Pour une équipe de prospection e-commerce

Le besoin en 30 secondes

Votre agence vend de la prospection qualifiée à des clients qui ciblent les marchands Shopify : éditeurs d’outils Shopify (Klaviyo, Recharge, Yotpo, Judge.me, Loop), agences de développement Shopify, logisticiens 3PL, outils email, comptables e-commerce. Chaque client a une cible précise : par exemple « marchands Shopify équipés de Klaviyo en Allemagne » ou « boutiques alimentaires en France ».

Vos commerciaux ouvrent Apollo, ouvrent Sales Navigator, ne trouvent pas le filtre « plateforme e-commerce ». Ils contournent : recherche par secteur LinkedIn, scraping manuel d’annuaires gratuits, import d’un export BuiltWith partiel, recoupement Excel. Résultat : environ 5 heures par semaine et par commercial consommées juste à constituer la liste, avant d’avoir écrit la première séquence. Variabilité de qualité d’un commercial à l’autre, perte de continuité quand le commercial part, et clients agence qui ne voient pas le travail amont mais qui le facturent quand même.

Pourquoi vos outils actuels ne couvrent pas le besoin

Apollo filtre par taille d’entreprise, par secteur LinkedIn, par fonction. Le filtre technologique existe mais reste anecdotique côté e-commerce : vous ne pouvez pas combiner « Shopify + Klaviyo + secteur mode + extension .fr » de façon fiable. Les données Apollo sur les outils email installés sont partielles et souvent datées.

LinkedIn Sales Navigator est saturé sur les comptes e-commerce français : entre les agences, les éditeurs et les fonds, un fondateur de marque native FR de 5 personnes reçoit des dizaines de messages commerciaux par mois. Les taux de réponse sur InMails et Connect+Note se sont effondrés. Pas de filtre plateforme e-commerce non plus.

Cognism propose un filtre « technographics » qui inclut Shopify, mais sans la granularité technologique secondaire. Le ticket d’entrée Cognism reste élevé pour une agence avec 4 commerciaux.

L’outil d’exploration maison est tentant : /products.json est public, le HTML révèle les applications, on script en Python sur un week-end. Sauf que l’équipe commerciale n’est pas l’équipe data : maintenance des sélecteurs, IP qui se font bloquer, stack technique qui dérive sur les nouveaux thèmes Shopify, dette technique qui s’accumule.

Le flux concret, étape par étape

L’idée tient en 5 étapes, sur un cas client typique.

1. Création du compte. Sur Ecommerce Leads Database, le service qui gère les comptes et les crédits de l’annuaire : 50 crédits offerts, sans carte bancaire. Votre clé d’API s’affiche dans votre compte.

2. Combinaison des filtres. Pays cible parmi les 32 pays européens de la base (France, Allemagne, Royaume-Uni, Pays-Bas, Italie, Suisse, Belgique, Espagne…), région, extension de domaine, appli détectée (par exemple Klaviyo), boutiques avec email, avec téléphone ou avec dirigeant, nombre minimal de produits, rang dans la plateforme, Shopify Plus confirmé. Le comptage est gratuit : vous voyez la taille de la cible avant de dépenser un crédit.

3. Vérification des emails publiés. Chaque email porte son type : générique (comme contact@) ou nominatif. Au 31 octobre 2026, 67 % des boutiques Shopify européennes de la base ont au moins un email et 38 % un téléphone. En France, 20 % ont au moins un dirigeant issu du registre officiel.

4. Export CSV. Une commande copiée-collée, ou une demande à votre agent IA branché sur le serveur MCP. Fichier UTF-8 (ajoutez bom=1 pour qu’Excel affiche bien les accents), jusqu’à 5 000 lignes par appel, prêt pour Lemlist, La Growth Machine, Smartlead, HubSpot, Pipedrive. Colonnes : domaine, nom du marchand, pays, région, ville, emails, téléphone, LinkedIn et réseaux sociaux, rang dans la plateforme, nombre de produits, audience Chrome, date de dernière vérification, emails des dirigeants quand ils sont trouvés. Il n’y a pas encore de bouton de téléchargement dans le compte.

curl -H "X-API-Key: $CLE" "https://api.ecommerce-leads-database.com/v1/stores/export.csv?platform=shopify&country=FR&limit=1000&bom=1" -o boutiques.csv

5. Re-export à chaque campagne. Vous relancez la même recherche le mois suivant. Les boutiques déjà débloquées se retéléchargent gratuitement : seules les nouvelles consomment des crédits. Chaque fiche porte la date de sa dernière vérification, et les boutiques inactives sont écartées par défaut.

Prenons une agence de 4 commerciaux qui exporte environ 10 000 boutiques nouvelles par mois en cumulé sur tous ses clients : 2 packs de 5 000 crédits coûtent 198 € HT, et un pack de 20 000 crédits à 299 € HT couvre deux mois.

Quel pack pour ce cas

Ce que vous achetez concrètement : 1 crédit = 1 fiche boutique, dirigeants inclus. Une fiche débloquée le reste pour toujours. Les 32 pays de la base sont accessibles avec les mêmes crédits. Les crédits sont valables 12 mois, en paiement unique, sans abonnement.

Combien ça coûte vraiment face à votre stack actuelle

Faisons le calcul sur une agence type 4 commerciaux.

Coût caché actuel : commercial senior ≈ 2 500 €/mois chargé. 5 heures par semaine perdues à constituer la liste à la main ≈ 12 % du temps commercial ≈ environ 300 € par mois et par commercial de masse salariale brûlée sur la constitution de listes. Pour 4 commerciaux, environ 1 200 € par mois de temps grillé.

Stack d’outils actuelle : Apollo et Sales Navigator, de l’ordre de 100 € par mois chacun, plus le commercial qui maintient un Google Sheet partagé. On approche 200+ €/mois d’outils sans pour autant avoir le filtre plateforme.

Avec les crédits : pour 10 000 boutiques nouvelles par mois, un pack de 20 000 crédits à 299 € HT couvre deux mois, soit environ 150 € HT par mois. Une seule source de vérité, des exports prêts pour Lemlist, redistribués aux commerciaux par le poste « opérations ». Vous ne remplacez pas Apollo et Sales Navigator : vous les complétez sur le filtre plateforme qui leur manque. Retour : si vous récupérez ne serait-ce que 30 % du temps perdu (environ 360 € sur les 1 200 € de masse salariale gaspillée), la dépense en crédits est rentabilisée environ 2,4 fois chaque mois.

Conformité RGPD pour la prospection B2B

Les données de la base (domaine, nom du marchand, emails et téléphones publiés par la boutique, dirigeants issus des registres officiels) sont des données professionnelles publiées. La base légale du traitement est l’intérêt légitime prévu à l’article 6.1.f du RGPD, ce qui est l’usage standard pour la prospection commerciale B2B en France. Un marchand peut retirer sa boutique ou son email gratuitement sur la page de retrait.

Côté envoi de la séquence email, le commercial reste responsable de :

• Mentionner clairement qui envoie le message et à quel titre.
• Inclure un mécanisme de désinscription fonctionnel dans chaque message (exigence ePrivacy / LCEN).
• Respecter une demande de retrait sous 30 jours.

Pour le cadre légal détaillé, voir le guide RGPD prospection B2B e-commerce.

Précisions techniques avant d’acheter

Voici ce qui n’est pas encore parfait :

• Le filtre Shopify Plus ne garde que les boutiques confirmées. plan=shopify_plus renvoie les boutiques où un signal fiable confirme Plus : 819 en France au 6 novembre 2026, et la détection continue. Une boutique sans preuve peut quand même être sur Plus : une case vide veut dire « inconnu », jamais « pas Plus ».
• Pas de filtre secteur aujourd’hui. Pour viser un secteur, combinez une appli typique, un nombre minimal de produits et un tri sur le nom du marchand. Le catalogue produits, disponible pour une partie des boutiques, aide à vérifier.
• Email non garanti à 100 %. Ce sont les emails publiés par la boutique. Pour un email nominatif de fondateur, le filtre hasDecisionMakerEmail garde les boutiques dont un dirigeant a un email pro trouvé ; sinon, prévoyez un enrichissement complémentaire (Dropcontact, Kaspr).
• Pas encore de bouton de téléchargement dans le compte. Le CSV passe par l’API (une commande curl) ou par votre agent IA branché en MCP.
• Un export que votre solde ne couvre pas est refusé en entier, avec le nombre de crédits qui manquent : baissez limit ou rachetez un pack. Jamais de fichier tronqué en silence.

Questions fréquentes pour ce cas d’usage

Voir aussi : 4 cas d’usage voisins

• Développeurs d’outils Shopify : pour qui veut brancher l’API REST ou le serveur MCP dans un produit.
• Commercial Excel : patron d’agence ou freelance qui prospecte par téléphone, refuse l’abonnement et veut un fichier CSV propre, payé une fois.
• Fusion-acquisition e-commerce : fonds et acquéreurs qui sourcent des marques natives et des marchands Shopify Plus à partir de signaux de maturité.
• Fournisseurs en gros et dropshipping : catalogue B2B à pitcher à un vertical sectoriel précis.

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