RADAR — Moteur de qualification B2B pour restaurants
Un moteur de scoring qui transforme les success stories publiques d'un éditeur SaaS en machine à prospecter. Chaque fiche client devient un profil de détection : les douleurs qu'ils décrivent sont détectables dans les données publiques avant la vente.
Zéro IA générative. 100% règles métier. Transparent, auditable, reproductible sur n'importe quel secteur B2B.
29
success stories analysées
2
scores distincts (Profil + Signal)
19
cas dans le corpus de matching
5
objections anticipées sourcées
0
IA générative
100%
règles métier
Simulateur interactif
Construisez un profil restaurant et observez le scoring en temps réel — success story matchée, objections anticipées, message commercial généré.
Comment ça fonctionne
Analyse des Success Stories
29 fiches clients publiques analysées pour en extraire les verbatims (mots exacts des clients), les KPIs mesurés, et les patterns de douleur détectables avant la vente.
Extraction des signaux
Chaque douleur client est traduite en signal détectable : avis Google, présence sur Deliveroo/Uber Eats, dates SIRENE, popular_times Google Maps.
Moteur de scoring (zéro IA générative)
Score Profil (qui est ce lead ?) + Score Signal (est-ce le bon moment ?). 100% règles métier — transparentes, auditables, reproductibles.
Matching Success Story
Le moteur identifie la success story la plus proche dans le corpus (segment, signaux, contexte) et l'associe automatiquement au prospect.
Génération de message
Message commercial généré avec la preuve chiffrée intégrée — sans citer la marque. La douleur est nommée, le résultat est sourcé.
Cartographie concurrentielle
Pour chaque client existant, identification des prospects similaires dans un rayon géographique défini. Source de leads autonome, sans signal entrant.
Stack
Ce que ce projet démontre
- —Lecture et structuration d'un corpus de données non structurées (fiches clients publiques)
- —Conception d'un moteur de scoring multicritère sans dépendance à l'IA générative
- —Traduction de douleurs clients en signaux détectables dans des sources publiques (SIRENE, Google Maps, avis)
- —Génération de messages commerciaux contextualisés avec preuve intégrée
- —Cartographie concurrentielle : un client existant génère 10 à 30 prospects dans son périmètre immédiat