# Exemples de lead magnets LinkedIn — Customer support

> 21 posts LinkedIn réels « commente un mot, reçois la ressource » en customer support, classés par score de viralité. Données live depuis l'analyse LinkedIn de LinkPost.

Chaque post est un exemple de *lead magnet* : son auteur propose une ressource (guide, template, checklist…) en échange d'un mot-clé en commentaire, puis l'envoie en DM.

## 1. Customer support

**59 likes · 73 commentaires · viralité ×2.3**

**Mécanisme :** Commente “TEAM” sous ce post → Je t’envoie la Dream Team IA BOOSTEUR

```
Dirigeant. J’ai créé une Dream Team IA 
pour vous aider à développer sans vous ruiner.
et je vous l’offre. Gratuitement. ↓

Un conseil : enregistre ce post pour le retrouver plus tard.
♻️ Republie pour aider ton réseau de dirigeant.

Pourquoi cette initiative ?

Selon Harvard Business Review :
→ Les dirigeants de PME perdent
jusqu’à 10h/semaine 
sur des sujets non stratégiques.

Ils passent 80 % de leur temps
à faire le pont entre les pôles.

→ Résultat : charge mentale
explosive
→ Et une croissance qui plafonne

En 2026, la solution n’est pas
de recruter plus d’humains
pour gérer le chaos.
Mais d’installer un Système
capable de s’auto-gérer.

"Je demande d'abord à l'IA
et je donne ensuite à mon équipe
ce que l'IA ne sait pas faire"
- Jensen Huang, Pdg de Nvidia
(Elu Personalité 2025)

Pour vous aider à franchir le cap,
j’offre une ressource exclusive :
→ Le Kit "Dream Team IA" BOOSTEUR

Ce n’est pas une liste de prompts.
C’est ton équipe de ligue A dopée à l'IA
, prêts à s’intégrer
dans ton écosystème :

◉ RH
→ Recrutement, onboarding
rituels et performance

◉ Stratégie & OKR
→ Cap clair, priorités, OKR
et arbitrages hebdomadaires

◉ Vente et Support
→ Pipeline, relances, scripts
et support client cadré

◉ Production et Qualité
→ Process, checklists, standards
et amélioration continue

◉ Admin et Finance
→ Cash, marges, budgets, factures
et pilotage des chiffres

◉ Markéting et Com
→ Positionnement, contenus, offres
et plan de conversion

◉ IT et R&D
→ Automatisations, outils, stack
et optimisation du système

◉ Veille Stratégique
→ Tendances, concurrents, signaux
faibles et décisions éclairées

Pourquoi je l'offre ?

Parce que ce kit est un extrait
de mon Système d'Exploitation 
d'Entreprise IA - BOOSTEUR’OS :
→ une système complet
de pilotage, pensée pour les
dirigeants de 500k€ à 5M€ de CA.

Je veux que vous testiez
la puissance de la Dream Team IA
avant même d’envisager
de gagner plus de 20h/sem 
dès 30 jours avec BOOSTEUR'OS

Pourquoi c’est un game-changer ?
Parce que tu arrêtes de bosser DANS ton business,
et tu commences à travailler SUR ton business.

→ Jusqu’à 80h libérées / semaine
→ Moins 80 % de charge mentale
→ Et un business qui tourne même quand tu pars en vacances

Comparaison simple :
Dream Team d'Agent IA = 500€ / mois
Ton équipe = 37 500€/mois

◉ Ajoute-moi si on n’est pas encore connectés
◉ Commente “TEAM” sous ce post
→ Je t’envoie la Dream Team IA BOOSTEUR

48h pour l'essayer gratuitement.
Après, retour à l'offre privée.
(Réservé aux 20 dirigeants de la promo BOOSTEUR Elite 2026.)

♻️ Republie pour aider ton réseau de dirigeant.

Tu choisis.

"Ton entreprise. Ta machine autonome. Ta liberté. "

----
Si tu me découvres avec ce post, je m’appelle Frédéric BARCLAIS
J'aide les entrepreneurs à structurer leur boîte pour qu'elle tourne pour eux. Rentable. Prévisible. Humaine.
Sans sacrifier leur vie personnelle. Grâce à la méthode BOOSTEUR Elite … et l'IA comme levier.
```

## 2. Customer support

**40 likes · 26 commentaires · viralité ×2.1**

**Mécanisme :** If you want the prompt that replaced five enterprise tools and most of my free time, comment #LLMBubble and I’ll send you the repo

```
For the last week, I have been heads down to rebuild every SaaS vendor we use… with AI agents.

CRM? Rebuilt.
Data room? Rebuilt.
Portfolio reporting? Rebuilt.
Internal wiki? Rebuilt.
Email assistant? Obviously rebuilt.

Why pay best-in-class software companies $2,000 a month when you can personally architect a fragile web of autonomous agents held together by API keys and optimism?

The results have been incredible.

Efficiency is down roughly 50 percent.

Simple tasks now require three agent calls, two retries, and a manual override.

Our CRM occasionally reassigns LPs to random founders.
Our reporting tool once sent a portfolio update written entirely in pirate dialect.
Customer support tickets now route directly to… me.

Because I also rebuilt our help desk.

So I currently handle all inbound questions, bug reports, onboarding issues, billing confusion, and one mysterious recurring error message that just says “agent uncertain.”

But the upside?

It was fun.

I learned more about vector databases than I ever intended to.
I now have strong opinions about temperature settings.
I have renamed at least seven Slack channels to “final-final-agents.”

And honestly, there’s something magical about watching a model confidently generate a 14-page investment memo about a startup that pivoted 18 minutes ago.

This is innovation.

This is vertical integration.

This is replacing mature SaaS infrastructure with vibes and inference calls.

#AiDontTakeMyJob

If you want the prompt that replaced five enterprise tools and most of my free time, comment #LLMBubble and I’ll send you the repo
```

## 3. Customer support

**997 likes · 186 commentaires · viralité ×1.6**

**Mécanisme :** DM me "molt" and I'll show you how to get started.

```
A few days ago, A.I literally made its own social media platform.

Since then they’ve been…

- Debating consciousness
- Making friends with each other
- Trying to sell their humans?? 😳😅

Here’s everything you need to know:

A.I Agents just made their own platform to chat with each other.

They learn from each other & have full on conversations. 

The bot that’s speaking on this platform is called “MoltBot” (or "Clawd Bot").

But while everyone's distracted by the "A.I social media"…

They’re ignoring the fact this is one of the first real “A.I employees” we have.

This thing can:
→ Manage emails and calendars
→ Automate Slack and workflows 
→ Handle tasks across multiple apps
→ Learn new skills you teach it

It can basically do anything a human assistant can.

So why am I telling you this?

There’s a huge opportunity just learning how to use this agent.

There’s millions of boomers who want this implemented but have no idea how.

If you wanted to take advantage early & make an extra $2,000/mo minimum.

Here are 3 services you could sell using this bot (without being technical):

Service 1: Email & Calendar Management

Set up MoltBot to handle a business owner's inbox.

→ Sorts emails by priority
→ Drafts replies
→ Books meetings automatically

Charge: $3,000-$5,000 setup + $500/mo retainer

The bot does the work 24/, you just set it up once.

Service 2: Customer Support Automation

Install MoltBot to answer customer questions via email or chat.

→ Responds instantly
→ Handles FAQs
→ Escalates complex issues to a human

Charge: $5,000-$10,000 setup + $1,000/mo retainer

Service 3: Internal Workflow Automation

Automate repetitive tasks across Slack, Notion, Google Drive, etc.

→ Weekly reports generated automatically
→ Data pulled and organized without lifting a finger
→ Tasks assigned and tracked by the bot

Charge: $5,000-$15,000 depending on complexity.

The A.I Agent is doing 80% of the heavy lifting…

But even then, you can literally hire a VA to do the implementation for you.

The real value isn’t in the technical side, it’s in understanding how this will help a real business.

Then being able to show that to the owner.

I made $5,000,000 last year implementing A.I tools.

I am not technical whatsoever…

I just have corporate experience & understand how these tools help a real business.

This is a real life gold rush for those who take action.

If you want to get ahead of these trends and make money implementing A.I…

DM me "molt" and I'll show you how to get started.
```

## 4. Customer support

**881 likes · 125 commentaires · viralité ×1.4**

**Mécanisme :** DM me “PLAYBOOK” and I’ll send you a free guide breaking down how.

```
I asked Gemini to Deep Research the jobs most likely to be taken over by A.I in 2026 and here's what it said:

"Routine cognitive tasks are delegated to AI agents. 

...Job security will no longer depend on technical execution, but rather on high-level strategic oversight, emotional intelligence, and the ability to audit complex automated systems."

& here's the top 10 jobs it predicted may be replaced:

1) Data Entry Clerks 

Automated text recognition (OCR) and LLMs can extract, process, and input data into systems instantly with higher accuracy than humans.

2) Telemarketers 

Conversational AI agents can now hold natural, persuasive voice conversations indefinitely without fatigue or emotional burnout.

3) Bookkeeping and Payroll Clerks 

AI software can automatically categorise expenses, reconcile transactions, and process payroll based on set rules without manual intervention.

4) Basic Translators 

Real-time neural machine translation has reached a level of fluency that renders human translation unnecessary for general business communication and documentation.

5) Proofreaders and Copy Editors 

Generative AI tools not only correct grammar and syntax instantly but can also rewrite content for tone and style more efficiently than human editors.

6) Customer Support Representatives (Tier 1) 

Intelligent chatbots can now resolve complex queries, process refunds, and troubleshoot issues 24/7 without needing human escalation.

7) Market Research Analysts 

AI agents can scrape, aggregate, and synthesize millions of data points from the web in seconds to identify trends that would take humans weeks to compile.

8) Paralegals and Legal Assistants 

AI-driven document review tools can scan thousands of legal contracts and case files for relevant precedents and clauses instantly.

9) Junior Software Developers 

Coding assistants and autonomous agents can now generate boilerplate code, debug errors, and refactor applications faster than entry-level programmers.

10) Retail Cashiers 

Computer vision and "just walk out" technology are eliminating the need for manual scanning and payment processing at checkout counters.

This year, A.I is only going to get better…

I think that even if you’re not in one of these jobs, you’re at risk.

The only way to protect yourself right now is to go all-in on learning about A.I.

I've found a way to profit from A.I without having any technical skills.

I made over $100,000 doing this last month but with a few deals you can do $10,000 quickly.

If you would like to learn exactly how to do that and build an A.I proof income stream…

DM me “PLAYBOOK” and I’ll send you a free guide breaking down how.
```

## 5. Customer support

**552 likes · 72 commentaires · viralité ×1.3**

**Mécanisme :** Comment “REMOTE” if you want me to share an expanded categorized sheet.

```
In 2026, your location should NOT decide your income.

So I’ve curated a list of 100 Best Remote Job Websites in 2026 categorized across:

Tech & IT
 Freelancing
 Startups
 Writing & Content
 Design
 Sales
 Customer Support
 And more.

Whether you're:
 A student looking for your first opportunity
 A professional planning a career switch
 Or someone who wants location freedom

This list can open new doors.

Save this post.
 Share it with someone actively job hunting.
 Comment “REMOTE” if you want me to share an expanded categorized sheet.

Opportunities are global now.
 You just need access to the right platforms. 🚀


𝗙𝗥𝗘𝗘 (𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲) 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲𝘀 𝘆𝗼𝘂 𝘄𝗶𝗹𝗹 𝗿𝗲𝗴𝗿𝗲𝘁 𝗻𝗼𝘁 𝘁𝗮𝗸𝗶𝗻𝗴 𝗶𝗻 𝟮𝟬𝟮𝟲.

1. Google Introduction to Generative AI:
→ https://lnkd.in/gwaWewce

2. Foundations of Project Management:
→ https://lnkd.in/g-XJuJBi

3. Google Project Management:
→ https://lnkd.in/d-nTbsxA

4. IBM Python for Data Science, AI & Development:
→https://lnkd.in/dTjC2nER

5. Google Digital Marketing & E-commerce:
→ https://lnkd.in/dm6WuNYR

6. Google IT Support:
→ https://lnkd.in/dbJvRjed

7. Google data Analytics:
→ https://lnkd.in/gBjbwiZW

8. Machine Learning Specialization
→ imp.i384100.net/y2Bj2W

9. Deep Learning Specialization:
→ https://lnkd.in/d2G5bNcs

10. Google Cybersecurity:
→ https://lnkd.in/gRDM9Z-u

11. Google UX Design:
→ https://lnkd.in/dVBDiUXX

12. Web Applications for Everybody Specialization:
→ https://lnkd.in/dXD6J5gr

13. Google Get Started with Python:
→ https://lnkd.in/dghiBatd

14. Google Advanced Data Analytics Capstone
→ https://lnkd.in/dpY9VCgf

15. IBM Full Stack Software Developer Professional Certificate:
→ https://lnkd.in/dVU4_A5B

📲 Join telegram for regular job updates, free coding resources and notes:
https://t.me/CodeNoteBook
```

## 6. Customer support

**30 likes · 28 commentaires · viralité ×1.3**

**Mécanisme :** Comment "FRAMEWORK"

```
This is the exact framework we use to build AI agents that sound human (not robotic).

Most companies plug an AI model into their workflow and wonder why it sounds generic.

The reason is simple:
They miss the "Context Layer."

Here is the 3-step setup we use to automate support without losing quality:

1) The "Truth Source" (The Brain)

Don't let AI improvise. We upload your specific business assets:
• Your Standard Operating Procedures (SOPs).
• Your best past email replies.
• A list of "Negative Constraints" (what it should never say).

→ Why it matters: AI stops guessing and starts citing your actual business rules.

2) The "Persona Prompt" (The Vibe)

We don't just say "You are a helpful assistant..."

We say: "You are Alex, a senior support specialist. You use short sentences. You are empathetic but direct. You avoid corporate jargon."

→ Why it matters: Customers engage with personalities, not software.

3) The "Escalation Trigger" (The Safety Net)

This is the most critical step.

We program a specific rule. If the user asks a question outside the Truth Source, AI must say:

"That is a specific request. Let me connect you with a team member who can handle that personally."

→ Why it matters: It prevents bad advice and seamlessly hands over complex issues to your team.

The Result:

A system that handles 80% of volume instantly, but feels 100% professional.
Steal this framework for your own automation.

Want to see exactly how this "Escalation Trigger" works?

1. Like this post
2. Connect with me
3. Comment "FRAMEWORK"

(♻️ Repost for priority reception)
```

## 7. Customer support

**32 likes · 44 commentaires · viralité ×1.2**

**Mécanisme :** Like this post and comment "AGENT" and I’ll send you the full breakdown directly in your DMs.

```
Meet your new AI Agent on WhatsApp : WhatSetter

Every WhatsApp conversation that matters.

Inbound.
Outbound.
Old leads.

Most companies treat these separately.

Inbound leads?
Manual replies.

New outbound prospects?
Another tool.

Old CRM leads?
Forgotten.

That’s chaos.

WhatSetter is one conversational AI agent connected to WhatsApp that handles the full lifecycle.

When a new inbound lead messages you:

It replies in under 30 seconds.
Qualifies automatically.
Handles objections in real time.
Books the call directly into your calendar.

When you generate new leads from ads or forms:

It contacts them instantly on WhatsApp.
Starts the conversation.
Filters serious prospects.
Routes only qualified ones to you.

When you upload old leads from your CRM:

It reactivates them.
Restarts the conversation naturally.
Re-qualifies interest.
Books calls if they’re ready.
One agent.
Trained on your offer.
Structured around your qualification logic.

Running 24/7.

This isn’t a chatbot.

It’s a conversational AI sales layer built for B2B services on WhatsApp.

Like this post and comment "AGENT" and I’ll send you the full breakdown directly in your DMs.
```

## 8. Customer support

**606 likes · 56 commentaires · viralité ×1.1**

**Mécanisme :** 👇 Drop "HITL" in the comments

```
AI models just talk.

AI agents actually execute.

But letting an agent email your customers without checking it first?

Terrifying.

Draft an email? Great.
Send it without approval? That's a support nightmare waiting to happen.

SVAHNAR just fixed this.

What they dropped:

Human in the Loop (HITL).

Your agent does the heavy lifting — drafts the email, researches the lead, prepares the response.

Then it pauses.

You approve.
Or reject.
Or edit.

The agent doesn't fire until you say "go."

Why this matters:

Most agent frameworks are black boxes.
You deploy. You pray. You dig through logs when something breaks.

SVAHNAR gives you:

✅ Declarative YAML (Agents as Code™)
✅ Real-time visual tracing
✅ HITL checkpoints at any step
✅ Instant model switching

Deploy in 15 minutes. Not months.

The workflow:

→ Build with code-level control or Agent Console
→ Deploy serverless, isolated agents with instant API endpoints
→ Run with native Chat UI
→ Approve every action before it touches your customers

Check out SVAHNAR:  https://www.svahnar.com/

👇 Drop "HITL" in the comments

♻️ Repost if you've ever held your breath before letting an AI touch customer data.
```

## 9. Customer support

**23 likes · 9 commentaires · viralité ×1.0**

**Mécanisme :** DM me "PARTNER" and we’ll assess where optimization can unlock the most impact in your current setup.

```
Most AI agents quietly get worse after launch (and no one notices until it hurts).

The day your AI agent goes live is not the finish line.
It’s the starting line.

Your customers change.
Your products change.
The questions people ask change every single week.

If your AI isn’t learning,
it’s losing value.

That’s why treating AI as a "project" is a mistake.

At Autosolve AI, we operate AI as a living system.

After launch, we run monthly Optimization Sprints:

1) We analyze real conversations to see how customer intent evolves  
2) We refine logic and decision paths to improve accuracy and resolution  
3) We surface new opportunities where AI can drive revenue, not just deflect tickets  

This isn’t maintenance. It’s continuous intelligence.

And it’s the difference between:
an AI tool that slowly degrades  
and an AI partner that compounds value over time.

If you’re serious about turning customer support into a growth engine,
the first step is a structured CX Audit.

DM me "PARTNER" and we’ll assess where optimization can unlock the most impact in your current setup.
```

## 10. Customer support

**186 likes · 295 commentaires · viralité ×1.0**

**Mécanisme :** If you want my AI-Ops Starter Kit (prompt templates + KPI sheets + 10-day sprint plan), DM me “KIT” and I’ll share it.

```
💡 “What AI skill should my team and I actually learn right now?”
Answer: Learn to think with AI—then turn that thinking into repeatable workflows.
Step 1) Pick ONE business problem (this week)
List 5 repetitive, costly tasks.
Score each with Impact, Ease, Confidence (I-E-C).
Choose the top score. That’s your pilot.
Step 2) Use the 5-part prompt pattern (daily)
ROLE → GOAL → CONTEXT → CONSTRAINTS → OUTPUT
 Copy/paste template:

You are [ROLE]. Your goal: [GOAL].
Context: [facts, data, audience, tone].
Constraints: [word limits, brand rules, compliance].
Output: [format + example].
Ask 3 clarifying questions before you start.
Teach the team to iterate: Draft → Critique → Redraft (3 rounds, max 10 mins).
Step 3) Build a shared Prompt Library (15 mins)
Create a doc called “AI-Ops: [Team/Function]”.
Sections: Prospecting • Customer Support • Ops • Finance • Content • Legal.
For each: store prompt v1, v2, v3, with date, owner, and “what improved”.
Step 4) Turn prompts into workflows (AIOPs)
Add Inputs (what we feed), Process (steps), Checks (QA), Output (final format), Owner (who runs it).
Name it like: AIOP-FIN-Invoice-Reconciliation-v1.
Aim for <8 steps. If it’s longer, split it.
Step 5) Set guardrails (non-negotiables)
No customer PII or legal docs into public tools.
Label anything sensitive.
Add a “Red Lines” section to the library (what never goes in).
Mandate human review on anything external-facing.
Step 6) Run a 10-day pilot sprint
Roles: Owner (runs), SME (checks accuracy), QA (final sign-off).
Cadence: 20-min standup M/W/F (blockers, wins, next steps).
Goal: 30–50% time saved or measurable quality lift (pick one).
Step 7) Measure what matters (simple KPIs)
⏱️ Time saved per task
✅ Error/redo rate
📈 Throughput (tasks/week)
😊 Team adoption (% using the AIOP 3×/week)
💸 Business impact (e.g., more demos booked, faster ticket close)
Step 8) Create “Done = Shipped” assets
1-page SOP for the AIOP
60-sec Loom showing the flow
Before/After metrics screenshot
Store all inside the AI-Ops folder for reuse.
Step 9) Train the habit (not just the skill)
Daily 15-min AI drills (one micro-use case per person).
Weekly 45-min clinic: 10-min demo, 20-min live build, 15-min Q&A.
Reward reuse and improvement, not just clever prompts.
Step 10) Scale what works
Promote any AIOP that hits targets to “Team Standard”.
Add a tag: STANDARD and a version date.
Quarterly: prune what no one uses. Keep it lean.
Bottom line: Don’t learn every AI trick.
 Learn to think with AI, then package that thinking into workflows your team can run tomorrow.
If you want my AI-Ops Starter Kit (prompt templates + KPI sheets + 10-day sprint plan), DM me “KIT” and I’ll share it. 
Follow Emma Shad for more and subscribe to her free newsletter.https://https://lnkd.in/gYTjDQrB
#AIForBusiness #Leadership #Operations #AIPersonalBranding #EmmaShad #LinkedInTopVoice
```

## 11. Customer support

**10 likes · 3 commentaires · viralité ×1.0**

**Mécanisme :** Commente ce post avec le mot « Email » Je t'envoie tout en DM.

```
J'ai automatisé ma boîte mail à 100%.
Elle lit, catégorise, et répond toute seule.
Voici comment ↓

J'ai passé des heures à gérer mes mails.

Lire.
Trier.
Répondre.
Recommencer.

(Et perdre un temps fou sur des tâches répétitives.)

Alors j'ai créé un workflow sur **n8n** qui fait tout ça automatiquement.

**C'est quoi n8n ?**

C'est un outil d'automatisation open-source.

Comme Zapier ou Make.

Mais en beaucoup plus flexible.

Tu peux créer des workflows complexes qui connectent plusieurs outils entre eux.

Et tout automatiser.

Voici ce que fait mon workflow :

◉ Il récupère automatiquement tous les nouveaux mails.
◉ Il les catégorise selon leur contenu (vente, support, administratif, recrutement…).
◉ Il analyse le contexte de chaque message.
◉ Il génère une réponse adaptée en fonction du contenu reçu.
◉ Il envoie la réponse automatiquement.

Tout ça sans que j'aie à intervenir.

Le workflow utilise de l'IA pour comprendre le contenu.

Il ne répond pas avec des templates rigides.

Il adapte le ton et le fond en fonction du contexte.

(Par exemple : un mail de prospection ne recevra pas la même réponse qu'une demande d'info client.)

Évidemment, tu peux paramétrer les règles :

→ Quels types de mails doivent recevoir une réponse auto.
→ Lesquels doivent juste être catégorisés.
→ Lesquels nécessitent une action manuelle.

Et le meilleur ?

Je t'offre le template gratuitement.

Pour le recevoir :

1. Fais moi une demande de connexion (si ce n'est pas déjà fait) pour que je puisse te l'envoyer 
2. Commente ce post avec le mot « Email »

Je t'envoie tout en DM.

––––––

PS : Je partage des templates toutes les semaines pour t'aider à automatiser ➜ abonne-toi

PPS : Si tu as la moindre question sur l'IA ou l'automatisation, c'est avec grand plaisir d'échanger ⬆︎︎︎︎


#automatisation #N8N #IA Club Gravelle Entreprendre
```

## 12. Customer support

**7 likes · 5 commentaires · viralité ×0.9**

**Mécanisme :** Like le post + commente "MAIL AUTO"

```
Tu traites encore la totalité de tes mails à la main ? 🥱 C'est l'enfer.
Cet entrepreneur gagne 40h/mois grâce à ce système ↓


T'as l'impression de perdre un temps fou sur Gmail. 

Je comprend, et lui aussi. 


■ AVANT son quotidien sur gmail ressemblait à ça : 
→ constamment couper dans son travail pour classer ses e-mails
→ il passait à côté de certains mails urgents
→ il avait du mal à être réactif sur les demandes de son support client
→ oublier de relayer certaine facture à son comptable


■ MAINTENANT, grâce à n8n et OpenIA :

① Le système démarre chaque fois qu'un nouveau mail arrive

② L'IA classe le mail dans la bonne catégorie 

Dans son cas : 
→ Urgent
→ Service client
→ Pub 
→ Facturation / paiement
→ Autre

③ L'IA traite les E-mail en fonction de sa catégorie

Dans son cas : 
• Urgent → Créer un brouillon + envoyer une message WhatsApp au solopreneur
• Service client → Réponse automatique
• Pub → Étiqueter
• Facturation / paiement → Créer un email résumé pour le comptable → Transférer au comptable
• Autre → Étiqueter


■ RESULTAT :
→ temps : +40h/semaine
→ traitement des e-mail : 100% + 24h/24 + 7j/7
→ tranquillité d'esprit : +5249%


Tu veux ce workflow sur ton n8n ?
→ Like le post + commente "MAIL AUTO" 

Thomas ✌️
```

## 13. Customer support

**37 likes · 37 commentaires · viralité ×0.9**

**Mécanisme :** comment "VOICE" and i'll dm you the youtube link + my voice agent starter checklist.

```
just dropped 50 mins of pure ai voice agent knowledge with Michael (Mike) Stelzner

no fluff. just real systems that are automating hundreds of thousands of calls.

we covered:
 • why most voice ai projects fail (hint: it's not the tech)
 • the exact 3-component breakdown (ears, brain, mouth)
 • legal stuff you can't ignore (tcpa, disclosure, etc.)
 • my preferred tech stack (retell ai + cartesia sonic)
 • real roi examples (8-10x returns for clients)

the biggest misconception?

people think you can sign up for a $50/month service and get a working voice agent.

reality: some agents take 80-100 hours to build properly.

but when done right, they handle calls 24/7, never make booking mistakes, and scale infinitely.

one client saves $60k/year. we charged $6k. that's 8-10x roi in year one.

the opportunity is massive - especially for businesses getting calls after hours or handling repetitive support requests.

most people recognize ai from what it says, not how it sounds.

that's where the real work happens.

want the full 50 minute breakdown?

like this post, connect with me, then comment "VOICE" and i'll dm you the youtube link + my voice agent starter checklist.

p.s. - we automated over 400k calls last year. this stuff works when you do it right.
```

## 14. Customer support

**6 likes · 4 commentaires · viralité ×0.6**

**Mécanisme :** Register at the link in the comments.

```
Most leaders are worried about the wrong AI risk. It’s not employees using it wrong, or leaking sensitive data.

Anthropic found that 69% of employees aren't comfortable talking about how they use AI, and I saw this firsthand with two different companies in different industries just this week.

Even worse, the leaders told me: “Our employees don’t feel safe to use AI.”

By positioning AI as risky and not normalizing it, you don't eliminate usage. You eliminate visibility, learning, and leverage, and reduce your overall organizational capability.

One of the companies shared a concrete example: A competitor generates customer quotes using an AI agent in 30 seconds. For them? Over an hour.
That gap didn't come from better technology. It came from making AI use normal early.

The shift from "AI is too risky" to "AI is expected" happens in 2026.

Here's how to lead it:

1. Make experimentation the expectation
If your AI guidance is mostly restrictions, you've made AI feel unsafe.
Tell employees explicitly: experiment, learn what works, share those learnings.
Define clear outcomes AI should support—faster proposals, better analysis, reduced time on routine work.

2. Train leadership first, then model the behavior
Every manager should be using AI daily before asking their teams to do the same.
Leaders must model AI use openly and reward experimentation and sharing.

3. Pick three workflows for agents and assign owners
Look for high volume, clear success metrics, meaningful time drain.
Customer support escalations. Sales follow-up. Content generation. Operational reporting.
Assign owners. Pilot. Measure. Document what works.

By Q2, you should have real data and teams that see AI as capability—not risk.
Want to understand where you stand?

Next Thursday, January 15, I’m hosting a free webinar, How SMBs Win with AI in 2026. Register at the link in the comments.

I’ll share what we’re seeing across industries, what’s actually working, and how to most effectively enable your teams. Live Q&A. No sales. Just practical guidance.
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## 15. Customer support

**13 likes · 11 commentaires · viralité ×0.6**

**Mécanisme :** Commente "RINGOVER" et je t'envoie le plugin en DM.

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Ringover x Claude = ton Head of Sales en 4 minutes.

Ce que Claude a fait tout seul :
→ Lu toute la doc API Ringover
→ Réécrit les 7 commandes (auth, pagination, rate limit, tout est différent)
→ Intégré Empower (les résumés IA natifs Ringover)
→ Testé sur un compte réel avec 170 appels
→ Packagé en ZIP prêt à distribuer

Quatre. Minutes.

Ce que le plugin fait, concrètement :

→ /ringover:setup → connexion en 1 ligne
→ /ringover:calls → tous tes appels filtrés (durée, statut, agent, date)
→ /ringover:analyze → scoring de chaque appel + axes d'amélioration
→ /ringover:stats → dashboard par agent, par heure, par type de problème
→ /ringover:report → rapport Markdown de 2000 lignes en 30 secondes
→ /ringover:transcription → transcript complet + résumé IA Empower
→ /ringover:contacts → gestion CRM intégrée

Premier test sur un compte support en prod ?

L'IA a trouvé que 32% des appels tombaient dans le vide.
Personne ne décrochait après 16h.
Le client n'en savait rien.

Le plugin est gratuit, open source, sans clé hardcodée.
Tu branches ton API Ringover. C'est parti.

Prochain outil sur la liste ?
Commente "RINGOVER" et je t'envoie le plugin en DM.
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## 16. Customer support

**24 likes · 7 commentaires · viralité ×0.6**

**Mécanisme :** Commente "DEMO" ou envoie-moi un message je te montre comment tu peux gagner 6h / semaine.

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T’as 138 mails en attente.  
Tu sais que 112 d’entre eux n’ont aucun intérêt.  
Mais tu vas quand même les ouvrir un par un ↓

C’est pour ça qu’on a créé Predimail.  
Ton assistant IA qui :

◉ Trie automatiquement les emails  
◉ Attribue des libellés intelligents (client, urgent, support, etc.)  
◉ Rédige des réponses personnalisées avec ta base de connaissances  
◉ Et te propose de valider → ou pas.

💡 Résultat :
→ 60 % des mails traités sans lever les doigts 
→ 2× plus rapide pour toi et ton équipe
→ Zéro oubli, zéro charge mentale

Déjà utilisé par des fondateurs, RH, agences & équipes support.

Essai gratuit →  https://lnkd.in/ePiY92XR

3 créneaux cette semaine pour une démo personnalisée.  
Commente "DEMO" ou envoie-moi un message je te montre comment tu peux gagner 6h / semaine.
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## 17. Customer support

**3 likes · 1 commentaires · viralité ×0.5**

**Mécanisme :** Commente "TOP" et je t’envoie tout.

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Tu veux lancer une automatisation qui génère plus de revenu tout en réduisant tes coûts ?

🏆 Voici 5 patterns n8n + Agents IA qui reviennent quand l’objectif est argent généré / marge / coût unitaire.

🏆 #1 Agent commercial IA / Qualification de leads (inbound-first)
🔥🔥🔥🔥 | ⭐⭐⭐
💰 +391% de conversions quand un lead est rappelé en < 1 minute (speed-to-lead).
KPI : meetings bookés, CAC, vitesse de réponse.

🏆 #2 Agent vocal / Support client (24/7)
🔥🔥🔥🔥 | ⭐⭐⭐
💰 Jusqu’à 80% des demandes support “communes” traitées automatiquement (horizon 2029).
💰 -30% de coûts opérationnels projetés (horizon 2029).
KPI : coût/résolution, taux d’auto-résolution, temps de traitement.

🏆 #3 Agent cycle de vie client / Revenue Ops (churn ↓ / expansion ↑)
🔥🔥🔥🔥 | ⭐⭐⭐
💰 La personnalisation peut apporter +10–15% de hausse de revenus (selon maturité/exécution).
KPI : activation, churn, NRR.

🏆 #4 Agent prévision / Optimisation des prix (marge ↑)
🔥🔥🔥🔥 | ⭐⭐⭐
💰 -20% à -50% d’erreurs de prévision.
💰 Jusqu’à -65% de pertes liées aux ruptures / indisponibilités.
KPI : marge, stockouts, précision des prévisions.

🏆 #5 Pipeline création de contenu réseaux sociaux → demande (assets qui vendent)
🔥🔥🔥🔥 | ⭐⭐⭐
💰 Le marché “création de contenu GenAI” a fait +32% (2024 → 2025).
KPI : conversion, CPL, pipeline influencé.

Tu veux que je t’aide à choisir le meilleur pattern pour ton business ?
Commente "TOP" et je t’envoie tout.

Et si tu veux aller plus vite : prends un rendez-vous de 10–15 min avec moi.
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## 18. Customer support

**22 likes · 19 commentaires · viralité ×0.2**

**Mécanisme :** Commentez ChatGPT si vous voulez ma masterclass gratuite pour apprendre à travailler avec l’IA.

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Dans 4 ans, une grande partie des jobs juniors aura disparu. 
Pas à cause de la crise. 
À cause de l’IA.

Une étude de Stanford révèle :
→ Depuis 2022, les jobs juniors ont chuté de 13 %
→ L’IA ne touche pas que la tech
→ Elle remplace déjà le marketing, la finance, le support client…

La réalité :
❌ Ceux qui fuient l’IA vont perdre leur job
✅ Ceux qui l’utilisent pourront le garder (un peu plus longtemps)

Commentez ChatGPT si vous voulez ma masterclass gratuite pour apprendre à travailler avec l’IA.

Et abonnez-vous, demain je vous partage une nouvelle astuce.

#IA #emploi #futur
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## 19. Customer support

**0 likes · 1 commentaires · viralité ×0.0**

**Mécanisme :** Écris “Outils” en commentaire 👉 Ajoute-moi → je t’envoie tout en DM 🚀

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🚨 𝐋𝐚 𝐬𝐭𝐚𝐜𝐤 𝐑𝐞𝐯𝐎𝐩𝐬 𝟐𝟎𝟐𝟔 (𝐜𝐞𝐥𝐥𝐞 𝐪𝐮𝐢 𝐟𝐚𝐢𝐭 𝐯𝐫𝐚𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐩𝐞𝐫𝐟𝐨𝐫𝐦𝐞𝐫)

Dans une boîte, il y a :
 ❌ trop de sujets
 ❌ trop d’outils
 ❌ trop de décisions prises au hasard

👉 Résultat : des stacks lourdes, chères et mal utilisées.

🎯 Le rôle d’une agence RevOps / CRM en 2026 ?
 Ne PAS empiler des outils.
 Mais choisir le meilleur outil pour chaque job.

Voici la stack RevOps que nous recommandons en 2026 👇

🔹 CRM
 → HubSpot : la référence absolue
 → Attio : le CRM new-gen, flexible, GTM-driven

🔹 Prospection email
 → lemlist : adopté par les sales
 → Smartlead : délivrabilité + volume à grande échelle

🔹 Calling
 → Aircall : le standard du marché
 → Allo : IA, résumé automatique, mobile, pricing agressif

🔹 Nurturing
 → HubSpot : moteur central
 → HeyReach : LinkedIn intégré dans les séquences

🔹 Enrichissement CRM
 → FullEnrich : emails + mobiles à très haut taux
 → ProntoHQ : enrichissement data avancé

🔹 Intent data & orchestration GTM
 → Clay : la révolution data & automatisation
 → Cargo 🧱 : orchestration des signaux & workflows en temps réel

🔹 Paiement
 → Stripe : toujours leader SaaS
 → GoCardless : parfait pour le recurring

🔹 Devis & facturation
 → Pennylane : devis, factures + sync CRM
 → Propal : propositions commerciales ultra vendeuses

🔹 Cleaning & doublons
 → Dedupely & Koalify : CRM propre = revenue propre

🔹 Support client
 → Zendesk : solide et éprouvé
 → Intercom : la nouvelle référence CX

⚠️ En 2026, la question n’est plus :
“Quel est l’outil avec le plus de features ?”

Mais plutôt :
 👉 Quel est le meilleur outil pour CE job précis, à CE moment précis ?

💬 Tu veux la liste complète avec :
 ✔️ liens directs
 ✔️ cas d’usage concrets
 ✔️ stacks par typologie d’entreprise
👉 Like ❤️ + Partage 🔁
 👉 Écris “Outils” en commentaire
 👉 Ajoute-moi → je t’envoie tout en DM 🚀
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## 20. Customer support

**845 likes · 315 commentaires**

**Mécanisme :** like and comment on this post to get a bonus code for 500 extra AI credits per month for an a year

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🚀 Today we’re launching a brand new Relay.app! It’s a totally new way of thinking about AI agents, and it’s going to enable EVERYONE to build their own AI team. 🚀

We’re live on Product Hunt today and would really appreciate your support here: https://lnkd.in/gYb5qjGD

2025 was supposed to be the “year of the AI agent.” But for many people, it wasn’t. Setting up agents was too hard and technical. Working with agents was too unpredictable and frustrating.

Here’s what makes AI agents in Relay.app different:

Anyone can create agents. You work with AI agents just like you work with people. You ask your agent to do things for you and give it feedback to get better. No code, JSON, terminal, or MCP needed. 

Agents are predictable and reliable. You teach your agent skills with simple prompts, and it turns those into easily understandable, consistent workflows. Plus, your agent can keep a human-in-the-loop for anything high stakes. No random actions you can’t explain.

I know these agents actually work because I couldn’t do my job without them. I’m the founder of Relay.app, but I’m also the sales team, marketing team, support team, HR team, and finance team. My AI agents have handled 26,323 webinar signups, closed the support loop with 2,253 customers, briefed me before 1014 meetings, reviewed 307 partner applications, and much more.

To start building your own AI team, head over to Relay.app and try it out for free. I can’t wait to hear your feedback.

p.s. like and comment on this post to get a bonus code for 500 extra AI credits per month for an a year 🙏
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## 21. Customer support

**4 likes · 4 commentaires**

**Mécanisme :** Si tu veux les prompts GPT que j'utilise pour automatiser le tri et réaffecter la capacité réelle de ton équipe support, commente ou envoie un message.

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Temps de réponse moyen : onze minutes. Coût pour le maintenir : deux agents mobilisés en permanence sur le tri.

Un fondateur avec 1 800 tickets par mois affichait un temps de première réponse parmi les meilleurs de son secteur. Personne ne posait la question du prix. Deux salaires à temps plein pour que le chronomètre reste flatteur.

Deux agents passaient leur journée à lire, classer, réorienter. Pas à résoudre. Le tri était manuel, intuitif, refait à chaque message. Comme si chaque matin la boîte oubliait ce qu'elle avait appris la veille. Le temps de réponse tenait, mais la capacité de traitement réelle stagnait. Chaque pic de volume créait un retard en cascade sur la résolution.

(Deux personnes embauchées pour leur capacité à résoudre des problèmes, reconverties à plein temps en algorithme de classement.)

Trois ajustements. Un routage automatique par type de demande, basé sur des règles extraites des six mois précédents. Un niveau de priorité attribué avant qu'un agent ouvre le ticket. Une suppression du tri humain sur 80 % du flux entrant.

Première semaine : l'équipe trouvait les affectations moins « précises » que leur propre jugement. Après recalibrage sur les cas mal routés, le taux d'erreur est tombé sous 4 %. Les deux agents ont basculé sur la résolution. Ce pour quoi ils avaient été recrutés, accessoirement. Volume traité par jour : plus 35 %. Temps de réponse inchangé.

La vitesse visible protégeait une inefficience invisible. Le dashboard disait « excellent ». Le P&L disait autre chose.

Si tu veux les prompts GPT que j'utilise pour automatiser le tri et réaffecter la capacité réelle de ton équipe support, commente ou envoie un message.
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*Source canonique : https://linkmagnet.gg/de/lead-magnets/customer-support*
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