Le future des Revenue et Sales Operations, avec Axel Debreilly, Revenue Operations Consultant

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

On commence avec Axel, 10 ans d’expérience en tant que leader Revenue Operations chez Ocus, Ankorstore, Batch, Evaneos et bien d’autres entreprises en tant que consultant.

Quels changements majeurs avez-vous observés dans le rôle de Revenue Operations Manager avec l’émergence des outils d’IA ?

• Commençons par l'évidence, ChatGPT c’est l’arrivée d’un business analyst hyper réactif avec soi en permanence. J’ai un business analyst qui est capable de s'appuyer sur tous les frameworks et modèles d'analyse. Face à une situation, il n'a pas nécessairement la solution mais des pistes avec une approche holistique.
• C’est aussi un sparring partner expert et multi casquettes. L'équivalent d'un consultant qui irait se documenter pour te fournir des recommandations pertinentes.

Aujourd’hui on banalise déjà son usage. A se demander comment faisait-on avant? On postait un message sur une communauté Slack, on contactait son réseau de pairs et on lisait beaucoup plus d’articles et de livres.

• On peut changer de contexte nettement plus facilement et gérer plus de tâches en parallèle dans une journée. On peut maintenant clarifier des situations plus rapidement et donc changer plus facilement de sujets au sein d'une même matinée.
• La learning curve sur la plupart des sujets s'est réduite. Chatgpt peut nous faire monter en compétence sur la majorité de sujets pour nous permettre de comprendre le contexte.
• L’IA facilite et conforte les décisions. L'IA n'est pas vraiment un remplacement mais une nouvelle brique. Il y a 3 ans, on n'aurait pas pu penser extraire des insights à grande échelle à partir de tous les appels commerciaux. Ces analyses bien plus rapides facilitent les prises de décisions.
• Et bien sur la productivité. Le temps gagnés par les équipes est concret, que ce soit pour construire leur messaging (édition de séquences), préparer des process (ChatGPT) ou gagner du temps sur les process (résumé d'appels et remplissage du CRM).

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

• Des outils comme Dustt pour créer des agents sur de multiples verticales. Example: faciliter l’accès à la connaissance interne de l’entreprise et éviter les questions/ le bruit sur Slack.
• Des outils verticaux comme 11x ou Clay pour automatiser la prospection commerciale. Il sera néanmoins nécéssaire d'apprendre à bien les utiliser. Plus un outil est puissant, plus les dommages peuvent l'être aussi.
• Des assistants au sein de CRM comme Hubspot avec Breeze copilot.
• Des solutions de sales and revenue intelligence comme Gong ou des solutions encore plus spécialisées comme Rippletide pour automatiser les tâches commerciales à faible valeur et guider la performance des organisations commerciales.

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

• L'adoption d'agent IA peut permettre d’éviter les silos qui se créent naturellement entre équipes. Vous avez cette personne au courant de tout, capable de réfléchir sur tout et toujours accessible. 💡 Optez pour des agents qui s'intègre sur votre base de connaissance et votre Slack, comme Dustt ou Slite.
• La maintenance de base de connaissance à jours va nous aider à garder les équipes alignées dans le temps. Il est important d’éviter que des équipes s’appuie sur des données disparates. Mais n’oublions pas que l'IA a besoin de données à jours pour être pertinente.
• Standardiser une réponse mais en l’adaptant au vocabulaire/code de chaque équipe. On connait la difficulté induite par des interprétations différentes du même sujet.

Quels sont les défis ou les risques liés à l’intégration de l’IA dans les stratégies de revenue operations, et comment les surmonter ?

• Un Ops dans son quotidien, est confronté sans cesse à la sortie d'outils. On doit réaliser une veille pour ne pas passer à côté d'un outil qui permette des avantages compétitifs. Il ne faut donc pas tomber dans la tool mania qui peut nous distraire et désorganiser l’efficacité de certaines décisions.
• Il faut apprendre à trouver les nouveaux leaders d’opinions/influencers/medias qui facilitent l’accès à cette information.
• L’IA est pertinente si on la nourrit avec la bonne donnée. Réussir à maintenir cette donnée à jours est une vraie question.
• Comment remettre le process et le design thinking au centre?

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

• L'IA sera capable de challenger nos réflexions d'autant plus. On va donc s’appuyer de plus en plus dessus et il sera peut-être compliqué de prendre du recul.
• Notre role va évoluer vers un profil de “GTM engineer". Nos capacités à mettre en place des machines GTM n'aura pas d'équivalent avec ce qui existe aujourd'hui.
• Les modèles vont être capables d’être entrainés sur des data très spécifiques à l’entreprise au lieu de dataset générique.

Quels conseils donneriez-vous à une organisation qui débute avec l’IA pour optimiser ses processus de revenue operations ?

• Vous n'êtes pas un tool manager, vous êtes fait pour organiser une reflexion autour d'un problème et de sa résolution.
• Clairement nos soft skills auront plus d'importances. Cultivez-les! Pédagogie, leadership, active listening, arbitrage, humour...

Comment la structure des équipes Revenue and Sales Operations va évoluer d’ici deux ans?

• Sous les équipes revOps on retrouve les spécialisations: Sales Ops, CS Ops, Marketing Ops. L'erreur organisationnelle, c'est de décentraliser ces spécialisations sous chaque département et donc re siloter une organisation. L'IA va aider à promouvoir le role des équipes Revenue Operations grâce à sa capacité à connecter tous le monde au niveau horizontal et à descendre sur les verticales.
• On retrouve sous un CRO, le head of sales, CS et le head of revenue Operations. C'est un département à part entière pour challenger le système, assurer la synchronicité des équipes et les désiloter.
• On assiste à l'émergence d'un nouveau role dans les équipes revenue operations, c'est le GTM engineer. Il a la casquette technique et sa tâche est de synchroniser les avancées permises par l'IA dans notre machine de go-to-market.

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