Solution · Par logiciel
Salesforce stocke chaque contact, chaque opportunité et chaque note. Ce qu’il ne fait pas, c’est te dire qui appeler aujourd’hui.
Salesforce te donne un CRM, un pipeline, des rapports et même Einstein —mais les comptes entrent à moitié remplis, le score dépend de champs que personne ne remplit, et quelle opportunité est en risque se décide au feeling le lundi matin. Par-dessus l’API de Salesforce, on monte l’IA qui lit ton CRM et le transforme en décision commerciale : qui appeler, pourquoi et avec quel contexte.
Le problème
Salesforce stocke la vente. Ce qu’il ne fait pas, c’est la décider pour toi.
- Les comptes et les contacts entrent à moitié remplis —sans secteur, sans taille, sans la donnée qui sépare un bon lead d’un qui fait du volume—, alors le score que tu vois ne veut rien dire.
- La probabilité de closing de chaque opportunité, c’est le commercial qui la met à la main, optimiste, le jour où il met à jour le pipeline ; le forecast qui remonte à la direction, c’est ce chiffre enjolivé.
- Personne ne regarde les 200 opportunités ouvertes à la fois : celle qui refroidit se repère une fois déjà perdue, pas quand on pouvait encore la sauver.
- Le commercial ouvre Salesforce le matin et voit une liste plate de tâches ; qui appeler d’abord et avec quel argument, il le décide à l’intuition, pas selon ce que dit la donnée.
Le coût de ne rien changer
Tu paies l’une des licences CRM les plus chères du marché pour garder tout l’historique commercial au même endroit… et ensuite tu laisses la décision de qui relancer se prendre au feeling. Ça ne sort sur aucune facture : ça sort en opportunités qui refroidissent sans que personne les ait vues venir, en forecast bâti sur des probabilités inventées, et en commerciaux chers qui priorisent à l’intuition au lieu de suivre ce que Salesforce sait déjà.
La solution
Une couche d’IA par-dessus l’API de Salesforce qui transforme ton CRM en prochaine meilleure action
- 1On cartographie avec toi quelles décisions commerciales se prennent au feeling : quel compte enrichir, quel lead prioriser, quelle opportunité est en risque et ce que le commercial devrait faire ensuite.
- 2On se connecte via l’API officielle de Salesforce (connected app avec OAuth 2.0, REST et Bulk API) sur ton org : l’IA lit ce qui vit déjà dans Salesforce —activité, emails, notes, champs— et enrichit chaque compte et contact avec la donnée qui manquait, sans que personne ne tape.
- 3Sur cette donnée propre, l’IA note la vraie probabilité de conversion, priorise la file d’opportunités du jour et signale celles qui refroidissent avant qu’elles ne soient perdues —et laisse sur chacune la prochaine action suggérée, avec son contexte.
- 4On le laisse mesuré et avec un filet : quelle justesse a le scoring face aux closings réels, quelles opportunités en risque ont été récupérées, et de combien monte le taux de contact quand le commercial appelle par priorité et non au feeling.
Ce qui change
Ce que tu arrêtes de perdre
Le commercial arrête de prioriser au feeling : il ouvre Salesforce et voit qui appeler d’abord, pourquoi, et avec le contexte déjà monté —pas une liste plate de tâches sans ordre.
Mécanisme
Le forecast arrête d’être bâti sur des probabilités enjolivées : le score vient de l’activité réelle qui vit déjà dans Salesforce, pas de l’optimisme du commercial qui met à jour le pipeline.
Mécanisme
L’opportunité en risque arrête d’être repérée une fois déjà perdue : l’IA surveille les 200 ouvertes à la fois et alerte tant qu’on peut encore la sauver, sur les signaux de ton propre CRM.
Mécanisme
Ce qu’on mesure : justesse du scoring face aux closings réels, opportunités en risque détectées à temps et récupérées, taux de contact par priorité face à celui du feeling, et % de comptes qui entrent enrichis sans intervention.
Ce qu’on mesure
Fiche technique
- Travail supprimé
- que le commercial décide au feeling qui appeler et quelle opportunité est en risque
- Mise en place habituelle
- 2 à 4 semaines
- Entrée
- ce qui vit déjà dans ton Salesforce : activité, emails, notes et champs de chaque compte et opportunité
- Sortie
- chaque compte enrichi et chaque opportunité notée, priorisée et avec sa prochaine action suggérée dans Salesforce
- Compatible avec
- Salesforce (connected app OAuth 2.0, REST y Bulk API, Sales Cloud)
- Peut se connecter à
- L’activité de ton Salesforce (emails, appels, notes)Ta source d’enrichissement de donnéesLes règles de scoring, de priorisation et de risque de ton pipeline
- Ce qu’on mesure
- justesse du scoring face aux closings réelsopportunités en risque détectées et récupéréestaux de contact par priorité face au feeling% de comptes qui entrent enrichis sans intervention
- Adapté pour
- les équipes qui utilisent déjà Salesforce et veulent que le CRM décide qui relancer, pas seulement qu’il le stocke
- Pas adapté pour
- les processus hors de Salesforce ou les décisions qui exigent un jugement commercial au cas par cas
Questions fréquentes
Einstein te donne du scoring et des prédictions dans le produit, et ça va si tu paies déjà l’édition qui l’inclut et que tes données sont propres. Ces deux-là sont souvent justement le problème : les plans avec Einstein coûtent, et le scoring prédit mal si les comptes entrent à moitié remplis. Nous, on monte la couche qui manque avant et autour : on enrichit la donnée pour que n’importe quel scoring —celui d’Einstein ou le nôtre— veuille dire quelque chose, on connecte des signaux qu’Einstein ne regarde pas (le texte d’un email, une note d’appel) et on laisse la prochaine action suggérée dans le flux où le commercial travaille déjà. On ne concurrence pas Einstein ; on lui donne la donnée propre dont il a besoin, ou on le remplace si tu ne l’as pas.
Non. On travaille sur ton org telle quelle, en connectant via l’API officielle (une connected app avec OAuth et ses permissions). On ne te vend pas un autre CRM et on ne te demande pas de migrer quoi que ce soit : tes comptes, opportunités et pipelines restent où ils sont ; l’IA lit ce qui est déjà là, l’enrichit et laisse le score, la priorité et la prochaine action dans Salesforce. Tu continues d’ouvrir le même Salesforce que d’habitude, sauf qu’il te dit maintenant qui appeler.
C’est pour ça qu’elle démarre avec un filet. Le scoring et la priorisation commencent en mode proposition : l’IA ordonne la file et suggère la prochaine action, le commercial décide toujours, et on compare ses choix aux closings réels avant de lui donner plus de poids. Tout est mesuré et tracé : si elle priorise mal un type de compte, tu le vois, la règle se corrige et ça ne se répète pas. On ne remplace pas le jugement commercial de ton équipe ; on lui enlève le fait de deviner par où commencer.
On le monte chez toi ?
Tu as ciblé le problème. On livre la solution et on la laisse mesurée.