Machine à leads IA pour SaaS B2B
Remplissez votre pipeline de décideurs tech qualifiés. Ciblage par stack, taille, maturité et signaux d'intent produit.
Ce que vous gagnez concrètement
Les 3 blocages de croissance du SaaS B2B
- 1Cycle de vente long, besoin de volume
- 2CAC qui explose avec les ads payantes
- 3SDR juniors qui brûlent les meilleures listes
Comment l'AI Lead Machine y répond
- Ciblage par stack techL'IA détecte les entreprises utilisant les stacks compatibles avec votre SaaS (ex: Stripe, Hubspot, AWS) via Clearbit, BuiltWith et Wappalyzer.
- Signaux d'intent produitLevées de fonds, recrutements tech, mentions de votre catégorie sur LinkedIn, G2 et Capterra — l'IA détecte les prospects en phase d'évaluation.
- Séquences ultra-cibléesMessages qui parlent stack, intégrations et cas d'usage précis. Personnalisation à grande échelle impossible à la main.
Scale-up SaaS · Paris (série B)
Équipe 3 SDR, 180 démos/mois objectif. Avant Lead-Gene : 62 démos/mois, taux de closing 8%. Après 60 jours : 312 démos/mois, taux de closing 19%.
TechCore SaaS
Paris · PME (20–80 salariés) · Déploiement 60 jours
Leur pipeline outbound stagnait à 62 démos/mois avec un CAC de 4 800 € malgré 3 SDRs dédiés.
Lead-Gene a déployé un scoring IA sur 12 critères ICP (stack technique, signaux intent, levée de fonds) couplé à des séquences LinkedIn + email hyper-personnalisées.
“En 30 jours, l'équipe commerciale avait arrêté de prospecter manuellement. Les démos arrivaient toutes seules, pré-qualifiées.”
J.V., Head of Growth, TechCore SaaS
Questions fréquentes
Comment fonctionne la machine à leads IA Lead-Gene pour SaaS B2B ?
Quel problème la solution résout-elle pour les équipes SaaS B2B ?
Quels résultats une entreprise SaaS B2B peut-elle espérer ?
En combien de temps la machine est-elle opérationnelle pour le secteur SaaS B2B ?
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