Mes plus grands enseignements de Jeanne DeWitt Grosser (ex-Chief Business Officer chez @Stripe, maintenant COO chez @Vercel) : 1. Ce qui a échoué il y a sept ans fonctionne maintenant avec l'IA. En 2017, Jeanne a essayé de construire un système chez Stripe qui personnaliserait automatiquement les e-mails sortants en fonction des données de l'entreprise. Malgré le travail avec des data scientists de classe mondiale, cela a échoué en raison de trop d'erreurs. Aujourd'hui, cette même approche fonctionne. Cela montre comment l'IA a rendu soudainement viables des idées auparavant impossibles. 2. Un seul ingénieur GTM chez Vercel a réduit une équipe de vente de 10 personnes à 1 (en seulement 6 semaines). L'équipe de Jeanne chez Vercel a fait construire par un ingénieur un agent IA qui gère la qualification des leads entrants, la prospection sortante et l'évaluation des pertes de contrats. L'agent coûte 1 000 $ par an à faire fonctionner contre plus de 1 million de dollars en salaires pour l'équipe de vente. Les neuf membres de l'équipe déplacés ont été affectés à des travaux de plus grande valeur plutôt que d'être licenciés, et le vendeur restant est 10 fois plus efficace. 3. Leur bot d'évaluation des pertes de contrats est devenu meilleur pour comprendre ce qui a mal tourné que les humains. Lorsque Jeanne a analysé sa plus grande perte du trimestre, le vendeur a blâmé le prix. Mais un agent IA a examiné chaque e-mail, transcription d'appel et message Slack et a découvert la véritable raison : ils n'avaient jamais parlé à la personne qui contrôle le budget, et lorsque le ROI a été évoqué, le client ne croyait clairement pas aux affirmations de valeur. Ils utilisent maintenant l'IA pour analyser les appels de vente en temps réel et envoyer des alertes comme "Vous êtes à mi-chemin du processus de vente et vous n'avez pas encore parlé à un décideur budgétaire." 4. Attendez d'atteindre 1 million de dollars de revenus avant d'embaucher votre premier vendeur. Les fondateurs devraient continuer à vendre eux-mêmes jusqu'à atteindre environ 1 million de dollars de revenus annuels avec un processus répétable. La clé est d'avoir un profil client idéal défini—des clients qui se ressemblent. 5. Segmentez les clients en fonction de ce qui motive leurs décisions d'achat, pas seulement en fonction de la taille de l'entreprise. OpenAI compte environ 3 000 employés, ce qui les placerait généralement dans la catégorie "mid-market". Mais ils sont un site web parmi les 25 meilleurs au monde par le trafic, donc Vercel les traite comme des clients d'entreprise nécessitant des ventes complexes. Une segmentation efficace combine la taille de l'entreprise avec le taux de croissance, le trafic web, le type de charge de travail et l'industrie—car vendre à des entreprises de commerce électronique nécessite un langage complètement différent de celui utilisé pour vendre à des entreprises de crypto. 6. La plupart des clients achètent pour éviter le risque, pas pour gagner des opportunités. Environ 80 % des clients achètent pour réduire la douleur ou éviter des problèmes, tandis que seulement 20 % achètent pour augmenter le potentiel. Cela signifie que vous devriez concentrer votre message de vente sur ce qui pourrait mal tourner sans votre produit—comme prendre du retard par rapport aux concurrents ou nuire à leur réputation—plutôt que de parler uniquement des fonctionnalités excitantes. Cela est particulièrement vrai lors de la vente à de plus grandes entreprises, où des carrières individuelles sont en jeu. 7. Les équipes de vente devraient être indiscernables des chefs de produit—pendant un certain temps. Jeanne embauche des vendeurs qui ont une connaissance produit si approfondie que si vous en mettez un devant un groupe d'ingénieurs, il devrait falloir 10 minutes pour réaliser qu'il n'est pas un chef de produit. Cette crédibilité permet aux équipes de vente de servir d'extension de la recherche et du développement—une équipe de vente de 20 personnes parle à des centaines de clients chaque semaine et peut traduire ces conversations en insights produits à grande échelle. 8. Construire vos propres outils de vente IA peut surpasser l'achat de logiciels prêts à l'emploi. Parce que l'IA est si nouvelle et que le processus de vente de chaque entreprise est unique, Jeanne constate que la construction d'agents internes personnalisés offre souvent plus de valeur que l'achat de solutions de fournisseurs. Un seul ingénieur go-to-market a construit leur bot d'analyse de contrats en seulement deux jours, parfaitement adapté à leur flux de travail spécifique. Ces ingénieurs suivent les meilleurs vendeurs pour comprendre leurs flux de travail, puis construisent des automatisations qui auraient pris des mois ou qui auraient été impossibles il y a quelques années. 9. Faites en sorte que chaque interaction de vente soit excellente, que les clients achètent ou non. Jeanne a remplacé les appels de découverte ennuyeux chez Stripe par des sessions de co-création où les clients dessinaient leur architecture de paiement. De nombreux clients n'avaient jamais visualisé leurs propres systèmes auparavant. Ils sont repartis avec un atout utile et un sentiment de collaboration, peu importe s'ils ont acheté ou non. Beaucoup sont revenus des années plus tard pour acheter. Pensez à votre processus go-to-market comme à un produit, pas seulement à une fonction de vente. 10. La croissance axée sur le produit a un plafond—aucune entreprise de 100 milliards de dollars ne fonctionne uniquement sur cela. Bien que la croissance axée sur le produit (où les utilisateurs peuvent s'inscrire et commencer à utiliser un produit sans parler aux ventes) fonctionne bien pour une croissance précoce, les clients ne dépenseront généralement pas un million de dollars par un flux de service autonome. Chaque grande entreprise technologique finit par constituer une équipe de vente pour des affaires plus importantes. L'erreur est d'attendre trop longtemps, car construire un processus de vente prévisible prend du temps.