Automatiser le traitement des leads et le suivi commercial pour un réseau de 3 magasins, sans écrire une seule ligne de code
Nicolas Fernandez dirige STERA, entreprise familiale spécialisée dans la vente et l'installation de poêles à granulés — 3 magasins en Île-de-France, 20 salariés, 17 ans de process à l'ancienne. Il utilisait ChatGPT en copier-coller, sans aucun outil connecté. En 6 séances de coaching, il déploie Make.com pour router automatiquement les demandes clients, migre N8N sur son propre serveur, et automatise la classification de ses emails métier avec Gemini — le tout sans ligne de code.
Make.com
N8N (self-hosted, VPS Hostinger)
ChatGPT ProjectsGoogle Workspace / Gmail
GeminiCoaching : Sohan
Avant / après
Ce qui coinçait, et ce qui tourne depuis. Les deux colonnes décrivent la même production, à quelques semaines d'écart.
- ChatGPT utilisé en copier-coller manuel : aucun outil connecté, aucune automatisation en place
- Emails traités à la main — boîte mail non classifiée, tout arrive en vrac
- Leads commerciaux non structurés : suivi informel, pertes de prospects faute d'un système
- Conversations ChatGPT fragmentées sans contexte persistent entre les sessions
- Processus construits « à l'ancienne » dans une entreprise de 17 ans
- Workflow Make.com de routage des demandes clients — déclenché automatiquement chaque lundi 8h, segmentation VIP/non-VIP, notifications aux équipes + confirmation client
- Automation Gmail/Gemini : emails classifiés automatiquement par libellé métier dès réception
- Pipeline N8N de traitement des leads sur VPS self-hosted Hostinger
- ChatGPT Projects organisés avec sources dédiées par domaine (commandes, fournisseurs, catalogue)
- Différence agents IA vs automatisations maîtrisée — Nicolas choisit son outil selon la complexité du cas
Comment ça s'est passé
Nicolas Fernandez a repris l'entreprise familiale STERA, spécialisée dans la vente, l'installation et le SAV de poêles à bois et à granulés — 3 magasins en Île-de-France, organisés en sociétés franchisées distinctes. L'entreprise a 17 ans et des process construits à l'ancienne : les demandes clients arrivent de partout, les leads commerciaux passent souvent à la trappe faute de suivi structuré, et la boîte mail est un point de congestion non traité. Nicolas utilisait ChatGPT régulièrement — rédaction d'emails, comparaison de fournisseurs, préparation des commandes — mais entièrement en copier-coller manuel, sans aucun outil connecté. Sa frustration principale : savoir que l'automatisation est possible, et ne pas avoir encore franchi le pas.
6 séances de coaching individuel avec Sohan sur la formation RS 6601 (N8N, Make.com, IA générative appliquée aux processus commerciaux). Séance 1 : fondamentaux IA générative vs automatisation, décision de commencer par Make.com avant N8N. Séances 2-3 : premiers scénarios Make.com (déclenchement sur données, filtres, variables JSON). Séance 4 : construction du workflow de routage des demandes clients — Google Sheets comme source, déclenchement automatique tous les lundis à 8h, segmentation VIP/non-VIP, envoi automatique aux équipes concernées + confirmation client + mise à jour de la feuille, avec une extension ChatGPT (JSON structuré) pour les cas non prévus. Séances 5-6 : professionnalisation des scénarios, migration N8N sur un VPS Hostinger en self-hosting (configuration Google Console OAuth, APIs, credentials), puis construction d'une automation Gmail/Workspace/Gemini pour classifier automatiquement les emails métier par type.
Nicolas repart avec trois automatisations en production : le workflow Make.com de routage des demandes clients (déclenché tous les lundis à 8h, segmentation VIP/non-VIP, confirmation automatique), une automation Gmail/Gemini classifiant ses emails par libellé métier, et un workflow N8N de traitement des leads sur son serveur Hostinger. En parallèle, il a reorganisé ses ChatGPT Projects pendant les vacances — de façon autonome, avec des sources dédiées à chaque domaine métier (commandes, fournisseurs, catalogue). L'infrastructure est posée : le routeur, le classifieur et le pipeline leads sont opérationnels.
Étape par étape
Le coaching part de ce que la personne produit déjà. Voici les jalons réels du parcours, blocages compris.
- Séance 1
Distinguer IA générative et automatisation
Fondamentaux posés : différence entre IA générative (ChatGPT, Claude) et automatisation (Make, N8N), démonstration d'un workflow réel. Décision commune de commencer par Make.com avant N8N — adapté au profil. Nicolas repart avec un plan concret et un rendez-vous pour la semaine suivante.
- Séances 2-3
Premiers scénarios Make.com
Construction des premières automatisations Make.com : création de compte, scénario météo → filtre → Gmail, puis types JSON (string/number/boolean), variable maintenant, appels API OpenWeatherMap. Fondations techniques posées pour les vrais cas métier.
- Séance 4
Workflow de routage des demandes clients
Scénario complet sur les demandes clients STERA : Google Sheets comme source centrale, déclenchement tous les lundis à 8h, filtre sur lignes complètes, segmentation IF VIP/non-VIP, envoi automatique aux équipes concernées, confirmation client, mise à jour de la feuille avec horodatage. Nicolas construit la branche non-VIP en autonomie. Extension ChatGPT (output JSON structuré) ajoutée à l'initiative de Nicolas pour classifier les cas hors-périmètre.
- Séance 5
Professionnalisation et architecture VPS
Renommage des modules, gestion des erreurs, aperçu des agents IA sur N8N. Cadrage du projet d'infrastructure : N8N self-hosted sur VPS Hostinger, pour ne pas dépendre d'un compte cloud partagé. Départ en vacances avec la feuille de route posée.
- Séance 6
Migration N8N, Gmail automatisé, leads en production
Retour de vacances : Nicolas avait réorganisé ses ChatGPT Projects seul pendant l'été, avec des sources dédiées à chaque domaine. Migration N8N sur Hostinger de A à Z (Google Console OAuth, activation APIs, re-credentials). Construction de l'automation Gmail/Workspace/Gemini : libellés métier créés, prompt de classification testé et opérationnel. Workflow leads revu et fonctionnel sur le nouveau serveur.
c'est d'améliorer les process internes, voir comment je pourrais vraiment optimiser au maximum mon temps de travail et celui peut-être aussi de mes collaborateurs.
Ce qui a été construit
Pas des exercices : des outils qui tournent après la formation.
- Workflow Make.com de routage des demandes clients opérationnel — déclenchement chaque lundi 8h, segmentation VIP/non-VIP, notifications équipes + confirmation client automatique
- Automation Gmail/Gemini : classification automatique des emails métier par libellé dès réception
- Pipeline N8N de traitement des leads déployé sur VPS Hostinger self-hosted
- ChatGPT Projects reorganisés avec sources dédiées par domaine (commandes fournisseurs, catalogue, SAV)
- Maîtrise de la distinction agents IA vs automatisation — choix de l'outil adapté à la complexité du cas
Ce qui a été dit
« j'ai pas d'outils vraiment qui sont reliés à ChatGPT. Même Gmail, au final, je copie-colle mes mails. Je sais que je pourrais envoyer directement à ChatGPT. Je n'ai pas encore passé le pas jusqu'ici. »
« je sais clairement qu'il ne faut pas louper le coach et déjà, je suis un peu en retard sur tout ça. »
Ce qu'on nous demande sur ce sujet
Les questions réellement posées autour de ce cas, répondues à partir de ce qui s'est passé pendant la formation.
Comment automatiser le suivi des leads commerciaux pour un réseau de magasins ?
La combinaison Google Sheets + Make.com ou N8N permet de centraliser les leads entrants, de les qualifier automatiquement (VIP vs standard, source, type de demande) et d'envoyer les bonnes notifications aux bons commerciaux sans intervention manuelle. Nicolas a construit un workflow déclenché chaque lundi matin qui traite la file de demandes de la semaine et met à jour la feuille source — sans écrire une ligne de code.
Make.com ou N8N pour automatiser les processus commerciaux d'une PME ?
Les deux ont leur place selon le niveau de complexité et de contrôle souhaité. Make.com est plus accessible pour les premiers workflows (interface visuelle, démarrage rapide) ; N8N, en self-hosted sur un VPS, donne un contrôle total sur les données et supprime la dépendance à un compte cloud. Nicolas a commencé par Make.com pour les workflows de routage, puis migré vers N8N sur Hostinger pour les workflows plus critiques (leads, emails).
Comment déployer N8N en self-hosted sans compétences en développement ?
N8N se déploie sur un VPS (Hostinger, par exemple) en suivant les étapes de configuration : création d'un projet dans Google Console, activation des APIs nécessaires (Gmail, Sheets), configuration des credentials OAuth. Le coaching individuel a permis à Nicolas de faire cette migration de A à Z en une séance — les étapes techniques (OAuth, tokens, re-credentials) sont guidées, pas supposées connues.
Comment organiser ses projets ChatGPT pour un usage professionnel intensif ?
L'organisation en projets avec des sources dédiées par domaine (un projet pour les commandes fournisseurs, un autre pour le catalogue, un pour le SAV) permet à ChatGPT de garder le contexte métier sans que l'utilisateur ait à le recharger à chaque conversation. Nicolas a construit cette architecture en autonomie pendant ses vacances, sur la base des recommandations de son formateur — et l'a présentée à la séance suivante comme un livrable qu'il avait fait lui-même.
Votre projet mérite le même traitement
Le programme est le même pour tout le monde. Le coaching, lui, part de vos outils, de vos fichiers et de ce que vous voulez construire.
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