Avant de créer le moindre Zap, la plupart des utilisateurs se précipitent sur les déclencheurs, les actions et les filtres. Résultat : des automatisations qui cassent, des données incohérentes dans le CRM ou des tâches en double dans l’outil de gestion de projet. La vraie différence entre un Zap « qui marche » et un Zap « sur lequel on peut compter » tient à une étape souvent négligée : la cartographie des données.
Cartographier vos données, c’est prendre le temps de comprendre précisément d’où vient l’information, comment elle circule entre vos outils, quelles transformations elle subit, et où elle doit arriver. Cette préparation vous permet de créer des Zaps robustes, maintenables, et surtout alignés avec votre façon de travailler.
Pourquoi cartographier vos données avant d’automatiser
Zapier est extrêmement puissant… mais aussi extrêmement littéral. Il fait exactement ce que vous lui dites de faire, ni plus ni moins. Sans cartographie claire :
Vous risquez de dupliquer des données (ex : un même contact créé plusieurs fois dans votre CRM).
Vous mélangez les champs (ex : le prénom dans le champ « société », ou l’email dans un champ personnalisé inadapté).
Vous créez des Zaps difficiles à dépanner, car vous ne savez plus quel Zap met à jour quoi.
Vous ratez des opportunités d’automatiser davantage, faute d’avoir une vision globale de vos flux.
À l’inverse, une bonne cartographie permet :
Des Zaps plus simples, avec moins d’étapes et de conditions bancales.
Des données propres, cohérentes et exploitables dans le temps.
Une maintenance facilitée : un changement dans un outil n’implique pas de tout casser.
Une meilleure collaboration entre équipes (marketing, sales, support, ops).
Ce qui suit est une méthode en 5 étapes pour cartographier vos données avant de vous lancer dans Zapier. Elle fonctionne aussi bien pour des cas simples (formulaire → CRM) que pour des flux complexes (pipeline de vente, onboarding client, support, facturation…).
Étape 1 : Clarifier vos événements déclencheurs métiers
On commence souvent par « Quel est le trigger Zapier ? ». Mauvais réflexe. La question à se poser d’abord est : « Quel est l’événement métier que je veux suivre ou automatiser ? ».
Un événement métier typique peut être :
Un prospect télécharge un livre blanc.
Un client signe un devis.
Un ticket de support atteint un certain niveau de priorité.
Un collaborateur termine une tâche clé dans un projet.
Pour chaque processus à automatiser, listez clairement vos événements :
Événement 1 : « Nouveau lead généré sur le site ».
Événement 2 : « Lead qualifié par le SDR ».
Événement 3 : « Opportunité gagnée ».
Ensuite, pour chaque événement métier, identifiez où il se manifeste techniquement :
Formulaire de type (Typeform, Gravity Forms, Webflow Forms…).
Outil de signature électronique (DocuSign, HelloSign…).
Outil de support (Zendesk, Freshdesk, Intercom…).
Outil de gestion de projet (Asana, ClickUp, Trello…).
C’est seulement à ce moment-là que vous traduisez ces événements en déclencheurs Zapier :
« New Entry in Typeform ».
« New Signed Document in DocuSign ».
« Ticket Updated in Zendesk » avec condition de statut.
« Task Moved to Column » dans Trello.
Objectif de cette étape : relier proprement les événements métiers aux triggers disponibles dans Zapier, sans perdre de vue la logique métier.
Étape 2 : Lister les objets et les champs dans chaque outil
Zapier manipule des objets (contact, opportunité, ticket, tâche…) et des champs (email, prénom, statut, montant…). Votre cartographie doit donc recenser, pour chaque outil, quels objets et quels champs sont impliqués.
Par exemple, pour un flux marketing → CRM → support :
Outil de marketing (Mailchimp) : objet « Contact », champs : email, prénom, source, tags, date d’inscription.
Outil de CRM (Pipedrive, HubSpot, Salesforce) : objets « Personne », « Organisation », « Deal » ; champs : email, téléphone, source du lead, responsable, étape du pipeline.
Outil de support (Zendesk) : objet « Utilisateur », « Ticket » ; champs : email, priorité, type, statut, canal.
Faites cet inventaire dans un tableau (Google Sheets ou Notion fonctionne très bien) :
Colonne 1 : Outil.
Colonne 2 : Objet.
Colonne 3 : Nom technique du champ (tel qu’il apparaît dans Zapier).
Colonne 4 : Nom métier (la manière dont votre équipe l’appelle).
Colonne 5 : Type de donnée (texte, email, nombre, date, liste…).
Colonne 6 : Rôle (identifiant, info business, info marketing, info interne…).
Cet inventaire vous permet de repérer :
Les champs obligatoires dans certains outils (ex : email dans le CRM).
Les champs redondants (ex : « source » dans 3 outils différents).
Les champs qui n’existent pas encore, mais dont vous avez besoin pour votre automatisation (ex : champ « plan choisi » dans le CRM).
Étape 3 : Définir la source de vérité pour chaque type de donnée
Dans un système bien conçu, chaque type de donnée a une « source de vérité » : l’outil dans lequel l’information est considérée comme la plus fiable et qui fait autorité en cas de conflit.
Par exemple :
Email du client : source de vérité = CRM.
Abonnements à la newsletter : source de vérité = outil d’emailing.
Statut de l’abonnement (actif, résilié) : source de vérité = outil de facturation (Stripe, Chargebee…).
Priorité du client (VIP, standard) : source de vérité = CRM ou base de données interne.
Pour chaque champ métier important, répondez à ces questions :
Dans quel outil cette donnée est-elle créée en premier ?
Dans quel outil cette donnée est-elle la plus à jour ?
Quels outils doivent recevoir une copie (lecture seule) de cette donnée ?
Quels outils ont le droit de la modifier, et dans quels cas ?
Exemple concret avec un contact :
Création initiale : via un formulaire (Typeform) → création du contact dans le CRM (source de vérité).
Outil d’emailing : reçoit une copie (email, prénom, tags) depuis le CRM via Zapier.
Support : crée automatiquement un utilisateur Zendesk à partir du CRM quand un ticket arrive.
Dans Zapier, cela se traduit souvent par :
Des actions « Create or Update Contact » uniquement à partir de certains triggers bien définis.
Des règles de mise à jour conservatrices (ne pas écraser certaines données si déjà présentes).
Des filtres pour éviter qu’un outil secondaire modifie la source de vérité.
Étape 4 : Dessiner vos flux de données avant de créer le Zap
C’est l’étape la plus visuelle. Avant de cliquer dans Zapier, dessinez le chemin que suivent vos données, depuis l’événement déclencheur jusqu’aux actions finales.
Vous pouvez utiliser un outil de diagramme (Miro, FigJam, Whimsical, Lucidchart) ou simplement un Google Drawing. L’important est de représenter :
Les événements (formulaire soumis, deal gagné, ticket créé…).
Les outils impliqués (site, CRM, support, facturation, Slack…).
Les objets manipulés (contact, deal, ticket, facture…).
Les transformations (formatage de texte, mapping de champs, calculs…).
Les conditions (si, alors, sinon).
Un flux typique peut ressembler à :
Événement : nouveau formulaire soumis sur le site (Typeform).
Étape 1 : créer ou mettre à jour le contact dans le CRM (source de vérité).
Étape 2 : créer un deal dans le pipeline « Inbound » si budget > X.
Étape 3 : envoyer une notification dans Slack au bon channel.
Étape 4 : ajouter le contact dans la liste Mailchimp « Prospects Inbound » avec un tag spécifique.
Une fois le schéma dessiné, vous pouvez regrouper plusieurs actions dans un seul Zap, ou au contraire choisir de les séparer en plusieurs Zaps plus simples et spécialisés (par exemple un Zap qui gère uniquement la création/maj des contacts, un autre qui gère les deals, etc.).
Ce travail de schématisation évite les Zaps tentaculaires avec 15 étapes, difficiles à maintenir. Il vous permet aussi d’identifier clairement où placer :
Les filtres (Zapier Filter).
Les chemins conditionnels (Paths).
Les étapes de formatage de données (Formatter by Zapier).
Les recherches préalables (Find Record, Find or Create, Search…).
Étape 5 : Documenter le mapping de champs pour chaque Zap
Maintenant que vous savez quels événements utiliser, quels objets et champs sont concernés, où se trouve la source de vérité, et comment les flux se déroulent, vous pouvez descendre au niveau de détail : le mapping de champs.
Pour chaque Zap (ou chaque bloc logique de votre schéma), créez une section de documentation qui décrit :
Nom du Zap (avec une convention claire, par exemple : [Domaine] – [Trigger] → [Action principale]).
Trigger : outil, événement, conditions éventuelles.
Actions : pour chaque action, quels champs sont remplis, à partir de quelles données.
Logique de mise à jour : création uniquement, création ou mise à jour, mise à jour seulement.
Règles particulières : champs jamais écrasés, champs remplis uniquement à la création, etc.
Un exemple de mapping pour un Zap « Site – Nouveau lead → CRM + Slack + Emailing » :
Trigger : Typeform – New Entry.
Action 1 : Formatter – normaliser la casse du prénom (mettre en « Prénom » au lieu de « PRÉNOM »).
Action 2 : CRM – Find or Create Contact.
Email (Typeform) → Email (CRM).
Nom (Typeform) → Last Name (CRM).
Prénom (formaté) → First Name (CRM).
Origine = « Formulaire site – page X » (valeur statique).
Action 3 : si contact créé (filtre) → ajouter un deal dans le pipeline.
Action 4 : Slack – envoyer un message dans #nouveaux-leads avec les champs clés.
Action 5 : outil emailing – ajouter/mettre à jour le contact, tag « lead_site ».
Gardez cette documentation dans un espace partagé (Notion, Confluence, Google Docs), accessible à l’équipe. Vous pourrez :
Mettre à jour facilement les Zaps après un changement d’outil ou de champ.
Onboarder rapidement un nouveau collaborateur sur votre système.
Réduire drastiquement le temps passé à débugger des problèmes de données.
Éviter les pièges classiques lors de la mise en œuvre
En appliquant cette méthode, vous évitez plusieurs erreurs récurrentes :
Créer des Zaps directement depuis les templates sans adapter le mapping aux champs réellement utilisés dans vos outils.
Laisser chaque équipe gérer ses automatisations dans son coin, sans alignement sur la source de vérité des données.
Multiplieren les triggers sur le même événement, générant des doublons et des boucles d’automatisation.
Ne pas utiliser les étapes de recherche (Find, Search) avant de créer un enregistrement, ce qui mène à des bases de données polluées.
Dans Zapier, quelques bonnes pratiques techniques découlent directement de votre cartographie :
Utiliser systématiquement les actions « Find or Create » pour les contacts, entreprises, deals.
Placer des filtres en début de Zap pour ne traiter que les événements réellement pertinents.
Standardiser les formats (dates, numéros de téléphone, texte) avec Formatter avant d’envoyer les données dans vos outils critiques.
Limiter les mises à jour en chaîne : un changement dans l’outil A ne doit pas réécrire l’outil B qui lui-même réécrit A.
Passer à l’action : par où commencer dès aujourd’hui
Si vous avez déjà des Zaps en production, commencez par le processus le plus critique pour votre activité (génération de leads, gestion de clients, facturation…) et appliquez cette méthode :
Identifiez les événements métier clés.
Faites l’inventaire des objets et champs dans chaque outil.
Décidez de la source de vérité pour chaque type de donnée important.
Schématisez vos flux sur un diagramme simple.
Documentez les mappings de champs de vos Zaps existants, puis optimisez-les.
Si vous partez de zéro sur Zapier, résistez à la tentation de « tester vite fait ». Prenez une heure pour cartographier un premier processus avec cette méthode. Vous gagnerez ensuite des dizaines d’heures d’ajustement, de dépannage et de nettoyage de données.
Une automatisation solide n’est pas seulement une question de triggers et d’actions. C’est avant tout une question de compréhension de vos données et de leur circulation. Plus votre cartographie est claire, plus vos Zaps seront fiables, évolutifs et utiles pour votre équipe au quotidien.
