Un CRM mal renseigné, c’est un problème que tout le monde voit, mais que personne ne règle vraiment.

Les commerciaux perdent du temps à vérifier des emails périmés.
Le marketing segmente sur des champs vides.
Le scoring ne sert à rien parce que personne ne comprend ce qu’il mesure.

Résultat : marketing et sales s’accusent mutuellement, les ressources sont mal allouées, et on repart tous les deux ans pour un grand chantier de clean-up.

Dans cet épisode, je reçois Hugo Cornu, freelance RevOps et GoToMarket Engineer, qui a mené ce chantier pour Aria, une startup de financement de factures B2B. Il nous raconte comment il a utilisé l’IA pour automatiser l’enrichissement, la déduplication et le scoring… et construire un système qui se maintient dans le temps.

On a creusé ensemble :

👉 Pourquoi la qualité de la donnée CRM conditionne toutes les actions marketing et commerciales
👉 Comment définir la taxonomie et les champs clés avant de toucher aux outils
👉 L’architecture concrète : Clay pour l’enrichissement, N8N pour l’orchestration, l’IA pour classifier les industries et qualifier les comptes
👉 Comment l’IA va chercher sur le site web d’un prospect les signaux de qualification que les commerciaux cherchaient à la main
👉 Les pièges de la déduplication automatique (et pourquoi foncer trop vite peut coûter très cher)
👉 Les résultats : 3 heures économisées par semaine et 16 % de comptes disqualifiés découverts dans le CRM

Un épisode technique, mais accessible. Avec un vrai cas concret de A à Z.

Bon épisode ☕

Cet épisode est propulsé par Diffly, la solution de Win-loss analysis qui te permet de comprendre vraiment pourquoi tu perds des deals.