Construire un agent IA ventes complet dans O137 : guide étape par étape

Créer un agent IA qui qualifie automatiquement les leads, propose des offres personnalisées et transfère aux commerciaux ? C'est possible en 45 minutes avec O137. Ce guide concret montre chaque étape pour passer de "zero" à un workflow production-ready relié à votre CRM.

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Contexte : l'agent IA SDR parfait

Objectif : un agent autonome qui gère 80% des leads entrants :

• Détecte l'intent réel
• Qualifie via CRM data
• Propose l'offre parfaite
• Relance intelligemment
• Transfère au bon commercial

Input : lead CRM, visite site, email inbound
Output : opportunité qualifiée + tâche assignée

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Étape 1 : Définir le rôle et les triggers

Rôles clairs pour l'agent

Agent SDR O137 = qualification + nurturing + handoff
❌ Ne fait PAS : négociation prix, closing, support technique
✅ Fait : détecte intent, score, 1ère offre, 1ère séquence

5 triggers concrets

1. Nouveau lead CRM (formulaire, outbound, inbound)
2. Visite pricing/demo (session >3min)
3. Email sans réponse (>72h)
4. Téléchargement asset (case study, pricing)
5. Mention LinkedIn (commentaire, like)

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Étape 2 : Agent 1 - Enrichissement & ICP scoring

Connexions O137 à configurer (5min)

CRM : Salesforce/HubSpot (lead data)
Data : Clearbit/Apollo (firmographiques)
Site : GA4 (pages vues, temps)
Langue : auto-detect (FR/EN/DE...)

Logique d'enrichissement

1. Récupère lead data (CRM)
2. Enrichit (Clearbit → CA, tech stack, employés)
3. Score ICP (0-100) :
   - Secteur prioritaire ? +25pts
   - CA >10M€ ? +20pts  
   - Tech stack aligné ? +15pts
   - Région cible ? +10pts

Prompt O137 exemple :

"Analyse ce lead selon notre ICP SaaS B2B :
- Secteur : [liste]
- CA min : 10M€
- Tech : [stack]
Donne score 0-100 + 3 signaux forts/faibles"

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Étape 3 : Agent 2 - Détection d'intent

4 intents commerciaux à classifier

URGENT (40pts) : pricing, démo, "combien", "intégration"
COMPARAISON (30pts) : "vs [concurrence]", "open source"
DÉCOUVERTE (20pts) : blog, use case, "solution"
SUPPORT DÉGUISÉ (10pts) : "problème avec", "bug"

Inputs analysés

- Pages vues (pricing=40pts, /demo=35pts)
- Message texte (NLP intent)
- Source trafic (Google=20, LinkedIn=25) 
- Timing (lundi 10h=bonus)

Prompt intent O137 :

"Classe cet intent commercial (URGENT/COMPARAISON/DÉCOUVERTE/SUPPORT) 
sur ces signaux : [pages vues] [message] [source]
Explique ton raisonnement en 2 lignes."

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Étape 4 : Agent 3 - Qualification complète

Score final (ICP + Intent)

Score total = ICP(50%) + Intent(30%) + Comportement(20%)
Seuil handoff : 75/100 → SDR senior
Seuil nurture : 50-74 → séquence auto
Parking : <50

Récupération CRM context

O137 → CRM API :
GET /leads/{id} → historique, notes, deals fermés
GET /account → expansion possible ?
GET /tasks → actions en cours

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Étape 5 : Agent 4 - Offre personnalisée

Logique de recommandation

SI ICP>80 ET URGENT :
→ Starter + call démo 48h
SI ICP>80 ET COMPARAISON :
→ Enterprise + ROI calculator
SI ICP moyen :
→ Discovery call + use case sectoriel

Génération contenu

O137 génère :

1. Email personnalisé (sujet + corps)
2. Call brief (3 points clés à aborder)
3. Asset à joindre (case study sectoriel)
4. Prochaine action (call/demo/RFP)

Prompt offre :

"Crée email + call brief pour [persona] [secteur] [intent]
Offre : [pricing suggéré]
Ton : [consultant expert, pas vendeur]
Langue : [détectée auto]"

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Étape 6 : Orchestration séquence de relance

5 emails automatisés (O137 → emailing API)

Email 1 (H+2h) : intro + valeur immédiate
Email 2 (J+2) : use case + social proof  
Email 3 (J+5) : objection handling
Email 4 (J+10) : dernière chance + urgence
Email 5 (J+15) : parking qualifié

Conditions dynamiques

SI ouvert email 1 → skip email 2
SI clique pricing → call brief + tâche urgente
SI reply → stop séquence + transfert SDR

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Étape 7 : Handoff intelligent aux commerciaux

Règles d'assignation

Score >85 : SDR senior territoire
Score 70-85 : SDR junior
Score 50-70 : nurture auto (email 1-5)
<50 : parking 30 jours

Ce que reçoit le commercial

✅ Tâche CRM auto-créée
✅ Brief IA (2min) : contexte, signaux, offre suggérée
✅ Historique agent : décisions, emails envoyés
✅ Score + confiance (75% → 92%)

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Étape 8 : Mise en production O137 (checklist 5min)

✅ [ ] Builder visuel : 5 agents chaînés
✅ [ ] APIs connectées : CRM + Clearbit + emailing
✅ [ ] Modèles : GPT4o-mini (qualif) / Claude (offre)
✅ [ ] Sécurité : PII detection + RBAC
✅ [ ] Tests : 20 leads réels (sandbox)
✅ [ ] Monitoring : logs + coûts + alertes
✅ [ ] Déploiement : cloud staging → prod

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Étape 9 : Mesure et optimisation continue

KPIs à suivre dès J1

Volume : leads traités/jour
Qualité : % >75 score → SDR
Conversion : MQL→SQL vs historique
Coût : €/lead qualifié (<1€ cible)
Temps : délai 1er contact → tâche SDR

Auto-amélioration O137

1. Résultats CRM remontés (win/lost/no-show)
2. A/B test 2 versions prompts/offres  
3. Ré-entraînement scoring ICP mensuel
4. Routing modèles (coût/performance)

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Code Python exporté O137 (bonus)

# Exemple workflow exporté (copiable)
from o137 import Workflow, Agent, Condition

workflow = Workflow("sales_qualif_v1")

# Agent 1
enrich = Agent("enrichissement", model="gpt4o-mini")
enrich.input("lead_data")

# Agent 2  
intent = Agent("intent_detection", model="gpt4o-mini")
intent.input(["lead_data", enrich.output])

# Routing
if Condition("intent.score > 0.8"):
    handoff_sdr()
else:
    nurture_sequence()

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Template O137 prêt à cloner

Durée totale : 45min pour 1er workflow
Échelle : 1000+ leads/mois sans intervention humaine
ROI : 3 SDR virtuels dès mois 2

🚀 Clone ce template O137 :
1. Import JSON workflow (fichier joint)
2. Configure tes APIs (3min)
3. Test 10 leads réels
4. Go live

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Résultat : 80% leads qualifiés automatiquement, commerciaux focus haut valeur, pipeline +30% capacité.