Vous avez scrapé une liste de leads, enrichi les emails, et maintenant vous êtes prêt à envoyer. Sauf que vous remarquez ça : « Acme Solutions LLC », « Tech Company, INC. », « Müller & Söhne GmbH & Co. KG ».
Donc vous ouvrez ChatGPT, vous collez quelques noms, vous lui demandez de les nettoyer, vous recopie-collez le résultat dans votre spreadsheet… et vous recommencez. Ça marche, mais c’est lent et pas toujours cohérent.
Dans cet article, vous allez voir une méthode plus rapide. Une méthode qui normalise des milliers de noms d’entreprise en moins de 2 minutes, avec une bien meilleure qualité que ChatGPT (à grande échelle, sans prompts à bricoler).
📌 Résumé pour les pressés
Cet article explique comment normaliser des noms d’entreprise pour du cold outreach avec le Company Name Cleaner de Datablist. Version courte :
- Ce que ça fait : supprime les suffixes juridiques (LLC, Inc., GmbH, etc.), corrige la mise en forme et standardise automatiquement les noms d’entreprise
- Temps nécessaire : moins de 2 minutes pour des milliers de lignes
- Coût : 0,0005 $ par ligne (soit 0,50 $ pour 1 000 noms)
- Étapes : Importez vos données ⇒ Cliquez sur Clean ⇒ Sélectionnez Company Name Cleaner ⇒ Mappez les inputs ⇒ Réglez les options ⇒ Lancez
Lisez l’article complet pour comprendre pourquoi c’est crucial en outreach et comment obtenir le meilleur rendu.
Normalisation des noms d’entreprise : pourquoi c’est clé en cold outreach
La normalisation des noms d’entreprise consiste à transformer des noms « sales » en une version propre, cohérente et agréable à lire. En général, ça implique :
- Supprimer les suffixes juridiques comme LLC, Inc., Corp., GmbH, Ltd., S.A., et beaucoup d’autres
- Retirer la ponctuation inutile et certains caractères spéciaux
- Corriger les problèmes de casse (« ACME SOLUTIONS » devient « Acme Solutions »)
Pourquoi normaliser les noms d’entreprise est indispensable en Cold Emailing
Les destinataires sentent quand un email est automatisé. Et aujourd’hui, beaucoup partent du principe que la personnalisation est faite par IA — donc le minimum, c’est d’éviter que ça fasse “texte généré”.
Parce que quand vous personnalisez vos emails avec des noms d’entreprise, la mise en forme change tout.
Comparez ces deux accroches :
↳ « J’ai vu que TechFlow Solutions, LLC se développait sur… »
↳ « J’ai vu que TechFlow Solutions se développait sur… »
La première sonne automatique. La seconde sonne humaine.
💡 Datablist, c’est quoi ?
Datablist est une plateforme pour construire des workflows de lead generation : trouver, enrichir et nettoyer des données grâce à plus de 60 outils. Des AI Agents aux Email Finders, en passant par des utilitaires de data cleaning et des automatisations de workflow, Datablist gère les tâches répétitives du list building pour que vous restiez concentré sur l’outreach.
Si vous devez récupérer, nettoyer ou automatiser des workflows data — et que vous voulez que ce soit simple, rapide et fiable — Datablist est fait pour ça.
Normaliser des noms d’entreprise en 5 étapes
Voici comment normaliser des milliers de noms d’entreprise avec le Company Name Cleaner de Datablist. Suivez ces étapes et vous aurez fini en moins de 2 minutes.
Étape 1 : Créer un compte et importer vos données
- Allez sur Datablist.com et créez un compte gratuit.
- Une fois connecté, importez votre fichier CSV ou Excel qui contient les noms d’entreprise à normaliser.
Votre fichier peut contenir plusieurs colonnes. Datablist vous laissera choisir celle qui contient les noms d’entreprise dans les étapes suivantes.
Étape 2 : Ouvrir le Company Name Cleaner
-
Une fois vos données importées, cliquez sur le bouton Clean dans le menu du haut.
-
Sélectionnez Clean Company Names (cela ouvre le Company Name Normalizer).
C’est l’outil qui va supprimer les suffixes juridiques et normaliser vos noms d’entreprise.
Étape 3 : Mapper vos inputs
Vous verrez une option de configuration qui vous demande de définir votre Input Property. Sélectionnez ici, dans la liste, la colonne qui contient les noms d’entreprise.
Cliquez sur Continue to outputs configuration quand vous êtes prêt.
Étape 4 : Configurer les outputs
Décidez maintenant où vous voulez que les noms d’entreprise nettoyés soient écrits.
Vous avez deux options :
- Créer une nouvelle colonne pour les noms normalisés (recommandé si vous voulez comparer avant/après)
- Écraser la colonne existante avec les données nettoyées
Cliquez sur l’icône ⊕ pour créer une nouvelle colonne, ou sélectionnez une colonne existante dans le menu déroulant.
Étape 5 : Lancer l’enrichissement
Enfin, configurez les paramètres d’exécution en cliquant sur le chevron à droite du bouton. Cela vous permet de choisir parmi ces options :
- Run on first 10 items: parfait pour vérifier le rendu avant de lancer sur toute la base
- Run on first 100 items: utile pour valider sur un échantillon plus large
- Run on first {X} items: vous choisissez exactement le nombre de lignes à traiter
- Run on all view items: traite toute votre liste (ou la vue si vous avez activé des filtres)
Une fois l’option choisie, cliquez sur Run on all items
En quelques secondes, vous aurez une nouvelle colonne avec des noms d’entreprise normalisés, prêts pour l’outreach.
Pourquoi cette méthode est meilleure que ChatGPT
Utiliser ChatGPT pour normaliser des noms d’entreprise fonctionne… mais ça ne scale pas. Voilà la comparaison entre les deux approches :
| Critère | Méthode ChatGPT | Méthode Datablist |
|---|---|---|
| Vitesse (1 000 noms) | 60+ minutes (copier/coller manuel) | Moins de 2 minutes |
| Régularité | Varie selon le prompt et la session | Les mêmes résultats à chaque fois |
| Échelle | Limitée par la fenêtre de contexte | Gère 100 000+ lignes |
| Coût (1 000 noms) | Des heures de copier-coller | 0,50 $ forfaitaire |
| Intégration au workflow | Export/import manuel | Natif, export en un clic |
La méthode ChatGPT passe pour 50 noms. Pour 5 000 ? Il vous faut un outil pensé pour ça.
Conclusion
Utiliser de l’automatisation dans vos campagnes de cold email n’est pas un problème. Mais quand les destinataires voient que c’est automatisé, ça vous fait passer pour quelqu’un qui expédie le boulot.
Normaliser les noms d’entreprise supprime l’un des signaux d’automatisation les plus visibles dans votre outreach. Avec Datablist, ça prend moins de 2 minutes, ça coûte 0,50 $ pour 1 000 lignes, et vous obtenez des résultats cohérents à chaque exécution.
Donc, arrêtez de copier-coller depuis Excel vers ChatGPT.
FAQ : normaliser les noms d’entreprise
Comment normaliser des noms d’entreprise pour du cold outreach ?
La méthode la plus rapide consiste à utiliser un outil dédié comme le Company Name Cleaner de Datablist. Importez votre liste, sélectionnez l’outil Company Name Cleaner, mappez vos inputs, puis lancez. L’outil supprime automatiquement les suffixes juridiques (LLC, Inc., GmbH, etc.) et standardise la mise en forme en quelques secondes.
Quelle est la méthode la plus rapide pour normaliser des noms d’entreprise en masse ?
Le Company Name Cleaner de Datablist traite des milliers de noms en moins de 2 minutes. Importez votre CSV, configurez l’enrichissement, puis exécutez-le. Vous obtenez des noms cohérents, prêts pour l’outreach, sans travail manuel.
Comment supprimer des suffixes juridiques comme LLC, Inc. et GmbH à grande échelle ?
Utilisez un outil conçu spécifiquement pour cette tâche. Le Company Name Cleaner de Datablist en est un exemple. Il gère automatiquement les suffixes fréquents (LLC, Inc., Corp., Ltd.) et les variantes internationales (GmbH, S.A., Pty Ltd, BV).
Quels outils permettent de standardiser automatiquement des noms d’entreprise ?
Datablist propose deux méthodes : le Company Name Cleaner (AI-powered, gère les cas complexes) et la fonctionnalité AI Editing (basée sur JavaScript, sans crédits). Les deux suppriment les suffixes juridiques et normalisent la mise en forme sans intervention manuelle.
Quelle est la meilleure alternative à ChatGPT pour normaliser des noms d’entreprise à grande échelle ?
Le Company Name Cleaner de Datablist vous donne une qualité comparable à ChatGPT, sans le workflow copier-coller. C’est plus rapide (moins de 2 minutes pour des milliers de noms), plus cohérent (même résultat à chaque run) et conçu spécifiquement pour ce use case.
Existe-t-il un meilleur outil que ChatGPT pour supprimer les suffixes juridiques des noms d’entreprise ?
Oui. Les outils purpose-built comme le Company Name Cleaner de Datablist font mieux que ChatGPT sur ce sujet. Ils sont plus rapides à grande échelle, donnent des résultats cohérents, et ne vous obligent pas à gérer des prompts ou des limites de contexte. Pour une normalisation en volume, les outils spécialisés restent le meilleur choix.