Pôle 01 · Data
La fondation data dont l'IA a vraiment besoin.
Audit, mise en ordre et nettoyage en un seul pôle. On structure votre base de référence (CRM, ERP ou base custom) pour en faire des données propres, fiables et prêtes à l'emploi : la fondation dont dépendent chaque automatisation et chaque agent. Nettoyez sans règles et ça se redégrade en quelques mois ; structurez avec des règles et vous bâtissez un système qui dure.
- Périmètre
- Mise en ordre, audit, nettoyage
- Durée
- 8 à 16 semaines
- Inspiration
- un standard reconnu de gestion de la donnée (DGI)
- Cible
- B2B · ETI
La dette data qui s'accumule
Elle s'est construite en silence. Personne ne la pilotait.
Votre CRM accumule une dette data. Elle s'est construite en silence, au fil des années, sans que personne ne la pilote vraiment.
des projets IA en entreprise échouent faute d'une infrastructure data adéquate.
Source · RAND Corporation
Collectées sans nettoyage ni normalisation
Des années d'accumulation, zéro maintenance structurée.
Les process évoluent, le CRM ne suit pas
L'outil reste figé pendant que les pratiques avancent.
Champs, tags et règles s'empilent sans gouvernance
Chaque équipe ajoute les siens ; personne n'arbitre.
Aucun rafraîchissement continu des contacts et comptes
Les données vieillissent sans process pour les tenir à jour.
Le coût de l'inaction
Ce que ça vous coûte, chaque trimestre.
- Les commerciaux passent leur temps à corriger le CRM au lieu de vendre.
- Les opportunités sont mal qualifiées ou périmées dans le pipeline.
- Le reporting CRM devient peu fiable pour le management.
- Le CRM perd progressivement la confiance de l'équipe commerciale.
des responsables revenue et sales ne font pas confiance aux données de leur CRM.
Source · WinPure, CRM Data Hygiene Report
des organisations déclarent que moins de la moitié de leurs données CRM sont exactes et complètes.
Source · Validity, State of CRM Data Health
des entreprises perdent plus de 10 % de CA à cause de la qualité des données CRM.
Source · Validity, State of CRM Data Health 2022
Les règles
Le problème, ce n'est pas la donnée. C'est l'absence de règles pour la gérer.
On formalise les règles sur lesquelles repose tout le système commercial, sur quatre dimensions. La méthode est la même que votre base soit un CRM, un ERP ou une base sur mesure. Ci-dessous, l'exemple d'un système commercial.
Cycle de vente & pipeline
Définition des étapes du cycle commercial et du pipeline.
Qualification des opportunités
Des règles communes, appliquées de la même façon par toutes les équipes.
Standards d'usage du CRM
Champs, pipeline, comptes : un référentiel commun.
Process inter-équipes
Sales, Marketing, Finance, Data, alignés autour du CRM.
Le livrable
Le livrable : un guide de référence de votre CRM (CRM Handbook).
La gouvernance se matérialise en un document de référence partagé par toutes les équipes. C'est la base sur laquelle les agents IA pourront ensuite travailler de façon fiable.
- CRM Handbook, toutes les règles, formalisées en un document
- Structure CRM, objets, champs, nomenclatures définis
- Pipeline commercial, normalisé et comparable entre équipes
- Rôles & responsabilités, clairs entre Sales, Marketing, Data, IT
- Cycle de vie de la donnée, création, enrichissement, archivage, suppression
- Une base structurée, prête pour la data, l'automatisation et l'IA
Audit
Audit : un diagnostic complet de votre CRM.
Avant de toucher à quoi que ce soit, on mesure. Vous obtenez une lecture claire de ce qui est cassé et de ce qui vaut le coup d'être corrigé.
- Scoring de qualité sur les champs critiques
- Cartographie et volume des doublons
- Champs critiques manquants et lacunes
- Potentiel de contacts hors base selon votre client idéal
Le nettoyage
Nettoyage et enrichissement selon votre client idéal.
Chaque fiche devient fiable, complète et activable, prête à alimenter vos campagnes de prospection ou à confier à un agent.
- Déduplication sur toute la base
- Enrichissement des champs critiques selon votre client idéal
- E-mails vérifiés et mobiles directs
- Profils LinkedIn à jour
Méthodologie
Inspirée du framework du Data Governance Institute (DGI).
Sponsorship & périmètre
1–2 semainesDéfinir le périmètre du projet, sécuriser le sponsor exécutif, identifier les parties prenantes clés.
Responsables de la donnée
1–2 semainesDésigner un responsable des données par équipe (Sales, Marketing, Finance, Data, IT) et définir qui est responsable de quoi dans le CRM.
Diagnostic des usages CRM
2–4 semainesAnalyser les pratiques réelles, interviewer les équipes commerciales, cartographier irritants et incohérences.
Règles & standards
2 semainesFormaliser les étapes du pipeline, les critères de qualification, les standards de saisie, les règles de déduplication.
Rédiger le CRM Handbook
2 semainesDocumentation complète du système commercial, validée avec les équipes.
Validation & adoption
2–8 semainesFormer les équipes, intégrer aux process internes, mettre en place le suivi continu de la qualité data.
Ce que rapporte un CRM structuré
Le gain, mesuré.
d'amélioration du chiffre d'affaires pour les entreprises avec un CRM structuré.
Source · Salesforce, State of Sales
de précision des prévisions pour les entreprises avec un CRM structuré.
Source · Salesforce, State of Sales
Déjà déployé chez
spécialistes de la technologie Claude d'Anthropic
Agents IA déployés
automatisations CRM / ERP
points data nettoyés
Prérequis & durée
Ce qu'il faut pour bien le mener.
Durée totale
8 à 16 semaines
Du cadrage à l'adoption par les équipes.
Prérequis
Sponsor exécutif
Un accès au CRM en lecture et une personne mandatée côté direction commerciale.
Équipes impliquées
Sales · Marketing · Data · IT
Un projet transverse, on travaille avec les opérationnels, pas seulement la DSI.
Études de cas
Ils avaient le même problème. Avant vous.
Quatre missions réelles, résultats mesurés. Le secteur, le problème et le chiffre clé sont visibles ici ; la méthode complète est accessible en laissant votre email.
Technology B2B · Grande distribution · Salesforce CRM
Un CRM Salesforce couvrant l'essentiel du marché retail français. Données incohérentes, doublons jamais analysés, campagnes envoyées en aveugle.
Résultat
34% des comptes étaient des doublons
Média B2B · Intelligence des risques
Une base de décideurs bâtie sur des années, que près de 7 contacts sur 10 ne pouvaient pas atteindre. Emails non vérifiés, aucune segmentation.
Résultat
70% des contacts invalides · -80% de rebond
Cabinet de conseil · Placement finance & comptabilité · HubSpot CRM
Expertise reconnue, zéro process d'acquisition. Pipeline 100% dépendant du réseau. Aucune base qualifiée, aucun flux CRM entrant.
Résultat
200+ rendez-vous qualifiés générés
SaaS · Recrutement cybersécurité · Boond Manager CRM
Un réseau de consultants cyber d'un côté, des entreprises qui recrutent de l'autre. Le lien entre les deux se faisait 100% à la main.
Résultat
10 à 15h de prospection manuelle économisées / semaine
Étape suivante : la garder vivante avec l'automatisation.
Une base propre se dégrade sans maintenance. L'automatisation la tient à jour, sans intervention manuelle.