Prompts IA pour la prospection : 8 modèles à copier

Avant de commencer : que contient le fichier ?

Un export Auspector est un fichier CSV ou XLSX avec une ligne par établissement. Les en-têtes de colonnes sont en anglais, quelle que soit la langue de votre interface : name, category, address, locality (ville), area (quartier), phone, website, plus hours (horaires) et lat/lng (coordonnées) si vous les cochez à l’export. Chaque ligne porte aussi un id stable (définitions : ce que contient une fiche).

• Ni e-mail ni noms. Il n’y a ni colonne e-mail ni colonne de personne nommée. Si un assistant propose une adresse e-mail ou le nom d’un gérant, elle ne vient pas de votre fichier : considérez-la comme non vérifiée (pourquoi nous ne vendons pas d’adresses e-mail).
• La date est un filtre, pas une colonne. Pour travailler sur les arrivées d’un jour ou d’une semaine, réglez la date d’arrivée dans la recherche avant l’export. C’est le jour où la fiche nous est parvenue, pas la date d’ouverture.
• Les petits fichiers fonctionnent mieux. Le centre d’aide d’OpenAI recommande une ligne par enregistrement et des noms de colonnes clairs, et signale qu’un fichier volumineux ou complexe peut ne pas être analysé en entier ; si le résultat semble incomplet, découpez le fichier (OpenAI · Data analysis with ChatGPT, en anglais). Demandez le détail du calcul de chaque total.

Huit prompts

1. Poser le contexte (à coller en premier)

Je vends [produit ou service] à [type
d'établissements].
Bon client pour nous : [critères, ex.
catégorie, pas encore de site sur la fiche].
Mon secteur : [ville, quartiers].

Ci-joint un export d'établissements qui
viennent d'ouvrir. Colonnes : name, category,
address, locality, area, phone, website,
hours, lat, lng.

Règles pour toute la conversation :
- N'utilise que ce qui figure dans le fichier.
- Si une valeur manque, écris « inconnu ».
- N'invente ni e-mail, ni nom, ni fait.
- Garde la colonne id dans chaque tableau.

Rôle : fixer les règles une fois pour toutes, afin que les prompts suivants restent courts. À coller en début de conversation, fichier joint.

À vérifier : reprend-il correctement les colonnes, et son nombre de lignes correspond-il à votre fichier ?

2. Classer par pertinence

Note chaque ligne selon son adéquation avec
notre client idéal : 3 = forte, 2 = possible,
1 = faible.
Utilise uniquement category, area, website
et hours.
Justifie chaque note en une ligne.
Tableau : id, name, category, area, note,
justification. Trie par note, puis par area.

Rôle : un premier classement selon vos propres critères, avec une justification contrôlable.

À vérifier : prenez cinq lignes au hasard. La justification s’appuie-t-elle sur une donnée réellement présente ? Une justification qui parle de taille, d’avis clients ou du gérant ne vient pas du fichier.

3. Regrouper par quartier pour une tournée

Prends les lignes notées 3 ou 2.
Regroupe-les par locality, puis par area.
Dans chaque groupe, ordonne les arrêts avec
lat et lng pour que chacun soit proche du
précédent. [8] arrêts maximum par jour.
Sortie : jour, arrêt, id, name, address.

Rôle : transformer la sélection en tournées jour par jour pour une équipe terrain.

À vérifier : confrontez la tournée aux adresses réelles ; une distance calculée sur les coordonnées est à vol d’oiseau, pas un temps de trajet.

4. Rédiger une accroche qui évoque l’ouverture

Pour les 10 lignes les mieux notées, écris
une phrase d'accroche pour [un appel /
une visite].
Évoque leur ouverture récente et relie-la
en une phrase à [notre offre].
Ne donne aucune date d'ouverture. N'affirme
rien qui ne figure pas dans la ligne.
Ton cordial, simple, 25 mots maximum.

Rôle : une phrase personnalisée par établissement, qui évoque l’ouverture.

À vérifier : aucun fait ni aucune date inventés. Le fichier indique qu’un établissement est nouveau dans notre base, pas le jour de son ouverture : « vous venez d’ouvrir » passe, « vous avez ouvert lundi » non. Pour l’appel complet : script d’appel de prospection.

5. Se renseigner sur un établissement avant l’appel

Cherche sur le web [nom], [adresse].
Réponds en cinq points :
- ce qu'ils vendent et à qui
- si l'ouverture a été annoncée (lien)
- ce que dit leur site
- ce qui rendrait [notre offre] pertinente
  maintenant
- un indice qu'ils ne sont pas ouverts
Cite une source pour chaque point.
Écris « introuvable » plutôt que de deviner.

Rôle : une courte fiche de préparation sur un établissement avant l’appel. La recherche web doit être activée.

À vérifier : ouvrez chaque source citée. OpenAI recommande lui-même de vérifier qu’une source étaye vraiment la réponse et quand elle a été publiée ou mise à jour (OpenAI · Searching the web with ChatGPT).

6. Signaler les fiches à vérifier

Liste les lignes à vérifier avant tout
contact, avec la raison :
- téléphone absent ou inhabituel pour le pays
- même numéro sur plusieurs lignes
- catégorie floue ou hors cible
- website vide (demander, ne pas conclure
  à l'absence de site)
- adresse sans numéro de rue
Sortie : id, name, problème.

Rôle : une liste des fiches à contrôler avant que quiconque ne les contacte.

À vérifier : un numéro en double est souvent normal ; les chaînes et les artisans qui interviennent à domicile (plombiers, serruriers, nettoyage) figurent fréquemment sur plusieurs fiches avec un seul numéro. Ce que signifie — ou non — un champ vide : taux de remplissage d’un fichier d’entreprises.

7. Résumer les nouvelles fiches d’une journée

Ce fichier contient les nouvelles fiches
d'une seule journée.
Compte les lignes par category et par area.
Montre les 10 plus grandes catégories :
nombre de lignes, avec téléphone, avec site.
Signale celles qui correspondent à notre
client idéal.
Calcule avec du code et affiche les totaux.

Rôle : une vue d’ensemble, en un écran, des arrivées d’une journée sur votre secteur.

À vérifier : les totaux retombent-ils sur le nombre de lignes du fichier ? ChatGPT peut écrire et exécuter du code pour analyser des données ; OpenAI conseille de relire le code, les résultats et les hypothèses avant de s’y fier (OpenAI · Data analysis with ChatGPT).

8. Préparer la sélection pour votre CRM

Renvoie un CSV avec exactement ces colonnes :
id, name, phone, note, justification,
prochaine_etape.
prochaine_etape vaut : appeler, visiter,
rechercher ou ignorer.
Ne modifie aucune valeur d'id.

Rôle : un fichier propre à importer dans votre CRM.

À vérifier : les valeurs d’id sont-elles intactes ? C’est cet identifiant qui permet à un réimport de mettre à jour les lignes de votre CRM au lieu de les dupliquer.

Trois règles pour rester prudent

• Vérifier avant d’utiliser. Un assistant peut se tromper tout en paraissant sûr de lui ; OpenAI recommande de traiter la réponse de ChatGPT comme un premier jet plutôt que comme une source définitive, et de vérifier les informations importantes (OpenAI · Does ChatGPT tell the truth?). Contrôlez le numéro et l’ouverture effective avant tout contact.
• Chaque message part de la main d’une personne. Ne branchez pas un assistant de façon à ce qu’il appelle, écrive ou envoie des messages aux établissements de lui-même. Un brouillon reste un brouillon. En France, les règles de prospection ne sont pas les mêmes selon le canal, et l’obligation pèse sur l’émetteur ; vérifiez votre propre cadre avec votre conseil juridique.
• Respecter la politique de données de votre entreprise. Avant de téléverser un fichier de clients ou de prospects, vérifiez quelles données votre entreprise autorise dans quel outil d’IA. Les réglages dépendent de l’offre et de l’espace de travail : sur les comptes ChatGPT personnels Free, Plus et Pro, les conversations peuvent par défaut servir à entraîner les modèles d’OpenAI, ce qui se désactive dans les contrôles des données (OpenAI · Data controls in ChatGPT, en anglais). Ceci n’est pas un conseil juridique.

Ce qu’un assistant trouve ou non par lui-même — et pourquoi il ne remplace pas une liste datée : ChatGPT peut-il trouver les nouvelles entreprises ?