L’ère du Frankenstack : la tech qui fragmente les sales

En détail : l’ère du Frankenstack, la tech qui fragmente les sales

Jean-François Thunet échange avec Fabrice Buron, Senior VP Revenue Operations and Strategic Alliances chez Outreach, sur la transformation de la vente. L’invité décrit une fonction commerciale augmentée par l’IA, tout en alertant sur le Frankenstack : un ensemble d’outils et d’intégrations qui s’est construit au fil du temps et peut compliquer l’exécution.

1. Introduction et présentation de Fabrice Buron

Fabrice Buron a d’abord dirigé des équipes commerciales en Afrique, dans la grande distribution et l’industrie, avec des activités B2C et B2B. Il se tourne ensuite vers la technologie, développe une activité de conseil puis travaille pour plusieurs éditeurs de logiciels aux États-Unis. Chez Outreach depuis un an, il pilote les RevOps, les opérations qui relient processus, données et équipes commerciales. Il utilise aussi en interne les solutions agentiques développées par son entreprise.

2. Réinventer la fonction commerciale

2.1 Du cycle de vente manuel au digital

Pour Fabrice Buron, le principe de la vente B2B n’a pas changé : comprendre un problème métier, cibler le bon client puis construire avec lui une réponse crédible. En revanche, les conditions de travail ont profondément évolué. Il décrit les débuts de cette évolution comme très manuels.

Autour de 2010 à 2015, estime-t-il, le marketing digital modifie la relation. Les clients accèdent seuls aux informations sur les produits. Ils ne souhaitent plus nécessairement parler à un commercial pour découvrir une offre, mais lorsqu’ils commencent à l’évaluer. Le vendeur doit donc intervenir avec plus de contexte et de pertinence.

2.2 L’IA comme levier d’augmentation

L’IA répond d’abord à une limite concrète : Fabrice Buron ne parvient plus à couvrir suffisamment de comptes ni suffisamment d’activités avec ses équipes. Les transcriptions d’appels et de réunions lui permettent de résumer les échanges, de mieux identifier les besoins et de repérer les difficultés rencontrées par les clients.

Cette capacité démultiplie le travail du manager comme celui du vendeur. Une personne ne peut analyser qu’un volume limité d’informations ou accompagner qu’un collègue à la fois. L’IA étend cette capacité d’analyse. Elle n’enlève pas le travail commercial, elle donne davantage de matière pour l’exercer.

3. Dépasser les limites du CRM

3.1 90 % des signaux hors du CRM

Fabrice Buron estime que plus de 90 % des informations utiles pour déclencher une action commerciale se situent hors du CRM. Le CRM reste le système de référence pour les contrats, les commandes et le reporting, c’est-à-dire le suivi des résultats. Mais les conversations, les emails et les événements externes y échappent souvent.

Les outils d’IA peuvent rassembler ces sources, produire des synthèses, analyser les objections et les signaux de désengagement. Pour l’invité, résumer ne suffit pas. L’étape suivante consiste à aider les équipes à agir sur cette information, au moment où elle devient utile.

3.2 Réduire la complexité du stack RevOps

Le stack désigne l’ensemble des logiciels d’une organisation. Fabrice Buron observe que les CRM utilisés depuis longtemps accumulent une dette technique : des choix passés qui rendent les évolutions difficiles. Le stack, lui, devient un monstre qui a grandi organiquement. Pour couvrir certains besoins, les entreprises rachètent quatre ou cinq solutions d’IA spécialisées, puis doivent les connecter entre elles.

Dans des organisations de 50 à 300 vendeurs, les RevOps peuvent gérer de 20 à 100 systèmes. Outreach en utilise 75. Fabrice Buron utilise Claude pour des tâches courantes, mais ne préconise pas de bâtir seul toutes les automatisations. Une analyse isolée peut aller vite. Réinjecter ses résultats dans les processus et les outils de vente réclame ensuite un lourd travail d’intégration.

4. Prioriser les cas d’usage IA

4.1 Contextualiser les comptes et les deals

Un deal, ou une affaire commerciale, peut être examiné à partir des derniers appels, des objections et des activités associées. Le vendeur, son manager ou le RevOps obtient ainsi une vue synthétique sans ouvrir quatre ou cinq applications. Chez Outreach, cette recherche peut aussi servir à inspecter une affaire avant de la réaffecter ou de revoir sa prévision.

4.2 Objectiver le forecasting

Le forecasting, ou la prévision des ventes, est revu chaque semaine chez Outreach. Les opportunités sont scorées par l’IA à partir des événements observés. Absence de suivi, manque de réunion avec des dirigeants ou actions attendues non réalisées font baisser le score. L’outil explique aussi les paramètres qui justifient cette évolution.

Fabrice Buron considère ce mécanisme beaucoup plus objectif qu’une prévision portée par un vendeur qui décale pour la troisième fois sa date de clôture et trouve une raison de maintenir son optimisme, sous la pression de son objectif.

4.3 Définir la next best action

La next best action est l’action à privilégier à un instant donné. Jean-François Thunet défend l’idée d’un ciblage plus fin sans réduction du volume de prospection. Fabrice Buron partage cette approche. Selon lui, considérer l’IA comme un moyen de réduire les coûts est un mauvais angle.

Son rôle est d’élargir la couverture commerciale tout en améliorant le ciblage et la conversion. L’outil peut signaler un logiciel peu utilisé, le départ d’un interlocuteur ou une proposition qui n’a pas reçu de suivi. Il aide alors le vendeur à choisir sa prochaine action.

5. Capter les signaux de revenu

5.1 Changements de dirigeants et financements

Fabrice Buron cite le changement de dirigeant chez un client. Son équipe ne détectait pas toujours ce signal. Des emails automatisés et personnalisés à partir de profils LinkedIn ont permis d’engager la conversation, puis d’organiser des rencontres avec des dirigeants commerciaux d’Outreach. L’entreprise a pu identifier les opportunités issues de cette initiative et le revenu supplémentaire généré.

Les nouveaux recrutements, les changements de dirigeants et les financements font partie des signaux les plus employés par son équipe. Un agent examine aussi les publications financières de 4 000 comptes, fait remonter des thèmes identifiés, enrichit les contacts manquants puis crée automatiquement des emails personnalisés selon les profils.

5.2 Usage produit et risques de churn

Le churn désigne le départ ou le désengagement d’un client. Chez un éditeur de logiciels, une utilisation élevée peut ouvrir une opportunité d’extension ou de vente complémentaire. À l’inverse, une faible utilisation révèle un problème d’adoption. L’équipe en charge du suivi client peut alors être mobilisée.

L’absence de réunions entre dirigeants peut également constituer une alerte. Les visites sur le site et les contenus téléchargés apportent d’autres indices. Leur valeur dépend toutefois de leur contexte et de leur combinaison avec les informations déjà détenues sur le compte.

5.3 Détecter les angles morts du pipeline

Le pipeline regroupe les opportunités déjà suivies. Les angles morts sont différents : ce sont des poches de business que l’entreprise n’attaque pas parce qu’elle ne les voit pas, faute de capacité humaine. Fabrice Buron cherche à les révéler à partir de signaux épars.

Un signal indiquant qu’un client s’intéresse à un concurrent prend une autre dimension s’il coïncide avec un changement de dirigeant et avec des appels où ce client évoque l’évaluation d’autres solutions. Ce n’est pas le signal isolé qui produit une décision. C’est la corrélation entre plusieurs éléments.

6. Augmenter la précision commerciale

6.1 Personnaliser sans automatiser à l’aveugle

Fabrice Buron présente la précision comme l’autre apport de l’IA, avec la croissance du revenu. Les clients attendent que les vendeurs aient préparé leurs échanges et apportent plus que ce qu’ils peuvent trouver en ligne. L’invité reçoit pourtant des messages personnalisés qui cherchent à lui vendre le type de système qu’il commercialise lui-même.

Le problème vient d’une automatisation trop générique et d’un mauvais signal de départ. L’IA mal mise en œuvre peut donc faire plus de dégâts qu’elle n’apporte de valeur.

6.2 Coacher les vendeurs en temps réel

Des cartes de contenu peuvent assister un vendeur pendant une visioconférence. Lorsqu’une objection ou une question survient, elles font remonter les éléments pertinents à mobiliser. Fabrice Buron rapproche cette pratique du manager qui soufflait autrefois un argument à son vendeur, micro coupé.

6.3 Calibrer les prompts et les données

Un prompt est l’instruction donnée à une IA. Fabrice Buron évoque un agent qui avait repris le slogan d’une campagne marketing ratée afin de personnaliser des messages. Le système avait trouvé une formule bien écrite, mais fondée sur une campagne qui avait échoué.

Le prompt a donc été ajusté pour rechercher aussi les campagnes mal reçues et les écarter. L’IA demande un calibrage continu. La qualité des données, des règles et des scénarios reste déterminante.

7. Transformer le rôle du CSO

7.1 Orchestrer data, process et équipes

Le CSO, ou directeur commercial, doit travailler avec le RevOps, y compris dans une équipe de quatre ou cinq personnes selon Fabrice Buron. Il doit définir son processus de vente et la manière dont ses équipes l’exécutent. L’invité a vu des entreprises de 400 vendeurs où chacun constituait seul sa base d’informations et sa méthode de gestion de territoire.

7.2 Passer du coaching one-to-one au one-to-many

Le coaching one-to-one est individuel. Le one-to-many diffuse les mêmes repères à plusieurs personnes au même moment. Pour Fabrice Buron, les outils permettent de dépasser la limite du manager qui n’aide qu’un vendeur à la fois.

Il ne défend pas une automatisation totale. Le directeur commercial doit expliquer à sa direction les moyens nécessaires, mesurer leurs effets puis obtenir les ressources adaptées.

7.3 Structurer l’exécution commerciale

Le directeur commercial devient davantage chef d’orchestre, selon Fabrice Buron, « plus du Karajan que du André Rieu ». Il cite une étude interne sur l’usage des outils et l’expérience des vendeurs. Les entretiens ont été conservés.

Leurs transcriptions ont été passées dans Claude, qui a produit une analyse de sentiment et de corrélation en une heure. La démarche complète, auparavant menée en quatre semaines à trois mois, a été réalisée en une semaine. Les équipes ont ainsi identifié plus vite des améliorations de processus et d’outillage.

8. Mesurer l’impact sur le revenu

8.1 Pipeline créé et influencé par les agents

Le principal indicateur suivi par Fabrice Buron est le pipeline créé par les agents d’IA : rendez-vous obtenus, opportunités créées et valeur ajoutée après l’identification d’un signal. Il suit également le pipeline influencé par les agents.

8.2 Adoption des messages et scorecards

Lors du lancement d’une plateforme, Outreach utilise les transcriptions d’appels pour vérifier les thèmes réellement présentés par les vendeurs. Une scorecard, ou grille de suivi, indique chaque semaine la part des appels qui couvrent les sujets attendus. L’équipe peut renforcer les messages insuffisamment mobilisés.

8.3 Deal moyen, vélocité et productivité

Fabrice Buron suit le montant moyen des affaires, la conversion, le délai entre le recrutement d’un vendeur et sa première vente ainsi que la vélocité, soit le temps nécessaire pour conclure une opportunité. Les nouveaux outils captent davantage d’informations depuis les agendas, les emails et les appels, là où le CRM ne recueille qu’une partie de l’écosystème commercial.

9. Préparer le modèle commercial agentique

9.1 Maîtriser les coûts et la qualité des signaux

Les modèles en tokens, unités facturées selon l’usage des systèmes d’IA, restent difficiles à prévoir. Fabrice Buron insiste sur trois critères : le coût d’accès aux signaux, leur qualité et l’utilisation réelle des outils. Un score d’intention élevé ne donne pas toujours assez d’éléments pour produire une personnalisation pertinente.

Certains fournisseurs imposent aussi l’usage de leur propre plateforme. Cette fermeture limite la circulation des données. La transformation ne se fait donc pas automatiquement : l’entreprise doit clarifier ses processus, définir ses besoins puis évaluer les solutions disponibles.

9.2 Faire évoluer les équipes sans surrecruter

Fabrice Buron donne l’exemple d’une entreprise qui réalise une série B, un tour de financement destiné à accélérer sa croissance, et reçoit un objectif de 40 % de progression. Recruter ne produit pas un effet immédiat. Il faut souvent six à douze mois avant qu’une nouvelle recrue contribue réellement.

Plutôt que d’embaucher dix personnes, puis de découvrir dix mois plus tard que le pari n’a pas fonctionné, l’entreprise peut envisager une équipe de trois ou quatre personnes augmentées par l’IA. L’enjeu n’est pas de substituer l’outil aux équipes, mais d’abaisser la première marche de l’investissement nécessaire pour accélérer.

9.3 Le fractional CSO comme accélérateur

Jean-François Thunet présente l’offre de fractional CSO de Mateerz : un directeur commercial externe intervient un à trois jours par semaine pendant trois à six mois. Il demande à Fabrice Buron son avis sur ce modèle.

L’invité considère cette formule comme une évolution appelée à s’installer. L’expert externe apporte des points de comparaison, accompagne la mise en œuvre et suit l’exécution au-delà d’un conseil ponctuel. Un CEO ou un responsable commercial absorbé par l’activité quotidienne ne dispose pas toujours du recul nécessaire.

10. Synthèse et takeaways

Fabrice Buron décrit une fonction commerciale plus précise, plus structurée et mieux équipée pour révéler des opportunités invisibles. L’IA apporte de la valeur lorsqu’elle relie des signaux exploitables à une action, puis à une mesure de revenu. Elle ne remplace ni le jugement commercial ni le travail de calibrage. Son adoption exige aussi de maîtriser la complexité du stack au lieu de l’amplifier.