Connecter ChatGPT à un CRM avec Make : Le Tutoriel Complet

Le traitement des nouveaux contacts entrants (les « leads ») est le moteur de toute entreprise. Pourtant, ce processus est souvent un casse-tête manuel, chronophage et inefficace. Combien de temps vos équipes commerciales perdent-elles chaque jour à trier des formulaires de contact, à rechercher des informations sur les prospects et à décider qui mérite une attention prioritaire ? Chaque minute passée sur un contact non qualifié est une minute de moins passée à vendre. C’est ici que l’automatisation intelligente entre en jeu. Imaginez un système qui non seulement reçoit un nouveau contact, mais qui, en quelques secondes, l’analyse, l’enrichit, évalue son potentiel et le transmet à la bonne personne avec une synthèse claire. Ce n’est pas de la science-fiction, c’est ce que vous allez apprendre à construire aujourd’hui en suivant ce tutoriel pour connecter ChatGPT à votre CRM avec Make.

Ce guide pratique est conçu pour les professionnels du marketing, de la vente et les dirigeants qui veulent arrêter de trier et commencer à agir. Nous allons construire, étape par étape, un workflow d’automatisation qui va révolutionner votre gestion de leads.

Avant de Commencer : Les Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, vous aurez besoin de trois éléments. Ne vous inquiétez pas, tout peut être configuré gratuitement pour commencer.

Un compte Make : C’est notre plateforme d’automatisation No-Code. La version gratuite est très généreuse et amplement suffisante pour ce projet. Créez un compte ici.
Un compte OpenAI avec une clé API : C’est ce qui nous permettra de donner accès à ChatGPT à notre workflow. Vous aurez besoin de configurer un moyen de paiement, mais les coûts pour ce type d’usage sont extrêmement faibles (quelques centimes pour des centaines de leads qualifiés).
Une source de leads : Idéalement, vous avez un CRM. Mais pour ce tutoriel, nous utiliserons un simple Google Sheets comme base de données, ce qui est une solution universelle et gratuite. Créez une feuille de calcul avec les colonnes suivantes : Date, Nom, Email, Entreprise, Message, Statut IA, Synthèse IA.

Vue d’Ensemble de Notre Workflow d’Automatisation

Avant de mettre les mains dans le cambouis, comprenons la logique de ce que nous allons construire. Notre système fonctionnera comme une chaîne de montage intelligente :

Déclencheur : Un nouveau lead arrive (une nouvelle ligne est ajoutée dans notre Google Sheets).
Analyse IA : Make envoie les informations du lead à ChatGPT.
Enrichissement : ChatGPT analyse le message, le nom de l’entreprise, etc., pour qualifier le lead.
Décision : Le système route le lead en fonction de la qualification de l’IA (ex: « Lead Chaud », « À recontacter », « Pas pertinent »).
Action : Le statut et la synthèse de l’IA sont automatiquement inscrits dans notre Google Sheets (ou votre CRM) et une notification est envoyée à l’équipe commerciale sur Slack.

[Image d’un diagramme de workflow montrant les 5 étapes] Attribut alt de l’image : Diagramme du workflow pour connecter ChatGPT à un CRM avec Make pour la qualification de leads.

Étape 1 : Le Déclencheur – Capturer le Nouveau Lead

Connectez-vous à votre compte Make et créez un nouveau « Scénario ».

Cliquez sur le grand + et cherchez le module « Google Sheets ».
Choisissez le déclencheur « Watch New Rows ».
Connectez votre compte Google.
Sélectionnez votre feuille de calcul et l’onglet contenant vos leads. Indiquez si votre tableau contient des en-têtes.
Validez. Make va maintenant surveiller ce fichier et démarrer le scénario chaque fois qu’une nouvelle ligne est ajoutée.

C’est tout ! Votre système a maintenant un point d’entrée.

Étape 2 : L’Analyse IA – Le Cerveau du Système

C’est ici que la magie opère. Nous allons demander à ChatGPT de jouer le rôle d’un expert en pré-vente.

Cliquez sur le + à côté de votre premier module et cherchez « OpenAI ».
Choisissez l’action « Create a Completion ».
Connectez votre compte OpenAI en utilisant votre clé API.
Dans la configuration du module, c’est le moment de rédiger notre prompt engineering avancé.

Configuration du Prompt :

Model : Choisissez gpt-4o (le plus récent et performant).
Role : System. Dans la case de message, collez :Tu es un expert en qualification de leads B2B (Business Development Representative). Ton unique but est d’analyser les informations d’un prospect qui a rempli un formulaire de contact et de le qualifier de manière froide et objective en te basant sur une grille d’analyse précise.
Role :User. C’est ici que nous allons donner les instructions et les données du lead. Collez le texte suivant, en mappant les champs depuis le module Google Sheets (il suffit de cliquer et glisser les étiquettes correspondantes) :Analyse les informations du prospect suivant :Nom : [Mappez la colonne Nom de Google Sheets ici] Entreprise : [Mappez la colonne Entreprise de Google Sheets ici] Message : [Mappez la colonne Message de Google Sheets ici]Ta mission est de me retourner une réponse au format JSON uniquement, sans aucun autre commentaire, en suivant cette structure :JSON{ "qualification": "INSÉRER LE STATUT ICI", "synthese": "INSÉRER LA SYNTHÈSE ICI", "raison": "INSÉRER LA RAISON DE LA QUALIFICATION ICI" } Instructions pour remplir le JSON :
1. Pour le champ "qualification", choisis uniquement une des trois valeurs suivantes : "Lead Chaud", "À recontacter", "Pas pertinent".
  - Un « Lead Chaud » est une entreprise qui exprime un besoin clair et urgent, et qui semble correspondre à notre cible (PME, Industrie…).
  - Un « À recontacter » est une entreprise qui semble intéressante mais dont le besoin est vague ou le timing incertain.
  - Un « Pas pertinent » est un étudiant, un spam, ou une entreprise clairement hors de notre cible.
2. Pour le champ "synthese", rédige un résumé ultra-concis (30 mots maximum) du besoin du prospect.
3. Pour le champ "raison", explique en une phrase pourquoi tu as choisi ce statut de qualification.

Pourquoi ce prompt est si puissant ?

Rôle d’expert : Il met l’IA dans la peau d’un professionnel.
Format JSON strict : C’est le secret de l’automatisation. En forçant la sortie en JSON, on rend la réponse de l’IA parfaitement lisible par les autres modules de notre workflow. Nous n’avons plus du texte, nous avons des données structurées.
Logique de décision claire : On ne laisse aucune place à l’interprétation. Les critères pour chaque statut sont clairement définis.

Étape 3 : Le Routage Logique – Orienter le Lead

Maintenant que nous avons la réponse de l’IA, il faut agir en conséquence.

Avant de continuer, il nous faut un module pour « lire » le JSON généré par ChatGPT. Ajoutez un nouveau module « JSON » et choisissez « Parse JSON ». Dans le champ « JSON string », mappez la réponse (choices[].message.content) du module OpenAI.
Ensuite, ajoutez un module « Router » (vous le trouverez dans les « Flow Control »). C’est un aiguillage qui va créer différentes branches dans notre scénario.
Créez trois branches partant du routeur. Sur la première, cliquez sur l’icône de filtre. Nommez-la « Filtre : Lead Chaud ». Dans la condition, mettez le champ qualification (venant du module JSON) et choisissez l’opérateur « Text: Equal to (case insensitive) » avec la valeur Lead Chaud.
Répétez l’opération pour les deux autres branches avec les statuts "À recontacter" et "Pas pertinent".

Votre workflow est maintenant capable de prendre des décisions différentes en fonction de l’analyse de l’IA.

Étape 4 : L’Action – Mettre à Jour le CRM et Notifier l’Équipe

Pour chaque branche, nous allons définir une action. Prenons l’exemple de la branche « Lead Chaud ».

Cliquez sur le + de cette branche et ajoutez un module « Google Sheets » avec l’action « Update a Row ».
Indiquez le même fichier que le déclencheur. Dans le champ « Row number », mappez la variable Row number du module déclencheur.
Remplissez les colonnes Statut IA et Synthèse IA avec les variables qualification et synthese venant du module « Parse JSON ».
Ajoutez un dernier module, par exemple « Slack », avec l’action « Create a Message ». Rédigez un message pour votre équipe commerciale, en incluant toutes les informations du lead et la synthèse de l’IA.

Répétez l’opération pour les autres branches, en adaptant le message de notification (par exemple, pas de notification pour les leads non pertinents).

Étape 5 : Test et Activation

Votre workflow est terminé ! Avant de l’activer, cliquez sur « Run once » et ajoutez manuellement une ligne dans votre Google Sheets pour le tester de bout en bout. Vous verrez les bulles s’animer et les données circuler.

Une fois que tout fonctionne comme prévu, activez votre scénario (avec le bouton ON/OFF en bas à gauche). Félicitations, vous venez de construire votre premier employé digital !

[Image d’un tableau de bord Make avec le workflow finalisé] Attribut alt de l’image : Scénario finalisé sur Make pour connecter ChatGPT à un CRM et qualifier des leads.

Conclusion : Ce n’est que le Début

Ce que vous venez de construire est bien plus qu’un simple « gadget ». C’est un système stratégique qui :

Fait gagner un temps précieux à vos équipes.
Accélère votre vitesse de traitement des leads, un avantage concurrentiel majeur.
Fiabilise votre qualification en se basant sur des critères objectifs.

Ce tutoriel pour connecter ChatGPT à votre CRM avec Make n’est qu’un exemple. Imaginez les possibilités : automatiser le support client, générer des rapports, créer du contenu… La seule limite est votre capacité à concevoir des processus.

C’est précisément cette compétence d’architecte de l’automatisation que nous enseignons. Nous allons bien au-delà des tutoriels pour vous apprendre la méthodologie qui vous rendra autonome.

Prêt à transformer en profondeur vos processus métier ? Découvrez notre formation complète Automatisation & Workflows Intelligents.

Tutoriel : Comment Connecter ChatGPT à Votre CRM avec Make pour Qualifier vos Leads en 5 Étapes