Scraper les avis Google My Business pour trouver des décideurs

Les avis Google My Business contiennent une mine d'informations. Les réponses aux avis révèlent souvent qui gère la relation client - et c'est souvent un décideur. Hack méconnu mais puissant.

Pourquoi c'est intéressant

Identification du décideur - Celui qui répond aux avis est impliqué
Signaux de douleur - Avis négatifs = problèmes à résoudre
Entreprises actives - Qui répondent = qui se soucient de leur image
Accroche contextuelle - "J'ai vu votre réponse à l'avis de..."

Exemple : Une agence immobilière qui répond systématiquement aux avis avec une signature "Marie, Directrice" → Vous avez le nom du décideur et vous savez qu'elle est active sur sa réputation en ligne.

Cas d'usage par secteur

Restaurants / Hôtels

Le gérant répond aux avis
Avis négatifs sur le service = besoin de formation
Avis sur l'attente = besoin d'outils de réservation

Agences immobilières

Les directeurs d'agence répondent souvent
Avis sur la communication = besoin CRM
Beaucoup d'avis = agence active

Cabinets (avocats, comptables, médecins)

Le praticien ou l'associé répond
Avis sur les délais = besoin d'organisation
Sensibles à leur e-réputation

Commerces locaux

Le propriétaire répond directement
Identifiable facilement
Décideur = acheteur

Méthode 1 : Apify Google Maps Scraper

L'outil le plus complet pour extraire les avis :

Créez un compte Apify
Utilisez "Google Maps Scraper"
Configurez la recherche (type de commerce, zone)
Activez l'extraction des reviews + réponses
Exportez en CSV/JSON

// Configuration Apify
{
  "searchString": "agence immobilière Paris",
  "maxReviews": 50,
  "includeOwnerResponse": true
}

// Output (simplifié)
businessName, reviewText, ownerResponse, ownerName
            

Méthode 2 : Outscraper

Service spécialisé dans le scraping Google Maps :

Interface simple, pas de code
Export direct des réponses aux avis
Pricing à l'usage

Méthode 3 : SerpAPI

API pour les résultats Google, incluant Maps :

// Appel SerpAPI
GET /search
{
  "engine": "google_maps_reviews",
  "place_id": "ChIJ..."
}

// Réponse inclut
- review.text
- review.response (réponse du propriétaire)
- review.response.date
            

Extraire les décideurs

Une fois les données scrapées, cherchez :

Dans les réponses aux avis

Signatures - "Marie, Directrice" / "L'équipe [Nom]"
Patterns - La même personne répond systématiquement
Ton - Réponses personnalisées vs templates

// Exemples de signatures à chercher
"Cordialement, [Prénom]"
"[Prénom], Gérant"
"L'équipe [Entreprise]"
"[Prénom] [Nom], Directeur"
            

Enrichir avec LinkedIn

Une fois le prénom + entreprise identifiés :

// Recherche LinkedIn
site:linkedin.com/in/ "[Prénom]" "[Entreprise]"

// Ou via Sales Navigator
Entreprise: [Nom]
Prénom: [Prénom trouvé dans les avis]
            

Signaux à exploiter

Signal dans les avis	Ce que ça signifie	Opportunité
Beaucoup d'avis récents	Business actif, en croissance	Capacité à investir
Avis négatifs sur service	Problème opérationnel	Outils/formation
Réponses personnalisées	Décideur impliqué	Bon interlocuteur
Pas de réponses	Besoin e-réputation	Services marketing
Avis sur attente/RDV	Problème d'organisation	Outils planning

Template d'approche

// Email basé sur les avis
"Bonjour [Prénom],

J'ai vu que vous étiez très actif sur vos avis Google
(et vos réponses personnalisées, c'est rare !).

J'ai remarqué que plusieurs clients mentionnent
[problème récurrent dans les avis].

On aide des [secteur] comme [Référence] à résoudre
exactement ce point avec [votre solution].

Ça vaudrait le coup d'en parler 15 min ?"
            

Workflow complet

Définir la zone/secteur - Type de commerce + localisation
Scraper via Apify/Outscraper - Inclure les réponses aux avis
Analyser les réponses - Identifier les signatures, noms
Enrichir LinkedIn - Trouver les profils des décideurs
Qualifier - Avis récents, problèmes identifiés
Outreach contextualisé - Mentionner les avis/problèmes

Volume : Cette technique fonctionne bien pour les entreprises locales (retail, services, restaurants). Pour le B2B SaaS, privilégiez les avis G2, Capterra, Trustpilot.

On scrape les avis pour vous

Extraction, analyse, identification décideurs, enrichissement.

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