Automatisation du sourcing pour l'origination M&A
Comment une banque d'affaires a transformé son processus de prospection pour identifier des milliers de cibles d'acquisition qualifiées, sans y passer des semaines.
+1500
Prospects
+80%
Temps réalloué aux calls
Un processus de sourcing chronophage
Cette banque d'affaires souhaitait structurer et industrialiser son activité d'origination M&A. Leur équipe de business developers passait un temps considérable à identifier manuellement des cibles d'acquisition potentielles.
Pour chaque entreprise cible, il fallait vérifier si elle répondait aux critères d'éligibilité (ne pas être une franchise, ne pas être déjà filiale d'un grand groupe, taille adecuate, secteur d'activité...), puis identifier les décideurs clés et trouver leurs coordonnées. Ce travail de recherche prenait 5 à 10 minutes par entreprise.
Avec des milliers d'entreprises à traiter, le temps total estimé dépassait largement les capacités de l'équipe. Pire : ce travail de recherche "robinet" n'était pas à forte valeur ajoutée - les business developers devraient plutôt passer leur temps à appeler les dirigeants.
Un système d'enrichissement automatisé
Nous avons développé un système sur mesure capable de:
Enrichissement automatique
Extraction des informations clés (état financier, structure, secteur) depuis de multiples sources de données
Vérification des critères
Filtrage automatique : exclure les franchises, les filiales de groupes, vérifier la taille et le secteur
Identification des décideurs
Identification des dirigeants (CEO, CFO, DG) et extraction de leurs coordonnées professionnelles
Recherche multi-sources
LinkedIn, bases de données professionnelles, sites corporate - tout est agrégé automatiquement
Des résultats mesurables
+1500
prospects qualifiés
identifiés et enrichis
+80%
du temps réalloué
aux appels à forte valeur
Ce que ce projet révèle
1. L'IA excelle sur les tâches répétitives
La recherche de prospects est une tâche parfaitement structurée : des critères précis, des sources identifiées, un format de sortie attendu. C'est le cas d'usage idéal pour l'automatisation.
2. La valeur est dans le "faire", pas le "trouver"
Un business developer ne crée pas de valeur en findant des emails - il en crée en appellant les dirigeants. L'IA permet de réallouer le temps vers l'acte commercial.
3. La qualité des données est cruciale
Le système filtre et qualifie les données pour éviter les faux positifs. L'automatisation n'ajoute de la valeur que si les données de sortie sont fiables.
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