Découvrez comment nous avons relevé le défi de notre client, une agence de marketing digital, en créant une interface en ligne innovante pour la génération de leads. À travers l’utilisation d’un robot de scraping sous Python et une base de données Airtable, nous avons élaboré une solution efficace. Suivez notre parcours, de la création du robot à l’automatisation de l’alimentation de la base de données, avec un accent particulier sur le design thinking pour optimiser l’expérience utilisateur. Explorez notre article pour comprendre comment cette interface facilite la recherche Google et la génération de leads, offrant un outil puissant pour le marketing digital.
Table des matières
Objectifs
L’objectif de cette mission était de créer une interface en ligne pour que notre client, agence de marketing digital, puisse générer des leads, à partir d’une recherche Google. Ses problématiques étaient les suivantes :
- Gagner du temps : Ne plus faire les recherches à la main pour que les collaborateurs se consacrent à des tâches avec plus de valeur ajoutée
- Être plus efficace : Certains sites n’étaient pas très ergonomiques et donc les collaborateurs avaient du mal à trouver les informations
- Éviter les erreurs : Les alimentations manuelles étaient source d’erreur, notamment au niveau de la saisie de données erronées
La solution pour générer des leads
Après une réunion préparatoire avec les collaborateurs de l’agence, nous avons établi la proposition suivante :
- Un robot de scraping qui collecte les données voulues sur internet
- Une base de données dans laquelle seront alimentées automatiquement ces données.
- Une interface pour rendre le robot utilisable par tous les collaborateurs.
Après réflexion, le client a choisi les outils suivants :
- Python : Cet outil Low Code comporte de nombreuses librairies, parfaites pour créer des robots de scraping entièrement sur mesure et réaliser des interfaces à la fois simples et ergonomiques.
- Airtable : Ce système de base de données No Code permet de stocker toutes les informations collectées par le robot. De plus, il existe une API qui permet de le connecter directement avec Python.
Étape 1 – Réaliser le robot de scraping sous Python
Nous avons créé un robot de scraping sous Python qui :
- Effectue les recherches des pages web sur Google qui répondent aux critères de recherche de Google.
- Collecte les n premiers résultats.
- Les stocke en mémoire.
- Génère un fichier de sortie, au format spécifié en paramètre.
Étape 2 – Concevoir l’interface de lancement
Disponible en ligne, cette interface permet de rentrer les paramètres de recherche et de lancer le robot. Nous avons apporté une attention particulière au design thinking pour faciliter l’ergonomie et l’expérience utilisateur.
Étape 3 – Construire la base de données
Avec Airtable, nous avons créé une base de données qui rassemble les résultats des recherches et facilite la génération de leads pour l’équipe dédiée au marketing digital.
Roadmap pour la génération de leads
La roadmap se déclinait de la manière suivante :
- Création du robot
- Création de l’interface
- Tests et ajustements
À ce stade, notre client a pu simuler des recherches et vérifier que les résultats en sortie convenaient à son besoin.
- Automatisation de l’alimentation de la base de données
- Accompagnement à la prise en main
Durant tout le déroulement de la mission, nous avons échangé régulièrement avec le client pour valider chaque étape et répondre aux éventuelles questions. Par ailleurs, nous avons fourni un guide utilisateur pour faciliter la prise en main et le développement de nouvelles versions du robot.
Résultats de la génération de leads
Un mois après la mission, les résultats sont très satisfaisants. Grâce au robot de scraping, le nombre de prospects a augmenté de 200%. De plus, les données de contact étant plus fiables, le taux d’ouverture des mails a connu une croissance de 20%. Enfin, les collaborateurs ont pu consacrer 10 heures par semaine à d’autres tâches plus impactantes, comme la création d’une newsletter ou le lancement de campagnes de promotion.
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