Pipeline clarifié et scoring des comptes
Une lecture partagée des comptes à travailler et des raisons de les prioriser.
Méthode 90 jours
Une démarche cabinet pour cadrer, chiffrer et implémenter des cas d'usage IA sur vos process commerciaux ou opérationnels. Le cas commercial Signal-to-Pipeline est notre premier axe détaillé.
Échanger sur votre contextePoint de départ
Vos équipes ne manquent pas d'outils. Elles manquent souvent d'un système commun pour décider, exécuter et mesurer.
Le diagnostic sert à prioriser les périmètres utiles, vérifier les données disponibles et cadrer un plan d'implémentation réaliste.
Ce que nous livrons sur l'axe commercial
Une lecture partagée des comptes à travailler et des raisons de les prioriser.
Le process de vente documenté, transmissible, mesurable.
Les commerciaux reçoivent l'angle, le contexte et la prochaine action sur les comptes prêts.
Une lecture claire de ce qui va closer, de ce qui traîne et pourquoi.
Critères de qualification partagés entre commerciaux et direction pour arbitrer sans débat.
Catalogue, historique devis, capitalisation technique-commerciale accessible à toute l'équipe.
FAQ
Prochaine étape
Comment on travaille ensemble
Diagnostic, devis, implémentation.
Audit des process commerciaux ou opérationnels, cartographie des cas d'usage prioritaires, identification des périmètres à standardiser. Livré sous forme de plan d'implémentation chiffré.
Interviews direction, équipes métier et lecture des outils existants
Cartographie du process actuel et des irritants de pilotage ou d'exécution
Identification des périmètres où la standardisation crée un levier mesurable
Priorisation par impact métier, simplicité et adoption probable
Plan validé avec vous, priorisé, chiffré.
Roadmap 90 jours par périmètre métier
Chiffrage, dépendances et niveau d'effort
Livrables attendus et critères de succès mesurables
Validation du scope avant implémentation
Knowledge base, SOPs, workflows et assistants IA déployés sur les périmètres validés. Adoption par les équipes mesurée.
Sprints courts avec démonstrations régulières aux équipes métier
Construction de la knowledge base et des règles de qualification
Rédaction des SOPs et déploiement des workflows ou assistants IA
Formation, adoption terrain, mesure des indicateurs et ajustements