Le défi

Avant Gojiberry, la démarche de prospection sortante de ChargeMate était fragmentée et très manuelle.

Brad utilisait Apollo pour trouver et enrichir ses contacts, expérimentait des outils comme PhantomBuster et Waalaxy pour LinkedIn, et rédigeait personnellement des messages destinés aux prospects à forte valeur ajoutée.

La prospection la plus personnalisée était celle qui fonctionnait le mieux, mais c'était aussi la plus difficile à mettre à l'échelle.

LinkedIn et la messagerie électronique existaient dans des flux de travail distincts. Les contacts devaient être suivis manuellement. Les séquences semblaient souvent formulées de manière automatique. Et pour maintenir une prospection régulière, Brad devait sans cesse bloquer des plages horaires dans son calendrier pour la prospection et les relances.

Comme l'explique Brad :

« La majeure partie de ce qui fonctionnait pour nous afin d'obtenir une réponse ou de décrocher un rendez-vous reposait sur une prospection manuelle très soignée, ce qui est évidemment excellent, mais ne passe pas à l'échelle. »

Le but n'était pas de tout automatiser.

L'objectif était d'automatiser les tâches répétitives tout en préservant la dimension humaine qui rendait la prospection efficace.

La solution

ChargeMate a implémenté Gojiberry pour passer d'une prospection traditionnelle basée sur des listes à une prospection basée sur les signaux.

Au lieu de concevoir une liste de profils de clients idéaux (ICP) statique et de contacter tous les profils qui y figurent, Gojiberry identifie en continu des prospects à partir de signaux suggérant qu'il pourrait y avoir une raison pertinente d'entamer une conversation dès maintenant.

Les nouveaux leads sont présentés à Brad pour examen. C'est lui qui décide qui mérite d'être contacté, ajuste les messages si nécessaire, puis laisse Gojiberry gérer les connexions, le timing des séquences et les relances.

Comme le décrit Brad :

« Je passe peut-être 15 ou 20 minutes à examiner quelques prospects. Et ensuite, je sais que les messages seront envoyés au bon moment. Pour moi, cela fonctionne pratiquement en pilote automatique. »

Le résultat est un flux de travail qui met à l'échelle la prospection sortante sans écarter Brad des étapes où son jugement est essentiel.

Utiliser les signaux pour contacter les prospects au bon moment

Pour ChargeMate, le plus grand changement n'a pas simplement été d'automatiser davantage la prospection.

Il s'agissait de cibler le moment précis où cette prospection se déroulait.

Brad utilise plusieurs types de signaux pour identifier les opportunités potentielles :

• l'interaction avec des personnes influentes de l'écosystème des véhicules électriques (VE) et de l'énergie

• l'interaction avec des concurrents

• les abonnés à des pages d'entreprises ou de dirigeants

• les levées de fonds

• les changements de poste

• les activités de recrutement

• les licenciements

• les prospects similaires chaleureux

Certains des résultats les plus probants proviennent du suivi des interactions autour de dirigeants, clients et entreprises de premier plan du secteur de ChargeMate.

Un autre signal, plus inattendu, s'est également révélé utile : les licenciements.

L'évolution des subventions fédérales a exercé une pression sur certains acteurs du secteur de la recharge des VE. Certains exploitants doivent gérer des infrastructures en pleine croissance sans pour autant pouvoir augmenter leurs effectifs.

Pour ChargeMate, c'est le moment idéal pour aborder la façon dont l'IA peut aider les équipes à gérer davantage d'actifs avec moins de ressources opérationnelles.

Plutôt que d'entrer en contact simplement parce qu'un profil correspond à l'ICP, ChargeMate peut initier une approche lorsque la conversation s'inscrit dans un contexte bien précis.

Le flux de travail

ChargeMate combine l'automatisation et l'examen humain tout au long du processus d'acquisition :

Détection des signaux

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Gojiberry identifie les prospects pertinents

↓

Brad examine et valide les prospects

↓

Personnalisation assistée par IA

↓

Séquences LinkedIn + e-mail

↓

Le prospect répond

↓

Brad prend le relais pour la suite de la conversation

L'exécution répétitive est automatisée, tandis que les messages et les échanges peuvent rester sous contrôle humain.

« Nous automatisons les tâches chronophages, tout en maintenant l'intervention humaine pour les aspects qui méritent une approche personnalisée. »

Cet équilibre est particulièrement important pour ChargeMate car elle vend sur un marché B2B spécialisé où les relations comptent et où épuiser un ICP restreint avec des messages génériques s'avérerait très coûteux.

Personnaliser la prospection avec Claude + MCP

Brad est allé encore plus loin dans ce flux de travail en connectant Claude à Gojiberry via MCP.

Il a créé des compétences Claude personnalisées qui comprennent le type de séquence, le style de rédaction et le ton qu'il souhaite adopter.

Il peut ainsi sélectionner des lots de temps en temps, utiliser Claude pour rédiger des messages contextualisés, et envoyer ces mises à jour dans Gojiberry via MCP.

Sa philosophie de communication est volontairement simple : privilégier la curiosité plutôt que d'entrer immédiatement dans une démarche de vente.

Par exemple, si l'entreprise d'un prospect a rapidement augmenté le nombre d'actifs qu'elle gère, le message peut commencer par lui demander comment l'équipe gère ce volume opérationnel supplémentaire.

Le but n'est pas d'utiliser l'IA pour rédiger un argumentaire de vente plus élaboré.

Il s'agit d'exploiter le contexte disponible pour entamer une conversation pertinente et naturelle.

Résultats

L'amélioration la plus significative concerne les taux de réponse.

Brad indique avoir constaté des taux de réponse 5 à 8 fois plus élevés par rapport à ses expériences précédentes avec Apollo et des méthodes de prospection plus traditionnelles.

ChargeMate a également pu comparer directement la prospection basée sur les signaux à celle basée sur des listes statiques.

Brad a intégré des prospects existants provenant d'Apollo et d'Unify dans des séquences. Ces contacts correspondaient toujours parfaitement à l'ICP, mais l'absence de signal temporel derrière la prospection a généré un taux de réussite inférieur.

« Lorsque la démarche est guidée par un signal et qu'elle arrive au bon moment, le taux de réponse est nettement plus élevé. »

Cette comparaison a renforcé l'idée centrale de la stratégie de prospection de ChargeMate : le ciblage vous indique qui viser, mais les signaux vous aident à savoir quand les contacter.

Plus de 5 heures économisées chaque semaine

Gojiberry permet également à Brad d'économiser environ cinq heures par semaine.

Auparavant, maintenir la dynamique de prospection impliquait de chercher manuellement des prospects, d'envoyer des messages, de gérer les demandes de connexion et de vérifier qui avait répondu.

Désormais, il lui suffit de consacrer environ 15 à 20 minutes pour examiner un lot de leads, puis de laisser les séquences se dérouler en arrière-plan.

Pour un fondateur qui gère simultanément le produit, la levée de fonds, la relation client et les ventes, cette régularité compte tout autant que le temps brut économisé.

La prospection ne dépend plus du fait que Brad se rappelle de planifier une nouvelle session dédiée dans son calendrier.

Des réponses aux rendez-vous

Moins d'un mois après avoir commencé à utiliser Gojiberry, ChargeMate avait déjà entamé des discussions avec des clients et partenaires potentiels à travers le monde.

Parmi les prospects pertinents ayant répondu ou manifesté de l'intérêt, Brad a estimé que près de la moitié étaient passés à l'étape du rendez-vous.

Au lieu d'inciter directement les prospects à assister à une démonstration, le processus peut débuter par un message ciblé, se poursuivre par un ou deux échanges humains, et déboucher naturellement sur un rendez-vous.

Pourquoi cette approche fonctionne

L'expérience de ChargeMate met en évidence une distinction évidente entre la prospection statique et la prospection basée sur les signaux :

Le fait de correspondre à l'ICP ne signifie pas que c'est le bon moment pour prendre contact.

Une liste statique vous indique simplement qu'un profil pourrait devenir client.

Un signal vous donne un contexte expliquant pourquoi une conversation est pertinente aujourd'hui.

Ce signal peut être une levée de fonds, un recrutement, un licenciement, une interaction avec un leader d'opinion du secteur ou un échange avec une entreprise du domaine.

Brad a pu constater directement cette différence : les prospects découverts grâce à des signaux opportuns ont systématiquement généré de meilleurs taux de réponse que des contacts similaires issus de listes statiques d'Apollo ou d'Unify.

Pour une entreprise évoluant sur un marché relativement ciblé, cela signifie également que ChargeMate peut éviter de relancer continuellement à froid le même bassin restreint de prospects.

Et ensuite ?

ChargeMate prévoit de continuer à tester différents types de signaux au lieu de s'en remettre à une seule stratégie de prospection.

Un agent pourra se concentrer sur l'interaction avec la concurrence et les influenceurs du secteur, tandis qu'un autre suivra les événements d'achat à l'échelle de l'entreprise, tels que les levées de fonds, les recrutements ou d'autres changements organisationnels.

L'objectif est de comparer non seulement quels signaux génèrent des réponses, mais surtout lesquels débouchent sur le plus grand nombre de rendez-vous et de clients.

Brad souhaite également pousser plus loin la personnalisation, grâce à des flux de travail qui s'adaptent progressivement à sa façon de modifier les messages et de mener les discussions.

Le système idéal n'est pas celui qui remplace le fondateur dans les ventes.

C'est celui qui prend en charge les tâches répétitives qui l'entourent, afin qu'il puisse se concentrer sur les conversations où la présence humaine fait réellement la différence.

Ce qu'il faut retenir

ChargeMate n'avait pas besoin de plus de prospects.

Elle avait besoin d'un meilleur moyen pour identifier le moment idéal pour les contacter.

En combinant découverte basée sur les signaux, personnalisation assistée par IA, séquences multicanales et validation humaine, ChargeMate a conçu un moteur de prospection sortante piloté par son fondateur, à la fois plus évolutif et plus pertinent.

Les premiers résultats :

Des taux de réponse 5 à 8 fois plus élevés.

Plus de 5 heures économisées chaque semaine.

Environ 50 % des conversations positives et pertinentes converties en rendez-vous.

Pour les équipes commerciales dirigées par des fondateurs, cela invite à repenser la prospection :

Ne vous contentez pas de trouver la bonne personne. Trouvez le bon prétexte — et le bon moment — pour engager la conversation.