Hotel Megastore évolue sur un marché précis : l’équipement hôtelier. Literie, mobilier, aménagement, rénovation… Un secteur où les besoins existent partout, mais ne sont pas toujours visibles.
La vraie question était la suivante : comment identifier les hôtels qui ont un besoin réel, exprimé publiquement, sans dépendre d’une prospection massive et peu ciblée ?
Chaque jour, des milliers d’avis Google sont publiés par des clients d’hôtels en France. Certains se plaignent d’un matelas inconfortable. D’autres évoquent une salle de bain vieillissante, un manque d’équipements ou une insonorisation défaillante. Derrière ces commentaires ? Des signaux faibles. Et parfois, des opportunités commerciales très concrètes.
L’objectif n’était pas de faire un simple tableau de satisfaction. Il s’agissait de construire un système de génération de lead IA & scrapping, capable d’industrialiser la détection d’opportunités via avis clients à grande échelle.
Nous avons donc conçu une architecture capable d’analyser automatiquement les avis Google de plus de 20 000 hôtels en France, de les classifier via un modèle IA, puis de remonter uniquement les établissements présentant un potentiel commercial réel.
Une logique simple : transformer la donnée publique en levier business.
Premier enjeu : la maîtrise des coûts API.
Analyser des milliers d’avis avec un LLM peut vite devenir hors de contrôle budgétairement. Il fallait prouver qu’une stratégie de scrapping intelligent couplée à l’IA pouvait rester rentable.
Nous avons utilisé GPT-4.0-mini pour la classification. Résultat : 1 163 avis analysés pour un coût total de 0,32 $. Oui, trente-deux centimes. Un chiffre qui change radicalement la perception de l’IA à grande échelle.
Deuxième enjeu : l’infrastructure.
Nous avons fait le choix d’une stack auto-hébergée afin de mutualiser les ressources et garder le contrôle technique. Un serveur local déployé chez Hostinger, une base de données structurée sous Supabase et un moteur d’automatisation construit avec n8n.
Pourquoi ne pas partir sur une solution 100 % SaaS ? Parce que l’objectif était long terme. Mutualisation des coûts. Scalabilité maîtrisée. Contrôle des flux. Ce type d’architecture s’inscrit pleinement dans notre expertise en data scraping et en <a href="https://mirax.fr/services/agence-ia">agence IA orientée performance.
Enfin, troisième enjeu : la pertinence. Il ne suffisait pas d’identifier des avis négatifs. Il fallait isoler des besoins exploitables commercialement. Nuance importante.
Nous avons d’abord constitué une base de 20 000 établissements hôteliers en France via l’API Google, en structurant les données clés : identifiants Google, coordonnées, note globale, nombre d’avis, liens vers les reviews. L’intégration a été réalisée via notre expertise en connexion API Google, afin d’assurer une récupération propre et structurée.
Les données établissements sont stockées dans Supabase, avec une architecture relationnelle claire : une table dédiée aux informations hôtelières et une table dédiée aux avis. Chaque review récupérée contient le texte, la note, la date, ainsi que les champs liés à l’analyse IA : opportunité détectée, catégorie, sous-catégorie, coût d’analyse.
n8n orchestre l’ensemble. Chaque semaine, un scénario automatisé déclenche la récupération des nouveaux avis correspondant aux critères définis. Les textes sont ensuite envoyés au modèle GPT-4.0-mini avec un prompt structuré visant à détecter un besoin matériel ou structurel.
L’IA ne se contente pas de dire “positif” ou “négatif”. Elle identifie un besoin précis : literie, salle de bain, équipements, confort général, maintenance… Puis elle détermine si ce besoin constitue une opportunité commerciale exploitable.
Prenons un exemple concret. Un avis mentionne : “Matelas très dur, mal dormi.” Le modèle classe automatiquement l’avis dans la catégorie “Literie”, sous-catégorie “Matelas”, et active le champ opportunité. L’établissement rejoint alors la liste hebdomadaire des prospects qualifiés.
Pour valider la pertinence du modèle, nous avons travaillé sur un échantillon de 1 500 établissements. Sur ces 1 500 hôtels, 1 163 avis correspondaient aux critères d’analyse. Parmi eux, 355 ont été identifiés comme porteurs d’opportunités, représentant 242 établissements distincts.
Cela signifie que 16 % des hôtels analysés présentent au moins une opportunité commerciale détectable via leurs avis clients.
Ce chiffre est loin d’être anodin.
Chaque semaine, Hotel Megastore reçoit un fichier CSV structuré, directement exploitable par l’équipe commerciale. Pas un dashboard complexe. Pas une usine à gaz. Un fichier clair, avec les établissements concernés, la nature de l’opportunité détectée, l’avis source et les informations de contact.
Les équipes peuvent alors prioriser les établissements, adapter leur discours, cibler précisément les besoins évoqués publiquement et transformer une insatisfaction client en opportunité commerciale.
Les résultats parlent d’eux-mêmes.
Sur un échantillon de 1 500 établissements testés :
Nous ne sommes plus dans une prospection large et approximative. Nous sommes dans une stratégie de génération de lead IA & scrapping pilotée par la donnée réelle du marché.
Et surtout, le modèle est prêt à être étendu aux 20 000 établissements identifiés. La phase de validation est concluante. L’infrastructure est dimensionnée. Les coûts sont maîtrisés.
La vraie question désormais : combien d’entreprises exploitent réellement leurs avis clients comme levier commercial ?
Si vous avez un marché fragmenté, des milliers d’avis publics inexploités et un cycle commercial exigeant, la détection d’opportunités via avis clients peut devenir un avantage concurrentiel puissant.
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