Lita.co
Problème
Lita pensait avoir un problème d'acquisition de particuliers. La donnée disait autre chose. 70% des fonds gérés venaient de moins de 5% des comptes, tous des intermédiaires financiers professionnels (conseillers en gestion de patrimoine, family offices). Le vrai sujet, c'était d'aller chercher ces pros, et ça n'avait jamais été cadré comme une vraie campagne outbound.
Approche
Recadrage de la mission dès la première heure de discovery. ORIAS est l'annuaire officiel de tous les conseillers financiers déclarés en France, et il est public. Personne ne pense à le scraper. J'ai extrait les 8 500 conseillers enregistrés (Apify), croisé avec leurs posts LinkedIn récents pour ne garder que ceux qui parlent déjà d'investissement responsable (Sales Nav + Clay). On est tombés sur 780 noms ultra-pertinents, ce qui permettait d'écrire un message vraiment personnalisé à chacun. Pour les family offices, liste manuelle de 60 noms, parce qu'à ce volume l'automatisation n'a plus d'intérêt.
Livrables
- — Une liste de 780 conseillers financiers pertinents, à jour, exportée à la demande (Apify + Clay)
- — Une séquence de 2 mails avec une mention personnalisée d'une publication LinkedIn récente du conseiller (Instantly)
- — Une liste manuelle de 60 family offices et un script LinkedIn écrit pour la fondatrice
- — Un tableau de suivi simple par segment (CGP vs family office), pour voir ce qui marche et ajuster
Résultats
Outils utilisés
- Apify
- LinkedIn Sales Navigator
- Clay
- Dropcontact
- Instantly
- Brevo
Récit
La discovery a réorienté le périmètre dès la première heure. Lita cherchait à étendre son audience de particuliers, alors que les chiffres montraient que l’essentiel des fonds gérés venait d’un tout petit nombre d’intermédiaires professionnels. On a recadré la mission sur l’acquisition de ces pros avant même de signer le devis.
Le sourcing a été le coeur du projet. ORIAS publie en clair les données de chaque conseiller financier enregistré en France, et l’extraction de ces 8 500 fiches a pris quelques heures via Apify. Le croisement avec Sales Nav a permis de filtrer ceux qui publient ou suivent des sujets sur l’investissement responsable. La liste finale tenait sur 780 noms, ce qui changeait tout : on pouvait écrire un mail vraiment personnalisé sur chaque conseiller, en citant un de ses propres posts LinkedIn récents.
Le reply rate qui en est sorti dit ce qu’il y a à dire sur la précision du ciblage. À 14%, on est très loin des standards d’un cold email “spray and pray” qui plafonne à 2-3%. Le coût n’est pas dans l’envoi, il est dans le travail amont qui transforme une liste en cible.