Lead entrant : lui répondre en une minute, sans y être

Un lead entrant doit avoir une réponse en moins d’une minute, même pendant vos rendez-vous, et un scénario Make s’en occupe pour vous. C’est un système que vous pouvez installer chez un client qui reçoit des demandes par formulaire ou par publicité : un email personnalisé par l’IA part au prospect, la fiche se crée dans le CRM et le commercial est alerté sur Slack. Voici le montage complet, filmé sur un cas client réel, et ce qui a changé dans les outils depuis le tournage.

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Pourquoi la première minute compte

Le chiffre qui ouvre la vidéo vient d’une analyse de Velocify sur plusieurs millions de leads : les entreprises qui répondaient dans la minute voyaient leur conversion progresser de 391 % (le communiqué de 2010 ↗ (nouvel onglet)). L’étude est ancienne et les reprises ne s’accordent pas sur le point de comparaison (30 minutes pour les unes, 2 pour les autres). Retenez l’ordre de grandeur.

Personne ne reste devant sa boîte mail 24 heures sur 24. Le lead arrive pendant un rendez-vous, un samedi, à 23 h. Il remplit aussi le formulaire de deux concurrents. Celui qui répond le premier, avec un message qui montre qu’il a lu la demande, prend l’appel.

Le système en 4 étapes

Le besoin du client, tel que je l’ai noté avant de construire :

1. un lead remplit un formulaire sur le site ;
2. il reçoit un email personnalisé, assez naturel pour qu’il pense qu’une personne l’a écrit ;
3. le lead est créé dans le CRM ;
4. une alerte interne prévient la personne qui doit le rappeler.

Le tout tient dans un scénario Make avec un routeur : un chemin pour l’email, un pour le CRM, un pour Slack. La vidéo construit ensuite une seconde version, pour le client dont le formulaire ne sait qu’envoyer un email.

Si Make est nouveau pour vous, la formation Make en 3 h 20 pose les bases (modules, mapping, routeurs). Le même système se monte dans n8n ; pour choisir entre les deux chez un client, voyez Make vs n8n.

Étape 1 : le formulaire

La vidéo part de Youform, gratuit pour un nombre illimité de formulaires et de réponses, webhooks compris. Si le client a déjà son formulaire, gardez-le : la section « Sans webhook » plus bas traite ce cas.

Les écrans, un par question :

• un accueil (« Besoin d’un système sur mesure ? Vous êtes au bon endroit ») ;
• le nom de l’entreprise ;
• l’URL du site ;
• le bloc contact : prénom, nom, email, téléphone ;
• un champ long : « Comment puis-je vous être utile ? » ;
• un écran de remerciement, puis une redirection vers le site.

Rendez chaque champ obligatoire : sans le nom de l’entreprise ou l’URL, l’email personnalisé n’a rien sur quoi s’appuyer. Youform envoie aussi une notification par email à chaque réponse, avec toutes les réponses dans le corps. Renommez son objet (« Nouveau lead via le site ») : elle sert dans la seconde version.

Le formulaire se partage par son lien ou s’intègre au site par un bout de code HTML à coller dans la page.

Étape 2 : recevoir le lead dans Make

Dans Make, un module Webhooks, « Custom webhook » : Make crée une adresse. Collez-la dans l’onglet Intégrations de Youform, rubrique Webhook, puis remplissez le formulaire une fois pour que Make reconnaisse la structure des données.

Dans la vidéo, le lead test est un YouTubeur tech qui veut automatiser ses réponses aux demandes de partenariat des marques.

Deux habitudes font gagner des heures pendant la construction :

• Ne remplissez pas le formulaire à chaque essai : chaque test coûte 2 à 3 minutes. Sur le webhook, « Download output bundle » donne le JSON reçu ; collez-le dans un module « Parse JSON », débranchez le webhook et testez sur cette copie. Vous rebranchez le webhook à la fin.
• Posez les variables tout de suite, avec un module « Set multiple variables » : entreprise, URL, prénom, nom, email, téléphone, message. Il coûte un crédit par passage, mais le scénario se relit mieux, et au moment de rebrancher le webhook, vous ne changez le mapping qu’à un seul endroit.

Étape 3 : l’email personnalisé par l’IA

Le formulaire donne le besoin, mais pas grand-chose sur la personne. Le scénario va donc chercher qui elle est, puis rédige deux phrases.

La recherche sur le prospect

Un module Perplexity reçoit « prénom nom, entreprise (URL du site) » et rend un résumé de ce que le web dit de la personne, avec ses sources. La première réponse est arrivée en anglais : une consigne « Réponds en français » a réglé le problème. L’accès à l’API demande un moyen de paiement ; dans la vidéo, 5 € de crédit suffisent pour longtemps.

Avant de l’envoyer plus loin, remplacez les retours à la ligne du résumé par \n (fonction replace) : sinon le JSON passé à l’étape suivante n’est pas valide. Un validateur JSON en ligne le confirme en une seconde.

Le prompt

Le modèle de langage reçoit quatre messages, dans cet ordre : le rôle (system), un exemple d’entrée (user), la réponse attendue pour cet exemple (assistant), puis les données du lead en cours (user). L’exemple est ce qui rend la sortie fiable : un exemple au minimum, plusieurs si vous pouvez.

SYSTEM
Vous êtes un assistant intelligent et utile pour la rédaction d'emails.

USER
Voici les informations concernant un lead intéressé par nos services
d'automatisation, qui a rempli un formulaire sur notre site web.
Votre tâche est de rédiger une réponse par email personnalisée, en deux
paragraphes d'une phrase chacun :
1. remercier le lead pour sa demande ;
2. une introduction personnalisée d'une ligne, à partir des informations
   du formulaire et de la recherche Perplexity fournie comme contexte.

Notes :
- ton amical et sans fioritures, tout en restant professionnel
- ne fournissez que le contenu de l'email, sans objet ni formule de politesse
- pas de point d'exclamation, pas de question
- ne soyez pas trop enthousiaste
- répondez uniquement en JSON, au format {"email": "..."}
- soyez concis, utilisez "je" et non "nous"
- laissez une ligne vide entre les paragraphes

Les données du lead partent en JSON :

{
  "entreprise": "{{entreprise}}",
  "message": "{{message}}",
  "recherche_perplexity": "{{resume_perplexity}}"
}

Le premier essai a donné : « Merci de m’avoir contacté concernant l’automatisation de vos réponses aux demandes de partenariat par email. » La suite citait la chaîne YouTube du prospect. Cette sortie est devenue l’exemple du prompt.

Trois réglages dans le module OpenAI :

• dans les réglages avancés, la réponse est de type JSON et Make la parse : email devient une variable ;
• la température à 0,7 (1 est trop créatif, 0 ne l’est pas du tout) ;
• la vidéo utilise GPT-4o ; un modèle courant fait le même travail avec le même prompt.

L’envoi

Un module Sleep de 30 à 40 secondes avant l’envoi : personne n’écrit un email en deux secondes. Puis l’envoi depuis la boîte professionnelle, avec une copie dans les messages envoyés pour garder l’historique.

• Objet : « {prénom}, merci pour votre demande ».
• Corps en HTML : « Bonjour {prénom}, », les deux phrases de l’IA, puis une ligne qui annonce l’appel (« Je suis actuellement en rendez-vous, je vous appelle dès mon retour au bureau »).
• Les retours à la ligne de l’IA ne passent pas en HTML : remplacez-les par <br>.

Le message reçu dans Gmail : « Bonjour [prénom], je vous remercie pour votre intérêt concernant l’automatisation de vos réponses aux demandes de partenariat… » Le prospect lit sa propre demande, reformulée, avant même d’avoir refermé l’onglet.

Étape 4 : la fiche dans le CRM

La vidéo crée le CRM dans Notion, une base avec les colonnes : nom complet, identifiant unique, entreprise, URL, prénom, nom, téléphone, demande du lead. Le nom complet s’écrit « Prénom Nom (Entreprise) », lisible d’un coup d’œil.

Deux pièges rencontrés :

• L’URL refusée : le prospect a tapé son site sans https://, et Notion rejette l’URL. Une condition règle le cas : si indexOf(URL; "http") vaut -1 (absent), le scénario ajoute https:// devant, sinon il laisse l’URL telle quelle.
• L’heure en format 12 heures : la fiche reçoit un commentaire « 16/01/2025 15:09 : email autorépondeur personnalisé envoyé au lead », avec formatDate(now; "DD/MM/YYYY HH:mm"). Avec hh en minuscules, Make écrit 03 au lieu de 15 : c’est HH en majuscules pour le format 24 heures.

Pour aller plus loin que la création de fiche (étapes, relances, rendez-vous annulés), voyez le pipeline commercial en 7 étapes.

Étape 5 : l’alerte Slack

Le troisième chemin poste un message dans un canal Slack. Le Block Kit Builder de Slack (app.slack.com/block-kit-builder) dessine un message avec un titre et un bouton : « Nouveau lead : merci d’appeler le lead pour convenir d’un appel de découverte », et un bouton « CRM » qui ouvre la fiche Notion. Collez le bloc dans le module Slack, après la création de la fiche, pour avoir l’URL de la page à mettre derrière le bouton.

Le routeur numérote les chemins dans leur ordre d’exécution. Mettez la recherche et l’email en premier : c’est ce que le prospect voit.

Au test complet, l’alerte arrive sur Slack, le bouton ouvre la fiche, l’email est déjà parti. Reste à préparer l’appel ; l’agent IA commercial le fait en 10 minutes.

Sans webhook : partir de l’email de notification

Beaucoup de formulaires, et certaines publicités, ne savent qu’envoyer un email avec le détail du lead. Le scénario commence alors par un module Gmail « Watch emails » sur la boîte qui reçoit ces notifications, filtré sur l’objet, qui ne change jamais (« You received a new submission… » chez Youform, à adapter si vous l’avez renommé).

Le texte brut de l’email colle les questions et les réponses sans séparateur. Le HTML, lui, garde toujours la même structure, puisqu’il est généré par une machine :

1. collez le HTML d’un email reçu dans ChatGPT, et demandez une expression régulière par champ, pour Make ;
2. dans Make, un module Text parser « Match pattern » par champ, avec l’expression et le HTML de l’email ;
3. cochez « Continuer même si l’exécution ne renvoie rien » : un champ vide ne doit pas bloquer tout le scénario ;
4. branchez les résultats sur le même « Set multiple variables » qu’à l’étape 2.

La suite du scénario ne change pas. C’est tout l’intérêt d’avoir posé les variables au début.

Ce qui a changé depuis le tournage

La vidéo date de janvier 2025. Vérifié le 27 octobre 2026 :

• Youform reste gratuit pour les formulaires, les réponses et les webhooks (les tarifs de Youform ↗ (nouvel onglet)). La version payante sert surtout à retirer la marque et à prendre un domaine personnalisé.
• Make compte en crédits depuis août 2025, un crédit pour une ancienne opération. Le plan gratuit en donne 1 000 par mois, Core 10 000 (les tarifs de Make ↗ (nouvel onglet)). Ce scénario consomme une dizaine de crédits par lead, sans compter les tokens des modules IA passés par Make.
• Le module Notion de la vidéo, « Create a Database Item », est passé en Legacy. Le nouveau s’appelle « Create a Data Source Item » et suit l’API Notion de septembre 2025, où une base contient des sources de données (le guide de Notion ↗ (nouvel onglet)).
• Perplexity a fermé Sonar Chat Completions le 27 septembre 2026 : les nouveaux projets passent par l’Agent API (la migration chez Perplexity ↗ (nouvel onglet)). Le modèle « Small » choisi dans la vidéo n’existe plus. Vérifiez que le module Perplexity de Make répond toujours ; sinon, un module HTTP vers l’Agent API fait la même recherche.
• GPT-4o a quitté ChatGPT le 13 février 2026, mais reste disponible dans l’API (l’aide d’OpenAI ↗ (nouvel onglet)). Le prompt et l’exemple valent pour le modèle actuel.
• Gmail : pour brancher une adresse @gmail.com sur « Watch emails », Make demande votre propre client OAuth dans Google Cloud (l’aide de Make ↗ (nouvel onglet)). Une adresse Google Workspace se connecte directement.

Les limites à connaître

• La recherche peut se tromper de personne. Un homonyme, une petite entreprise sans présence en ligne : la phrase personnalisée tombe à côté. Faites tourner le scénario sur une dizaine de vrais leads du client avant de l’activer, et relisez les emails.
• La phrase « je suis en rendez-vous » engage : si personne ne rappelle dans la journée, l’effet s’inverse. L’alerte Slack existe pour ça : elle doit arriver chez quelqu’un qui appelle.
• L’email part de la vraie boîte du client. Un envoi depuis une adresse générique ou un outil d’emailing sent l’automatique, et la réponse du prospect doit arriver là où le commercial la lira.