Architecture Fonctionnelle
CRM 40% clean, 3 dashboards contradictoires, pas de data dictionary
CRM 85%+ clean, data dictionary 120 champs documentés, BigQuery single source of truth
Lead routing manuel, SLA MQL→SDR non défini, CS handoff informel
Routing automatique Salesforce, SLA 4h MQL→SDR contact, CS handoff playbook standardisé
Marketo sous-performant, Gainsight sous-utilisé, stack fragmentée
Marketo → HubSpot MA (ou Brevo B2B), Gainsight configuré health score + alertes, stack intégrée
4 RevOps = ratio 1:50 (vs 1:25 benchmark), réactifs, pas de spécialisation
8 RevOps (4 recrutements), spécialisés Marketing Ops / Sales Ops / CS Ops / Analytics
3 dashboards Looker contradictoires, forecast ad hoc, pas de cohort analysis
1 dashboard Looker unique (single source BigQuery), forecast AI-driven Clari, cohort analysis mensuelle
Initiatives P0 — Semaines 1-8
Audit + déduplication des 180k contacts Salesforce. Enrichissement automatique via Cognism API (email professionnel + téléphone + titre). Règles de validation pour tout nouveau contact entrant.
Unifier Salesforce + Marketo + Gainsight + Stripe dans BigQuery via Fivetran. Réécrire les 3 dashboards Looker contradictoires en 1 dashboard canonique avec versioning et owner.
Définir conjointement avec Marketing et Sales la définition d'un MQL qualifié (score 100+ sur 5 critères). SLA : contact SDR < 4h (actuellement aucun SLA). Routing automatique Salesforce selon segment et géographie.
Configurer Gainsight avec health score basé sur 5 signaux : login_frequency (40%) + feature_adoption (25%) + NPS (20%) + support_tickets_open (10%) + ARR_change (5%). Alertes automatiques vers CSM si score < 45.
Ouvrir 2 postes RevOps immédiatement : Marketing Ops (propriétaire Marketo + scoring MQL) et Sales Ops #1 (propriétaire Salesforce + processus de vente).
Initiatives P1 — Semaines 9-20
Marketo satisfaction faible et coût élevé. Migration vers HubSpot Marketing Hub Professional (€3k/mo vs €8k/mo Marketo). Timeline 3 mois. Inclut migration workflows, listes, scoring.
Pilot Clari (3 mois) pour l'équipe AE (80 reps). Forecast AI-driven basé sur activité Salesforce + Gong. Objectif : forecast accuracy 65% → 90%.
Stack RevOps Recommandé
Garder — investissement existant important, configurer correctement (champs, workflows, routing).
Marketo satisfaction 'poor', coût élevé, intégration complexe. HubSpot : -€5k/mo, intégration native Salesforce, scoring MQL simplifié.
Ajouter pour le forecast AI-driven. ROI projeté : économie de €2M/an de deals perdus par mauvaise visibilité pipeline.
Garder — satisfaction 'good', pas de raison de changer.
Gainsight est puissant mais mal configuré. Investir 6 semaines de configuration plutôt que migrer vers ChurnZero. ROI : €800k churn évité/an.
Ajouter pour enrichissement continu CRM. €1k/mo pour enrichir 2 000 nouveaux contacts/mois.
Revenue Forecasting
Jugement subjectif des managers — AEs estiment leurs deals 'à l'instinct'. Consolidation Excel hebdomadaire par le Head of Sales. Accuracy ±35%.
Clari AI-driven : analyse des activités Salesforce (emails envoyés / meetings / last activity date) + scoring Gong (sentiment + next steps confirmés) pour prédire la probabilité de closing par deal. Pipeline call hebdomadaire guidé par Clari deal scores.
KPIs Avant / Après
| Métrique | Actuel | Cible | Gain |
|---|---|---|---|
| Forecast Accuracy | 65% | ≥ 90% | +25 pts |
| Qualité données CRM | 40% clean | ≥ 85% clean | +45 pts |
| Lead → Opportunité conversion | 18% | ≥ 28% | +10 pts |
| Détection churn risk | J-15 avant churn | J-45 avant churn | +30 jours |
| Ratio RevOps / Reps | 1:50 | 1:25 | +4 RevOps recrutés |
| Fuite revenus évitée | -€4,2M/an | < €1M/an | +€3,2M récupérés |