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Je vais créer une automatisation Make.com pour trier les prospects en chaud et froid

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Marek Kulma
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À propos de ce service

Traduction automatique

Vous recevez des soumissions de formulaire mais vous perdez des heures à décider quels prospects méritent un appel en premier ? Chaque prospect chaud auquel vous répondez tardivement représente un revenu qui s’en va chez un concurrent.

Cette automatisation lit chaque soumission de formulaire, utilise l’IA pour juger l’intention et la compatibilité, puis trie automatiquement chaque prospect en chaud ou froid. Les prospects chauds sont signalés et dirigés vers vous instantanément ; les froids sont enregistrés pour plus tard afin que vous ne poursuiviez pas les mauvaises personnes et ne manquiez plus jamais un prospect prêt à acheter.

Conçue avec Make.com, connectée à votre formulaire (Typeform, JotForm, webhook ou votre site), avec une étape de scoring IA (Claude / GPT) qui lit le contenu réel du message, pas seulement la correspondance de mots-clés.

Ce que vous obtenez :

  • Un scénario Make.com entièrement construit et testé
  • Un scoring de prospects basé sur l’IA adapté à vos critères : budget, intention, taille de l’entreprise, urgence
  • Une distribution automatique : prospects chauds vers Slack / email / CRM, prospects froids vers une liste ou une feuille séparée
  • Une courte démonstration Loom pour que vous puissiez le gérer et l’ajuster vous-même

C’est le même moteur derrière un pipeline de qualification de prospects en direct que j’ai créé, qui sépare en temps réel les soumissions à haute intention de celles à faible intention.

Envoyez-moi les champs que votre formulaire collecte, et je vous montrerai exactement comment le scoring fonctionnerait pour votre cas.

Découvrez Marek Kulma

Marek Kulma

Automation and Computer Vision Developer

  • DePologne
  • Membre depuismai 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Polonais, Anglais, Allemand
I build automation and data-extraction systems that save businesses hours of manual work. My focus is turning messy real-world documents — invoices, financial reports, scraped data — into clean, structured output you can actually use. I work in Python with custom-trained extraction models (YOLOv8, OCR), plus automation tools like n8n and Make.com. Whether it's a one-off batch of PDFs or a recurring workflow, I deliver production-ready solutions, not throwaway scripts. Send me a sample of what you're working with and I'll tell you straight whether I can help.

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