Des projets conçus comme des systèmes utiles.

Système de leads & CRM

Une architecture qui relie l’entrée d’un prospect, sa qualification, la prise de rendez-vous et le suivi commercial dans une vue structurée.

Composants

• Formulaire de qualification
• Routage et statuts du lead
• Notes, rendez-vous et historique
• Suivi des sources et événements

Valeur recherchée

Éviter les demandes perdues et rendre la prochaine action visible pour chaque contact.

Landing page de conversion

Une page dédiée à une seule décision, construite autour du message, des objections, de la confiance et d’un appel à l’action traçable.

Composants

• Promesse et hiérarchie éditoriale
• Sections de preuve et réponses aux objections
• Formulaire ou réservation
• Performance mobile et tracking

Valeur recherchée

Donner au trafic une destination cohérente et réduire la friction avant la prise de contact.

SEO, Search Console & analytics

Une base de mesure qui relie les intentions de recherche, les pages, les sources de trafic et les conversions importantes.

Composants

• Architecture sémantique et contenus
• Données structurées et maillage interne
• Google Search Console et GA4
• Événements, UTM et tableau de suivi

Valeur recherchée

Comprendre ce qui attire une audience pertinente et décider des prochaines optimisations avec des données fiables.

IA & automatisation business

Type : démonstrateur fonctionnel. Ce projet montre comment relier une demande entrante, une qualification assistée par IA, Supabase, un CRM, une notification et une validation humaine sans présenter de résultats clients inventés.

Parcours démontré

• Capture et normalisation d’un lead depuis un formulaire
• Préparation d’une qualification selon des critères définis
• Enregistrement dans Supabase et affichage dans le CRM
• Notification, statut, prochaine action et validation humaine

Éléments vérifiables

• Interface CRM responsive et états du pipeline
• Structure des données, API et gestion des erreurs
• Événements de suivi et source de la demande
• Workflow documenté, contrôlable et réversible

Limites transparentes

Le démonstrateur valide l’architecture et l’expérience utilisateur. Il ne constitue pas une preuve de performance commerciale chez un client et ne promet pas une décision autonome de l’IA.

Voir l’approche de consulting IA & business →