Cas clients : CRM, Data, IA et Outbound — résultats concrets

Problème

Pipeline incohérent, données sales non fiables, forecasting impossible. L'équipe commerciale (12 personnes) passait plus de temps à mettre à jour le CRM qu'à vendre.

Ce qu'on a fait

• Audit complet du CRM HubSpot et des process commerciaux
• Refonte du pipeline : étapes, champs obligatoires, scoring
• Automatisations de mise à jour et alertes Slack
• Dashboards RevOps : pipe health, conversion, forecast
• Formation et adoption équipe sur 3 semaines

Résultats

Problème

Données en silos (CRM, ERP, marketing automation), reporting Excel mensuel de 3 jours, aucune visibilité temps réel sur la performance commerciale.

Ce qu'on a fait

• Data warehouse unifié (BigQuery) connectant CRM + ERP + marketing
• Modèle de données normalisé par département
• 5 dashboards Looker Studio : pipe, conversion, RevOps, marketing→sales, direction
• Pipelines ETL automatisés (Fivetran + dbt)
• Formation équipe non-tech à la lecture des dashboards

Résultats

Problème

Équipe ops surchargée par des tâches manuelles : enrichissement de leads, rédaction de synthèses, qualification, reporting hebdomadaire. Aucune automatisation en place.

Ce qu'on a fait

• Cartographie des processus et identification de 12 workflows automatisables
• Setup Make : enrichissement leads (API + IA), synchro CRM, alertes
• Agent IA de qualification : scoring + synthèse automatique des leads entrants
• Agent IA de reporting : génération automatique du rapport hebdomadaire
• Formation équipe + documentation complète

Résultats