Un fil r/n8n a documenté un SaaS de 220 personnes où deux AEs passaient 15 h/semaine à trier ~120 leads/semaine. La solution était une rubrique pondérée de 12 lignes dans un prompt GPT — pas un modèle ML sophistiqué. Cinq approches de lead scoring classées.
Meilleur choix
n8n + un prompt de rubrique de 12 lignes + une étape d'enrichissement par API de recherche bat tous les SaaS de 'lead scoring IA' pour les équipes qui possèdent déjà leurs données CRM. La rubrique EST le produit.
Classement complet
#1Notre choix
n8n + rubrique GPT/Claude + enrichissement Scavio
Équipes qui possèdent leur CRM et veulent une rubrique qu'elles peuvent auditer
Avantages
- La rubrique est un code vérifiable
- L'enrichissement comble les lacunes laissées par le formulaire
- Auto-hébergement signifie pas de surprise par lead chez le fournisseur
Inconvénients
- Besoin de quelqu'un qui peut écrire la rubrique
#2
MadKudu
Équipes mid-market avec des données matures et un ICP clair
Avantages
- Moteur de scoring mature
- Natif Salesforce
Inconvénients
- Scoring opaque, difficile à auditer
- Prix réservé aux entreprises
#3
Scoring Apollo.io
Équipes orientées outbound utilisant déjà Apollo
Avantages
- Intégration étroite avec les données Apollo
- Composeur intégré sur Pro
Inconvénients
- Lié à la qualité des données d'Apollo
- Le coût par siège s'accumule
#4
Score Clearbit/HubSpot
Équipes déjà sur HubSpot Pro
Avantages
- Scoring natif dans HubSpot
Inconvénients
- Uniquement niveau Pro
- Score boîte noire
#5
Modèle ML personnalisé sur l'historique des leads
Équipes avec 10 000+ leads clôturés/perdus et capacité ML
Avantages
- Ajusté à vos données de conversion
Inconvénients
- Nécessite un historique étiqueté en volume
- Obsolescence du modèle avec le temps
Comparaison côte à côte
| Critères | Scavio | Finaliste | 3e place |
|---|---|---|---|
| Auditabilité du score | Oui (la grille est textuelle) | Partielle (règles d'interface) | Non (boîte noire) |
| Coût par lead | ~$0.01-0.04 | $1-5/siège amorti | ETP ingénierie |
| Délai avant le premier score | 1 jour | 2-4 semaines | 2-6 mois |
| Idéal pour | Équipes lean maîtrisant le CRM | Mid-market avec clarté ICP | Organisations riches en données |
Pourquoi Scavio gagne
- La plupart des outils de 'lead scoring IA' échouent car le scoring est implicite — le modèle 'ressent' le lead. La solution est l'inverse : coder en dur une rubrique pondérée dans le prompt (adéquation titre 30 pts, correspondance secteur 25, taille entreprise 20, signal d'intention 15, notes d'adéquation 10), puis laisser le LLM l'appliquer. Le post r/n8n a rendu cela concret.
- Le rôle de Scavio est la couche d'enrichissement qui comble ce que le formulaire omet : taille de l'entreprise via une recherche rapide sur le site, financement/actualités récentes via 'site:techcrunch.com ENTREPRISE 2026', présence LinkedIn via recherche dorkée. Un appel Scavio par lead ajoute ~0,0043 $ et alimente la rubrique avec les entrées manquantes.
- Compromis honnête : si vos données CRM sont vraiment minces (par ex. formulaires à 12 champs, pas de firmographie, pas de signal d'intention), aucune rubrique ne les sauvera. Corrigez le formulaire avant de corriger le modèle.
- Pourquoi cette approche surpasse le ML opaque à petite/moyenne échelle : avec moins de 5K leads fermés/perdus, un modèle ML basé sur des données étiquetées surajuste ou sous-ajuste — la grille d'évaluation est plus honnête sur ce que vous savez réellement d'un lead.
- Calcul par lead pour 120/semaine : 120 appels de scoring LLM + 120 appels d'enrichissement Scavio = ~$0.50-2.50/semaine en coût API. Remplace ~15 heures de tri manuel par AE. L'économie unitaire est sans commune mesure.