Airtable est un outil très puissant pour gérer des données. D'ailleurs, pour nous, toutes les entreprises devraient utiliser Airtable. Il permet en effet d'aller bien au-delà de la création de base de données. Vous pouvez créer des interfaces ainsi que des automatisations nativement dans l'outil. Qui plus est, si les automatisations disponibles ne vous suffisent pas, son API surpuissante vous permet de vous connecter à des milliers d'outils en passant par Zapier ou Make.
Mais pour le moment, réfléchissons à notre cas du jour ! On cherche à mobiliser plusieurs critères pour déterminer si deux données doivent être matchées.
Ce système de matching est utile dans de nombreux cas :
- Recrutement d'un nouvel employé (compétence, expérience, disponibilité, prétention salariale)
- Dating entre deux personnes (critères d'age, d'intérêts, de localisation...)
- Matching entre étudiant et cours (intérêt, emploi du temps, promotion...)
- Marketplace de tout type (catégorisation de l'objet)
Pour simplifier la compréhension de cet article, nous allons prendre un exemple afin de mettre en contexte l'explication de notre système. Nous sommes une agence immobilière et nous voulons mettre en contact des acheteurs potentiels avec des biens immobiliers en vente.
Le système de matching multicritères en contexte
Sur Airtable, nous avons deux tables : celles des acheteurs et celles des biens immobiliers.
En temps normal et sans système automatisé, lorsque nous avons un nouveau bien immobilier, nous parcourons la liste des acheteurs potentiels à la main pour trouver ceux que cela pourrait intéresser.
Mais chez Airmasters, on se dit qu'il y a ici une bien belle opportunité d'automatisation !
Voici comment nous avons procédé avec Airtable.
La table "Acheteurs potentiels"
La table des acheteurs potentiels contient leurs principales informations ainsi que les données utiles pour identifier quel bien immobilier leur présenter ou non. Les informations utiles au matching sont :
- Le statut, pour savoir si une autre opportunité leur a été présentée lors de la dernière semaine (champ "Single select")
- Le budget (champ monétaire "Currency")
- La zone de recherche (champ "Multiple select")
- Le persona de l'acheteur (champ "Multiple select")
La table "Biens immobiliers"
La table des biens immobiliers contient les informations de base, telles que le prix et l'adresse, ainsi que les mêmes critères de matching précédemment cités. La comparaison se fera de la façon suivante :
- Le budget du client va être comparé au montant de l'achat
- Les zones de recherche vont être comparées au département du bien immobilier
- Les personas des acheteurs vont être comparés aux personas d'acheteurs du bien
Une fois que l'on a trouvé des acheteurs potentiels, nous allons les renseigner dans un champ relation de la table "Biens immobiliers" à la table "Acheteurs". Cela nous permet ensuite de déclencher une automatisation. On peut par exemple envoyer un email automatique qui va partager ce nouveau bien à toutes les personnes correspondantes.
La solution technique pour mettre en place le système
L'automatisation Airtable
Dans Airtable, nous pouvons créer des automatisations natives via l'onglet automatisation.
![Automatisations Airtable](https://cdn.prod.website-files.com/64e330e7917252d7e880e5df/64e330e7917252d7e880e7bc_6141a9560f01f4d8f7fda8ba_Automatisation%2520Airtable.png)
Le déclencheur de l'automatisation (le "trigger") est simple : lorsqu’un des champs du bien immobilier est coché, on réalise l'action demandée. On nommera ce champ "Rechercher les acheteurs potentiels".
L'action sera également simple puisqu'il s'agit d'utiliser la fonctionnalité de script d'Airtable. Cela nous permet d'écrire du code en JavaScript qui réalisera plusieurs actions. Ce code est beaucoup plus flexible que ce que l'on peut faire avec les actions natives d'Airtable.
![Scripts Airtable](https://cdn.prod.website-files.com/64e330e7917252d7e880e5df/64e330e7917252d7e880e7be_6141a991c56a4a069debf04c_Script%2520Airtable.png)
Les "inputs variables"
Dans un premier temps, il faut configurer les variables que l'on va donner en input de notre programme. On configure cela dans la partie gauche de l'éditeur de Script. Les "inputs variables" sont les informations du bien immobilier que l'on va tenter de faire correspondre aux critères de certains acheteurs. Les variables du bien immobilier à utiliser et déjà énoncés ci-dessus sont :
- Le montant de l'achat
- Le département du bien
- Le(s) persona(s) susceptible(s) d'acheter ce bien
Il faut également fournir le "recordID" de l'enregistrement, car nous en aurons besoin pour écrire dans le champ "Présenter le bien à".
On réutilise facilement ces variables dans notre code avec la commande :
![Script système de matching multicritères Airtable](https://cdn.prod.website-files.com/64e330e7917252d7e880e5df/64e330e7917252d7e880e7bd_6141ae34996253d3c2431666_Script%25201%2520short%2520NEW.jpeg)
Et voici à quoi ressemble l'éditeur de script sur Airtable :
![Editeur de script Airtable](https://cdn.prod.website-files.com/64e330e7917252d7e880e5df/64e330e7917252d7e880e7c0_6141a9e10f92af8c2c4cbee9_Editeur%2520de%2520Script%2520Airtable.png)
Le code du script commenté
Pour les plus curieux et techniques d'entre vous, voici comment a été réalisé le script que nous utilisons pour vérifier la correspondance entre les acheteurs potentiels et les biens immobiliers en fonction des différents critères.
Nous avons ajouté quelques commentaires afin de vous indiquer l'objectif de chaque fonction.
![Script système de matching multicritères Airtable](https://cdn.prod.website-files.com/64e330e7917252d7e880e5df/64e330e7917252d7e880e7bf_6141ae09f7345f3f7da3e29f_Script%25202%2520short%2520NEW%2520(1).jpeg)
Les bénéfices : un gain de temps et des économies considérables
Nous avons vu ici, un exemple d'automatisation combinant un excellent outil NoCode (Airtable donc) et quelques lignes de codes.
Dans le cadre de notre exemple d'agence immobilière, au-delà de l'exhaustivité et de la flexibilité de ce système, nous avons permis une grande économie de temps.
On peut d'ailleurs s'amuser à une rapide estimation.
Imaginons qu'avec le nombre d'acheteurs potentiels (plusieurs centaines), cela prendrait une heure de recenser toutes les personnes qui seraient potentiellement intéressées par un nouveau bien. Puis cela prendrait une autre heure pour envoyer tous les emails aux intéressés.
- Si l'on considère que l'agence immobilière a 2 nouveaux biens par semaine, nous lui avons fait économiser 200 heures par an ou presque 6 semaines de travail.
- Si l'on considère que l'agence immobilière a 5 nouveaux biens par semaine, nous lui avons fait économiser 500 heures par an ou approximativement 15 semaines de travail.
En somme, la valeur ajoutée d'une telle automatisation est énorme. Et en y regardant de plus près, de nombreuses situations banales d'un travail quotidien peuvent être automatisées en mobilisant correctement les données dont on dispose. Si vous avez besoin d'un expert en automatisation, pour une situation identifier ou pour un audit de vos process, n'hésitez pas à nous contacter !