Avis sur Gumloop : plongée dans un outil d’automatisation axé IA

Après avoir passé en revue les grands noms comme Zapier, Make et n8n, je pensais avoir tout vu dans le domaine de l’automatisation des workflows. Mais la révolution de l’IA est arrivée, accompagnée de plateformes comme Gumloop qui annoncent une nouvelle ère de l’automatisation portée par des outils natifs IA.

Si tu as été sur X ou LinkedIn récemment, tu as sûrement vu passer cette tendance autour des agents IA. Il y a des lead magnets partout sur “des bots qui gèrent des boîtes entières”, avec un fondateur qui raconte même que tous les employés de sa société ont disparu pendant une semaine pendant que les agents IA géraient tout (ventes, support, opérations), sans le moindre impact sur le chiffre d’affaires ou le churn.

C’est tentant, mais est-ce que ça tient la route ? Gumloop se place à l’avant-garde de cette vague IA-first, mais après avoir testé un nombre incalculable d’outils SaaS, j’ai appris à me méfier des grandes promesses.

La vraie question, ce n’est pas seulement de savoir si Gumloop fonctionne, mais s’il y a vraiment une différence entre les solutions classiques d’automatisation de workflows et ces nouvelles plateformes pensées pour l’IA. Aujourd’hui, on va le découvrir. J’ai testé Gumloop de fond en comble et j’ai analysé ce qu’il fait, ce qu’il ne fait pas, et là où il fait la différence. On regarde ça ensemble !

Qu'est-ce que Gumloop ?

Gumloop est une plateforme d’automatisation native IA conçue spécialement pour les équipes go-to-market (GTM), les opérations de revenus et le développement commercial. Elle se présente comme une solution no-code pour créer des automatisations alimentées par l’IA.

En un sens, elle fonctionne comme les outils de flux de travail traditionnels en te permettant de connecter des étapes (appelées nœuds dans Gumloop) sur un canevas visuel pour automatiser des tâches. Cependant, à la différence des outils établis qui ont ajouté l’IA plus tard, Gumloop a été conçu dès le départ avec l’IA au centre.

La plateforme propose des fonctionnalités IA avancées avec des nœuds pour des tâches comme la catégorisation, le scoring, l’extraction de données et l’analyse d’images, ainsi que la possibilité de basculer entre différents modèles d’IA (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4, etc.) selon la tâche.

Elle se distingue aussi par le scraping web grâce à une extension Chrome qui intègre des outils IA directement dans le navigateur.

Mais surtout, Gumloop a adopté ce qu’on appelle le model context protocol (MCP), une norme open source qui agit comme un port USB-C pour les applications IA. Cela offre un moyen standardisé de connecter des systèmes IA à des sources de données externes, des outils et des flux de travail. L’implémentation MCP de Gumloop permet aux utilisateurs de décrire en langage naturel ce qu’ils souhaitent faire avec les intégrations, l’IA communiquant avec l’application et générant tout le code en arrière-plan. Tu peux utiliser des requêtes précises comme : "Récupère les cinq derniers emails de ma boîte de réception Gmail avec pour objet 'New lead' de l’expéditeur sales@domain.com", et Gumloop s’en occupe !

Les fonctionnalités clés de Gumloop

Maintenant que tu sais ce qu’est Gumloop, voyons ce qu’il permet de faire. Voici les fonctionnalités principales de Gumloop et comment elles peuvent t’aider.

Mais d’abord, clarifions quelques concepts importants de Gumloop et la façon dont ils façonnent l’expérience utilisateur sur la plateforme :

• Flux : Les automatisations de Gumloop, une série d’étapes (nœuds) connectées visuellement.
• Nœuds : Étapes ou actions d’automatisation. On y trouve les nœuds principaux (comme les filtres, conditions if-else, entrées manuelles, etc.), les nœuds IA pour analyser et traiter du contenu, les nœuds basés sur des intégrations et des nœuds avancés comme le scraping web, entre autres.
• Nœuds de déclenchement : Il s’agit d’un type spécifique de nœud qui te permet d’automatiser les flux.
• Nœuds MCP : Nœuds personnalisés qui te permettent d’interagir avec une application spécifique en langage sémantique. Par exemple, « Récupère les détails et la transcription d’une vidéo YouTube. »
• Nœuds personnalisés : Crée ton propre nœud personnalisé avec l’IA. Décris ce que tu veux et l’IA s’en charge pour toi.
• Sous-flux : Des flux à l’intérieur de flux qui te permettent d’aller encore plus loin dans l’automatisation.
• Interfaces : Similaires aux interfaces de Zapier, il s’agit généralement de formulaires que tu peux connecter à un flux. Lorsqu’un utilisateur remplit le formulaire, l’information est envoyée aux autres nœuds.

UI du builder de flux de travail

Ma première impression du builder visuel de flux sur Gumloop a été extrêmement positive. C’est le builder le plus beau et le plus intuitif niveau interface. Il propose un système de glisser-déposer très fluide, qui te permet de connecter et de ramifier tous les nœuds sur le canevas (comme sur Make).

Les animations, les états de focus et de surbrillance sont tous clairs et bien distincts dans toute l’application. C’est aussi valable pour les assistants et les visualisations de test.

Des petits détails, comme les déclencheurs actifs, indiquent si c’est un flux automatisé ou manuel.

Les nœuds peuvent être automatiquement alignés ou réduits pour un meilleur alignement, et tu peux même choisir le comportement de déplacement du canevas (défilement pour déplacer vs. glisser pour déplacer), ainsi que le type de liaison et les options d’accrochage à la grille.

Ce sont de petits détails, c’est certain, mais ils peuvent vraiment faciliter l’adoption si tu utilises déjà un outil d’automatisation qui propose le défilement vs. le glisser pour déplacer, par exemple. Les utilisateurs avancés savent à quel point ça peut être agaçant.

Cartographie des données

Les entrées et sorties des nœuds sont clairement indiquées dans Gumloop.

Dans l’exemple ci-dessous, on voit que le nœud Interface a deux sorties. Autrement dit, deux éléments de données sortent du nœud (nom et email). Ces éléments seront accessibles comme entrées de données dans le nœud Gmail juste en dessous. Il suffit de les faire glisser comme éléments dynamiques dans les champs du nœud (dans ce cas, le corps de l’email).

Enfin, on peut afficher le résultat du nœud Gmail, qui montre le statut de l’e-mail (par exemple, Envoyé, Rebondi, etc.).

Cette méthode de mapping des données est une vraie révolution pour moi, comparée aux structures complexes basées sur le JSON que Make utilise. Mais je comprends que les développeurs et les utilisateurs avancés puissent y trouver à redire. Je n’ai pas trouvé comment utiliser des formules ou un formatage JSON dans les champs de données. Par contre, tu peux créer des nœuds personnalisés avec l’IA pour formater le texte en sortie (je t’en reparle plus bas).

Tu peux en savoir plus sur mon avis concernant Make dans mon avis Make.

Créer des automatisations

Ma première impression positive s’est dissipée quand j’ai essayé de construire de vrais workflows dans Gumloop. Je me suis retrouvé franchement perdu sur le fonctionnement de la plateforme.

C’est parce que Gumloop fonctionne sur un paradigme complètement (ou au moins partiellement) différent.

La plupart des plateformes d’automatisation se basent sur le modèle simple de Zapier : un événement se produit dans une appli, ce qui déclenche une action dans une autre appli. Par exemple, un nouveau lead arrive et cela déclenche un message Slack. C’est linéaire et facile à comprendre.

Gumloop peut faire ça (même si ce n’est pas aussi poussé que Zapier), mais la plateforme est vraiment conçue pour des opérations de données plus complexes. Imagine : scraper 50 sites concurrents, demander à l’IA d’analyser chacun pour les infos sur les prix, puis générer un rapport individuel pour chaque entreprise.

Par exemple, ce flow analyse un profil LinkedIn, puis propose un message d’approche personnalisé sous forme de brouillon d’e-mail. Pour le lancer, tu utilises l’extension Chrome de Gumloop sur un profil LinkedIn.

Au lieu de réagir à un événement, les équipes lancent ces flows quand elles en ont besoin. Ça peut être pour démarrer une campagne d’outreach, faire une étude de marché ou analyser des concurrents. En gros, tu construis de mini-apps que d’autres peuvent utiliser en saisissant des données et recevant des résultats en retour.

C’est génial pour les équipes qui travaillent les données par lot plutôt que sur des déclencheurs individuels pour la génération de leads, le scraping ou les process LLM, par exemple. La valeur devient évidente quand tu comprends le principe. J’ai juste mis un moment à bien saisir le concept, car je cherchais des triggers et des actions classiques.

Le plus simple pour savoir si ton flow est automatisé ou à la demande, c’est de repérer les nœuds trigger dans ton flow.

Mode boucle

Le mode Boucle dans Gumloop permet à un nœud (ou un groupe de nœuds) de traiter automatiquement des listes d’entrées. Normalement, un nœud prend une entrée, fait une action et sort un résultat. En mode Boucle, si tu donnes une liste (par exemple, un tableau) d’éléments à ce nœud, il traite chaque élément individuellement et te donne une liste de résultats correspondants.

Pour mieux comprendre, on va regarder la différence entre les triggers et les nœuds à la demande en examinant les deux flows ci-dessous.

Flow à la demande avec boucle (trigger non activé)

Dans ce flux, on a un nœud Google Sheets Reader relié à un nœud Gmail Sender. Remarque que l’option de déclencheur n’est pas activée. Ça veut dire que le flux va lire et récupérer toutes les lignes (ici, les contacts) dans notre feuille Google.

Le mode boucle va ensuite exécuter le nœud Gmail Sender pour chaque enregistrement du tableau, un par un. Par exemple, si on a 10 lignes, on va recevoir 10 e-mails pour chaque enregistrement dans notre Gmail.

C’est plutôt pratique si tu veux, par exemple, rédiger un grand nombre d’e-mails personnalisés avec l’IA. Pour lancer ce flux, il faut cliquer sur le bouton “Exécuter le flux” dans Gumloop.

Flux automatisé avec un déclencheur activé

Dans le deuxième exemple, la fonctionnalité de déclencheur est activée à la place. On a aussi maintenant l’option de sélectionner le « mode de déclencheur ». Ici, on a choisi « Créer une ligne ». Autrement dit, le flux sera déclenché lorsqu’une nouvelle ligne est créée. Quand cela arrive, le Gmail Sender envoie un email individuel avec les informations de la personne, comme une alerte de nouveau contact.

À noter que les éléments de sortie sont désormais simplement appelés « Email » et « Date », au lieu de « Liste d’emails » et « Liste de dates ». C’est parce qu’on récupère les données d’une seule ligne, et non de toute la liste.

Déclencheurs

Dans Gumloop, un déclencheur est un type spécial de nœud (ou d’événement) qui lance automatiquement un flow (automatisation) lorsqu’une condition ou un événement externe se produit. Ça t’évite d’avoir à lancer les automatisations manuellement à chaque fois. Mais le catalogue de déclencheurs montre là où Gumloop n’est pas à la hauteur comparé aux plateformes d’automatisation classiques. Avec seulement 11 déclencheurs, on voit bien que les flows automatisés ne sont pas la priorité de cet outil.

En creusant un peu plus, je n’ai tout simplement pas réussi à faire fonctionner certains déclencheurs. Par exemple, le HubSpot List Reader ne me permet pas d’utiliser une sortie individuelle et propose uniquement des listes. Autrement dit, je peux récupérer une liste de tous les objets dans mon CRM, mais je ne peux pas les déclencher individuellement. Je ne sais pas si c’est un bug, une fonctionnalité en cours de développement ou un choix de conception, mais ça m’a paru étrange, surtout que le nœud Google Sheet proposait cette option.

Sous-flux

Les sous-flux dans Gumloop sont en fait des flux complets que tu peux utiliser comme des nœuds à l'intérieur d'autres flux. Ils te permettent de découper une logique compliquée en fonctions séparées, un peu comme la programmation utilise des fonctions pour organiser le code. Ils sont aussi réutilisables, donc tu peux les intégrer dans plusieurs flux plus grands.

En plus de rendre tes flux plus faciles à gérer et à organiser (ce qui est essentiel si tu crées de grands flux), les sous-flux permettent aussi de traiter les nœuds plus rapidement. Une fois que ton sous-flux fonctionne parfaitement pour un élément, tu peux le connecter à une source de données comme Google Sheet et activer le Mode Boucle pour un traitement en parallèle. Ça te permet de traiter plusieurs éléments en même temps avec une exécution plus rapide.

Modèles

C’est en explorant les modèles de Gumloop que j’ai compris que Gumloop a un objectif totalement différent de Zapier et Make.

La plupart des cas d'utilisation sont conçus pour des opérations en lot : scraping, analyse, recherche, génération de leads, etc. Pense à la réutilisation de contenu à grande échelle, à l'analyse de profils LinkedIn sur des centaines de prospects, à la recherche de leads complète ou à des campagnes de prospection personnalisées. Make et Zapier, eux, sont plus axés sur l'automatisation et l'orchestration des workflows.

Découvre mon avis sur Make vs Zapier pour en savoir plus sur ce qu'ils peuvent faire et là où ils excellent.

Interfaces

Vois les interfaces comme des formulaires dynamiques qui peuvent déclencher des flux dans Gumloop.

Par exemple, l'interface de résumé YouTube te demande de saisir l'URL d'une vidéo YouTube. Une fois renseignée, le flux va créer une transcription de la vidéo et un nœud IA va en faire un résumé. Plutôt sympa !

Et le flux :

Mais le plus intéressant, c'est que tu peux t’en servir comme tremplin pour des workflows plus larges : production de contenu, automatisation du marketing ou soutien aux ventes. Par exemple, tu pourrais extraire automatiquement les meilleurs extraits d’une vidéo marketing, puis les envoyer à ChatGPT pour générer des légendes LinkedIn ou Twitter, avant de les transmettre à un outil de gestion des réseaux sociaux pour la publication.

Extension chrome

L’extension Google Chrome de Gumloop fonctionne avec le nœud d’entrée Extension du navigateur.

Ça te permet de scraper ou de faire une capture d’écran de la page que tu visites en ce moment. Tu peux aussi scraper le code source de la page, ce que je n’ai pas vu avec le nœud Scrape Website.

Par exemple, tu peux scraper des profils LinkedIn. Il suffit d’aller sur la page, de cliquer sur l’extension, et tu verras une liste des flux qui utilisent l’entrée Browser Extension Input. Tu peux lancer n’importe lequel de ces flux directement depuis l’extension.

Nœuds personnalisés

Gumloop propose des nœuds personnalisés qui te permettent d’étendre la plateforme avec ton propre code et tes propres fonctionnalités. C’est comme des plugins pour les automatisations, ou des modules réutilisables que tu peux ajouter à n’importe quel workflow.

Tu peux :

• Écrire ton propre code (JavaScript ou Python).
• Intégrer des API propriétaires.
• Gérer des tâches spécialisées qui ne sont pas couvertes par les nœuds intégrés de Gumloop.

Encore mieux : l’assistant IA de Gumloop, Gummie, peut t’aider à créer ces nœuds sans que tu aies à écrire la moindre ligne de code. Tu décris ce dont tu as besoin, et Gummie propose la logique du nœud.

Une fois créé, un nœud personnalisé est :

• Réutilisable dans plusieurs workflows.
• Configurable avec des entrées et des sorties.
• Parfaitement intégré aux nœuds Gumloop existants.

Ça a l’air génial en théorie, mais est-ce que ça marche vraiment ? Voyons ça ensemble.

J’ai donné à mon nœud personnalisé la demande suivante : « Déclencher quand un nouveau rendez-vous Calendly est réservé. » Gummie s’est mis au travail pour voir si mon idée tenait la route.

Franchement, je ne m’attendais pas à ce qu’il dise que mon idée était faisable, parce que Gumloop ne s’intègre pas du tout avec Calendly. Une minute et 170 lignes de code plus tard, il a proposé ce nœud, qui semblait étonnamment prometteur :

…Mais malheureusement, ça a planté quand j'ai testé avec une vraie clé API :

Après quelques essais avec Gummie, j’ai réussi à rendre le node apparemment fonctionnel. Mais dès que je l’ai connecté à un autre node, je n’ai pas pu récupérer de vraies données depuis Calendly. Le résultat était toujours vide.

À ce stade, cette fonctionnalité me semble hasardeuse. Je la recommanderais seulement aux développeurs prêts à passer au crible le code généré par l’IA pour le tester et y apporter des modifications (oui, tu peux modifier le code du node directement).

Cela dit, j’ai eu plus de succès avec le Contact List Formatter, que tu peux utiliser pour formater et traiter des données en lui donnant des instructions en langage naturel. Par exemple, je lui ai demandé de lister tous les éléments de données sur une seule ligne au lieu de les afficher sous forme de listes numérotées. Ça a très bien fonctionné.

MCPs

Gumloop permet de connecter des outils externes et des sources de données grâce au standard ouvert MCP. Au lieu de coder les intégrations à la main, tu décris ce que tu veux en langage naturel, et l’assistant IA de Gumloop, Gummie, t’accompagne étape par étape dans la configuration.

En coulisses, Gumloop utilise MCP pour :

• Générer dynamiquement un script Python.
• Gérer la communication avec l’intégration externe.
• Renvoyer des résultats structurés directement dans ton flow.

Le résultat : tu peux créer un nœud d’intégration pleinement fonctionnel sans écrire une seule ligne de code et l’utiliser comme n’importe quel autre nœud dans Gumloop.

Cette fois, j’étais un peu plus sceptique pendant le test. Donc j’ai choisi quelque chose de plus classique et sélectionné une des suggestions de chaînes MCP. Celle-ci était conçue pour récupérer tous les e-mails non lus sur Gmail des huit dernières heures. Voici ce que Gummie a proposé après quelques minutes de réflexion et de codage :

J'ai ensuite lancé le test. Voilà ! Cette fois, ça a marché ! L'étape MCP a bien récupéré tous les messages non lus des dernières 24 heures. Bien joué, Gummie !

Gummie, l’assistant IA de Gumloop

Gummie est sans doute le meilleur assistant d’automatisation IA que j’ai testé, ou du moins aussi performant que le chatbot de Zapier. Au lieu de déplacer des nœuds, tu décris simplement ce que tu veux automatiser avec des mots simples. Gummie crée tout le workflow pour toi : nœuds, connexions, configurations, tout.

L’expérience donne vraiment l’impression de collaborer avec un expert en automatisation qui travaille à la vitesse de la pensée. Alors que d’autres plateformes ont ajouté des assistants IA qui semblent avoir été greffés après coup, Gummie paraît complètement intégré à Gumloop.

J’ai créé ce flux avec Gummie. Il surveille Reddit pour détecter les mentions de la marque, analyse le ressenti et envoie un rapport par email avec toutes les informations. J’ai été vraiment impressionné par les résultats dès le départ.

Pour finir, Gummie a été génial pour m’aider à résoudre des problèmes d’automatisation, allant souvent jusqu’à reconstruire tout le flux depuis zéro pour corriger des problèmes logiques et des erreurs. Même si ce n’est pas parfait, j’ai l’impression que c’est ce qui se fait de mieux aujourd’hui sur le marché en matière d’assistance IA pour l’automatisation.

Premiers pas avec Gumloop

Alors, comment se passe la prise en main de Gumloop ? J’ai voulu le découvrir, donc je me suis mis dans la peau d’un nouvel utilisateur potentiel. Pour ce guide, je vais faire comme si je vendais des services de content marketing pour des produits SaaS. Je vais utiliser Gumloop pour générer des leads et un message personnalisé à partir d’une liste d’adresses email. Les informations que je veux remplir incluent :

• Nom et adresse email.
• Entreprise, site web, taille de l’entreprise, secteur d’activité.
• URL du site web et description du site web.
• Si l’entreprise est SaaS ou non.
• Un message d’approche personnalisé basé sur l’entreprise et l’expérience de la personne.

Voici le Google Spreadsheet avant l’automatisation avec Gumloop :

Et après ça :

Voir le tableau

Et voici mon flow final.

Voyons ensemble les étapes pour créer ce flow.

1. Commencer avec une feuille de calcul Google

Pour ce flow, je commence avec le nœud Google Sheets Reader, mais je n’utilise pas d’étape de déclenchement parce que je veux enrichir un lot de leads déjà existants.

2. Séparer les sous-flux

La première fois que j'ai construit ce flux, je l'ai fait dans un seul flux. Mais je me suis vite rendu compte que ça allait devenir vraiment compliqué, alors j'ai demandé à Gummie de m'aider à les séparer en sous-flux. Malheureusement, Gummie n'a pas encore la capacité de créer et organiser des sous-flux, mais il a été plutôt utile pour donner des infos sur comment y arriver.

J'ai créé deux sous-flux :

• Un pour l'enrichissement des contacts.
• Un pour l'analyse d'entreprise.

3. Sous-flux d'enrichissement de contact

Les sous-flux fonctionnent avec des nœuds d'entrée et de sortie. Imagine-les comme des formulaires qui indiquent quelles informations sont transmises dans le sous-flux et quelles informations sont transmises hors du sous-flux.

Dans ce cas, j’ai commencé avec une adresse email, donc j’ai créé un champ pour ça.

Ensuite, j’ai enrichi le contact via l’adresse email en utilisant le nœud natif Enrich Contact Information. Gumloop propose un accès direct à des fournisseurs d’enrichissement comme Apollo, Hunter.io et Zoominfo, ce qui est top. Par contre, les crédits sont assez coûteux si tu n’utilises pas tes propres clés API (on en reparle plus loin).

À ce stade de l’automatisation, je n’ai pas réussi à comprendre comment obtenir les données de l’entreprise de la personne. Je ne sais pas si c’est une limitation des API d’enrichissement ou de Gumloop (j’ai plutôt l’impression que c’est la deuxième option). Du coup, j’ai dû faire pas mal de gymnastique pour extraire le nom de l’entreprise et le site web.

En option, j’ai utilisé le nœud Ask AI pour formater et résumer l’expérience professionnelle afin de faciliter la lecture dans le tableau.

4. Sous-processus d’analyse d’entreprise

Maintenant que l’entreprise a été extraite du sous-processus d’enrichissement des contacts, je peux l’utiliser pour collecter et analyser des informations sur l’entreprise.

D’abord, j’ai utilisé le LinkedIn Company Profile Scraper pour extraire l’URL du site web de l’entreprise (ainsi que quelques autres données sur l’entreprise) en fournissant simplement le « nom de l’entreprise ».

Ensuite, j'ai utilisé le nœud Website Scraper pour extraire le contenu réel du site de l'entreprise.

Puis, j'ai utilisé le nœud Extract Data avec le contenu du site pour récupérer le titre du site, que je vais utiliser comme description de l'entreprise.

Enfin, j'ai utilisé Ask AI pour analyser si l'entreprise est une SaaS ou non.

5. Tout assembler

Maintenant que les sous-processus d’enrichissement de contact et d’analyse d’entreprise sont terminés, je peux envoyer les données extraites et enrichies vers le dernier nœud de mise à jour Google Sheet.

Assure-toi que la colonne de recherche « Email » est sélectionnée et que la valeur de recherche est définie sur « Liste d’e-mails », afin que les mises à jour de la feuille de calcul soient associées au bon e-mail.

6. Générer le message de prospection personnalisé

Pour finir, j’ai utilisé un routeur qui vérifie si l’entreprise est SaaS. Si c’est le cas, j’utilise le nœud Ask AI pour générer un message personnalisé qui est ensuite intégré à la feuille de calcul.

Ceci est le prompt que j’ai utilisé :

« Rédige un message d’approche personnalisé. Je vends un service de content marketing pour des outils SaaS. Utilise les informations sur l’entreprise, le secteur d’activité, et insiste sur le fait qu’il s’agit d’un SaaS. Personnalise un email d’approche court pour la personne en te basant sur son expérience professionnelle.

Infos sur l’entreprise :

[Liste toutes les informations pertinentes sur l’entreprise et le contact pour la personnalisation] »_

Voici un exemple de résultat :

« Objet : Aider Encharge à booster le marketing SaaS avec du contenu qui génère de la croissance

Salut [Prénom],

J’ai suivi de près l’évolution impressionnante d’Encharge.io : de l’automatisation marketing SaaS sans friction à votre acquisition récente plus tôt cette année. Ton expérience dans l’intégration du CRM, des emails et des événements in-app dans des campagnes ciblées démontre clairement ta compréhension profonde de ce qui stimule la croissance SaaS.

Au vu de ton parcours de cofondateur et de croissance de plusieurs outils SaaS, dont Encharge et HeadReach, je voulais te présenter notre service de content marketing pensé spécialement pour les agences SaaS comme la tienne. On est spécialisés dans la création de contenus data-driven et orientés conversion, qui boostent l’acquisition et la fidélisation clients. Des leviers essentiels pour accélérer le MRR SaaS.

J’aimerais voir comment on pourrait soutenir tes efforts de growth marketing avec des stratégies de contenu sur-mesure qui parlent aux acheteurs SaaS et réduisent ta dépendance aux canaux payants.

Tu serais dispo pour un appel rapide la semaine prochaine ? Je suis convaincu qu’on peut t’aider à poursuivre ta belle dynamique de croissance avec du contenu qui génère des résultats concrets.

Au plaisir d’échanger, [Nom] [Entreprise] [Contact] »_

C’est déjà une bonne base, mais on peut faire mieux. J’utiliserais Clause à la place de ChatGPT pour obtenir un texte plus affiné et j’ajusterais légèrement le prompt pour le rendre encore plus personnel.

Tarifs de Gumloop

Gumloop fonctionne avec un modèle de tarification basé sur les crédits. Voici le détail :

• Le plan gratuit offre 2 000 crédits par mois et 1 déclencheur actif. Considère-le comme une version d’essai.
• Le plan solo démarre à 37 $/mois pour 10 000 crédits.
• Le plan Team commence à 244 $/mois pour 60 000 crédits et inclut 10 places.

Le problème, c’est qu’il est difficile de prédire le nombre de crédits que tu vas utiliser. La plupart des nœuds ne coûtent aucun crédit, mais certains nœuds utilisant des APIs coûteuses consomment des crédits proportionnellement au prix de l’API. Par exemple, une requête GPT-4.1 peut coûter 20 crédits, tandis que les nœuds d’enrichissement peuvent coûter encore plus cher.

En plus, de petites modifications sur un workflow peuvent entraîner des coûts très différents. Un workflow LinkedIn de l'utilisateur passer de 1-2 crédits par exécution à 70 crédits après une légère modification. Cette imprévisibilité rend la budgétisation quasi impossible.

Pour ne rien arranger, il n’existe pas de calculateur de coût clair pour estimer l’utilisation des crédits avant de créer un flow. Tu dois donc apprendre à force d’essais et d’erreurs.

Heureusement, tu peux connecter tes propres API OpenAI ou autres pour réduire un peu ces coûts. Cela dit, il faut rester prudent lors de l’exécution de flows complexes avec beaucoup d’enregistrements.

Verdict final

Ne t’attends pas à ce que Gumloop remplace ta stack d’automatisation classique. Gumloop est avant tout conçu pour le traitement par lot de données et le scraping pour les équipes GTM et revenue ops. C’est une comparaison qui n’a pas vraiment de sens. En réalité, Gumloop est un concurrent plus direct des outils d’orchestration GTM et d’enrichissement comme Clay.

Et malgré tout le buzz marketing que tu as pu voir, ce n’est pas une plateforme « agent ». C’est un outil d’automatisation de workflows avec de solides capacités IA. Il y a pas mal de fonctions agentiques intégrées, notamment pour la gestion des erreurs et le dépannage, mais fondamentalement, tu crées des workflows, pas des agents IA.

Cela dit, j’ai vraiment apprécié Gumloop pour son interface intuitive et ses cas d’usage bien pensés. J’aurais juste aimé voir plus d’intégrations et de déclencheurs. Mais comme je l’ai dit, ce n’est pas Zapier et ce n’est pas son objectif.

En résumé ? Si tu te dis souvent « j’aimerais analyser 100 profils LinkedIn d’un coup », « il faut que je scrape des données concurrentes et génère des rapports » ou « je dois transcrire et résumer 50 vidéos YouTube », Gumloop va t’épargner des heures de boulot manuel. Juste, ne t’attends pas à ce qu’il gère toute l’automatisation classique entre applis.

Pour les équipes revenue qui gèrent de gros volumes de données, c’est un bon investissement. Pour les autres qui cherchent une automatisation générale entre applis, reste sur les solutions déjà éprouvées.

Utiliser Gumloop : avantages et désavantages