Automatisez l'enrichissement des données commerciales | Workflow Make

Comment automatiser l'enrichissement des données commerciales

Êtes-vous fatigué de passer des heures à rechercher des informations sur les entreprises auprès de différentes sources et à copier-coller manuellement des données dans Google Sheets ?

Grâce au flux de travail make, vous pouvez résoudre ce problème en obtenant, en développant et en mettant à jour automatiquement les informations de l'entreprise dans une feuille Google, ce qui vous permet de gagner un temps précieux et de simplifier votre travail. Voyons étape par étape comment ce flux de travail peut transformer votre entreprise.

Voici un flux de travail conçu pour :

• obtenant le nom des entreprises et de leurs sites Web à partir d'une feuille Google
• développer la fiche Google contenant des informations supplémentaires, notamment la proposition de valeur, le secteur, le public cible et le marché des entreprises
• automatiser le processus de recherche et de mise à jour des données de l'entreprise, de réduction du temps consacré aux activités manuelles et d'augmentation de l'efficacité commerciale.

Grâce à ce flux de travail, vous gagnerez un temps précieux que vous pourrez investir dans d'autres activités essentielles au succès de votre entreprise au lieu de consulter des informations sur les entreprises provenant de différentes sources ou de les copier et coller dans Google Sheets.

Ce scénario peut faire toute la différence si vous travaillez dans les domaines suivants :

• Ventes
• Développement des affaires
• VC et PE
• Commercialisation

Prêt à optimiser le processus d'enrichissement des données de votre entreprise ? Lisez la suite pour savoir comment implémenter ce flux de travail dans votre travail.

Étape 1 : Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous de disposer des prérequis suivants :

• Un compte sur Make
• Une connexion à Google Workspace
• Une connexion à Open Air Account

Étape 2 : Configuration du flux de travail

Le flux de travail comprend 2 déclencheurs, 9 actions et 1 routeur, chacun jouant un rôle fondamental dans le processus d'automatisation des données de l'entreprise.

1. Google Sheets- Lignes de recherche

Connectez-vous à la feuille Google « Business List - Grid View » et renvoyez les 10 premières lignes contenant le nom des entreprises et leurs sites Web.

2. Obtenez le contenu du site Web- Requête HTTP

Utilisez le champ « site web » dans la feuille Google pour effectuer une requête GET.

Cela renverra un fichier HTML contenant les informations cruciales d'une entreprise à extraire et à analyser.

2.1 Résumé

Cette étape garantit qu'une nouvelle requête HTTP GET est exécutée jusqu'à ce qu'un code 200 soit renvoyé (succès).

3. Obtenir du texte à partir du contenu : du HTML au texte

À ce stade, la conversion du HTML en texte est effectuée pour extraire le texte brut du champ « Rendez-vous »

4. Générez un JSON à l'aide de la commande Créer un JSON

Dans ce module, un JSON est défini contenant le rôle et l'invite pour le module suivant. Il est important de régler la température pour OpenAI et le nombre maximum de jetons (minimum 3000).

Le moment est venu de montrer nos compétences en matière d'ingénierie du prompt, en définissant un contexte et un rôle spécifiques pour que GPT réponde à nos besoins.

Dans le contexte actuel, nous avons Un rôle:

• Utilisateur : indications et directives spécifiques

Et 1 Contenu du message correspondant à :

• Utilisateur : Analysez « A », fournissez « B » au format « C »

Vous souhaitez en savoir plus sur les différences entre les rôles ? N'hésitez pas à consulter le Documentation de l'API pour terminer le chat.

En particulier, nous extrayons les 5000 premiers caractères du texte traduit à l'étape précédente grâce à la fonction « Sous-chaîne () » et nous les fournissons à GPT en tant qu'informations contextuelles à analyser.

5. Appelez l'API OpenAI en forçant le JSON - Effectuez un appel d'API

À ce stade, nous devons sélectionner un modèle développé par OpenAI pour analyser le site Web d'une entreprise. GPT 3.5 est un choix approprié pour ce cas d'utilisation spécifique, mais l'élément clé est que nous effectuons un appel d'API vers une fonctionnalité spécifique du modèle GPT.

Parce que nous voulons recevoir une réponse de la connexion OpenAI, configurons une requête POST. Il est important de définir l'en-tête avec la valeur « application/json » pour s'assurer que la réponse GPT du chat est un fichier json. Dans le corps de la demande, la chaîne JSON du formulaire précédent est transmise.

‍5.1 Résumé

Renseignez « NA » si l'étape 5. Appelez OpenAI échoue.

‍

6. Obtenir une réponse GPT - Analyser le JSON

Création d'une structure de données JSON

et utilise le contenu du message renvoyé par 5. Appelez l'API OpenAI pour mettre à jour la feuille Google avec les informations analysées.

7. Google Sheet - Mettre à jour une ligne

Remplissez les colonnes de la feuille Google avec les champs de la structure JSON créée à l'étape précédente.

Étape 3 : Résultat final

Et voilà

Félicitations ! Vous avez automatisé le processus d'enrichissement des données de l'entreprise dans une feuille Google 🚀

Vous pouvez désormais gagner un temps précieux en vous concentrant sur des activités plus stratégiques.

Vous souhaitez suivre un tutoriel interactif étape par étape ? Regardez notre tutoriel dédié sur YouTube 🇬🇧

N'hésitez pas à découvrir notre chaîne YouTube pour implémenter d'autres cas d'utilisation et automatisations 🤖

Bonne automatisation !