaux.
Personne n'aime se faire déranger le dimanche ou à 3h du matin.
2 messages LinkedIn, puis 3 emails : le workflow multicanal
La séquence se construit avec des actions : sur LinkedIn (invitation, message, message vocal), par email, sur Twitter, et même un appel d'API pour les plus techniques. Nathan choisit une campagne multicanale de 6 actions, trois sur LinkedIn et trois emails.
Elle commence par une demande de connexion. Si la personne accepte, elle reçoit 2 messages : le premier présente la proposition de valeur, le second relance. Si l'outil a trouvé son email professionnel, 3 emails suivent, un premier et deux relances. À chaque étape, un prospect qui répond sort du flux. Le premier message s'appuie sur le copywriting vu aux lives précédents, dont celui où Corentin Chentouf relit des emails de prospection et leurs objets.
L'animateur ajoute une nuance : tout dépend d'où se trouve le client cible. Un dirigeant se joint souvent sur LinkedIn, un artisan moins, et le workflow change en conséquence. Le reste est affaire de bonnes pratiques et de tests.
1 seul expéditeur sur LinkedIn et par email, et le CRM branché derrière
Avant de lancer, on choisit une identité d'envoi : une adresse email et un profil LinkedIn. La règle paraît logique, mais Nathan constate souvent le contraire.
Il va falloir que vous fassiez partir vos messages du même profil.
Contacter quelqu'un sur LinkedIn depuis le compte de Robert, puis par email depuis celui de Marie, n'a aucune cohérence : un seul expéditeur envoie tous les messages. La Growth Machine intègre aussi l'enrichissement des leads, grâce à sa connexion avec Dropcontact : l'étape d'enrichissement vue en première partie ne sert que si l'outil d'envoi ne la propose pas. Enfin, l'outil se branche au CRM : si un lead répond, il peut y être créé selon sa réponse, avec une transaction.
Quand l'intégration native manque, l'animateur conseille des outils no code comme Zapier ou Make, pour éviter les doublons dans les données. Son exemple : si un prospect remplit le formulaire HubSpot d'une page de destination, un contact est créé et la cadence s'arrête. Une réponse qui crée d'elle-même le lead et sa transaction dans le CRM, c'est un scénario comme on en monte dans la formation Automatisation et Agent IA Marketing.
Le prénom en objet : près de 75% d'ouverture au premier test
La série avait commencé par un pari sur les résultats des séquences envoyées, avec trois objets d'email en test. Avant de connaître les chiffres, Nathan préfère le premier, qui porte le prénom : il personnalise et il intrigue.
On aime bien tous être rappelés par notre prénom.
L'animateur dévoile ensuite les résultats. L'objet avec le prénom approche 75% d'ouverture, les autres oscillent entre 50 et 55%. Sur ce premier email, le plus orienté vente, 56 envois, un seul rebond, 10% de clics et 10% de réponses. Sur les six réponses, deux refus et quatre réponses positives, en un peu moins de six jours. Chaque réponse déclenche un appel pour fixer un rendez-vous : trois rendez-vous sur quatre, et un peu plus de 8 400 euros de pipeline, que les participants avaient parié entre moins de 1 000 et plus de 10 000 euros. Prochaine étape annoncée : un workflow multicanal sur 14 jours, avec du téléphone. La masterclass bonus reprend d'ailleurs le fichier au téléphone, avec une séance de cold call en direct avec Enzo Colucci.
Aux questions des participants, Nathan déconseille d'envoyer sa prospection depuis un CRM comme HubSpot Sales, très bien pour les emails commerciaux et les newsletters, et recommande un outil dédié au cold emailing. L'animateur explique la différence : un outil d'emailing marketing envoie en lot par un serveur, là où un email de prospection part à petit volume. Pour nettoyer un fichier de prospection avec ChatGPT, Nathan utilise une extension qui relie Google Sheets à ChatGPT et place les variables dans le prompt.
