Cartographier un marché local en 10 minutes (2026)

Pour cartographier des opportunités de marché local, vous n'avez pas à commencer par de la recherche manuelle, des annuaires périmés ou des résultats de recherche copiés. Si vous pouvez définir une catégorie d'entreprise, une géographie et un rayon, vous pouvez construire une carte de marché pratique avec des données d'entreprises structurées. L'objectif n'est pas de produire un recensement parfait de chaque société de la zone. L'objectif est de créer une vue défendable de qui opère sur un marché, où ils se situent, à quel point ils sont joignables et à quoi ressemblent les premières lacunes de couverture ou schémas concurrentiels.

Ce que signifie cartographier un marché local

Cartographier un marché local, c'est transformer une question large en une vue structurée des entreprises d'une zone définie.

Par exemple :

• Quelles cliniques dentaires indépendantes opèrent dans un rayon de 10 km d'Austin ?
• Combien de salles de sport se trouvent près de notre emplacement de franchise proposé ?
• Quels gestionnaires immobiliers à Phoenix ont des sites web publics et des e-mails de contact ?
• Quels restaurants, cafés et épiceries fines une marketplace locale devrait-elle onboarder en premier ?
• Où les agences concurrentes se regroupent-elles sur une zone métropolitaine ?

Une carte de marché utile combine généralement quatre couches :

• Géographie : ville, quartier, code postal, zone métropolitaine ou rayon depuis un point.
• Catégorie : le type d'entreprise ou l'ensemble de mots-clés qui définit le marché.
• Joignabilité : disponibilité du téléphone, du site web et de l'e-mail.
• Segmentation : des étiquettes pratiques comme quartier, catégorie, statut de site web, chaîne versus indépendant ou niveau de priorité.

La recherche de marché traditionnelle avec des données d'entreprises traite souvent ces couches comme des jobs séparés. Une personne cherche des sociétés, une autre nettoie le tableur, une autre recherche des sites web, une autre prépare une slide. Ce processus peut fonctionner pour une grande étude stratégique, mais il est trop lent pour des équipes qui ont besoin d'une analyse de marché local directionnelle avant une réunion, une décision de lancement, un sprint commercial ou un screen d'investissement.

Une carte de marché via une API de données d'entreprises rend le travail répétable. Au lieu de partir d'un tableur vide, vous appelez une API avec la localisation cible, les mots-clés, le rayon et la préférence de scraping d'e-mails. La réponse vous donne des fiches structurées que vous pouvez nettoyer, segmenter, cartographier et exporter.

Pourquoi les données d'entreprises battent la recherche locale manuelle

La recherche manuelle est flexible, mais elle a des problèmes prévisibles. Deux personnes peuvent chercher le même marché et produire des listes différentes car elles utilisent des mots-clés différents, inspectent des pages différentes ou s'arrêtent à des points différents. Les rafraîchissements deviennent souvent des reconstructions complètes. Un tableur assemblé à la main peut convenir pour un deck ponctuel, mais c'est une base faible pour un agent IA, un workflow CRM, un scénario n8n, une automatisation Make, un zap Zapier ou un script interne.

Les données d'entreprises structurées vous donnent un meilleur modèle d'exploitation. Vous définissez la requête, collectez des fiches avec des champs stables, traitez ces fiches avec des règles déterministes et générez des sorties pour les interlocuteurs. Vous pouvez répéter le même workflow sur différents territoires et comparer les sorties sans changer la méthode centrale.

biz collect est conçu pour ce genre de workflow. C'est une API de contacts d'entreprises native pour les LLM, construite pour les agents, outils, scripts et plateformes d'automatisation. Une requête POST avec location, keywords, radius_km et scrape_emails démarre un job asynchrone et renvoie un job_id. Interroger le job renvoie du JSON structuré avec entreprises, adresses, numéros de téléphone, sites web et e-mails de contact dédupliqués extraits des sites web. Si vous pesez d'où devraient venir ces données de marché - l'API officielle Google Places, un scraper Maps ou une API de données d'entreprises - la comparaison Google Places API vs scrapers vs API de données d'entreprises expose les compromis.

Cela signifie que votre workflow peut se concentrer sur l'interprétation du marché au lieu des sélecteurs de navigateur, de la maintenance de navigateur headless ou de scripts de scraping fragiles.

Le workflow de cartographie de marché local en 10 minutes

Le workflow suivant est volontairement simple. Il est destiné à une analyse de marché local rapide, pas à un projet de recherche de plusieurs mois. Vous pouvez l'exécuter comme script, l'exposer comme outil LLM, l'intégrer dans un job d'enrichissement CRM ou le connecter à une plateforme d'automatisation.

Minute 1 : Choisir la catégorie, la géographie et le rayon

Commencez par une question de recherche serrée. Une carte de marché s'affaiblit quand la catégorie est vague ou la géographie trop large.

Définissez :

• location : la ville, l'adresse, le quartier ou le centre du marché.
• keywords : la ou les catégories d'entreprise.
• radius_km : la distance depuis le centre de localisation.
• scrape_emails : s'il faut extraire les e-mails de contact publics des sites web.

Par exemple :

{
  "location": "Austin, TX",
  "keywords": ["dental clinic", "dentist"],
  "radius_km": 10,
  "scrape_emails": true
}

Le rayon devrait correspondre à la décision que vous prenez. Une entreprise de service de quartier a peut-être besoin d'une vue de 3 à 8 km. Un territoire de franchise ou une campagne de services B2B utilisera peut-être 15 à 30 km. Un lancement de marketplace pourrait utiliser plusieurs petits rayons autour de clusters commerciaux plutôt qu'un grand cercle autour du centre-ville.

Pour la catégorie, utilisez les mots qu'un vrai client ou propriétaire d'entreprise utiliserait. "Dental clinic" est généralement meilleur qu'une étiquette de segment interne comme "oral health SMB". Si vous avez besoin d'un marché plus large, lancez plusieurs recherches ciblées et fusionnez-les plus tard.

Minutes 2-3 : Appeler biz collect

Le schéma d'API est simple : créer un job, puis interroger pour les résultats. Les détails exacts du endpoint et de l'authentification sont documentés dans les docs OpenAPI 3.1 sur /docs, mais la forme du workflow ressemble à ceci :

curl -X POST "https://api.bizcollect.com/v1/search" \
  -H "Authorization: Bearer $BIZCOLLECT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "location": "Austin, TX",
    "keywords": ["dental clinic", "dentist"],
    "radius_km": 10,
    "scrape_emails": true
  }'

Une réponse de création de job renvoie un job_id que votre script, agent ou workflow d'automatisation peut stocker :

{
  "job_id": "job_123",
  "status": "queued"
}

Ce design asynchrone compte car l'extraction d'e-mails de sites web peut prendre du temps. Votre workflow peut créer le job, interroger jusqu'à la fin et passer à la transformation quand les résultats sont prêts.

Minutes 3-5 : Interroger les résultats

Le polling garde le processus prévisible pour les scripts et les agents. Un exemple JavaScript minimal pourrait ressembler à ceci :

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.BIZCOLLECT_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const job = await fetch("https://api.bizcollect.com/v1/search", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    location: "Austin, TX",
    keywords: ["dental clinic", "dentist"],
    radius_km: 10,
    scrape_emails: true,
  }),
}).then((response) => response.json());

let result;
do {
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
  result = await fetch(`https://api.bizcollect.com/v1/jobs/${job.job_id}`, {
    headers,
  }).then((response) => response.json());
} while (!["completed", "failed"].includes(result.status));

if (result.status === "failed") throw new Error(result.error || "Job failed");
const businesses = result.businesses;

Le choix d'ingénierie important est que chaque étape en aval lit du JSON structuré. Un agent peut appeler un outil défini, attendre un changement de statut et traiter des champs connus. Un script peut valider des valeurs requises. Un job CRM peut mapper les champs de façon cohérente.

Minutes 5-6 : Nettoyer et dédupliquer

Les fiches d'entreprises peuvent encore contenir une variation naturelle. Les noms peuvent inclure des suffixes. Les sites web peuvent inclure des chemins de tracking. Le formatage des téléphones peut varier. Des succursales locales peuvent partager un domaine. Pour une carte de marché rapide, gardez les règles de nettoyage simples et visibles.

Les clés de déduplication utiles incluent :

• Domaine du site web, quand présent.
• Numéro de téléphone normalisé.
• Nom d'entreprise normalisé plus ville.
• Adresse, quand l'objectif est la couverture au niveau de l'emplacement.

Ne sur-dédupliquez pas quand l'emplacement compte. Une franchise, un groupe de cliniques ou une entreprise de service multi-sites peut avoir plusieurs fiches locales valides. Pour la sélection de site, chaque emplacement peut être pertinent. Pour la vente basée sur les comptes, le domaine peut être la meilleure unité de déduplication.

Voici une petite transformation JavaScript qui convertit un résultat JSON en lignes CSV et ajoute des champs de segmentation simples :

const businesses = result.businesses;

function domainFromUrl(url) {
  if (!url) return "";
  try {
    return new URL(url).hostname.replace(/^www\./, "");
  } catch {
    return "";
  }
}

function csvEscape(value) {
  const text = String(value ?? "");
  return `"${text.replaceAll('"', '""')}"`;
}

const seen = new Set();
const rows = businesses
  .map((business) => {
    const domain = domainFromUrl(business.website);
    const dedupeKey = domain || `${business.name}|${business.address}`;
    return {
      name: business.name,
      address: business.address,
      phone: business.phone,
      website: business.website,
      domain,
      emails: (business.emails || []).join("; "),
      has_website: Boolean(business.website),
      has_email: (business.emails || []).length > 0,
      dedupe_key: dedupeKey.toLowerCase(),
    };
  })
  .filter((row) => {
    if (seen.has(row.dedupe_key)) return false;
    seen.add(row.dedupe_key);
    return true;
  });

const headers = [
  "name",
  "address",
  "phone",
  "website",
  "domain",
  "emails",
  "has_website",
  "has_email",
];

const csv = [
  headers.join(","),
  ...rows.map((row) => headers.map((key) => csvEscape(row[key])).join(",")),
].join("\n");

C'est un premier passage pratique qui supprime les doublons évidents et crée des champs que les interlocuteurs peuvent comprendre.

Minutes 6-7 : Segmenter le marché

La segmentation transforme une liste en carte de marché. Sans segmentation, vous n'avez que des lignes.

Pour une analyse de 10 minutes, utilisez des champs simples :

• Catégorie ou mot-clé qui a produit la fiche.
• Quartier, ville ou code postal.
• Disponibilité du site web.
• Disponibilité de l'e-mail.
• Bande de distance, comme 0-3 km, 3-10 km et 10-20 km.
• Niveau de priorité basé sur l'adéquation, la joignabilité ou l'emplacement.

La bonne segmentation dépend du cas d'usage. Une agence se soucie surtout des entreprises joignables. Une marketplace se soucie de la densité d'offre par quartier. Un investisseur se soucie des opérateurs fragmentés et des espaces blancs. Une équipe de franchise se soucie de la proximité des concurrents autour d'un site candidat.

Gardez la première segmentation visible et explicable. Par exemple :

{
  "name": "Example Dental",
  "address": "123 Main St, Austin, TX",
  "website": "https://exampledental.com",
  "emails": ["info@exampledental.com"],
  "has_website": true,
  "has_email": true,
  "distance_band": "0-10km",
  "priority_tier": "reachable"
}

Le but n'est pas de faire deviner au modèle ou au script une stratégie de marché complète. Le but est de créer une structure assez propre pour la discussion et le travail de suivi.

Minutes 7-8 : Cartographier les fiches

Une fois les fiches nettoyées et segmentées, cartographiez-les. Selon votre stack, cela peut signifier :

• Charger le CSV dans Google Sheets et utiliser un add-on de cartographie.
• Charger les fiches dans un outil BI.
• Envoyer les champs de latitude et longitude à une vue Mapbox ou Google Maps.
• Géocoder les adresses si votre outil de carte requiert des coordonnées.
• Créer un tableau de bord interne simple pour des comparaisons de territoire répétées.

Pour une vue rapide pour les interlocuteurs, une carte tableur suffit souvent. Utilisez la couleur pour distinguer les segments comme joignable versus sans site web, concurrent versus cible, ou rayon central versus rayon extérieur. Ne rendez pas la première carte trop astucieuse. La valeur vient de voir rapidement la concentration géographique et les schémas de couverture.

Si vous construisez un outil interne, gardez la carte liée aux fiches sous-jacentes. Un point sur la carte devrait ouvrir le nom, l'adresse, le site web, le téléphone et les e-mails de l'entreprise.

Minutes 8-9 : Calculer des observations de couverture simples

La première analyse devrait être légère. Vous essayez d'identifier des observations qui peuvent guider l'action suivante, pas de prouver une thèse de marché complète.

Les observations de couverture utiles incluent :

• Nombre d'entreprises renvoyées après déduplication.
• Part des fiches avec sites web.
• Part des fiches avec au moins un e-mail de contact.
• Distribution par quartier ou bande de distance.
• Clusters évidents près des corridors commerciaux ou des emplacements de concurrents.
• Lacunes à l'intérieur du rayon cible où peu de fiches apparaissent.
• Domaines dupliqués qui indiquent des opérateurs multi-sites.

Utilisez un langage prudent. Une carte de marché rapide peut montrer des "fiches trouvées via cette requête" et des "entreprises dans ce jeu de données". Elle ne devrait pas prétendre être un décompte complet de chaque entreprise du monde réel à moins que votre méthodologie ne soutienne cette affirmation.

Par exemple, un résumé factuel pourrait dire :

Cette recherche a produit une liste de travail dédupliquée de fiches de cliniques dentaires locales dans le rayon sélectionné. La plupart des fiches joignables ont des sites web, et un sous-ensemble inclut des e-mails de contact publics de sites web d'entreprises. Les clusters les plus denses apparaissent près des zones commerciales centrales, tandis que moins de fiches apparaissent dans la partie nord-ouest extérieure du rayon.

Ce genre d'observation est utile et borné.

Minute 10 : Exporter vers les interlocuteurs

La sortie finale devrait correspondre à la décision. N'envoyez pas à tout le monde un fichier JSON brut à moins qu'ils ne l'aient demandé.

Les exports courants incluent :

• CSV pour la vente, l'exploitation ou la revue d'enrichissement.
• Tableur avec filtres et colonnes de statut.
• Capture d'écran de carte plus fichier source pour les dirigeants.
• Fichier d'import CRM avec clés de déduplication.
• Annexe de mémo investisseur avec notes méthodologiques.
• Payload d'automatisation pour n8n, Make, Zapier ou un workflow interne.

Incluez une courte note méthodologique avec chaque carte de marché. Indiquez la localisation, les mots-clés, le rayon, si l'extraction d'e-mails de sites web était activée, quand les données ont été collectées et comment les doublons ont été gérés.

Exemple pratique : Prospection d'agence

Les agences ont souvent besoin d'identifier des entreprises locales qui correspondent à un package de service. Une agence de web design pourrait cartographier des restaurants, cliniques, salles de sport ou prestataires de services à domicile indépendants dans une ville. Une agence de médias payants pourrait chercher des entreprises avec sites web et e-mails de contact. Une agence de SEO local pourrait se concentrer sur les catégories où l'intention de localisation est forte.

Un workflow rapide pourrait être :

1. Chercher une catégorie dans la métropole cible.
2. Garder les entreprises avec sites web.
3. Ajouter un segment pour has_email.
4. Réviser les sites web manuellement ou avec un classifieur LLM.
5. Exporter les comptes joignables vers un CRM ou une file de revue outbound.

Cela transforme la prospection locale en un processus de recherche de marché répétable avec des données d'entreprises. L'agence peut comparer des villes, lancer la même catégorie mensuellement ou créer des cartes de territoire pour les commerciaux. biz collect fait la couche de collecte et d'extraction de contacts ; l'agence contrôle encore la qualification, le message, la revue de conformité et la stratégie client. Pour le routage et la déduplication CRM de la prospection d'agence, voir comment générer des leads B2B locaux sans recherche manuelle.

Exemple pratique : Investisseurs et recherche de roll-up

Les investisseurs, search funds et équipes de corporate development commencent souvent par une question de marché : à quel point cette catégorie locale est-elle fragmentée, et qui sont les opérateurs visibles ?

Une carte de marché local rapide peut aider à identifier :

• Les opérateurs indépendants avec des domaines locaux.
• Les entreprises multi-sites partageant un domaine.
• Les catégories avec beaucoup de petites entreprises dans un rayon.
• Les zones où une entreprise plateforme semble avoir une présence visible limitée.
• Les opérateurs avec sites web publics et canaux de contact pour une recherche ultérieure.

Ce n'est pas un substitut à la due diligence. Cela ne vous dira pas la structure de propriété, la performance financière, la concentration client ou le risque réglementaire. Mais cela peut donner une vue précoce de la forme du marché avant qu'une recherche plus approfondie commence. Pour les investisseurs, la valeur est la vitesse et la répétabilité : utiliser la même méthode sur des villes et catégories, puis décider où une analyse plus approfondie est justifiée.

Exemple pratique : Lancement de marketplace

Les marketplaces ont besoin de densité d'offre. Si vous lancez une marketplace de services locaux, une niche de livraison de restaurants, un produit de réservation ou un réseau de fournisseurs B2B, la première question est généralement de savoir s'il y a assez de fournisseurs dans la zone de lancement pour rendre la marketplace utile.

Une carte de marché de 10 minutes peut montrer :

• Quels quartiers ont la plus haute densité de fournisseurs visible.
• Quels fournisseurs ont des sites web et e-mails de contact.
• Quelles catégories peuvent nécessiter un onboarding manuel.
• Si l'offre semble concentrée près de quelques corridors commerciaux.
• Quelles catégories adjacentes pourraient élargir le coin de lancement.

Par exemple, une équipe de marketplace pourrait lancer des recherches séparées pour "yoga studio", "pilates studio" et "personal trainer" autour d'une ville de lancement proposée. Après déduplication, l'équipe peut segmenter par catégorie et quartier, puis prioriser la prospection selon la joignabilité et la densité d'emplacement.

La sortie est la carte de départ pour l'acquisition d'offre, la recherche terrain et l'alignement des interlocuteurs.

Exemple pratique : Franchise et sélection de site

Les équipes de franchise et les analystes de sélection de site doivent comprendre la zone autour d'un site candidat. La proximité des concurrents, la densité de catégorie et les opérateurs locaux joignables comptent tous.

Un workflow pratique :

• Utiliser l'adresse candidate comme location.
• Régler radius_km selon la zone de chalandise attendue.
• Chercher les concurrents directs et les entreprises adjacentes séparément.
• Segmenter les fiches en bandes de distance.
• Cartographier les concurrents contre le site candidat.
• Exporter les observations pour l'équipe immobilière ou d'exploitation.

Par exemple, une franchise de fitness pourrait cartographier "gym", "fitness studio", "pilates" et "personal training" dans un rayon défini. L'équipe peut voir où les concurrents directs se regroupent et où des entreprises de bien-être complémentaires existent. Une franchise de restaurant pourrait cartographier des cuisines similaires, cafés, immeubles de bureaux et épiceries fines comme couches séparées.

L'API ne prend pas la décision de site. Elle donne à l'équipe un artefact d'analyse de marché local structuré à réviser aux côtés des données de trafic piéton, des conditions de bail, de la démographie et des visites terrain.

Exemple pratique : Recherche concurrentielle

La recherche concurrentielle commence souvent par une question simple : qui d'autre est visible dans cette catégorie locale ?

Avec biz collect, vous pouvez cartographier les concurrents par catégorie et géographie, puis enrichir la liste avec des sites web, numéros de téléphone et e-mails de contact publics quand disponibles.

Les segments de recherche concurrentielle utiles incluent :

• Entreprises avec plusieurs emplacements.
• Entreprises sans site web public.
• Entreprises avec un positionnement spécifique à la catégorie dans leur nom.
• Entreprises à l'intérieur du rayon de service central.
• Entreprises qui apparaissent dans des recherches de mots-clés adjacentes.

Vous pouvez aussi lancer le même processus sur plusieurs villes pour comparer la densité de marché. Gardez la méthodologie cohérente.

Comment les agents LLM peuvent utiliser ce workflow

La cartographie de marché local est une forte adéquation pour les outils LLM car l'intention de l'utilisateur est souvent exprimée en langage naturel :

Cartographie des cabinets comptables indépendants dans un rayon de 15 km de Denver et prépare un CSV pour la prospection de partenariat.

Un agent peut traduire cette requête en un appel API structuré :

{
  "location": "Denver, CO",
  "keywords": ["accounting firm", "accountant"],
  "radius_km": 15,
  "scrape_emails": true
}

Puis il peut interroger jusqu'à la fin, dédupliquer par domaine, segmenter par joignabilité et renvoyer un CSV ou un résumé. L'agent devrait appeler un outil avec des paramètres stables et traiter les fiches renvoyées.

biz collect est construit pour ce schéma. Les champs stables, le polling asynchrone et les docs OpenAPI 3.1 rendent pratique de l'exposer comme outil dans des frameworks d'agent, scripts, n8n, Make, Zapier et applications internes. Pour câbler la cartographie de marché dans un agent conversationnel, voir comment construire un agent IA de génération de leads. Voir la documentation sur /docs et des exemples de workflows sur /use-cases.

Notes de qualité des données et de méthodologie

Une carte de marché rapide devrait être utile, mais elle devrait aussi être transparente sur les limites.

Documentez :

• La localisation exacte utilisée.
• Les mots-clés recherchés.
• Le rayon.
• Si l'extraction d'e-mails était activée.
• La date de collecte des données.
• La règle de déduplication.
• Toute exclusion ou ajout manuel.

Décidez aussi comment votre équipe traite les fiches partielles. Une entreprise sans site web peut rester pertinente. Une entreprise sans e-mail public peut rester joignable par téléphone. Un domaine dupliqué peut indiquer une chaîne, un opérateur multi-sites ou une société mère partagée.

Pour les workflows sensibles à la conformité, impliquez les bons interlocuteurs juridiques, de confidentialité et d'exploitation avant d'utiliser des données de contact pour la prospection. Une API de contacts d'entreprises peut fournir des champs de contact publics structurés, mais votre équipe est responsable de la façon dont vous les utilisez dans votre juridiction et votre canal.

Quand utiliser plusieurs recherches

Une recherche suffit pour un premier regard, mais de nombreuses cartes de marché s'améliorent quand vous lancez plusieurs requêtes étroites et combinez les résultats.

Utilisez plusieurs recherches quand :

• La catégorie a des synonymes, comme "law firm", "attorney" et "legal services".
• Vous avez besoin de segments adjacents, comme "cafe", "bakery" et "coffee shop".
• La zone métropolitaine a plusieurs centres.
• Vous voulez comparer plusieurs sites candidats.
• Vous avez besoin de rayons différents pour les concurrents directs et les entreprises complémentaires.

Après plusieurs recherches, ajoutez un champ source_keyword ou source_query à chaque fiche avant de fusionner. Cela vous laisse voir quelle requête a trouvé l'entreprise et si une entreprise apparaît dans plusieurs catégories.

Construire le workflow une fois, le réutiliser partout

La raison la plus forte d'utiliser des données d'entreprises pour la cartographie de marché local n'est pas seulement la vitesse. C'est la répétabilité.

Une fois que vous avez un script ou un outil qui accepte location, keywords, radius_km et scrape_emails, le même workflow peut soutenir :

• Des listes de prospects d'agence.
• Des screens de marché pour investisseurs.
• Des cartes d'offre de marketplace.
• Des comparaisons de sites de franchise.
• De la recherche concurrentielle.
• L'enrichissement CRM et le nettoyage de territoire.
• Des workflows d'agent IA qui ont besoin de contexte d'entreprise local.

La sortie peut changer selon l'audience, mais les étapes de collecte et de transformation restent cohérentes. C'est ce qui transforme une tâche de recherche ponctuelle en une capacité opérationnelle.

Commencer à cartographier un marché local avec biz collect

biz collect donne aux équipes un moyen direct de collecter des fiches d'entreprises locales structurées sans maintenir d'infrastructure de scraping. Envoyez une requête POST avec localisation, mots-clés, rayon et réglages d'extraction d'e-mails. Interrogez le job asynchrone. Recevez du JSON avec entreprises, adresses, numéros de téléphone, sites web et e-mails de contact dédupliqués trouvés sur les sites web d'entreprises.

Si vous construisez un agent IA, un workflow d'automatisation, un script d'analyse de marché local ou un processus d'enrichissement CRM, commencez par les docs OpenAPI sur /docs. Vous pouvez consulter des idées de workflow plus larges sur /use-cases et vérifier les détails de plan sur /pricing.

biz collect est actuellement gratuit au départ avec 200 crédits d'inscription et sans carte bancaire. Utilisez ces requêtes pour cartographier une première catégorie dans une ville, valider le workflow avec votre équipe et décider quels marchés locaux valent une analyse plus approfondie.