Pour tous les CMO et Head of Sales : est-ce que vos équipes utilisent Clay ?
Si la réponse est non, vous passez peut-être à côté d’un outil particulièrement puissant pour structurer et automatiser votre prospection B2B.
Clay permet notamment de faire du mapping de comptes, de nettoyer et enrichir ses données, d’utiliser des agents IA et d’automatiser une grande partie du travail de préparation des campagnes.
Mais plutôt que de commencer par passer en revue toutes ses fonctionnalités, commençons par voir concrètement ce qu’on peut générer avec l’outil.
Le premier exemple consiste à créer une table de prospects puis à envoyer les contacts sélectionnés dans un séquenceur pour lancer les campagnes de prospection.
La donnée peut être sourcée, nettoyée et enrichie directement dans Clay.
On peut notamment retrouver :
Dans cet exemple, une première recherche a permis de récupérer environ 1 700 profils.
Après avoir appliqué des critères de sélection assez restrictifs, seuls 845 profils ont été conservés.
L’objectif n’est donc pas simplement d’obtenir le plus grand nombre de contacts possible.
Il s’agit surtout de conserver les profils les plus pertinents pour les campagnes.
Clay permet également de nettoyer certaines informations, comme le nom des entreprises, afin de pouvoir ensuite les utiliser proprement comme variables dans les séquences.
On peut aussi utiliser des agents IA pour déterminer si un contact correspond réellement au profil recherché.
Une fois les contacts qualifiés, une cascade d’enrichissement permet ensuite de rechercher leurs adresses email avant de pousser les profils retenus dans une liste de séquence.
Deuxième exemple : une table de contacts avec une classification spécifique permettant ensuite de répartir les prospects dans différentes campagnes.
Dans cet exemple, le système fonctionne avec une logique de mise à jour hebdomadaire.
Chaque semaine, de nouveaux profils sont recherchés selon plusieurs critères, notamment :
La recherche s’effectue à partir d’une liste d’entreprises dynamique qui est elle-même mise à jour régulièrement.
L’objectif est de surveiller cette liste et de détecter les nouvelles personnes qui arrivent dans les entreprises ciblées ou qui prennent un nouveau poste correspondant aux critères définis.
Le processus est alors automatisé.
Les nouveaux contacts sont répartis selon leur catégorie ou leur ICP puis envoyés vers différentes campagnes de prospection.
On obtient ainsi un système dynamique :
Source → qualification → classification → enrichissement → séquence de prospection
Une fois paramétré, le système peut fonctionner automatiquement et alimenter régulièrement les campagnes avec de nouveaux prospects.
Troisième exemple : utiliser des sources de données très différentes pour détecter de nouvelles opportunités.
Ici, le système récupère des Pull RSS provenant notamment de Google Alerts.
Les alertes concernent par exemple des actualités liées à :
Un agent IA intervient ensuite pour filtrer ces actualités.
Dans l’exemple présenté, l’objectif est de ne conserver qu’environ 20 % des informations collectées.
L’agent identifie ensuite le groupe ou l’entreprise concernée et détermine si cette actualité est pertinente par rapport à l’offre commercialisée.
À partir de cette information, différents profils correspondant aux ICP peuvent être identifiés pour alimenter les campagnes de prospection.
L’ensemble du processus peut fonctionner automatiquement une fois qu’il a été paramétré.
Ces trois exemples montrent déjà la logique de Clay : partir de données brutes ou de signaux dispersés, les traiter, les enrichir et les transformer en données directement exploitables par les équipes commerciales.
La recherche d’entreprises constitue une fonctionnalité centrale de Clay.
Elle permet notamment de réaliser du mapping de comptes, en France comme à l’international.
La fonctionnalité « Companies » permet de construire une liste d’entreprises correspondant à des critères précis.
On peut notamment filtrer selon :
Il est également possible d’ajouter ses propres listes d’exclusion, notamment une liste de contacts ou d’entreprises à ne pas solliciter.
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Clay permet également d’utiliser le langage naturel pour effectuer une recherche.
Plutôt que de construire manuellement tous les filtres, il est possible de décrire le type d’entreprise recherché.
Clay traduit ensuite cette demande en critères de recherche.
Cette fonctionnalité peut être particulièrement utile lorsqu’on travaille sur une niche ou sur un marché très spécifique.
Les secteurs traditionnels peuvent parfois être trop génériques pour obtenir une liste réellement pertinente.
Clay propose également des filtres IA, notamment sur les sous-industries plus précises.
On peut également prendre en compte des informations comme le flux de revenus de l’entreprise ou son type de business, par exemple B2B ou B2C.
L’objectif est de constituer rapidement une liste de comptes correspondant à son marché cible avant de rechercher les bons contacts au sein de ces entreprises.
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Une fois les données récupérées, il faut pouvoir les exploiter proprement.
Clay permet notamment de normaliser les noms et prénoms afin de pouvoir les utiliser comme variables dans les séquences de prospection.
Par exemple, si une personne possède « Docteur » devant son nom, cette mention peut être supprimée.
De la même manière, une mention comme « PhD » peut être retirée.
Les caractères spéciaux, emojis, tirets et autres éléments indésirables peuvent également être nettoyés.
L’objectif est d’obtenir une donnée homogène et directement exploitable dans les campagnes.
Pourquoi nettoyer ses données dans Clay ?
L’un des intérêts est que certaines opérations de nettoyage peuvent être réalisées à l’aide de formules.
Elles ne consomment donc pas de crédits.
Autre avantage : les résultats sont générés très rapidement.
Il n’y a pas la même latence que sur certains autres outils, ce qui permet de travailler de manière beaucoup plus fluide directement dans les tables.
Pour une équipe qui manipule des données toute la journée, cette fluidité peut faire une vraie différence.
Après avoir nettoyé les données, on peut passer à l’enrichissement.
Un cas d’usage classique consiste à rechercher une adresse email professionnelle vérifiée pour chaque prospect.
Clay propose pour cela une fonctionnalité native de cascade d’emails.
Comment fonctionne la cascade d’emails ?
Le principe consiste à utiliser plusieurs sources d’enrichissement successivement afin d’augmenter les chances de trouver une adresse email professionnelle.
Cette cascade peut être personnalisée.
Il est possible d’utiliser les crédits Clay ou d’intégrer ses propres clés API auprès de différents enrichisseurs.
Cela permet notamment d’adapter le fonctionnement de la cascade et d’optimiser le coût de l’enrichissement.
Une fois les coordonnées trouvées, les contacts peuvent ensuite être utilisés directement dans les séquences de prospection.
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Autre fonctionnalité particulièrement intéressante : l’utilisation de l’IA directement à l’intérieur de l’outil.
Clay permet de lancer des prompts sur l’ensemble des lignes d’une table, qu’il s’agisse de contacts ou d’entreprises.
Deux cas d’usage permettent notamment de comprendre l’intérêt de cette fonctionnalité.
Premier cas : utiliser un agent IA pour déterminer si un contact correspond réellement à l’ICP.
L’agent peut aller chercher des informations sur le web pour analyser le profil du contact.
On lui fournit notamment :
L’agent analyse ensuite ces éléments et détermine si le fit est bon ou non.
Il peut également fournir un niveau de confiance.
Cela permet ensuite de filtrer la base et de ne conserver que les prospects présentant les meilleurs niveaux de fit.
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Deuxième cas d’usage : personnaliser les icebreakers des messages de prospection.
Cette fois, il n’est pas forcément nécessaire d’utiliser un agent web.
L’IA peut simplement travailler à partir des informations textuelles déjà présentes dans la table.
Cette approche coûte moins cher puisqu’elle ne nécessite pas d’aller chercher de nouvelles informations sur le web.
À partir des différents éléments disponibles, l’IA peut générer une courte phrase personnalisée pour chaque prospect.
L’objectif est d’obtenir un icebreaker naturel, relativement succinct et adapté à chaque personne.
Clay offre beaucoup de possibilités, mais l’outil n’est pas sans contraintes.
Trois freins principaux peuvent notamment apparaître lorsqu’une équipe commence à l’utiliser.
Le premier frein concerne la prise en main de l’outil.
Lorsqu’on ouvre Clay pour la première fois, l’interface peut être assez déstabilisante.
On retrouve des tables, des colonnes, des enrichissements, des formules et de nombreuses fonctionnalités.
La première réaction peut donc être de se dire que l’équipe ne réussira jamais à vraiment utiliser l’outil.
Mais il n’est pas nécessaire de maîtriser tout Clay dès le départ.
Au début, une équipe peut se concentrer sur trois ou quatre fonctionnalités seulement.
Le reste vient progressivement, en fonction des besoins.
L’interface peut sembler complexe, mais les usages quotidiens sont finalement beaucoup plus simples une fois le premier pas franchi.
Le deuxième frein est plus concret : Clay demande de développer de nouvelles compétences.
L’outil ne se maîtrise pas en une après-midi.
Il faut comprendre sa logique et apprendre à construire ses différents workflows.
La bonne nouvelle, c’est qu’il existe plusieurs ressources pour progresser :
Une fois la logique de l’outil comprise, elle peut être répliquée pour différents besoins.
Cette compétence peut également être transmise au reste de l’équipe.
L’objectif n’est donc pas que chaque personne maîtrise immédiatement toutes les fonctionnalités de Clay, mais plutôt de créer progressivement une compétence interne autour de l’outil.
Le troisième frein est le coût.
Clay peut représenter un investissement important et la facture peut augmenter rapidement selon les usages et les enrichissements effectués.
Mais il faut aussi regarder le coût de la situation actuelle.
La vraie question n’est pas uniquement :
« Combien coûte Clay ? »
Il faut également se demander :
« Combien me coûte aujourd’hui une prospection basée sur une donnée médiocre ? »
Une mauvaise qualité de données peut entraîner :
Clay peut donc être considéré comme un outil central qui permet de rendre le reste de la stack de prospection plus rentable.
Clay demande un investissement en temps, en compétences et en budget.
Les freins sont donc bien réels.
Mais ils ne sont pas nécessairement bloquants.
L’intérêt de l’outil réside surtout dans sa capacité à connecter plusieurs étapes de la prospection :
recherche de comptes → sourcing des contacts → nettoyage → enrichissement → qualification → personnalisation → séquences
Au lieu de travailler avec une simple liste de prospects issue de LinkedIn, une équipe peut construire une donnée beaucoup plus riche, ciblée et exploitable.
Pour une équipe Sales ou GTM, la question n’est donc pas seulement de savoir si Clay est un outil supplémentaire à tester.
Il faut surtout déterminer si la capacité à produire, enrichir et exploiter une donnée de prospection beaucoup plus précise peut améliorer suffisamment les performances pour justifier son adoption.
Clay ne remplace pas une stratégie de prospection : il permet surtout de mieux l’exécuter et de l’automatiser.
La vraie valeur de l’outil n’est pas de produire toujours plus de leads, mais de construire une donnée plus ciblée, plus propre et plus exploitable, tout en réduisant le travail manuel des équipes.
