TL;DR
Problème : utiliser des prompts IA isolés en prospection B2B produit des messages incohérents qui ne convertissent pas.
Solution : un système de 26 prompts ChatGPT organisés en 10 phases séquentielles, où chaque prompt s'appuie sur le précédent, de la définition de l'ICP jusqu'à la génération de recommandations clients.
Les 10 phases :
- Définir son ICP
- Analyser le prospect
- Décider si on prospecte et construire l'angle de valeur
- Premier contact (email, appel, LinkedIn)
- Follow-up pré-RDV (relancer un prospect silencieux)
- Discovery (premier rendez-vous)
- Follow-up post-RDV (faire avancer le deal)
- Traiter les objections
- Closing et négociation
- Post-closing : onboarding et referral
Pour qui : commerciaux en PME/ETI et freelances qui vendent leurs propres prestations en B2B.
Le pack complet (26 prompts, variables personnalisables, instructions d'utilisation) est téléchargeable à la fin de l'article.
La plupart des commerciaux utilisent l'IA comme un générateur de texte amélioré. Ils demandent un email, ils l'envoient, ils recommencent. Ça donne des messages qui se ressemblent tous, et des prospects qui s'en aperçoivent.
Ce que je te propose ici, c'est autre chose : un système de prompts ChatGPT pour la prospection B2B qui suit le cycle de vente dans l'ordre. De l'ICP jusqu'au referral, chaque prompt s'appuie sur le précédent. Tu ne génères plus des textes isolés, tu construis une machine de vente cohérente.
Le pack complet est téléchargeable à la fin de l'article. Mais avant, voilà la logique du système.
Pourquoi les “prompts IA vente” isolés ne fonctionnent pas en B2B
Le problème avec la plupart des ressources "prompts IA vente", c'est qu'elles te donnent des scripts pour des situations ponctuelles. Un prompt pour les objections. Un autre pour les follow-ups. Encore un autre pour les cold emails B2B.
Résultat : tu colles des pièces qui ne s'assemblent pas. Ton email parle d'une douleur, ton appel en aborde une autre, ton follow-up repart de zéro. Le prospect sent l'incohérence, même inconsciemment. Et surtout, toi tu galères à les utiliser.
Un vrai système de prompts ChatGPT pour la prospection B2B fonctionne à l'inverse : tu définis une fois ce que tu sais sur ton ICP et sur le prospect ciblé, et toute la séquence découle de cette base. L'IA devient un amplificateur de ta connaissance client, pas un remplaçant.
Phase 1, Définir son ICP
L'ICP (Ideal Customer Profile) est le profil précis de ton client idéal : secteur, taille d'entreprise, rôle du décideur, déclencheurs d'achat, douleurs prioritaires. C'est le socle de toute prospection B2B efficace, avec ou sans IA.
Tout commence là. Tu alimentes l'IA avec ce que tu sais de tes meilleurs clients actuels (ceux qui signent vite, qui restent longtemps, qui recommandent), et elle structure ça en profil exploitable. Le deuxième prompt de cette phase va plus loin : il identifie les déclencheurs d'achat par profil de décideur, et comment les repérer à partir de sources publiques.
Ce profil devient la référence de tous les prompts ChatGPT de prospection B2B qui suivent.
Phase 2, Analyser le prospect avant tout contact
Une fois l'ICP posé, tu passes au prospect individuel. Avant d'envoyer quoi que ce soit, tu veux comprendre ses enjeux probables, ses priorités, et quel déclencheur a pu le mettre en situation d'achat.
Le prompt d'analyse travaille à partir d'informations publiques : profil LinkedIn, site de l'entreprise, actualités récentes, offres d'emploi en cours. Ces éléments révèlent souvent plus sur les priorités d'une entreprise que n'importe quel formulaire de qualification. Un recrutement massif sur des profils commerciaux ? L'entreprise est en phase d'accélération. Une levée de fonds récente ? Elle est sous pression de résultats. Une série d'articles sur la réduction des coûts ? Tu sais quel angle prendre.
Phase 2bis, Go / No-go et construction de l'angle de valeur
C'est l'étape que la plupart des systèmes de prompts prospection B2B oublient, et c'est souvent là que le temps est le plus gaspillé.
Après avoir analysé un prospect, la question n'est pas "comment je l'approche ?" mais "est-ce que je l'approche ?" Le premier prompt de cette phase te donne un score de qualification sur 25 et une recommandation claire : GO, APPROFONDIR ou NO-GO. Passer 30 minutes à construire un message parfait pour un prospect qui ne correspond pas à ton ICP, c'est 30 minutes perdues.
Si la décision est GO, le deuxième prompt construit l'angle de valeur avant de rédiger quoi que ce soit. C'est l'étape intermédiaire que beaucoup sautent : analyser un prospect, c'est bien, savoir quoi lui dire et comment le formuler dans ses propres mots, c'est ce qui fait la différence entre un message qui résonne et un message qui s'archive.
Phase 3, Premier contact : cold email B2B, script appel et message LinkedIn
Une fois l'angle de valeur construit, tu le déclines sur trois formats : cold email B2B, script d'appel à froid, message LinkedIn. Même fond, trois formats adaptés aux contraintes de chaque canal.
L'email peut se permettre 150 mots et une structure en trois temps. L'appel doit accrocher en 15 secondes. Le message LinkedIn doit tenir en 3-4 lignes sans pitch visible. Les trois prompts partagent le même input (l'angle de valeur construit à la phase précédente), ce qui garantit la cohérence du message quelle que soit la porte d'entrée choisie.
Phase 4, Follow-up pré-RDV : relancer un prospect silencieux
C'est une phase distincte du follow-up post-RDV, et la distinction est importante. Relancer un prospect qui n'a pas répondu à ton premier message, ce n'est pas la même chose que relancer un deal en cours après un rendez-vous positif. Le ton, l'enjeu et la stratégie sont différents.
La séquence pré-RDV couvre trois relances espacées sur quinze jours, chacune avec un angle différent. Le troisième message est un message de rupture : court, direct, qui laisse la porte ouverte sans mendier. C'est souvent celui qui obtient le plus de réponses.
Phase 5, Discovery : structurer le premier rendez-vous de vente B2B
La phase de discovery désigne le premier rendez-vous dont l'objectif n'est pas de pitcher mais de comprendre : les enjeux réels du prospect, ses priorités, ses contraintes de décision. C'est cette phase qui conditionne la qualité de tout ce qui suit.
Les prompts ChatGPT pour la discovery génèrent des questions adaptées au secteur et au profil du prospect : questions d'ouverture, questions sur les douleurs, questions d'implication (celles qui amplifient la prise de conscience d'un problème sans que tu aies besoin de le nommer), et questions sur les critères de décision. Un deuxième prompt structure ensuite la présentation ou démo à partir de ce que tu as appris pendant le RDV.
Phase 6, Follow-up post-RDV : faire avancer le deal sans relancer dans le vide
Après un premier rendez-vous positif, le deal ne se conclut presque jamais immédiatement. Il faut alimenter la décision sans relancer dans le vide.
La séquence post-RDV couvre quatre touches sur trois semaines : récap du RDV avec valeur immédiate, angle nouveau lié à leur enjeu principal, preuve sociale sectorielle, et message de clôture si toujours silence. Un deuxième prompt de cette phase gère le cas le plus fréquent en prospection B2B : le prospect convaincu qui doit obtenir la validation d'un autre décideur. Il génère un executive summary prêt à transmettre en interne, et les réponses aux objections probables du décideur absent.
Phase 7, Traitement des objections commerciales B2B
Les objections B2B sont prévisibles. Quatre prompts couvrent les quatre situations les plus fréquentes : l'objection prix, l'objection timing, l'objection décideur, et le classique "j'ai besoin d'y réfléchir".
Ce qui change avec une approche systématique : tu ne cherches plus la bonne réponse dans le feu de l'action. Tu sais comment reformuler une objection prix en question de ROI, comment creuser un "j'ai besoin d'y réfléchir" pour trouver le vrai blocage, comment aider un interlocuteur à vendre le projet en interne.
Phase 8, Closing et négociation
Le closing assumptif consiste à guider le prospect vers la prochaine étape concrète (signature, pilote, kick-off) sans lui demander explicitement s'il veut acheter. C'est une posture, pas une manipulation : elle ne fonctionne que si les phases précédentes ont bien qualifié le besoin et traité les objections.
Le deuxième prompt de cette phase couvre la négociation : comment tenir sur le prix sans perdre le deal, en s'appuyant sur l'ancrage, l'échange de valeur et la ligne de rupture assumée.
Phase 9, Réactivation de deals froids : relancer sans mendier
Un deal endormi depuis 60 ou 90 jours ne se relance pas comme un deal chaud. C'est pourquoi cette phase est distincte du closing, pas un appendice.
Le premier prompt génère deux messages de réactivation avec des angles opposés : l'un s'appuie sur un changement de contexte (quelque chose a évolué qui rend la conversation pertinente à rouvrir), l'autre mise sur la franchise totale (reconnaître que le deal s'est endormi et proposer de repartir sur des bases claires). Le deuxième prompt aide à prioriser les deals à relancer en premier quand le pipeline est chargé.
Phase 10, Post-closing : onboarding et referral
C'est la phase que presque tous les commerciaux et freelances oublient, et c'est une erreur. Le client qui vient de signer est dans la meilleure disposition possible pour recommander. Si tu ne poses pas les bases d'une relation d'ambassadeur dans les premières semaines, tu passes à côté du canal d'acquisition le plus efficace qui soit en B2B.
Trois prompts couvrent cette phase : le message de bienvenue post-signature, la demande de recommandation au bon moment, et la construction d'un programme de referral simple que les clients ont envie d'activer.
Ce que ce système de prompts ChatGPT change concrètement pour ta prospection B2B
Un freelance ou commercial B2B qui utilise ce système en entier passe de la prospection artisanale à quelque chose de reproductible. Chaque prospect reçoit une approche cohérente, construite sur ce qu'on sait de lui, déclinée sur les bons canaux, suivie dans la durée jusqu'à la recommandation.
L'IA ne remplace pas le relationnel. Elle te libère du temps cognitif pour que tu puisses te concentrer sur ce que les prompts ChatGPT ne peuvent pas faire à ta place : écouter, adapter, créer de la confiance.
Si tu veux aller plus loin sur la génération de leads B2B ou comprendre comment intégrer ces méthodes dans un tunnel de vente structuré, ces deux articles du blog t'apporteront des compléments utiles.
👉 Télécharge le pack complet ci-dessous : les 26 prompts ChatGPT prospection B2B couvrant les 10 phases, avec instructions d'utilisation et variables à personnaliser.
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Passer à la vitesse supérieure : crée ton projet IA dédié à la prospection
Utiliser les 26 prompts en les copiant-collant un par un dans une fenêtre de conversation, c'est déjà bien mieux que de prospecter à l'instinct. Mais c'est assez fastidieux. À chaque nouvelle conversation, tu réexpliques qui tu es, quelle est ton offre, quel est ton ICP, ce que tu sais du prospect. L'IA repart de zéro. Toi aussi.
La solution, c'est de créer un projet IA dédié à ta prospection. Un espace de travail permanent où l'assistant connaît déjà ton contexte, ton offre, tes cibles et ta façon de travailler, sans que tu aies à le rappeler à chaque fois.
ChatGPT propose cette fonctionnalité via les "GPTs personnalisés". Claude la propose via les "Projets". Les deux fonctionnent sur le même principe. Mais si tu dois en choisir un seul, je te recommande Claude.
Pourquoi Claude est plus adapté que ChatGPT pour ce type d'usage
La différence ne tient pas au modèle sous-jacent. Elle tient à la façon dont chaque outil gère le contexte et les instructions.
Avec un GPT personnalisé, tu peux définir des instructions système, mais la gestion des documents de référence est moins fluide. Surtout, les GPTs sont conçus pour être partagés ou réutilisés comme des "produits", ce n'est pas forcément ce dont tu as besoin pour un usage quotidien de prospection.
Claude Projects fonctionne différemment : chaque projet dispose d'une fenêtre de contexte de 200 000 tokens (l'équivalent d'un livre de 500 pages), ce qui te permet d'y charger des documents volumineux, ton guide de vente, tes études de cas, tes modèles d'emails qui ont fonctionné, tes personas clients détaillés. Claude les assimile et s'en sert dans chaque réponse, sans que tu aies à y faire référence explicitement.
Deux autres points pèsent dans la balance. D'abord, la qualité rédactionnelle : Claude produit des messages commerciaux qui sonnent plus naturel, moins "généré par IA". C'est un avantage non négligeable quand tes emails sont lus par des décideurs B2B qui reçoivent déjà trop de cold emails. Ensuite, la confidentialité : par défaut, les données que tu partages dans un projet Claude ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Pour des informations commerciales sensibles (noms de prospects, données marché, stratégie de prix), c'est un critère qui compte.
Comment créer et paramétrer ton projet Claude en 15 minutes
Étape 1 : créer le projet
Connecte-toi sur claude.ai. Dans le menu de gauche, clique sur "Projets", puis sur "+ Nouveau projet". Donne-lui un nom explicite : "Prospection B2B [ton offre]" ou simplement "Mon système de vente". La description n'est pas visible par Claude, elle sert juste à toi pour t'y retrouver.
Étape 2 : rédiger les instructions du projet
C'est l'étape la plus importante. Clique sur "Définir les instructions du projet". C'est ici que tu donnes à Claude le contexte permanent qu'il utilisera dans toutes les conversations de ce projet. Voici ce que je te recommande d'y mettre :
Tu es mon assistant de prospection B2B.
Mon offre : [décris ton offre en 2-3 phrases, avec le résultat concret que tu apportes]
Mon ICP : [secteur, taille d'entreprise, rôle du décideur, douleurs prioritaires, déclencheurs d'achat]
Mes meilleurs clients actuels ressemblent à : [2-3 exemples ou profils types]
Mon ton commercial : direct, sans formules de politesse creuses. Pas de "j'espère que vous allez bien". Emails sous 150 mots. Messages LinkedIn en 3-4 lignes max.
Résultats concrets que j'apporte : [chiffre ou bénéfice mesurable si tu en as un]
Quand je te parle d'un prospect, génère le contenu directement avec les informations disponibles. Si une information manque, fais une hypothèse raisonnable et signale-le.
Adapte chaque bloc à ta situation réelle. Plus tu es précis ici, moins tu auras à répéter dans tes conversations.
Étape 3 : charger ta base de connaissances
Dans la section "Base de connaissances" du projet, tu peux uploader des fichiers que Claude utilisera comme référence. Ce que je te conseille d'y mettre :
- Le fichier SKILL.md fourni avec le pack : c'est le document le plus important à charger. Il ne contient pas juste les 26 prompts, il décrit la logique complète du système, les deux modes de fonctionnement (guidé et direct), les déclencheurs par phase, les règles de génération et le format de sortie attendu. En l'ayant en base de connaissances, Claude ne se comporte plus comme un assistant généraliste à qui tu donnes des prompts : il devient un vrai assistant de prospection qui sait exactement comment traiter chaque situation du cycle de vente.
- Tes 2-3 meilleurs emails ou messages LinkedIn qui ont généré des réponses
- Tes études de cas clients si tu en as (même sous forme de notes brutes)
- Ta grille tarifaire ou les éléments de ta proposition de valeur
Claude s'imprègne de ces documents et s'en sert pour personnaliser les contenus qu'il génère. Ton email de prospection ne ressemblera plus à un template générique : il s'appuiera sur ton style, tes preuves réelles, ta façon de formuler.
Étape 4 : utiliser le projet au quotidien
Une fois le projet configuré, chaque nouvelle conversation que tu ouvres à l'intérieur bénéficie automatiquement des instructions et des documents chargés. Tu n'as plus qu'à donner le contexte du prospect en question.
La façon la plus efficace de travailler : ouvre une conversation par prospect ou par deal. Commence par coller les informations que tu as sur lui (profil LinkedIn, actualités, ce que tu sais de ses enjeux), puis demande directement le contenu dont tu as besoin.
Par exemple : "Thomas Blanc, DRH chez Finaxys, 200 personnes, cabinet de conseil financier. 8 offres d'emploi seniors en cours. Génère un cold email pour la phase 3."
Claude sait déjà ce que tu vends, comment tu écris et ce que signifie "phase 3". Tu obtiens un message prêt à envoyer en quelques secondes, pas en 20 minutes.
Et si tu veux rester sur ChatGPT ?
C'est tout à fait possible. La logique est la même : crée un GPT personnalisé via chatgpt.com/create, colle tes instructions dans le champ "Instructions système", et charge tes documents de référence. L'interface est un peu différente mais le principe reste identique.
La limite principale : le GPT personnalisé est moins adapté à un usage quotidien et itératif. Il est plus pensé pour créer un outil figé que pour un espace de travail évolutif. Mais si tu travailles déjà dans l'écosystème OpenAI et que tu ne veux pas changer d'outil, ça reste une option valable.
L'essentiel, quelle que soit la plateforme choisie : passe d'une logique de conversation unique à une logique de projet permanent. C'est ce changement-là qui transforme les 26 prompts d'une ressource intéressante en un vrai système de prospection que tu utilises tous les jours.
Et si tu veux que je t’aide à implémenter tout ça pour ta prospection, n’hésite pas à prendre RDV directement dans mon agenda. Je peux bosser avec toi pour t’épauler et te rendre autonome.
FAQ : prompts ChatGPT et prospection B2B
Est-ce que ChatGPT peut vraiment remplacer un commercial en prospection B2B ?
Non, et ce n'est pas l'objectif. ChatGPT automatise les tâches de formulation et de structuration : rédiger un cold email B2B, préparer des questions de discovery, générer une séquence de vente IA. Ce qu'il ne fait pas : créer une relation, lire les signaux non-verbaux lors d'un appel, adapter son discours en temps réel. L'IA est un amplificateur du commercial, pas son substitut.
Quel modèle ChatGPT utiliser pour la prospection B2B ?
GPT-4o est suffisant pour l'ensemble du système. Ce qui compte davantage que le modèle, c'est la qualité du contexte que tu fournis dans chaque prompt : plus tu es précis sur le prospect et son enjeu, plus la sortie est exploitable directement.
Combien de temps faut-il pour utiliser ce système sur un prospect ?
Entre 20 et 35 minutes pour passer de l'analyse prospect à trois messages prêts à envoyer (cold email B2B, script appel, LinkedIn). Les phases de follow-up et objections sont ensuite gérées au fil du deal, au fur et à mesure des interactions.
Ces prompts fonctionnent-ils aussi avec Claude ou Gemini ?
Oui. Les prompts sont rédigés en langage naturel sans syntaxe propre à ChatGPT. Ils fonctionnent avec Claude (Anthropic), Gemini (Google) ou tout autre modèle capable de traiter des instructions structurées. L'IA vente B2B n'est pas liée à un outil en particulier.
Faut-il adapter les prompts à son secteur d'activité ?
Oui, c'est recommandé. Chaque prompt contient des variables entre crochets à remplacer par les informations spécifiques à ton marché, ton offre et ton prospect. Le pack est conçu pour être personnalisé, pas utilisé tel quel sans adaptation.
Quelle est la différence entre un prompt de vente générique et un prompt B2B structuré ?
Un prompt générique produit un message standard qui aurait pu être envoyé à n'importe qui. Un prompt B2B structuré part du contexte spécifique du prospect (son rôle, son enjeu, le déclencheur identifié) pour générer un message qui semble écrit sur mesure. La différence se voit directement sur les taux de réponse.
Pourquoi y a-t-il deux phases de follow-up distinctes dans ce système ?
Parce que relancer un prospect silencieux avant le premier RDV et relancer un deal en cours après un rendez-vous positif, ce sont deux situations radicalement différentes. Le ton, l'enjeu et la stratégie ne sont pas les mêmes. Mélanger les deux dans une seule phase de prospection B2B produit des messages inadaptés au contexte.
Comment intégrer ce système dans un CRM existant ?
Le système ne nécessite pas d'intégration technique. Tu utilises les prompts ChatGPT dans la conversation, tu copies les résultats, tu les affines si nécessaire, et tu les envoies via ton canal habituel. Pour les équipes qui souhaitent industrialiser le processus, des outils comme Clay ou Lemlist permettent de combiner enrichissement de données et génération de messages IA à plus grande échelle.
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