5 méthodes d’enrichissement de données à grande échelle

Les gens construisent des fusées pour aller sur la lune et créent des intelligences artificielles capables de raisonner, pourtant beaucoup cherchent encore des données à la main ; il est temps que ça change.

Cet article s’adresse à toutes celles et ceux qui doivent enrichir des données en masse pour gagner des heures (voire des jours) de travail manuel.

Quand on parle d’enrichissement de données, on commence toujours par les fondamentaux. Les infos de base comme les domaines d’entreprise et les profils LinkedIn, qui permettent ensuite de tout trouver. Avec ces fondamentaux, vous pouvez constituer automatiquement des datasets complets sans la corvée manuelle.

Décomposons les méthodes d’enrichissement en masse qui offrent le meilleur rapport effort/résultat.

Voici les méthodes abordées

• Méthode d’enrichissement #1 : Utiliser des noms d’entreprise pour trouver les domaines
• Méthode d’enrichissement #2 : Identification de profils LinkedIn en masse
• Méthode d’enrichissement #3 : Recherche contextuelle de domaines avec AI
• Méthode d’enrichissement #4 : Vérification d’emails avec la méthode waterfall
• Méthode d’enrichissement #5 : Recherche sur mesure avec AI Agent

💡 Avant de commencer : Datablist en 30 s

Toutes ces méthodes d’enrichissement en masse sont disponibles sur Datablist.com

Datablist est une plateforme d’enrichissement et d’automatisation des données qui vous donne accès à 50+ data providers, 8 LLMs, 3 AI agents, des fonctionnalités d’automatisation de workflows, et plus encore.

Et vous n’avez même pas besoin de coder : Datablist propose une interface type spreadsheet simple à utiliser.

Enrichissement en masse No.1 : Trouver les domaines d’entreprise à partir d’une liste de noms

Trouver le site d’une entreprise est la première étape de presque tout workflow Sales ou Marketing. C’est la clé qui déverrouille tout le reste. Mais quand vous avez des centaines ou des milliers de noms d’entreprise, chercher chaque domaine un par un devient un gouffre de temps.

Ce que fait cet enrichissement

L’enrichissement "Find Company Domains from a List of Names" prend une simple liste de noms d’entreprise et trouve automatiquement le bon domaine principal du site pour chacun, en masse. Vous uploadez des noms d’entreprise et il renvoie les domaines.

Aperçu rapide du processus

Le workflow est simple, pensé pour vous emmener d’une liste de noms à une liste de domaines avec un minimum d’effort.

1. Uploadez votre liste : Démarrez avec un fichier CSV ou Excel contenant une colonne de noms d’entreprise.
2. Lancez l’enrichissement : Sélectionnez l’enrichissement "Find Company Domain from Company Name" dans Datablist.
3. Obtenez une liste propre : L’outil traite votre liste en masse et ajoute une nouvelle colonne avec les domaines trouvés.

Voici un guide qui montre comment trouver des domaines à partir du seul nom d’entreprise 👈🏽

Pourquoi c’est précieux

Un domaine d’entreprise est une donnée fondamentale. Une fois que vous l’avez, vous pouvez :

• Trouver les emails des prospects. La plupart des outils d’enrichissement d’emails nécessitent un nom et un domaine pour bien fonctionner.
• Analyser la stack technologique d’une entreprise. Découvrez quels logiciels et outils elle utilise sur son site.
• Scraper le site pour plus d’infos. Utilisez le domaine pour collecter des détails comme la taille, le secteur ou des actualités.
• Qualifier des comptes. Un site pro en dit long sur la légitimité et la taille d’une entreprise.

Prix

• Coût : Entre 1 et 2,5 credits par recherche de nom d’entreprise.
• Exemple : Enrichir une liste de 1 000 entreprises coûterait 1 000 credits, soit environ 1 $.

Enrichissement en masse No.2 : Trouver des profils LinkedIn à grande échelle

Juste après le domaine, un profil LinkedIn est la donnée la plus précieuse pour le B2B outreach. C’est la source de presque tous les points de données pro sur votre prospect.

Ce que fait cet enrichissement

Vous fournissez une combinaison de prénom, nom, et un mot-clé comme le nom de leur entreprise ou le domaine. L’outil recherche alors et renvoie l’URL de leur profil LinkedIn.

Pourquoi c’est précieux

En Sales et Marketing B2B, le profil LinkedIn est votre source de vérité. Sans lui, vous ratez des opportunités clés.

Deux tâches sont quasiment impossibles sans un profil LinkedIn :

• Trouver un numéro direct. Les outils de recherche de téléphone utilisent souvent les profils LinkedIn comme source pour trouver des mobiles.
• Filtrer des leads sur des critères démographiques. Un profil LinkedIn révèle des infos comme l’historique pro, la formation, les connexions… utiles pour qualifier vos prospects.

Prix

• Coût : 2,5 Datablist credits par exécution.
• Exemple : Pour chercher 1 000 personnes, vous aurez besoin d’un abonnement Datablist Starter, qui inclut 5 000 credits.

Enrichissement en masse No.3 : Trouver des domaines avec une recherche contextuelle AI

Que se passe-t-il si votre liste de noms d’entreprise n’est pas parfaite ? Deux situations courantes :

1. Vous avez des noms comme « Apollo » ou « Pioneer » qui peuvent désigner des milliers d’entreprises.
2. Vous avez des raisons sociales complexes qui ne correspondent pas au nom utilisé en marketing.

Le domain finder aura du mal dans ces cas. C’est là que Datablist’s AI Agent entre en scène.

Ce que fait cet enrichissement

Au lieu de s’appuyer sur une recherche simple nom → domaine, la **contextual domain search utilise un AI Agent pour mener une recherche ciblée**. Vous pouvez lui fournir du contexte supplémentaire, comme la localisation, le secteur, le numéro d’immatriculation, ou toute autre donnée.

L’AI Agent utilise ce contexte pour trouver le bon site, comme le ferait un chercheur humain, mais bien, bien plus vite.

Comment fonctionne l’AI Agent pour trouver des domaines (recherche contextuelle)

Datablist propose un template prêt à l’emploi pour cette tâche ; pas besoin d’être expert en AI.

1. Uploadez vos données : Fournissez votre liste avec les noms d’entreprise et les colonnes contextuelles (ex. Country, Industry).
2. Sélectionnez le template AI : Choisissez le template de prompt AI "Find company website from its name".
3. Faites le mapping : Indiquez à l’AI quelles colonnes contiennent le nom et les infos de contexte.
4. Lancez l’Agent : L’AI effectue une recherche contextuelle pour chaque entreprise et renvoie le domaine le plus probable.

Voici un guide qui montre comment trouver des domaines avec un AI Agent 👈🏽

Pourquoi c’est précieux

Cette méthode résout le problème de précision pour les données ambiguës ou « sales ».

• Gère les noms courants : Elle différencie « United » la compagnie aérienne de « United » le déménageur local, grâce au contexte.
• Trouve des entreprises locales : En fournissant une ville ou une région, l’AI peut identifier des acteurs locaux autrement invisibles dans une recherche globale.
• Augmente le match rate : Sur des listes complexes, cette méthode augmente fortement le nombre de bons domaines trouvés et vous évite du clean-up manuel.

Prix

• Coût : Enrichissement basé sur l’usage.
• Exemple : Si l’AI Agent fait 3 recherches pour trouver le domaine, cela peut coûter 5 credits. S’il fait 10 recherches et vérifie 3 sites, cela peut être 15 credits ou plus. Plus de travail = plus de credits.

Enrichissement en masse No.4 : Obtenir des emails vérifiés avec une méthode waterfall

Une fois que vous avez un profil LinkedIn et un domaine d’entreprise, l’objectif suivant est souvent de trouver un email vérifié. Mais tous les providers d’emails ne se valent pas. Certains excellent sur les tech companies aux US, d’autres sont meilleurs pour l’industrie en Europe.

S’appuyer sur un seul provider, c’est laisser des données (et de l’argent) sur la table.

Ce que fait cet enrichissement

Le Waterfall enrichment résout ce problème en chaînant plusieurs data vendors. Il prend le nom du prospect et le domaine, interroge un premier provider. Si aucun email n’est trouvé, il passe automatiquement au second, puis au troisième, etc.

Le processus continue dans la « cascade » jusqu’à trouver un email ou épuiser les sources.

Le processus waterfall expliqué

Décomposons ce qui se passe en coulisses.

1️⃣ Input : Vous fournissez un nom complet et un domaine d’entreprise.

2️⃣ Première tentative : Le système vérifie le provider n°1 pour un email vérifié.

3️⃣ Effet cascade : Si rien n’est trouvé, il interroge automatiquement le provider n°2, puis n°3.

4️⃣ Résultat : Le process s’arrête quand un email vérifié est trouvé ou quand tous les providers ont échoué.

Pourquoi c’est précieux

L’approche waterfall maximise vos chances de trouver la bonne info de contact, sans effort supplémentaire de votre part.

• Couverture nettement accrue : En multipliant les sources, vous trouvez des emails introuvables via un seul provider.
• Modèle pay-for-performance : Vous ne consommez des credits que lorsqu’un email vérifié est réellement trouvé. Si aucune source ne remonte la donnée, vous ne payez pas.
• Qualité de données améliorée : Le système privilégie les emails vérifiés, ce qui réduit votre bounce rate et protège la réputation de votre domaine lors des campagnes d’outreach.

Prix

• Coût : 25 Datablist Credits par email trouvé.
• Exemple : Pour 1 000 emails, il vous faudra un abonnement Datablist + un top-up de 20 $ en credits.

📘 Payez uniquement en cas de succès

Le meilleur avec le waterfall enrichment, c’est son équité. Si nous ne trouvons pas la donnée, vous ne payez pas. Vous maximisez ainsi votre ROI : vous ne payez que pour les résultats.

Enrichissement en masse No.5 : Recherche sur mesure avec l’AI Agent de Datablist

Parfois, la donnée dont vous avez besoin n’existe dans aucune base. Vous devez peut-être savoir si une entreprise possède une certification, si son site mentionne un service précis, ou si elle recrute pour un poste donné. Avant, cela signifiait des heures de recherche manuelle.

Aujourd’hui, vous pouvez l’automatiser en lançant Datablist’s AI Agent sur votre liste.

Ce que fait cet enrichissement

Cette méthode d’enrichissement utilise le même AI Agent que pour la recherche contextuelle de domaines, mais au lieu d’un template, vous lui donnez des instructions custom, i.e. un prompt.

L’AI Agent de Datablist peut chercher, trouver et extraire des informations partout sur internet. Pensez-y comme une équipe d’assistants de recherche infatigables, capables de lire des sites et de répondre à des questions précises à grande échelle.

Pourquoi c’est précieux

La recherche AI sur mesure vous permet d’enrichir vos données avec des informations qu’aucun outil standard ne fournit.

• Hyper-personnalisation : Trouvez des angles uniques pour votre Sales outreach, comme une étude de cas récente ou une valeur d’entreprise mentionnée sur la page « À propos ».
• Qualification de niche : Qualifiez des leads sur des critères très spécifiques. Par exemple, vérifier des milliers de sites de cabinets d’avocats pour identifier ceux spécialisés en « propriété intellectuelle ».
• Automatisez les tâches pénibles : Toute tâche de recherche répétable (visiter un site, chercher une info) peut être automatisée.

Exemples de recherche AI sur mesure

Les possibilités sont presque infinies. Quelques idées pour démarrer :

• Exemple équipe Sales Recrutement : Visiter la page Carrières de chaque entreprise et extraire les intitulés de postes ouverts qui n’apparaissent pas ailleurs.
• Exemple équipe Sales terrain : Aider votre équipe à prioriser en détectant si des entreprises ont des sites de production dans votre zone cible en posant simplement : « Cette entreprise a-t-elle un site industriel dans le Grand Denver ? »
• Exemple équipe Sales d’agence PR : Identifier quels CEO ne sont pas passés dans des podcasts ou n’ont pas eu de couverture média. Vous focalisez ainsi votre outreach sur ceux qui ont le plus besoin de vos services.

Prix

• Coût : Enrichissement basé sur l’usage.
• Exemple : Pour vérifier si 1 000 entreprises offrent un service spécifique, comptez 3 000 à 10 000 credits selon la complexité.

Le mot de la fin : arrêtez de perdre du temps

L’enrichissement manuel vous freine. Avec les bons outils, vous pouvez enrichir des données en masse et revenir à ce qui compte.

Chacune des cinq méthodes — de la recherche des domaines fondamentaux à la recherche AI sur mesure — se lance en quelques minutes avec Datablist.

À retenir : automatiser votre enrichissement de données n’est plus un luxe ; c’est indispensable.

Foire aux questions (FAQ) sur l’enrichissement de données

ChatGPT peut-il enrichir des données ?

Oui, ChatGPT peut servir pour certains enrichissements. Mais c’est un chatbot conversationnel, pas un outil spécialisé. Il peut « halluciner » ou donner de mauvaises infos. Pour des projets en masse où précision et scalabilité sont critiques, un outil dédié comme Datablist est plus fiable.

Quels enrichissements offrent le meilleur ROI ?

Ceux qui ont le meilleur ROI sont presque toujours les fondamentaux. Obtenir le domaine d’une entreprise, l’email d’un prospect et son profil LinkedIn débloque de nombreux autres enrichissements. Ce sont les bases de la personnalisation avancée et d’un outreach efficace — donc les activités au ROI le plus élevé.

Comment trouver en masse le profil LinkedIn d’une personne à partir de son nom et du nom de son entreprise ?

Le plus efficace est d’utiliser un bulk LinkedIn profile finder comme Datablist. Vous uploadez une liste avec les colonnes prénom, nom et nom d’entreprise (ou mieux : domaine). L’outil traite la liste et renvoie les URLs des profils LinkedIn correspondants, sans recherche manuelle.

Qu’est-ce que le “Waterfall Enrichment” ?

Le waterfall enrichment consiste à interroger plusieurs data providers séquentiellement. Si le premier ne trouve pas la donnée (ex. un email), le système essaie automatiquement le second, puis le troisième, etc. Cette cascade maximise les chances de trouver l’information.

Quelle est la précision de l’enrichissement propulsé par l’AI ?

Avec des prompts clairs et du contexte, l’enrichissement propulsé par l’AI peut être très précis — souvent plus que la recherche manuelle à grande échelle, car il élimine les erreurs humaines. L’essentiel est de fournir assez de contexte à l’AI pour décider correctement.

Dois-je savoir coder pour utiliser ces méthodes d’enrichissement ?

Non. Des outils comme Datablist sont no-code. Tout ce qui est décrit ici se fait via une interface type spreadsheet. Uploadez un fichier, choisissez un enrichissement dans un menu, et obtenez vos résultats sans écrire une ligne de code.