Combien de temps dure ce tutoriel comment construire un qualifieur de leads n8n en 12 lignes ?

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Instance n8n (cloud ou auto-hébergée). Clé API Scavio. Clé API LLM. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

Tutoriel du qualifieur de leads n8n en 12 lignes

Un post r/n8n a montré un qualifieur de leads où le prompt de scoring fait 12 lignes et c'est tout le produit. Ce tutoriel le reproduit : webhook → enrichir avec API de recherche → score LLM → router vers CRM.

Prérequis

Instance n8n (cloud ou auto-hébergée)
Clé API Scavio
Clé API LLM

Parcours

Étape 1: Créer un déclencheur webhook

Le nœud webhook n8n reçoit les données du lead (nom de l'entreprise, domaine, secteur).

JSON

// n8n Webhook node
// Method: POST
// Path: /qualify-lead
// Body: { company: 'Acme Corp', domain: 'acme.com', industry: 'SaaS' }

Étape 2: Enrichir avec Scavio

Le nœud HTTP Request appelle Scavio pour obtenir le contexte de l'entreprise.

JSON

// n8n HTTP Request node
// URL: https://api.scavio.dev/api/v1/search
// Method: POST
// Headers: x-api-key: {{$env.SCAVIO_API_KEY}}
// Body: { platform: 'google', query: '{{$json.company}} {{$json.industry}} reviews' }

Étape 3: Scorer avec un prompt de 12 lignes

Le nœud OpenAI/Anthropic score le lead de 1 à 10.

Text

Score this lead 1-10 based on:
- Company has clear budget signals (job posts, funding)
- Industry matches our ICP
- Company size suggests decision-making speed
- Online presence indicates tech-savviness
- Reddit/forum mentions suggest active community
- Recent news suggests growth or pain

Company: {{company}}
Context: {{enrichment_data}}

Return only: {score: N, reason: 'one sentence'}

Étape 4: Router par score

Le nœud Switch route : 8-10 → lead chaud, 5-7 → nurture, 1-4 → archive.

Text

// n8n Switch node
// Condition 1: score >= 8 → Hot Leads (CRM)
// Condition 2: score >= 5 → Nurture (email sequence)
// Default: Archive

Étape 5: Pousser vers le CRM

HTTP Request ou intégration native vers votre CRM.

Text

// n8n HTTP Request to CRM API
// Or native HubSpot/Pipedrive/Salesforce node

Exemple Python

Python

# The n8n workflow is no-code. Python equivalent:
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def qualify_lead(company, industry):
    context = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': f'{company} {industry} reviews'}).json()
    # LLM scores using the 12-line prompt
    # Route based on score

Exemple JavaScript

JavaScript

// n8n workflow is no-code. Same logic applies in JS.

Sortie attendue

JSON

n8n workflow: webhook → Scavio enrich → LLM score (12-line prompt) → route to CRM. Total enrichment cost: ~$0.01/lead.

Tutoriels associés

Prérequis

Instance n8n (cloud ou auto-hébergée)
Clé API Scavio
Clé API LLM

Parcours

Étape 1: Créer un déclencheur webhook

Le nœud webhook n8n reçoit les données du lead (nom de l'entreprise, domaine, secteur).

JSON

// n8n Webhook node
// Method: POST
// Path: /qualify-lead
// Body: { company: 'Acme Corp', domain: 'acme.com', industry: 'SaaS' }

Étape 2: Enrichir avec Scavio

Le nœud HTTP Request appelle Scavio pour obtenir le contexte de l'entreprise.

JSON

// n8n HTTP Request node
// URL: https://api.scavio.dev/api/v1/search
// Method: POST
// Headers: x-api-key: {{$env.SCAVIO_API_KEY}}
// Body: { platform: 'google', query: '{{$json.company}} {{$json.industry}} reviews' }

Étape 3: Scorer avec un prompt de 12 lignes

Le nœud OpenAI/Anthropic score le lead de 1 à 10.

Text

Score this lead 1-10 based on:
- Company has clear budget signals (job posts, funding)
- Industry matches our ICP
- Company size suggests decision-making speed
- Online presence indicates tech-savviness
- Reddit/forum mentions suggest active community
- Recent news suggests growth or pain

Company: {{company}}
Context: {{enrichment_data}}

Return only: {score: N, reason: 'one sentence'}

Étape 4: Router par score

Le nœud Switch route : 8-10 → lead chaud, 5-7 → nurture, 1-4 → archive.

Text

// n8n Switch node
// Condition 1: score >= 8 → Hot Leads (CRM)
// Condition 2: score >= 5 → Nurture (email sequence)
// Default: Archive

Étape 5: Pousser vers le CRM

HTTP Request ou intégration native vers votre CRM.

Text

// n8n HTTP Request to CRM API
// Or native HubSpot/Pipedrive/Salesforce node

Exemple Python

Python

# The n8n workflow is no-code. Python equivalent:
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def qualify_lead(company, industry):
    context = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': f'{company} {industry} reviews'}).json()
    # LLM scores using the 12-line prompt
    # Route based on score

Exemple JavaScript

JavaScript

// n8n workflow is no-code. Same logic applies in JS.

Sortie attendue

JSON

n8n workflow: webhook → Scavio enrich → LLM score (12-line prompt) → route to CRM. Total enrichment cost: ~$0.01/lead.

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Parcours

Étape 1: Créer un déclencheur webhook

Étape 2: Enrichir avec Scavio

Étape 3: Scorer avec un prompt de 12 lignes

Étape 4: Router par score

Étape 5: Pousser vers le CRM

Exemple Python

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Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Ressources connexes

Workflow de scoring de leads en 12 lignes n8n

Qualificateur de leads minimal avec n8n

Meilleures API de recherche pour les workflows de scoring de leads avec n8n (2026)

Scoring de leads via un workflow d'enrichissement par recherche

Meilleurs outils et modèles de lead scoring IA en 2026

Stack de notation par rubrique des leads

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Comment construire un qualifieur de leads n8n en 12 lignes

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Étape 2: Enrichir avec Scavio

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