Postes écrits de vingt façons, secteurs vides, contacts partis : comment l'IA normalise un CRM, et les contrôles à poser avant d'écrire dans la base.
📌 Résumé de l’article
Postes écrits de vingt façons, secteurs vides, contacts partis : comment l'IA normalise un CRM, et les contrôles à poser avant d'écrire dans la base.
Essayez de sortir de votre CRM la liste des directeurs financiers de PME industrielles. Si le résultat paraît maigre, regardez comment le champ « fonction » est rempli : « DAF », « Directeur administratif et financier », « CFO », « Resp. finance », « Head of Finance », « Directrice financière & RH ». Chaque variante échappe au filtre. Le secteur d'activité, lui, est souvent vide, ou rempli avec la phrase de présentation que l'entreprise a sur son site.
Ce désordre n'empêche pas de consulter une fiche. Il empêche de segmenter, de mesurer et d'automatiser, c'est-à-dire ce pour quoi on s'est équipé d'un CRM. Après le dédoublonnage, c'est la deuxième étape de la remise en état des données.
Le travail le plus rentable consiste à remplacer les champs libres par des listes de valeurs, puis à ranger l'existant dans ces listes. Un modèle de langage fait ce classement correctement parce qu'il comprend que « Head of Finance » et « DAF » désignent la même fonction, là où une règle exacte échoue.
Pour l'intitulé de poste, on sépare deux informations : la fonction (direction générale, finance, achats, ventes, marketing, ressources humaines, production, informatique…) et le niveau (dirigeant, directeur, manager, opérationnel). Mieux vaut une liste courte que tout le monde retient qu'une nomenclature exhaustive que personne n'utilise pour filtrer.
Pour le secteur, le code APE, récupérable à partir du SIREN, donne une première réponse, parfois trompeuse : beaucoup de sociétés sont enregistrées sous une activité de holding ou sous un code trop large pour servir au ciblage. L'IA croise alors ce code avec la description du site web pour proposer un secteur utilisable.
La consigne donnée au modèle contient la liste complète des valeurs autorisées, une définition courte de chacune, quelques exemples de classement et une instruction ferme : répondre uniquement par une valeur de la liste, ou par « inconnu ». Sans cette porte de sortie, le modèle choisit une réponse plausible pour les intitulés qu'il ne sait pas classer, comme « Chargé de mission transverse ».
Le résultat part d'abord dans un champ séparé, jamais directement dans le champ d'origine. On relit une centaine de lignes tirées au hasard, on corrige la consigne sur les erreurs qui reviennent, puis on généralise. L'intitulé saisi reste conservé tel quel : il sert à rédiger les messages, la liste sert à trier.
Tout ne demande pas un modèle de langage. Les numéros de téléphone au format international (+33 suivi de neuf chiffres), les majuscules des noms, les pays écrits de trois façons ou les codes postaux amputés de leur zéro initial par un tableur se corrigent avec des règles simples. Réserver l'IA aux cas qui demandent de comprendre le sens coûte moins cher et limite les surprises.
Un vérificateur d'emails teste chaque adresse sans envoyer de message et la classe en valide, invalide ou incertaine, ce dernier cas couvrant les serveurs qui acceptent toutes les adresses. Les adresses invalides sortent des campagnes tout de suite, car chaque rebond abîme la réputation du domaine d'envoi. Les rebonds déjà enregistrés par votre outil d'emailing sont une seconde source, gratuite, à reverser dans le CRM.
Un départ laisse des traces : une adresse qui se met à rebondir, un profil professionnel mis à jour, une réponse automatique qui annonce le départ et donne le nom du remplaçant. Ces réponses automatiques s'accumulent dans les boîtes de réception des commerciaux sans que personne ne les traite. L'IA sait les lire et en extraire l'information utile (départ, remplaçant, nouvelle adresse) pour mettre la fiche à jour.
Pour les sociétés françaises, le SIREN permet de vérifier dans la base Sirene de l'Insee, consultable gratuitement sur l'Annuaire des entreprises, si l'entreprise est toujours active ou si elle a cessé son activité. Une vérification régulière sur les comptes suivis évite de relancer une société fermée ou absorbée par un concurrent.
Nettoyer, c'est aussi retirer. Les prospects sans contact venant d'eux depuis plus de trois ans dépassent la durée de conservation fixée par le référentiel de la CNIL pour des personnes qui ne sont pas clientes : on les supprime ou on les anonymise. Les fiches sans email, sans téléphone et sans entreprise identifiable ne servent à personne. Les champs créés pour une ancienne campagne et jamais relus peuvent disparaître des formulaires de saisie. Une base plus petite et exacte donne des chiffres qu'on peut croire.
Techniquement oui, par l'API du CRM. Nous recommandons de passer par un champ intermédiaire tant que la consigne n'a pas été validée sur échantillon, puis d'écrire directement, avec un journal des modifications.
Les appels au modèle coûtent peu pour des classements courts : on envoie un intitulé, on reçoit une valeur. Le temps se passe surtout à écrire les listes de valeurs et à relire les échantillons.
Non. On commence par ce qui est utilisé (clients, affaires ouvertes, comptes prioritaires), puis on étend. Une partie du reste sera archivée avant d'avoir besoin d'être nettoyée, et seul ce qui reste mérite ensuite d'être enrichi.
La structure (quelles informations méritent un champ, avec quelles valeurs) et la propreté (entrées de données, doublons, exclusions) sont deux des quatre modules de la journée Faire de son CRM le centre de son système d'acquisition B2B. Les participants repartent avec le diagnostic de leur CRM, leur plan de structuration et leur charte de fonctionnement : exactement les consignes qu'il faut ensuite donner à un outil d'IA pour nettoyer la base. La journée se suit seule ou comme deuxième jour du parcours Construire son système d'acquisition B2B.
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