Comment cibler des entreprises DIY ayant participé à des salons : créer un fichier de prospection ultra-qualifié

Trouver des entreprises dans le Do It Yourself qui ont déjà participé à des salons, c'est un défi de ciblage que ni LinkedIn ni les codes NAF ne résolvent facilement. Pourtant, cette cible est idéale pour un organisateur de salon : ce sont des entreprises déjà convaincues du format, habituées à investir en visibilité physique. Dans cet article, on vous explique exactement comment on a construit ce fichier de A à Z chez Lead Panda — outils, logique de priorisation, et résultats obtenus.

Pourquoi cibler les exposants de salons passés plutôt que des listes génériques ?

La logique est simple : une entreprise qui a déjà payé pour tenir un stand dans un salon a déjà validé ce canal commercialement. Elle a un budget, elle connaît les contraintes logistiques, et elle a une expérience de ce type d'investissement.

À l'inverse, une liste d'entreprises DIY issue d'un annuaire générique ou d'un scraping LinkedIn mélange des profils très hétérogènes : des auto-entrepreneurs sans budget, des marques e-commerce qui ne font jamais de salons, des créateurs sans structure commerciale.

Le bon signal d'intention, ici, c'est la participation passée à un salon. C'est un comportement observable, pas une intention supposée.

Étape 1 — Identifier tous les salons DIY en France

La première étape consiste à recenser tous les salons dans le secteur Do It Yourself organisés en France. On parle de salons comme Créativa, Tout Feu Tout Flamme, Tendance Créative, etc.

Pour chaque salon, on cherche :

• Le nom du salon
• La ville où il a eu lieu
• La liste des exposants (généralement disponible sur le site du salon ou dans un annuaire en ligne)
• Et dans le meilleur des cas : les coordonnées directes des exposants (numéros de téléphone, contacts)

La ville est un indicateur précieux — on y reviendra pour la priorisation géographique.

Étape 2 — Extraire les exposants et les regrouper dans un fichier maître

Une fois les salons identifiés, on extrait les listes d'exposants pour chaque événement. Ces données sont souvent disponibles publiquement sur les sites des organisateurs.

Le résultat : un fichier brut avec plusieurs centaines, voire milliers d'entrées. Dans notre cas, on a obtenu 1 445 exposants au total, issus de plusieurs salons différents.

Ce fichier brut contient des doublons : une même entreprise peut avoir participé à plusieurs salons. C'est normal — et c'est même une information précieuse, comme on va le voir.

On regroupe tout dans un fichier maître (Google Sheets ou équivalent) avant de passer à l'enrichissement.

Étape 3 — Enrichir et nettoyer la base dans Clay

Clay est l'outil qu'on utilise pour structurer, enrichir et dédoublonner ce type de base. C'est de loin le plus adapté pour ce genre de workflow data.

Voici ce qu'on fait dans Clay sur cette base :

• Dédoublonnage : on garde une seule fiche par entreprise, tout en conservant l'information sur le nombre de salons auxquels elle a participé
• Recherche du site web : un agent IA cherche automatiquement le site web de chaque entreprise quand il est manquant
• Extraction du domaine : on isole le nom de domaine pour pouvoir faire des vérifications (notamment la liste d'exclusion)
• Récupération de l'URL LinkedIn de l'entreprise
• Description de l'activité : un agent IA visite le site web et résume ce que fait l'entreprise

Étape 4 — Appliquer une liste d'exclusion pour ne pas perdre de temps

Avant de passer en prospection, on exclut les entreprises qu'il ne faut pas contacter. Notre client nous a fourni trois catégories :

• Participants actuels du salon (déjà clients)
• Pipeline en cours (prospects déjà en discussion)
• Refus passés (entreprises qui ont décliné et pour lesquelles ce n'est pas la peine d'insister)

On filtre sur le nom de domaine pour automatiser cette exclusion. Résultat : zéro temps perdu à appeler quelqu'un qui est déjà dans le radar du client.

Étape 5 — Prioriser les entreprises selon le nombre de salons fréquentés

C'est l'un des éléments les plus puissants de cette méthode. Puisqu'on a scrappé plusieurs salons, on sait combien de fois chaque entreprise a participé à un salon DIY.

Une entreprise qui a participé à 4 ou 5 salons différents est beaucoup plus susceptible de répondre favorablement qu'une entreprise qui n'en a fait qu'un seul. Elle a l'habitude du format, elle en connaît les bénéfices, elle a probablement un budget alloué.

On crée donc une colonne "nombre de salons" et on trie la base par ordre décroissant. Les multi-exposants passent en priorité 1.

Étape 6 — Trouver le numéro de téléphone et le nom du dirigeant

C'est ici que la méthode prend tout son sens pour le cold calling.

Pour les numéros de téléphone :Les entreprises DIY sont souvent de petites structures — ateliers, créateurs indépendants, TPE. Leurs numéros (souvent des 06) sont fréquemment disponibles en ligne : sur leur site web, sur Google My Business, ou dans des annuaires.

On envoie un agent IA (GPT-4.1) qui visite le site web et fait une recherche Google pour chaque entreprise. Résultat : environ 95 % des numéros retrouvés, avec une majorité de portables directs.

Pour le nom du dirigeant :Même logique : l'agent IA cherche le nom du dirigeant via Google en combinant le nom de l'entreprise et son secteur d'activité. On obtient le prénom et le nom pour 90 à 95 % des entreprises de la base.

Étape 7 — Prioriser géographiquement selon la localisation du salon cible

Dans notre cas, le salon de notre client se tenait à Paris. On a rapidement eu des objections du type : "On est en province, monter à Paris c'est compliqué."

La solution : filtrer les entreprises déjà basées en Île-de-France ou dans des grandes villes bien connectées, et les passer en priorité absolue. La ville du salon d'origine — qu'on avait collectée dès l'étape 1 — nous a servi d'indicateur de localisation des exposants.

Les résultats obtenus sur ce type de fichier

Voici ce que permet concrètement cette base une fois entre les mains des business developers :

• Le BD sait qui il appelle, ce que fait l'entreprise, et à quel(s) salon(s) elle a participé
• Il peut faire du name dropping immédiat : "J'ai vu que vous avez participé à Créativa à Nantes..."
• Il dispose du numéro direct (souvent le portable du dirigeant)
• Il connaît le prénom de la personne pour personnaliser l'accroche

Sur ce type de prospection, on atteint 3 rendez-vous qualifiés par jour de prospection. C'est un ratio élevé, directement lié à la qualité du ciblage et à la pertinence du signal d'intention.

📌 Ce qu'il faut retenir

• Cibler des exposants de salons passés, c'est utiliser un signal d'intention comportemental — bien plus fiable qu'une liste sectorielle générique
• Plus une entreprise a participé à de nombreux salons, plus elle est prioritaire à contacter
• Clay permet d'enrichir, dédoublonner et structurer ce type de base efficacement
• Les agents IA (GPT-4.1) permettent de retrouver numéros de téléphone et noms de dirigeants à 90–95 % de précision
• La liste d'exclusion est indispensable pour ne pas bruler des contacts déjà dans le pipeline
• La géolocalisation des prospects permet d'anticiper les objections logistiques et de prioriser les appels

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