AI Growth · Service 03
Forecasting prédictif, scoring et next-best-action sur vos données revenue.
On consolide les données commerciales dans une couche unifiée et on construit des modèles de forecasting, scoring, détection de risque et churn, plus des copilots qui suggèrent la prochaine meilleure action. On transforme les données CRM en décisions de revenue.
Promesse : On livre un système qui prédit — et les dashboards depuis lesquels on l'opère.
Le produit
Pipeline IA
cette semaine · 4 leads nouveaux
Leads
247
+34 cette semaine
Taux de réponse
22%
+4pp
Démos planifiées
18
+6
Top 4 leads qualifiés
Acme Industries
Démo planifiée
92
score IA
BlueRiver Labs
Email envoyé
78
score IA
Verde Solar
En séquence
64
score IA
Northwind Co
En qualification
51
score IA
Ça te parle ?
Pipeline opaque, forecast mis à jour à la main chaque vendredi, scoring des leads à l'intuition. Les données sont là — mais personne ne les exploite avec du jugement. La décision reste subjective.
Comment on le met en prod
On consolide tes données commerciales, on construit des modèles prédictifs de forecasting, scoring et churn, et on déploie des copilots qui suggèrent à chaque commercial la prochaine meilleure action.
On mappe toutes les sources de données commerciales (CRM, marketing, billing, support). On construit un revenue warehouse unifié avec une qualité de données auditable.
Forecasting probabiliste de closing, scoring de leads avec explicabilité, prédiction de risque sur les opportunités actives, détection précoce des signaux de churn.
Assistant IA qui suggère à chaque commercial la prochaine meilleure action par compte, à partir des signaux du modèle. Intégré dans le CRM, pas un dashboard à côté.
Forecast probabiliste vs. engagement de l'équipe, évolution du scoring du pipeline, alertes d'opportunités à risque, métriques de coût d'acquisition par segment.
→ Ce n'est pas Salesforce Einstein avec du marketing. C'est du revenue intelligence monté sur TON stack, avec TES données, avec des modèles explicables que ton CRO peut défendre en comité.
Filtre honnête
On ne vend pas à tout le monde. Voilà à qui ça marche et à qui ça ne marche pas — pour que tu décides avec critère avant de signer.
C'est pour toi si…
Ce n'est pas pour toi si…
La livraison concrète
Ce que tu reçois à la livraison. Sans « phases de discovery » facturées à part, sans « itérations » sans périmètre.
La promesse : On livre un système qui prédit — et les dashboards depuis lesquels on l'opère.
Sans surprises
Après conversation technique avec CRO/Head of Revenue, le flow est :
Conversation technique
Conversation technique
On comprend le stack data actuel, la maturité du processus commercial, les priorités du CRO et les contraintes techniques. Proposition détaillée en 1 semaine.
Semaines 1-4
Semaines 1-4
Mapping des sources, évaluation de la qualité, design du revenue warehouse, premier dataset consolidé pour validation.
Semaines 5-8
Semaines 5-8
Construction et validation des modèles (forecast, scoring, risque, churn). Backtesting sur l'historique. Itération avec l'équipe commerciale.
Semaines 9-12
Semaines 9-12
Déploiement des copilots dans le CRM. Dashboards exécutifs disponibles. Formation de l'équipe commerciale et du CRO. Métriques d'usage dès le jour 1.
Mois 4+
Mois 4+
Revue mensuelle de la qualité des modèles, ajustements selon le feedback commercial, évolution du scoring. Rapports exécutifs trimestriels.
Tarifs
Vu la complexité technique et l'intégration, 30 minutes d'échange valent mieux qu'un devis à froid.
Mid-market / enterprise
10 000€–60 000€
setup / projet
+ 4 000€–20 000€/mois récurrent
Il te faut un CRM solide et un vrai volume d'opérations.
Études de cas
← Glisse pour voir plus de cas
Référence raisonnable : 12 mois d'historique de pipeline gagné/perdu et au moins quelques centaines d'opportunités. En dessous, les modèles relèvent de l'anecdote.
Audit et consolidation : 4-6 semaines. Premiers modèles en production : 8-10 semaines. Dashboard opérationnel pour l'équipe commerciale : 10-12 semaines.
Dans ton infrastructure (data warehouse à toi : BigQuery, Snowflake, Redshift) ou dans une couche qu'on monte pour vous. Jamais dans des systèmes que tu ne contrôles pas. Conformité RGPD dès le jour un.
Non, ça la booste. RevOps arrête de se battre avec le nettoyage de données et passe son temps à interpréter les signaux et redessiner les process. Ce que ça remplace, c'est le travail manuel d'extraction et de formatage.
30 minutes d'échange technique sans engagement. On te dit ce qui colle, ce qui ne colle pas et le prix approximatif.