Build in Public #9 : MRR x3, intégration WeRecruit et 200 prospects B2B trouvés en 10 minutes
ResumeRank signe deux nouveaux clients et triple son MRR. J'ai codé l'intégration API WeRecruit, un plan Entreprise à 89€/mois et une stratégie d'acquisition B2B méthodique : scraper Google pour trouver 200 clients WeRecruit qualifiés.
TL;DR : ResumeRank vient de signer deux clients payants (MRR x3 🥳). Cela m'a poussé à développer en urgence une intégration API avec l'ATS WeRecruit, un plan Entreprise à 89€/mois, et deux nouvelles features (modèles de postes et vivier de candidats). En bonus : j'ai trouvé une méthode systématique pour identifier tous les clients WeRecruit via Google. Voici le plan d'attaque.
📊 Transparence : Les Chiffres de la Semaine
x3
MRR (3 clients payants)
~4j
Dev intégration WeRecruit + plan Entreprise
200+
Prospects qualifiés identifiés
89€
Nouveau plan Entreprise / mois
Dans le dernier épisode, je te parlais de croissance B2C avec Sam Tennis. Aujourd'hui, retour au B2B pur et dur avec ResumeRank.
1. Le Déclencheur : Deux Signaux, Une Décision
Deux événements se sont produits quasi-simultanément cette semaine.
Signal #1 : Une cliente qui veut une API
Une nouvelle cliente, qui utilise "Boond Manager", m'a demandé s'il était possible de connecter ResumeRank à son ATS via API. Elle utilise Boond au quotidien et ne veut pas changer de workflow pour analyser ses CV.
L'outil est top, mais pour gagner encore plus de temps, j'aimerais que ResumeRank soit directement connecté à Boond pour limiter mes actions manuelles."
Ce feedback a confirmé mon intuition : pour vendre aux pros, il faut s'intégrer à leur workflow, pas en créer un nouveau.
Signal #2 : Un nouveau client utilisant WeRecruit
En parallèle, une entreprise de mon réseau m'a contacté pour de l'analyse de CV par IA. Je leur ai présenté ResumeRank. Leur réaction : "Le produit est génial, c'est exactement ce qu'on veut."
Ça fait plaisir à entendre. Sauf que... ils utilisent WeRecruit comme ATS. Et je n'avais pas encore l'intégration.
C'est ce signal qui m'a fait basculer. J'avais l'intégration WeRecruit en tête depuis un moment, mais là, j'avais un client concret qui attendait. Il fallait coder.
2. Le Produit : De l'Outil "Stand-alone" au "Plugin" Intelligent
Le Dilemme du Sur-Mesure vs. Le Générique
Ce nouveau client avait des demandes précises :
- Intégration API avec WeRecruit : pour automatiser l'import des CV
- Travailler à plusieurs sur ResumeRank : certains managers participent aux recrutements
- Personnaliser l'IA pour des postes récurrents : ils embauchent régulièrement sur les mêmes profils et veulent affiner l'analyse
- Recommandations croisées : un candidat qui ne fit pas pour le poste A pourrait être parfait pour le poste B qu'ils viennent d'ouvrir
Le piège ici, c'est de coder un outil sur-mesure pour un seul client. Si je développe uniquement ce dont ils ont besoin, je me retrouve avec un produit spécifique qui ne sera utile à personne d'autre.
J'ai donc pris chaque demande et je me suis posé la question : "Est-ce que c'est utile pour TOUTES les entreprises, ou seulement pour eux ?"
Réponse : tout était généralisable. Il suffisait de bien concevoir les features.
L'Intégration WeRecruit 🔌
J'ai développé une connexion API directe. Concrètement :
- L'utilisateur rentre sa clé API WeRecruit dans ResumeRank.
- Il sélectionne les offres d'emploi qu'il veut "monitorer".
- Dès qu'un candidat postule sur WeRecruit, ResumeRank le récupère automatiquement via un Webhook.
- L'analyse se fait en fond. Le recruteur reçoit juste la notification du score.
Fini le copier-coller. Zéro friction.
WeRecruit est le premier ATS intégré, mais l'architecture est prête pour en accueillir d'autres.
Le Nouveau Plan "Entreprise" 💼
Qui dit fonctionnalité Premium, dit pricing Premium. J'ai introduit une nouvelle offre :
| Élément | Détail |
|---|---|
| Prix compte principal | 89€ / mois |
| Siège supplémentaire | 39€ / mois par utilisateur |
| Analyses / mois | 500 (contre 200 sur le plan standard) |
| Intégration API | WeRecruit (d'autres ATS à venir) |
| Multi-comptes | Un admin invite son équipe |
Les Modèles de Postes 📋
Pour les recruteurs qui embauchent régulièrement sur les mêmes profils, j'ai créé la possibilité de transformer un poste en modèle.
Concrètement, un modèle permet :
- D'ajouter plus de contexte sur le poste (culture d'entreprise, spécificités du rôle, critères cachés...)
- D'importer des CV de référence -> des exemples de "bons candidats" passés pour que l'IA ait un benchmark concret
- De réutiliser ce modèle à chaque fois qu'on ouvre le même type de poste
L'IA ne part plus de zéro. Elle sait déjà ce qu'est un bon candidat pour ce rôle précis.
La Fonctionnalité "Vivier" 🗃️
C'est la feature avec le plus de potentiel long-terme.
Le problème classique en recrutement : un candidat postule pour le poste A, il n'est pas retenu. Deux semaines plus tard, on ouvre le poste B pour lequel il serait parfait... mais on l'a oublié.
Le Vivier résout ça. ResumeRank embed chaque candidature (transforme le CV en vecteur sémantique). Quand une nouvelle offre est ouverte, l'outil peut automatiquement proposer des candidats du vivier qui matchent avec le nouveau poste.
On passe d'un outil d'analyse ponctuelle à une base de talents intelligente.
La Feature "Internationale" 🌍
Le client qui utilise WeRecruit recrute aussi à l'étranger (Norvège, Espagne, Italie notamment). Il reçoit donc des CV dans de nombreuses langues.
J'ai ajouté une brique de traduction via un LLM rapide et peu coûteux. Le workflow : l'analyse est toujours réalisée dans la langue de l'utilisateur, mais maintenant l'utilisateur peut traduire le CV si il souhaite vérifier des éléments.
3. Le Growth Hack : 200 Prospects Qualifiés en 10 Minutes
C'est là que ça devient amusant.
Puisque j'ai maintenant une intégration parfaite pour les utilisateurs de WeRecruit, ma cible est toute trouvée : je dois contacter toutes les boîtes qui utilisent WeRecruit.
Mais comment les trouver ? WeRecruit ne donne pas sa liste de clients. Par contre, Google, oui.
La Méthode du "Google Dorking" 🕵️♂️
Chaque entreprise qui utilise WeRecruit a une page carrière hébergée sur une URL spécifique. Il m'a suffi de taper cette commande dans Google :
Google Search
site:careers.we-recruit.com
→ Résultat : des milliers de pages. Chaque résultat = un client WeRecruit identifié.
Le principe du Google Dorking : utiliser les opérateurs de recherche avancée de Google (
site:,inurl:,intitle:) pour trouver des informations publiques mais non indexées de manière évidente. Ici, chaque page carrière hébergée surcareers.we-recruit.comrévèle une entreprise cliente de l'ATS.
L'Automatisation du Scraping
J'ai utilisé l'IA pour rédiger un petit script pour :
- Récupérer toutes les URLs de ces pages carrières.
- Extraire le nom de l'entreprise.
- Chercher automatiquement la page LinkedIn de l'entreprise.
- Identifier les employés RH / Recrutement via LinkedIn.
En quelques minutes, je me suis constitué une base de données de 200+ entreprises ultra-qualifiées.
Pourquoi c'est ultra-qualifié ?
- Je sais qu'ils recrutent (ils ont une page carrière active).
- Je sais qu'ils ont du budget (ils paient WeRecruit).
- Je sais qu'ils ont le problème de la gestion des CV (sinon ils n'auraient pas d'ATS).
- J'arrive avec une solution "Plug & Play" spécifique pour LEUR outil.
Le Plan d'Attaque (Outreach) 📧
Je ne vais pas y aller comme un bourrin. Je vais tester mon approche et l'améliorer avant de l'automatiser.
Je vais contacter ces 200 prospects un par un, manuellement au début, pour valider mon approche :
"Hello [Prénom], j'ai vu que vous utilisiez WeRecruit chez [Entreprise]. Top outil, mais la partie tri des CV est parfois chronophage.
J'ai développé une petite IA qui se connecte directement à WeRecruit pour pré-qualifier vos candidats automatiquement. Ça a déjà fait gagner 10h/semaine à une autre DRH qui utilise le même setup.
Ça vous dirait de voir comment ça fonctionne ?"
Si le taux de réponse est bon sur les 20 premiers, j'automatiserai le reste avec lemlist.
4. La Vision : L'Avenir est au "SaaS de Niche"
Cette expérience confirme ma vision du marché SaaS en 2026.
Avec l'avènement du Vibe Coding (développer vite et pas cher avec l'IA), on va voir fleurir des milliers de micro-SaaS hyper-spécialisés.
Il n'y aura plus "Un CRM pour tous", mais "Un CRM pour les agents immobiliers dans le luxe", "Un CRM pour les plombiers", etc.
Pour ResumeRank, c'est pareil. Je ne cherche pas à remplacer les ATS. Je cherche à être la couche d'intelligence qui se greffe dessus. Aujourd'hui WeRecruit, demain Boond, après-demain HelloWork et Greenhouse.
On passe d'une logique de Compétition à une logique d'Augmentation.
Récap : Les 3 Leçons à Retenir
1. Écoute tes clients, mais pense "plateforme"
Un client demande une feature ? Avant de coder, demande-toi si c'est utile pour tout le monde. Si oui, fonce. Si c'est trop spécifique, trouve un angle générique.
2. Ton premier vrai client vaut plus que 1 000 visiteurs
Un client qui dit "c'est exactement ce qu'on veut" et qui est prêt à payer te donne la roadmap produit la plus fiable qui existe. Mieux que n'importe quelle étude de marché.
3. La distribution > le produit
Avoir un bon produit c'est bien et important mais combien de bons produits restent anonymes par manque de bon marketing et bonne distribution ? Le travail sur l'offre et la manière de la mettre sous les yeux de son audience est vital.
Questions Fréquentes
Comment connecter un outil d'analyse de CV à un ATS comme WeRecruit ?
Il faut passer par l'API de l'ATS. Dans le cas de WeRecruit, l'utilisateur renseigne sa clé API dans l'outil tiers (ici ResumeRank), puis configure un Webhook. Dès qu'un candidat postule, le CV est automatiquement transmis et analysé. Le recruteur n'a rien à faire manuellement.
Comment trouver les clients d'un logiciel SaaS concurrent ?
La méthode la plus rapide est le Google Dorking. Si le SaaS héberge des pages publiques pour ses clients (pages carrière, sous-domaines, widgets), une recherche site:domaine-du-saas.com dans Google révèle l'ensemble de ces pages. Chaque résultat correspond à un client identifiable. J'ai trouvé 200 prospects qualifiés en 10 minutes avec cette méthode appliquée à WeRecruit.
Quel pricing pour un plan Entreprise sur un micro-SaaS B2B ?
Mon approche : un prix principal (89€/mois) qui inclut les features premium (intégration API, volume d'analyses augmenté) et un tarif par siège supplémentaire (39€/mois) pour les équipes. Le pricing par siège aligne la valeur sur l'usage réel et scale naturellement avec la taille du client.
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📬 S'abonner à la newsletter Make TimeÀ très vite, Guillaume 👋