The future of Revenue & Sales Operations - with Romain Dalmasso (Redpin & ex-Spendesk)

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Cet article fait partie d’une série où plusieurs experts en Revenue et Sales Operations partagent l’impact de l’IA sur leur métier.

Aujourd'hui, Romain Dalmasso, 10 ans d’expérience en tant que Revenue Operations chez Spendesk et Redpin. Il a notamment structurer la croissance de Spendesk de 10 à 500 personnes en tant que COO. Les sujets de revenue operations? Il les connait. Il les maitrise. Alors qui de mieux pour nous parler du futur de ce rôle?

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Quels changements majeurs as-tu observés dans ton rôle de Revenue Operations suite à l'émergence de l’IA ?

L'essor de Chatgpt, Perplexity, ... qui nous permettent de s'appuyer sur une nouvelle position de sachant. On ne dépend plus uniquement de benchmarks réalisés par des grosses institutions ou des boites de consulting.
L'importance de confronter ses convictions. La tendance est deconstruire sa conviction avec l'IA en premier. Il faudrait au contraire l'utiliser pour confronter ses convictions.
On bénéficie d'un énorme pré-mâchage du travail dans la préparation des analyses. Le temps gagné est sans commune mesure. Plus de formules complexes à debugger, on peut préparer la donnée pour directement se concentrer sur l'analyse des roots causes.
- Pour une analyse de performances sur 20 pays, on se procure des tendances et des insights directement. Le Rev Ops va pouvoir se concentrer pour faire ressortir les facteurs.
Une forme de templatisation, un gain de temps énorme. Prenez par example la création d'un deck de kickoff.
On gagne un temps fou sur le contenu froid (job post, update) ou le premier jet sera généralement déjà utilisable. Au contraire du contenu chaud (motivational pitch) ou l'on perd encore du temps à interagir avec l'IA pour adjuster l'output final. Et généralement c'est encore plus rapide de le faire soi-même. Et puis est ce que l'IA sait mieux que moi le mood de l'équipe sur lequel je dois me basé?

Quelles compétences clés un Revenue Operations Manager doit-il développer pour maximiser l’utilisation de l’IA dans son travail ?

S'entrainer au management du changement. Dans tous les grands changement technologique, on fait face à des détracteurs, des retardataires. Comment expliquer à l'ancienne génération qu'elle ne peuvent plus prendre une heure pour réaliser un doc réalisable en 10min avec chatgpt? Uniformiser le changement sur toutes les workforces demandera de la vulgarisation, de la sensibilisation et de la formation.
Apprendre à manipuler des data set beaucoup plus conséquents avec l'IA. Comment passer à l'étape supérieur?
Développer son sens critique et la construction de ses convictions. Si on s'en remet à Chatgpt, Mistral,.. pour cet étape du processus de réflexion, on perdra notre valeur ajoutée.

Quels sont les outils ou plateformes d’IA que vous jugez indispensables pour améliorer la gestion des revenus et les performances des équipes ?

Les plateforme d'enregistrement et d'analyse d'appels. C'était chronophage d'écouter des appels. Pourtant c'est là ou il y a le plus de valeurs. Des décisions, des feedbacks,.. Il n'y pas plus de valeurs que dans les conversations. Ce sont les artères de la collaboration.
Les outils de Business Intelligence. Ils ne vont pas révolutionner l'outcome mais permette à tous le monde des réaliser des analyses. Aujourd'hui, si tu as une analyse, tu peux faire avaler des couleuvres à n'importe qui. Avec le fait que tous le monde pourra réaliser ses analyses, les personnes vont plus se challenger et la dominance d'opinon d'un data owner biaserai moins les décisions.
Les outils de matching comme Boardy. An AI call you, qualify your need and connect you with the right person. WoW.

Comment l’IA peut-elle améliorer l’alignement entre les équipes de vente, marketing et service client ?

La communication interne pourra s'adapter au caractéristiques de chaque population et équipe. Une définition pourra être traduite dans le language de chaque équipe. Elle va permettre de connecter un concept avec tous le monde et potentiellement de faciliter l'adoption d'une stratégie, d'un process,..
La standardisation des process et la réduction du biais dans les feedback . Dans les coaching générés sur les sales calls ou la qualification d'un lead selon des critères (MEDDIC, etc), l'IA va générer des feedbacks carrés et des scores non biasés.
Adapter les frameworks aux spécificités de l'équipe. Pour la création d'un RACI, je vais générer les tâches nécessaires pour amener une action (comme ouvrir un pays) et assigner les taches. Cela en fonction du contexte que j'ai donné à l'IA (organigramme et responsabilités) et mes conditions.
L'accessibilité à réaliser des analyses. Trop souvent, une personne réalise une analyse ponctuelle en cherchant à confirmer une conviction préexistante, ce qui fausse la réalité et induit les autres en erreur. Plus on analyse les données, plus on développe une approche objective et une meilleure compréhension des liens de cause à effet.

Comment pensez-vous que le rôle du Revenue Operations Manager évoluera au cours des 5 prochaines années avec l’adoption croissante de l’IA ?

Le KPI principal évoluera vers l'efficacité globale de l'entreprise, en s'appuyant sur des indicateurs financiers clés utilisés en tech/software. Le rôle du Revenue Operations ne se limitera plus à la croissance de l'ARR, mais se concentrera sur des métriques comme le Magic Number ou l'ARR/FTEs pour optimiser la rentabilité et l'efficience.
Avant, nous étions challengé sur l'output. La croissance avant tout, l'argent était gratuit, il fallait burn, le but était de pénétrer le plus rapidement un marché. On entendait surtout "Grossis, grossis"
- ARR
- YoY Growth
Maintenant, le modèle se base sur l'efficacité car le changement macro économique est à la rentabilité. On entend maintenant "Sois efficace, sois efficace!" On priorise le ROI.
- Magic Number
- ARR
- CAC Payback

Sur les dernières années, on a oublié ce qu'était un bon bilan et on a négligé des indicateurs.

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Comment la structure des équipes RevOps va évoluer?

On optera pour des talents plus techniques et plus financier.
On préféra des profils avec un vrai business acumen au delà de profil purement Growth.
On prendra des juniors pour optimiser et débug les agents IA. Avant, ils s'occupaient de Zapier par exemple.
Le role d'enablement va changer. Ceux en charge de simplement organiser et stocker le savoir vont perdre leur importance et ceux qui ont le savoir vont en gagner.