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BIOTECH RWELINKEDIN + EMAILR&D LEADERS

Séquence cold email pour biotech & données cliniques — 1% de taux de réponse

5 étapes sur 28 jours. 4 emails, 1 message LinkedIn. 925 prospects contactés.

Charles Perret, fondateur de devlo

Charles Perret

Fondateur de devlo.ch · Mars 2026

925
Prospects contactés
49%
Taux d'ouverture
1%
Taux de réponse
1
Prospects intéressés

Les 5 touches de la séquence

4 emails, 1 message LinkedIn — sur 28 jours.

LinkedInFirst day of the sequenceConnexion LinkedIn
Demande de mise en relation sur LinkedIn Date d'envoi : premier jour de la séquence Expéditeur : {{salesRep}} Contenu : --- → Invitation à se connecter sur LinkedIn : (Laissez ce champ vide pour contourner la limite de LinkedIn de 5 invitations personnalisées par jour et envoyer 20 invitations par jour) --- → Présentation (envoyée 1 jour après l'acceptation de la demande de mise en relation sur LinkedIn) : Bonjour {{firstName}}, ravi de me connecter avec vous. Je vous ai écrit à l'adresse {{email}} au sujet des défis récents auxquels sont confrontées les équipes biotechnologiques lorsqu'elles collaborent sur des données du monde réel. Avez-vous reçu mon e-mail ? Vous et moi savons que l'accès aux informations cliniques est crucial pour éviter de ralentir les progrès. Est-ce quelque chose qui pose problème à {{companyName}} ou pas du tout ? --- → Message mentionnant les noms de collègues (envoyé 5 jours plus tard) : {{firstName}}, vaut-il mieux discuter des données du monde réel avec {% if colleaguename1 != blank and colleaguename2 != blank %}{{colleaguename1}} ou {{colleaguename2}}{% elsif colleaguename1 != blank %}{{colleaguename1}}{% elsif colleaguename2 != blank %}{{colleaguename2}}{% else %}un membre de votre équipe de R&D ou de développement clinique{% endif %} ? Je suis curieux de savoir comment {{companyName}} exploite les données cliniques provenant d'hôpitaux à l'échelle nationale pour faciliter les études de faisabilité et réduire les délais de mise sur le marché (plutôt que d'attendre des mois pour obtenir les autorisations d'accès et de manquer des sources de données nécessaires) --- → Message mentionnant les noms des collègues (envoyé immédiatement après) : *données issues de la pratique clinique, désolé --- → Message de prise de distance (envoyé 7 jours plus tard) : Cher {{firstName}}, Pourrions-nous reprendre contact dans quelques mois, une fois que les données cliniques de {{ region}} auront davantage d'importance chez {{companyName}} ? Bonne journée
EmailJour 1Email #2
Objet : analyses des données de santé/données réelles {{firstName}}
Version A – version abrégée avec activité brise-glace Cher(e) {{firstName}}, {{icebreaker}} Vous savez à quel point il est compliqué d'accéder à des données de santé sensibles en toute sécurité et dans le respect de la réglementation européenne en matière de protection de la vie privée. Chaque jour, cela ralentit les prises de décision, les retarde et empêche l'accès à de précieuses informations concrètes. Roche et DebioPharm ont choisi notre solution fédérée pour transformer leur recherche en oncologie dans le cadre du projet NAIPO. Souhaitez-vous recevoir un document succinct expliquant comment cette solution soutient leur équipe ? Cordialement, {{signature}} se désabonner Version B - version plus courte sans introduction Cher/Chère {{firstName}}, Vous savez à quel point il est compliqué d'accéder à des données de santé sensibles en toute sécurité et dans le respect des réglementations européennes en matière de confidentialité. Chaque jour, cela ralentit les décisions, les retarde et empêche l'accès à de précieuses informations issues du monde réel. Roche et DebioPharm ont choisi notre solution fédérée pour transformer leur recherche en oncologie dans le cadre du projet NAIPO. Souhaitez-vous recevoir un petit document expliquant comment cette solution aide leur équipe ? Cordialement, {{signature}} se désabonner
Email7 jours aprèsEmail #3
Objet : {% if colleaguename1 != blank and colleaguename2 != blank %} concerne-t-il {{colleaguename1}} ou {{colleaguename2}} ? {% elsif colleaguename1 != blank %} concerne-t-il {{colleaguename1}} ? {% elsif colleaguename2 != blank %} concerne-t-il {{colleaguename2}} ? {% else %} concerne-t-il une personne à {{companyName}} ? {% endif %}
Bonjour {{firstName}}, Vaut-il mieux contacter {% if Colleaguename1 != blank and Colleaguename2 != blank %} vos collègues {{Colleaguename1}} ou {{Colleaguename2}}, votre collègue {% elsif Colleaguename1 != blank %}, votre collègue {{Colleaguename1}}, votre collègue {% elsif Colleaguename2 != blank %}, un autre membre de votre équipe {% endif %} ? Nous serions ravis de vous présenter, à vous et à vos collègues, comment {{companyName}} pourrait également bénéficier de collaborations similaires autour de données réelles. Six grands hôpitaux universitaires suisses ont mis en place un réseau fédéré reliant plus de 600 000 dossiers de patients. Ils effectuent des requêtes inter-sites en quelques minutes et conçoivent des études basées sur des groupes de patients plus larges et plus diversifiés, le tout en totale conformité. Bonne journée ! PS : Ma liste de tâches ci-dessous m'a rappelé de vous écrire 😊 {{accountSignature}} Se désabonner
Email6 jours aprèsEmail #4
Bonjour {{firstName}}, Voici le lien vers la brève étude de cas dont je vous ai parlé, qui présente comment {{testimony company}} transforme la recherche en oncologie grâce à l'IA dans le cadre du projet NAIPO en Suisse. J'ai pensé que cela pourrait vous intéresser de voir comment : 1/les modèles d'IA fonctionnent sur des ensembles de données cliniques fédérés issus du monde réel 2/la sécurité des données n'est pas compromise 3/la conformité est simplifiée entre les partenaires Est-ce un sujet qui vous intéresse, ou pas du tout ? Cordialement, {{signature}} se désabonner
Email9 jours aprèsEmail #5
Bonjour {{firstName}}, Ce n'est peut-être pas le moment idéal pour examiner comment les données issues de la pratique clinique peuvent soutenir vos travaux de recherche. Puis-je vous recontacter dans environ trois mois pour voir si vos priorités ont changé ? P.S. : En attendant, voici un café virtuel pour vous en attendant notre prochaine rencontre ☕️ {{accountSignature}} Se désabonner

Pourquoi cette séquence fonctionne

925 prospects contactés avec 5 touches sur 28 jours dans le secteur biotech/RWE. Le taux d’ouverture de 49% montre que le sujet des données cliniques réelles intéresse les décideurs R&D, même si le taux de conversion est faible (1%) — typique d’un marché très spécialisé.

Les références à Roche, DebioPharm et au projet NAIPO établissent une crédibilité immédiate dans le monde biotech suisse. Pour un VP R&D, ces noms sont des validations puissantes qui justifient au minimum une lecture approfondie du message.

La même technique de "typo intentionnelle" que la séquence #25 est utilisée sur LinkedIn ("rael-world evidence" → "*real-world evidence, sorry"), confirmant son efficacité comme signal d’authenticité dans les messages automatisés.

Ce que vous pouvez apprendre de cette campagne

  • Référencer des projets de recherche concrets. Roche, DebioPharm et le projet NAIPO sont des validations puissantes.
  • Utiliser la typo intentionnelle sur LinkedIn. Confirmé efficace dans le secteur biotech aussi.
  • Partager un case study au Touch #4. Le lien vers l’étude de cas NAIPO donne un contenu tangible à évaluer.
  • Proposer un café virtuel au breakup. Une touche d’humour pour terminer la séquence sur une note positive.

Quand utiliser cette séquence

Solutions de données cliniques et RWE

Accès aux données de santé réelles, analyse fédérée, IA sur données cliniques distribuées.

Ciblage VP R&D et Clinical Development

Les décideurs en recherche et développement de biotechs innovantes sont votre coeur de cible.

Marché biotech européen

La séquence utilise des références suisses (CHUV, NAIPO) valorisées en Europe.

Solutions respectant la privacy

Si votre offre résout le défi de l’accès aux données sensibles en conformité RGPD.

Qui peut utiliser cette séquence

Éditeurs de solutions de données fédérées

Si votre plateforme permet l’analyse de données distribuées en conformité avec la privacy.

SDRs ciblant les VP R&D biotech

Le vocabulaire RWE, essais cliniques et fédérated learning est calibré.

Startups HealthTech européennes

Si votre solution résout le problème de l’accès aux données de santé en Europe.

Plateformes de clinical data management

Adaptez la séquence à vos propres capacités de gestion de données cliniques.

Questions fréquentes

Comment vendre des solutions de données fédérées aux biotechs ?

La clé est d’illustrer avec des projets concrets : Roche/DebioPharm/NAIPO pour l’oncologie, 6 hôpitaux universitaires suisses et 600k dossiers patients. Les VP R&D veulent des preuves que la technologie fonctionne à échelle réelle, pas juste en théorie. Le case study partagé au Touch #4 est le point de bascule.

Pourquoi le taux de conversion est-il si faible (1%) ?

Le marché des données cliniques fédérées est un marché émergent où la plupart des biotechs n’ont pas encore identifié ce besoin. Le taux de 1% est normal pour une technologie nouvelle. Les campagnes suivantes bénéficient de l’éducation marché réalisée par la première vague — les taux augmentent avec le temps.

Comment la conformité privacy impacte-t-elle la prospection ?

Paradoxalement, la conformité privacy est un argument DE VENTE, pas une barrière. La séquence met en avant la conformité comme avantage ("full compliance, data stays local"). Les biotechs européennes qui luttent avec le RGPD pour accéder aux données cliniques voient immédiatement la valeur d’une solution fédérée.

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Dernière mise à jour : mars 2026