Comment Mindflow a atteint un taux de réponse de 35 % grâce à l'outbound basé sur l'intention
35 %
taux de réponse sur les campagnes basées sur l'intention
21 %
des réponses se convertissent en MQLs
25k €
valeur contractuelle moyenne (~cycle de 18 mois)
Aperçu
Mindflow est une plateforme d'automatisation IA qui aide les équipes d'entreprise à orchestrer des flux de travail à travers des milliers d'API. Leurs clients comprennent de grandes organisations telles qu'Auchan, et leur processus de vente cible des leaders de la cybersécurité comme les RSSI (CISO) et les équipes SecOps.
Mais générer un pipeline qualifié pour les logiciels de cybersécurité d'entreprise est difficile, et les méthodes de prospection traditionnelles n'étaient tout simplement pas suffisantes.
Le défi
Avant d'utiliser Gojiberry, Mindflow s'appuyait sur l'outbound traditionnel basé sur des listes d'ICP : création de listes de prospects, envoi de campagnes de prospection à froid et personnalisation manuelle des messages. Mais cela posait un problème fondamental — la plupart des prospects n'avaient aucune intention d'achat.
Comme l'explique Nathan Amram, Growth Automation Manager chez Mindflow : "Le cold outbound semblait trop froid. Nous contactions des personnes sans savoir si elles étaient réellement intéressées." Pour améliorer les résultats, l'équipe a expérimenté des solutions techniques de contournement — suivre les abonnés des concurrents, surveiller l'engagement sur les influenceurs en cybersécurité et rechercher manuellement des mots-clés de niche sur LinkedIn.
Mais ces signaux étaient difficiles à surveiller et impossibles à mettre à l'échelle. Mindflow avait besoin d'un moyen de détecter systématiquement les signaux d'achat.
La solution
Mindflow a directement intégré les données d'intention de Gojiberry dans ses agents d'automatisation internes. Au lieu de s'appuyer sur une prospection manuelle, l'entreprise a développé un pipeline automatisé basé sur l'intention qui s'exécute quotidiennement et identifie automatiquement les nouveaux prospects affichant des signaux pertinents.
Signaux suivis
• Engagement sur les publications des concurrents
• Réactions aux influenceurs de la cybersécurité
• Publications mentionnant des mots-clés de niche — SOAR, automatisation de la sécurité, automatisation des flux de travail, IA agentique
• Des signaux de douleur explicites tels que des discussions autour de la « fatigue des alertes »
Ces signaux indiquent qu'un prospect explore peut-être déjà des solutions d'automatisation.
Le flux de travail
Mindflow a connecté l'API Gojiberry à son système interne d'automatisation de la croissance. Le pipeline fonctionne en trois étapes.
1 — Détecter les signaux d'intention
Chaque jour, l'agent interne de Mindflow récupère les nouveaux prospects directement depuis l'API Gojiberry. Ces prospects contiennent déjà des signaux d'intention indiquant un intérêt potentiel.
2 — Filtrer par ICP
Le système d'automatisation filtre les prospects en fonction du type d'entreprise, des titres de poste (CISO, SecOps, DataOps), de la situation géographique et de la taille de l'entreprise. Seules les correspondances de haute qualité entrent dans le pipeline.
3 — Générer une approche personnalisée
Un second agent extrait les profils LinkedIn, génère des séquences de prospection personnalisées et lance des campagnes — chaque séquence étant automatiquement adaptée en fonction du signal d'intention détecté.
Nathan décrit le système comme « un moteur entièrement automatisé qui alimente quotidiennement notre stratégie d'outbound avec des prospects qualifiés et motivés. »
« Les signaux d'intention changent complètement la prospection sortante. Vous ne devinez plus qui pourrait être intéressé. »
Nathan Amram, responsable de l'automatisation de la croissance chez Mindflow
Résultats
Grâce aux signaux de Gojiberry, Mindflow a considérablement amélioré les performances de ses campagnes d'outbound : un taux de réponse de 31 à 35 %, dont 21 % convertis en MQL. Même avec des contraintes de délivrabilité limitant le volume d'envoi, le système génère régulièrement des conversations qualifiées.
L'impact commercial est significatif. Mindflow vend des logiciels d'entreprise avec une valeur contractuelle moyenne de l'ordre de 25 000 € et un cycle de vente d'environ 18 mois — ce qui signifie qu'une seule transaction générée à partir de signaux d'intention peut rentabiliser Gojiberry pour des années.
Pourquoi ça fonctionne
Pour Mindflow, la différence est simple. Au lieu de contacter des listes d'ICP au hasard, ils s'adressent à des prospects qui discutent déjà de sujets pertinents :
• Équipes de sécurité discutant des défis de l'automatisation
• Des ingénieurs qui se plaignent de la fatigue liée aux alertes
• Professionnels interagissant avec le contenu des concurrents
Cela permet à l'équipe d'engager la conversation au moment même où l'intérêt existe déjà. Comme le résume Nathan : « Les signaux d'intention changent complètement la donne pour le démarchage sortant. Vous ne devinez plus qui pourrait être intéressé. »
La fiabilité était également essentielle. Nathan souligne deux atouts majeurs de Gojiberry : une API robuste et une documentation claire. Une fois l'intégration terminée, le système n'a nécessité que très peu d'interventions manuelles : « L'API et la documentation sont excellentes. Une fois que tout a été connecté, cela a fonctionné tout seul. »
Et après ?
Mindflow prévoit de continuer à étendre son modèle d'acquisition basé sur l'intention, avec des initiatives futures incluant le suivi de signaux de cybersécurité supplémentaires, l'amélioration de l'évaluation des signaux et la mise à l'échelle de ses agents de croissance automatisés.
Leur vision à long terme est de construire un système de génération de pipeline entièrement autonome alimenté par l'IA.
Le point à retenir : les équipes de vente en entreprise luttent souvent avec l'efficacité de la prospection, et Mindflow a résolu ce problème en combinant des agents d'automatisation IA avec les données d'intention de Gojiberry — un système qui identifie en permanence les prospects à fort potentiel et alimente leur moteur de prospection en leads qualifiés.
Comme le conclut Nathan : « La génération de prospects basée sur l'intention est l'avenir de la prospection. »
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