Pierre Azur — Un CRM maison pour piloter call center, prospection immobilière et qualification des fiches clients
Pierre Azur, promoteur-conseil en immobilier neuf depuis plus de 15 ans
Basée à Narbonne, Pierre Azur est spécialisée dans le conseil en investissement immobilier neuf — appartements et villas en bord de mer, en montagne ou en région. Ses programmes couvrent le Languedoc-Roussillon et s’étendent à d’autres régions de France : Valras-Plage, Argelès-sur-Mer, Le Barcarès, Provence-Alpes-Côte d’Azur, Île-de-France.
Pour vendre des programmes immobiliers neufs, Pierre Azur s’appuie sur deux forces : un call center qui contacte les prospects entrants, et des équipes de prospecteurs terrain qui qualifient et relancent les leads. Des dizaines d’appels par jour, des centaines de fiches prospects à suivre, plusieurs programmes en parallèle. Un volume qui demande une organisation rigoureuse — et des outils à la hauteur.
de doublons et de contacts traités deux fois grâce à la centralisation des fiches prospects
des appels tracés et qualifiés dans le CRM — zéro information perdue entre deux agents
les données importées depuis les partenaires sont disponibles et assignables le jour même
du cadrage à la mise en production d’un CRM complet adapté aux workflows de Pierre Azur
LE PROBLÈME
Pierre Azur n’avait pas de problème de génération de contacts. Le site attire des visiteurs, les campagnes amènent des demandes. Le problème, c’était ce qui se passait après — ou plutôt ce qui ne se passait pas assez bien.
Les agents du call center travaillaient avec des fichiers Excel partagés pour noter les appels, qualifier les prospects et planifier les relances. Un prospect rappelé deux fois par deux agents différents. Une fiche mise à jour par l’un, pas synchronisée pour l’autre. Des données importées manuellement depuis des fichiers CSV fournis par les partenaires. Et côté management, aucun tableau de bord pour mesurer la performance des agents ni suivre l’état du pipeline en temps réel.
Les prospects étaient là. Le suivi, non.
Pierre Azur avait besoin d’un CRM pensé pour son métier spécifique — pas un Salesforce surdimensionné avec des centaines de fonctionnalités inutiles, mais un outil taillé pour la réalité quotidienne d’un call center immobilier et de prospecteurs terrain : qualification d’appels, gestion de fiches clients, import/export de données, rapports de performance.
CE QU'ON A CONSTRUIT
Avant d’écrire la première ligne de code, on a passé du temps à comprendre comment les agents travaillent vraiment. Comment un appel entrant est qualifié. Quelles informations un prospecteur a besoin de voir en ouvrant une fiche. Comment les managers veulent visualiser la performance de leur équipe. Ce travail de cadrage amont, c’est ce qui fait la différence entre un CRM qu’on adopte et un CRM qu’on contourne.
MongoDB s’est imposé naturellement pour la gestion des fiches prospects — des données hétérogènes, des structures qui varient selon la source du lead et le programme concerné, des champs qui évoluent au fil du temps. Un schéma flexible était indispensable. Angular pour l’interface : des vues denses, des tableaux de bord avec beaucoup de données en temps réel, des formulaires de saisie rapide pensés pour le rythme d’un call center. Node.js pour l’API et la logique métier backend.
Modules clés du CRM
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QUALIFICATION DES APPELS
Grille de qualification structurée, statuts configurables, historique complet des interactions par prospect. -
FICHES CLIENTS
Profil complet du prospect, programme d'intérêt, budget, situation, notes libres et documents attachés. -
IMPORT / EXPORT
Upload de fichiers prospects depuis les partenaires, export des données qualifiées en format structuré.
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PIPELINE PROSPECTS
Vue globale du pipeline par programme, avec filtres dynamiques sur le statut, l'agent et la période. -
RAPPORTS & KPIS
Tableaux de bord de performance par agent, par programme et par période. Exports pour le reporting direction. -
GESTION UTILISATEURS
Rôles différenciés — agent call center, prospecteur terrain, manager, administrateur — avec accès paramétrables.
La technologie que nous utilisons pour prendre en charge Paysafe
Un pipeline visible. Des agents qui travaillent sur les bons prospects.
Un CRM maison, c'est un pari — à condition de bien cadrer le besoin avant de coder.
La tentation avec un CRM sur mesure, c’est de vouloir tout mettre dedans. Toutes les fonctionnalités imaginables, tous les cas particuliers, toutes les vues possibles. On a résisté à ça. Ce qui est dans le CRM Pierre Azur, c’est ce dont les équipes ont vraiment besoin pour travailler — ni plus, ni moins.
MongoDB a été le bon choix pour la flexibilité des données prospects — chaque lead arrive avec sa propre structure selon sa source, et le schéma s’y adapte sans contrainte. Angular a tenu la promesse sur des interfaces denses à forte charge de données. Et Node.js a géré proprement la logique d’import/export et les règles métier de qualification sans alourdir le frontend.
Cinq mois pour livrer un CRM complet, opérationnel et adopté par les équipes dès le premier jour. C’est court — et c’est le résultat direct d’un cadrage sérieux en amont.