À 35 ans, lancer de zéro une agence de go-to-market basée sur l’IA à San Francisco tout en s’occupant d’un nouveau-né, franchement, je suis admiratif. Le jour, il faut échanger avec les clients, décortiquer les processus de vente et suivre le déploiement du produit ; le soir, il faut encore se lever pour donner le biberon et changer les couches. Beaucoup de décisions se prennent par petits bouts, entre deux et trois heures du matin. La vie et le coût de la main-d’œuvre dans la baie de San Francisco sont déjà très chers, et une jeune pousse ne peut pas recruter beaucoup de monde dès le départ. Il faut donc compter chaque centime et chaque heure. À ce stade, le plus dangereux, ce n’est pas d’être débordé, mais de s’agiter dans la mauvaise direction : courir aujourd’hui après une fonctionnalité qui semble faire parler d’elle, puis changer de canal d’acquisition demain, jusqu’à ce que l’équipe parte dans tous les sens.

Aider les entreprises B2B à trouver des clients grâce à l’IA, ça paraît simple, mais dans la pratique, tout repose sur les détails : d’où viennent les prospects, comment déterminer s’ils méritent un suivi, et comment rendre les messages efficaces. Les prospects peuvent venir de pages de recrutement d’entreprises, d’annonces de levées de fonds, de changements de technologies utilisées, de listes de participants à des événements sectoriels, ou encore d’anciens contacts laissés en sommeil dans le CRM. Mais une fois récupérés, il faut les nettoyer, éliminer les doublons, compléter les coordonnées des contacts et déterminer si l’entreprise a récemment un budget et un problème à résoudre. Pour savoir si un prospect mérite un suivi, il ne suffit surtout pas de regarder son secteur : il faut évaluer la force des signaux. Vient-elle de lever des fonds ? Recrute-t-elle à des postes pertinents ? A-t-elle changé de dirigeant clé ? Consulte-t-elle fréquemment la page du produit ces derniers temps ? Quant aux messages, il ne suffit pas de demander au modèle de rédiger une série d’e-mails en une seule fois. Il faut les adapter aux fonctions, aux secteurs et aux situations, puis les ajuster en continu en fonction des taux de réponse. On entend souvent dans le secteur que les commerciaux consacrent une grande partie de leur temps à chercher des prospects, à organiser leurs notes et à effectuer des relances répétitives, et qu’ils ont finalement peu de temps pour des échanges approfondis. De plus, lorsque les prospects B2B ne sont pas contactés rapidement, le taux de conversion chute nettement. La vraie difficulté ne réside donc pas dans le modèle, mais dans la décomposition des tâches ingrates de la vente en tâches que les machines peuvent accomplir, tout en veillant à ce qu’elles les exécutent de manière fiable, traçable et analysable.

Une observation : au bout du compte, ces outils se jouent sur la boucle de données. Celui qui réussit le premier à mettre en place un système qui « trouve des prospects et permet d’assurer leur suivi » survit. Trouver des prospects, cela signifie disposer de sources variées et maîtriser leur qualité ; assurer leur suivi, cela signifie que les données sur les prises de contact, les réponses, les rendez-vous et les ventes alimentent le système, afin que les prochaines recommandations soient plus pertinentes. Une simple liste de prospects bien présentée, sans suivi ni retour d’expérience, atteint vite ses limites. Après tout ce temps, je reste convaincu que la gestion de la taille des positions compte toujours plus que le choix de la direction ; c’est pareil pour l’entrepreneuriat : le rythme vaut plus que l’ambition. Nouveau papa et fondateur d’une jeune pousse : j’espère que tu ne vas pas t’épuiser des deux côtés. Je me trompe peut-être ; j’attends qu’on me donne tort.