Exportez vos données au format CSV, Excel ou JSON depuis l'extension Vonsel, puis alimentez votre IA. Voici les instructions pour transformer une liste brute en informations exploitables.
Pour exploiter une base de données de prospects avec Claude Code, exportez vos entreprises Google Maps en JSON avec l'extension Vonsel, placez le fichier dans un dossier de projet et décrivez la tâche en français : nettoyage, score d'adéquation, synthèse des avis, rapport ou séquence d'e-mails. Pour une question isolée, un CSV dans ChatGPT suffit.
L'utilité d'un modèle d'IA dépend de la qualité des données qu'on lui fournit. Demandez à ChatGPT ou à Claude une liste de dentistes dans votre ville et vous obtiendrez des estimations vagues et obsolètes. Donnez au même modèle une base de données structurée et propre d'entreprises réelles et il devient analyste de recherche, rédacteur et outil de nettoyage de données à la fois.
Voici le flux de travail complet : capturer de véritables entreprises Google Maps avec Extension Vonsel, Exportez un fichier et laissez l'IA traiter les prospects. L'extension est le moyens. UN base de données de prospects contextualisée à valeur ajoutée C'est la fin, et c'est cette base de données qui permet à chaque invite ci-dessous de fonctionner correctement.
Pas besoin d’être développeur. Avec ChatGPT, vous téléchargez un fichier et posez votre question. Avec Claude Code, vous conservez le fichier dans un dossier et décrivez la tâche. Les deux plateformes lisent vos données directement.
Ouvrez Google Maps, effectuez une recherche comme « couvreurs à Denver » et laissez l'extension Vonsel capturer les résultats. Une fois la recherche terminée, exportez-les. Vous obtenez trois formats, chacun associé à une IA dédiée.
| Format | Idéal pour | Pourquoi |
|---|---|---|
| CSV | ChatGPT conversations rapides | Universel, s'ouvre partout, facile à coller ou à télécharger. |
| Excel (XLSX) | Révision des feuilles de calcul avant l'IA | Trier et parcourir à la main, puis remettre la feuille au mannequin. |
| JSON | Code de Claude et Codex | Préserve l'intégrité des champs imbriqués tels que les avis et les profils sociaux pour la création de scripts. |
Chaque ligne contient le nom de l'entreprise, son adresse, son numéro de téléphone, son site web, sa note, le nombre d'avis et, dans de nombreux cas, ses adresses e-mail, son numéro WhatsApp et ses profils sur les réseaux sociaux, grâce à l'enrichissement du site web Vonsel. C'est ce qui sépare une base de données réelle capturée d'une liste achetée. Pour une analyse plus approfondie des compromis liés aux formats, consultez notre note sur JSON vs CSV pour l'analyse IA.
ChatGPT est la méthode la plus rapide pour démarrer. Importez votre fichier CSV ou Excel à l'aide du bouton de pièce jointe, attendez la fin du traitement, puis posez votre question. ChatGPT étant capable d'analyser des données directement depuis une feuille importée, il analysera les colonnes, effectuera les comptages, les filtres et les synthèses sans que vous ayez à écrire de formule. OpenAI documente le fonctionnement du modèle avec vos données d'entrée dans son guide guide de génération de texte.
Voici des invites qui prennent tout leur sens lors d'une nouvelle exportation. Collez-les juste après la fin du téléchargement.
| But | Invite à coller |
|---|---|
| Nettoyer les données | "Supprimez les doublons de cette liste par téléphone et site web, signalez les lignes avec des adresses e-mail manquantes et renvoyez un tableau nettoyé." |
| Marquer les pistes | "Attribuez à chaque entreprise une note de 1 à 10 en tant que client potentiel pour la conception de sites web. Pondérez les notes faibles, le peu d'avis et l'absence de site web. Expliquez votre choix pour les 10 meilleures entreprises." |
| Segmenter par ajustement | "Classez ces entreprises en trois catégories : chaudes, tièdes et froides, en fonction du nombre d’avis et de la note. Indiquez-moi le nombre d’avis par catégorie." |
| Rédiger des communications | "Pour les cinq prospects ayant obtenu le meilleur score, rédigez une phrase d'accroche de deux phrases pour un e-mail de prospection qui fait référence à un élément spécifique de chaque entreprise." |
Si votre principale activité consiste à rédiger des messages à grande échelle, notre guide sur Rédiger des e-mails de prospection avec ChatGPT à partir de données collectées va plus loin, et Téléchargement d'un fichier CSV de prospects sur ChatGPT décrit les étapes exactes du téléchargement.
ChatGPT est idéal pour un seul fichier et une seule question. Lorsque votre base de données atteint des milliers de lignes, ou si vous souhaitez exécuter la même tâche la semaine prochaine sur une nouvelle exportation, Claude Code est un meilleur outil. Il s'exécute dans votre terminal, lit l'export JSON directement depuis le dossier de votre projet et peut écrire et exécuter de petits scripts pour transformer l'intégralité de la base de données en une seule fois.
Déposez votre leads.json Exportez le code dans un dossier, ouvrez Claude Code et essayez-le. Il est écrit tel que vous le saisiriez réellement.
"Lire leads.json, normaliser les numéros de téléphone au format E.164, mettre tous les e-mails en minuscules, supprimer les doublons exacts et écrire le résultat dans leads_clean.json."
"Ajoutez un champ fit_score à chaque enregistrement, de 0 à 100. Attribuez une note aux sites web inexistants, aux sites ayant une note inférieure à 4,0 et à ceux ayant moins de 30 avis. Enregistrez et affichez-moi la distribution des scores."
"Pour chaque entreprise ayant des avis, résumez les trois principales plaintes récurrentes et ajoutez un champ "point de douleur" à la fiche, que je pourrai utiliser pour la prise de contact."
"Générer un rapport de marché Markdown d'une page : nombre total d'entreprises, part de marché sans site web, note moyenne et les dix prospects les plus prometteurs avec justifications."
"Regroupez les prospects par latitude et longitude en cinq zones géographiques et exportez un fichier CSV par zone pour mes représentants sur le terrain."
"Pour les 25 premières entreprises selon leur score d'adéquation, rédigez une séquence d'e-mails en trois étapes commençant par chaque point faible de l'entreprise. Le résultat doit être un fichier Markdown unique."
Comme Claude Code peut enregistrer des fichiers sur le disque, il produit un nouveau jeu de données, un rapport ou un lot de brouillons de messages, stockés dans votre dossier et prêts à être importés. Consultez notre guide complet sur Analyser les prospects avec Claude Code et la liste de contrôle du format dans exportation de prospects pour l'IA.
Claude Code et ChatGPT couvrent la plupart des besoins d'une base de données de prospects, mais deux autres options méritent d'être connues. Manuscrit Les assistants de codage de style sont pratiques lorsque vous souhaitez intégrer votre exportation dans un pipeline reproductible, par exemple un script qui extrait de nouvelles lignes chaque semaine et les réenrichit. Notre note sur Enrichir les listes de prospects avec Codex couvre ce motif.
Masters en droit locaux Cela n'a pas d'importance lorsque les données sont sensibles ou que vous souhaitez simplement éviter qu'une liste de prospects ne quitte votre ordinateur. Un modèle exécuté sur votre propre ordinateur portable peut analyser et segmenter un export JSON sans qu'aucune donnée ne transite par un serveur. Nous expliquons en détail dans quel cas cette approche est pertinente utilisation de LLM locaux avec des données de prospects.
Quel que soit le modèle choisi, l'exportation est identique. C'est le but d'un Nourrissez votre IA avec des données Flux de travail : un fichier propre, n’importe quelle IA à l’autre bout.
Pour voir l'extension à l'œuvre avant de lancer votre premier export, regardez le tutoriel en vidéo. Si vous hésitez sur la formule adaptée à vos volumes, la page des tarifs Vonsel détaille ce que comprend chaque plan.
