Importez un fichier CSV de prospects dans ChatGPT Extraire les données de Google Maps, puis Laissez l'IA faire le travail

Nourrissez votre IA avec de véritables données commerciales

Les grands modèles de langage ne sont utiles que si les données qu'on leur fournit le sont. Demandez à ChatGPT de « trouver des dentistes à Madrid » et il vous fera une proposition au hasard ou refusera de répondre. Donnez-lui un fichier de dentistes extrait de Google Maps, et il sera soudainement capable de les classer, de repérer des tendances et de rédiger un premier e-mail pour chacun d'eux. Le modèle ne trouve pas les données. C'est vous qui les trouvez, puis il les analyse.

C'est tout l'intérêt du processus décrit sur cette page. Vous pouvez extraire gratuitement les données des entreprises qui vous intéressent Extension Vonsel, Exportez un fichier structuré et téléchargez-le sur l'IA de votre choix. Sans clés API, sans scripts, sans copier-coller ligne par ligne.

Parce que l'extension exporte CSV, Excel et JSON, Vous n'êtes pas limité à un seul outil. CSV et Excel sont idéaux pour un import rapide de conversations. JSON conserve intacts les champs imbriqués (avis, profils de réseaux sociaux, horaires d'ouverture) pour un traitement plus approfondi Code Claude ou votre propre pipeline.

Récupérez les prospects, puis exportez le fichier

Ouvrez Google Maps et effectuez votre recherche habituelle, par exemple « cafés à Barcelone » ou « plombiers près de chez moi ». Avec la fenêtre contextuelle Vonsel ouverte, capturez les résultats au fur et à mesure que vous faites défiler. L'extension rassemble le nom, l'adresse, le numéro de téléphone, le site web, la note, le nombre d'avis et bien plus encore dans une liste claire. Pour une démonstration complète, consultez notre guide sur Exporter les données de Google Maps au format CSV..

Une fois la capture satisfaisante, filtrez les éléments indésirables et cliquez sur Exporter. Choisissez le format adapté à l'étape suivante:

Quel est le meilleur format, CSV ou JSON ? Pour une analyse ponctuelle dans une fenêtre de chat, le CSV l'emporte par sa simplicité. Pour les données comportant des avis ou un traitement répété, le JSON garantit une structure claire. Nous approfondissons ce point dans la suite de cet article JSON vs CSV pour l'analyse IA..

Téléchargez le fichier CSV sur ChatGPT et lancez-le

Ouvrez ChatGPT, cliquez sur l'icône de pièce jointe dans la zone de message et sélectionnez votre fichier CSV exporté. ChatGPT lit la ligne d'en-tête, comprend vos colonnes et peut analyser directement les données. Si vous souhaitez comprendre le fonctionnement du modèle avec votre texte et vos fichiers Guide textuel d'OpenAI est la référence faisant autorité.

Le secret réside dans la formulation de la question. Une question vague n'aboutit qu'à une réponse vague. Soyez précis quant aux noms des colonnes et au résultat souhaité. Voici des exemples de questions qui fonctionnent bien lors de l'exportation de prospects depuis Google Maps:

Code Claude lorsque le fichier devient volumineux

L'importation de conversations est idéale pour quelques centaines de lignes. Lorsque vous travaillez avec des milliers d'entreprises ou que vous souhaitez un processus reproductible, Code Claude est l'outil le plus puissant. Il s'exécute dans votre terminal, lit le fichier directement depuis le disque et peut générer un petit script pour filtrer, enrichir et réexporter les données sans que vous ayez à manipuler une feuille de calcul.

Exportez les prospects au format JSON pour conserver les données d'évaluation imbriquées, placez le fichier dans un dossier et ouvrez Claude Code. Une invite de commande du type « Lire leads.json, attribuer un score à chaque entreprise en fonction de l'opportunité et enregistrer le résultat trié dans scoring.csv » suffit pour obtenir un processus reproductible. Le logiciel conserve les colonnes d'une itération à l'autre, ce qui vous permet d'affiner la logique sans avoir à réimporter les données à chaque fois.

Vous préférez tout conserver sur votre machine ? Un modèle local, exécuté via un outil comme Ollama ou LM Studio, peut traiter le même fichier CSV hors ligne, ce qui est crucial lorsque les données sont sensibles. De plus, si vous travaillez dans un environnement de développement, des outils comme Codex peuvent enrichir le fichier directement dans votre éditeur. Le format du fichier reste identique dans les deux cas, c’est pourquoi exporter des données propres au préalable est toujours avantageux.

Vous pouvez travailler à partir d'un fichier CSV brut vers une base de données

Importer un fichier CSV dans ChatGPT est un excellent premier pas. Cependant, une fenêtre de chat oublie des informations, et une feuille de calcul ne se souvient pas des appels reçus pour chaque prospect ni des avis laissés. C'est là que l'extension, qui n'est qu'un moyen et non une fin en soi, prend toute son importance. Le fichier exporté est conçu pour devenir un base de données à valeur ajoutée, pas une table jetable.

À l'intérieur de Tableau de bord Vonsel, Les mêmes prospects sont intégrés à un CRM. Les avis sont analysés pour identifier les points faibles, un e-mail personnalisé est rédigé par l'IA pour chaque entreprise, et vous pouvez rouvrir une extraction précédente pour ajouter des résultats ou associer des avis aux entreprises déjà enregistrées. Le travail d'IA effectué dans ChatGPT crée un contexte associé au prospect, qui reste accessible même après la fermeture de l'onglet.

Considérez donc l'importation CSV comme la couche d'exploration et le tableau de bord comme le système d'enregistrement. Vous bénéficiez ainsi de la rapidité d'une messagerie instantanée et de la capacité de stockage d'un CRM. Pour une vision plus globale de la transformation des captures en données contextuelles, consultez la documentation Nourrissez votre IA avec des données d'entreprise..

Autre précision pratique : les champs que vous exportez correspondent aux mêmes attributs exposés par Google. Pour comprendre la signification de chaque colonne, consultez la documentation Google Référence aux champs de données des lieux, ce qui vous permet de fournir au modèle des noms de colonnes précis.