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Classez les numéros de mobile selon leur probabilité d’aboutir avant d’appeler

Donnez à une couche de scoring ou d’intent téléphonique un stock de mobiles à classer, pour que les commerciaux appellent en premier les numéros les plus susceptibles de décrocher.

  • Clé API gratuite
  • Sans carte bancaire
  • Lancez votre échantillon

Une sélection d’équipes qui font ce travail avec Forager · et d’autres plateformes sales-tech

  • Clay
  • Juicebox
  • Nooks
  • Amplemarket
  • HubSpot
  • BetterContact
  • Klenty
  • Orbital

Utilise POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/, POST /person_detail_lookup/ · Référence de l’API Numéros de mobile

Coût : 15 crédits par mobile trouvé. Une consultation de mobile ou d’e-mail sans résultat coûte 0 crédit. L’enrichissement et la recherche sont facturés par requête : tarifs des crédits.

Comment circulent les données

3 entrées → Numéros de mobile + Enrichissement de personnes → 4 champs données fictives
01 · Entrées
Votre liste
contacts.csv · 1 200 lignes
URL LinkedIn
linkedin.com/in/kim-exemplar
résultats d’appels historiques
linkedin.com/in/kim-exemplar
02 · Forager
Numéros de mobile + Enrichissement de personnes POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/
Correspondance trouvée
03 · Sorties
Kim ExemplarVP Revenue Operations · Example Inc.
numéro de téléphone
+1 (416) 555-0186
score de connexion
true
intitulé de poste
VP Revenue Operations
name
Kim Exemplar
e-mail pro
kim@example.com
company
Example Inc.
4 champs dans la réponsedonnées d’exemple

Étapes

  1. Récupérez les numéros candidats de chaque contact avec POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/ (Gold et Silver)
  2. Joignez le contexte de la personne depuis POST /person_detail_lookup/ (role_title, role_is_current, lieu) comme variables de scoring
  3. Notez chaque numéro avec le modèle propre à la plateforme (type de ligne, récence, résultats d’appels)
  4. Classez la liste d’appels par score et écartez les numéros à faible score
  5. Consignez les connexions par numéro pour réentraîner le scoring
import json, os, requests

BASE = "https://api-v2.forager.ai/api/{account_id}/datastorage"
HEADERS = {"X-API-KEY": os.environ["FORAGER_KEY"]}
body = json.load(open("request.json"))  # request fields: see the API reference

# 1. Retrieve candidate numbers per contact from POST
# /person_contacts_lookup/phone_numbers/ (Gold and Silver)
r1 = requests.post(f"{BASE}/person_contacts_lookup/phone_numbers/", headers=HEADERS, json=body)

# 2. Attach person context from POST /person_detail_lookup/ (role_title,
# role_is_current, location) as scoring features
r2 = requests.post(f"{BASE}/person_detail_lookup/", headers=HEADERS, json=body)

# 3. Score each number using the platform's own model (line type, recency,
# call outcomes)

# 4. Order the dial list by score and suppress low-score numbers

# 5. Log connects per number to retrain scoring
Généré à partir des étapes de l’exemple pratiqueChamps de la requête : référence API

Essayez vous-même : Référence de l’API Numéros de mobile

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Entrées et sorties

Données d’entréeRésultats
liste d’appelsphone_number
identifiants LinkedInconnect score
résultats d’appels passésdial order
role_title

Questions sur cet exemple pratique

Comment savoir quels numéros de ma liste ont le plus de chances d’obtenir une réponse ?

Récupérez les numéros candidats de chaque contact avec POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/ (Gold et Silver). Classez la liste d’appels par score et écartez les numéros à faible score.

Combien coûte le scoring des numéros de mobile selon leur probabilité de connexion avant d’appeler ?

Numéros de mobile : 15 crédits par numéro de mobile trouvé, et une consultation de numéro de mobile sans résultat coûte 0 crédit. Enrichissement de personnes : 1 crédit par requête, décompté que des données soient renvoyées ou non. Les 8 250 crédits mensuels du plan Growth couvrent 550 mobiles ou 8 250 enrichissements de personnes, ou un mélange des deux. Les formules en libre-service sont Starter, Growth, Pro et Scale. Voir les formules et les tarifs

Que faut-il pour mettre en place cet exemple pratique, et que renvoie-t-il ?

Vous envoyez la liste d’appels, les résultats d’appels historiques et des identifiants LinkedIn. Vous obtenez en retour le score de connexion, l’ordre d’appel, phone_number et role_title, au format JSON. Il vous faut aussi une clé API Forager, fournie avec un compte gratuit.

Quel est un bon taux de connexion en appels à froid, et comment les équipes l’améliorent-elles ?

Donnez à une couche de phone-intent ou de scoring des mobiles à classer, pour que les commerciaux appellent d’abord les numéros les plus susceptibles de répondre. Les commerciaux obtiennent bien plus de conversations réelles pour cent appels.

Puis-je tester les numéros de mobile gratuitement ?

Oui. Créez un compte gratuit sur app.forager.ai : il inclut 5 $ de crédits gratuits et une clé API, sans carte bancaire pour vous inscrire. Testez-le sur des enregistrements que vous connaissez déjà, ou réservez une démo et envoyez-nous une liste : nous la traitons et vous montrons ce que nous trouvons.

Quand exécuter ce parcours ?

Lorsqu’un commercial ou une agence charge une liste d’appels à froid et veut un taux de connexion supérieur à la référence avant de gaspiller des appels. Les commerciaux obtiennent bien plus de conversations réelles pour cent appels.

Quels produits Forager cet exemple pratique utilise-t-il ?

Numéros de mobile et enrichissement de personnes. Numéros de mobile : numéros de mobile directs d’une personne, à partir d’une URL LinkedIn ou d’un identifiant de personne Forager, validés avant de vous parvenir. Enrichissement de personnes : un profil professionnel complet à partir d’une URL LinkedIn, d’un e-mail ou d’un téléphone : expérience, formation, compétences et canaux de contact.

Comment savoir si les données sont justes ?

Forager s'est classé #1 sur 10 dans le test 2026 de Clay sur les fournisseurs de données mobiles, selon le score de qualité : la mesure par Clay de la probabilité qu'un numéro composé joigne la bonne personne. Le test qui compte, c'est le vôtre : envoyez une liste de profils qui vous intéressent. Nous la traitons et vous montrons ce que nous trouvons, numéro par numéro, pour que vous mesuriez vous-même le taux de correspondance et le taux de connexion.

Comment classer des numéros de téléphone avant un appel à froid ?

Récupérez les numéros candidats de chaque contact avec POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/ (Gold et Silver). Classez la liste d’appels par score et écartez les numéros à faible score.

Quels outils peuvent exécuter ce parcours ?

Natif dans Clay et Zapier, développé par des partenaires dans Deepline et Cargo, et appelé via l’API depuis Make, n8n et votre propre code. Ou appelez les endpoints des étapes ci-dessus depuis votre propre code avec une seule clé API.

Combien d’étapes compte ce parcours ?

5 étapes : récupérez les numéros candidats par contact avec POST /person_contacts_lookup/phone_numbers/ (Gold et Silver), ajoutez le contexte de la personne depuis POST /person_detail_lookup/ (role_title, role_is_current, location) comme variables de scoring, scorez chaque numéro avec le propre modèle de la plateforme (type de ligne, ancienneté, résultats d’appels), classez la liste d’appels par score en écartant les numéros à faible score, puis journalisez les appels aboutis par numéro pour réentraîner le scoring.

Faut-il un abonnement ?

Pas pour tester : un compte gratuit inclut 5 $ de crédits. Pour continuer à utiliser Forager, choisissez un forfait mensuel ou annuel. Les forfaits mensuels sont résiliables à tout moment et les crédits inutilisés sont reportés ; les forfaits annuels accordent tous les crédits d'emblée et coûtent 10 % moins cher. Les volumes plus importants se définissent avec notre équipe.

Une sélection d’équipes qui font ce travail avec Forager · et d’autres plateformes sales-tech

  • Clay
    • Constructeurs de workflows GTM

    Cas d’usage sélectionné : numéros de mobile, e-mails et données de personnes Forager dans des tables Clay.

  • Juicebox
    • Sourcing de candidats par IA

    Cas d’usage sélectionné : les données Forager derrière sa recherche PeopleGPT et ses agents de sourcing.

  • Nooks
    • Power et parallel dialers

    Cas d’usage sélectionné : des numéros de mobile dans leur outil de numérotation (dialer).

  • Amplemarket
    • SDR IA

    Cas d’usage retenu : numéros de mobile dans son enrichissement en cascade de contacts.

  • HubSpot
    • Modules CRM

    Cas d’usage sélectionné : enrichir les enregistrements de contacts et d’entreprises avec des données de personnes, d’entreprises et d’offres d’emploi.

  • BetterContact
    • Enrichissement en cascade (waterfall)

    Cas d’usage sélectionné : une étape Forager dans son enrichissement en cascade (waterfall) de numéros de mobile.

  • Klenty
    • Power et parallel dialers

    Plateforme d’engagement commercial et outil de numérotation IA.

  • Orbital
    • Bases de leads

    Cas d’usage retenu : consultations de contacts dans son enrichissement en cascade, pour les équipes qui vendent aux entreprises locales.

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Intégrez à votre produit des données de personnes, d’entreprises et d’offres d’emploi que vos utilisateurs peuvent exploiter

Envoyez-nous une liste. Nous la traitons, vous montrons ce que nous trouvons, puis nous parlons volumes et conditions.

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