Lundi matin, 8 h 47 – Réunion “Revenue”. Le marketing parle intention, le sales parle opportunités, le CS parle risque de churn. Et toi, au milieu, tu joues au traducteur… parce que personne n’a la même vérité au même moment.
Cette semaine, trois signaux clignotent rouge, et ils pointent tous vers la même idée : l’ère de l’empilement touche sa limite, l’ère de la connexion commence. D’un côté, Consensus lance un écosystème pensé pour “décloisonner” les opérations de revenus et accélérer la vélocité des deals en reliant CRM, enablement, engagement et intelligence dans des workflows continus.
De l’autre, Omnicom dévoile Omni, un système d’exploitation marketing qui promet une base unifiée entre stratégie, exécution et performance, avec des repères massifs (2,6 milliards d’identités vérifiées, 73,5 milliards de dollars de buying power média/commerce).
Et pendant ce temps, Salesforce pousse la data literacy jusque dans les écoles via un Tableau Lab : signe que la compétence RevOps la plus rare en 2026, c’est de rendre la donnée actionnable, vite, et en confiance.
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⏱️ Si tu as une minute
Consensus (plateforme d’automatisation des démos) lance le Consensus Ecosystem pour réduire les silos RevOps, avec des intégrations “deep” (Salesforce, HubSpot, Gong, Clari…) et des partenaires services pour transformer l’automatisation en process reproductibles. Omnicom dévoile Omni, un “operating system” marketing qui relie stratégie, exécution et performance, avec une base data/identité (Acxiom RealID, 2,6 milliards d’IDs) et des workflows plus fluides. Salesforce et NIET ouvrent un Tableau Lab (Tableau Agent, exploration en langage naturel, calibration) pour accélérer la montée en compétences analytics.
Chez Amazon, l’assistant d’achat IA Rufus aurait atteint 250 millions d’utilisateurs en 2025, généré 10 milliards de dollars de ventes additionnelles. Et les utilisateurs seraient 60% plus susceptibles de finaliser un achat. Evercore ISI projette 31 milliards de dollars de revenus supplémentaires et 6,8 milliards de dollars de résultat opérationnel d’ici 2028 (objectif de cours 335 dollars, soit une hausse de 48%).
Dans Predictable Revenue, Collin Stewart échange avec Mia Murphy, la cofondatrice & CRO de Tontine, sur l’externalisation commerciale. Selon Mia Murphy, c'est utile pour démarrer, mais risquée si elle coupe les fondateurs du terrain (besoins clients, message, qualification).
⚡ Si tu as quinze minutes
Les organisations cherchent moins à empiler des outils qu’à recoller la chaîne de revenus, données, décisions, exécution, sans frictions. Derrière les annonces “écosystème”, “operating system” ou “IA”, le but est d’accélérer la vélocité tout en renforçant la fiabilité du pilotage. Le point d’attention pour RevOps : transformer chaque signal (engagement, intention, analytics) en action mesurable, sans perdre l’humain dans l’automatisation.
L’unification devient une stratégie, pas un projet SI. Consensus positionne un écosystème de partenaires pour relier les signaux buyer aux workflows existants et limiter les transferts manuels.
“Un OS” pour la croissance : le marketing se structure comme le RevOps. Omni promet un socle unique reliant insight, activation et mesure, avec des briques data/identité mises en avant.
La vitesse se gagne sur le travail, pas sur les slides. Omni insiste sur des workflows plus connectés et des gains de production (25–55% plus rapide), c’est une logique “ops” appliquée à la création et à l’exécution.
Le talent analytics devient un enjeu de marché. Le Tableau Lab illustre la demande de profils capables de manipuler la donnée et d’exploiter des capacités “AI-first” pour l’exploration et la fiabilisation.
👉 Insights stratégiques
Cette semaine, ton réflexe RevOps gagnant : cartographier 3 handoffs critiques (MQL→SQL, demo→next step, pipeline→forecast), définir 1 “source of truth” par étape, puis instrumenter une boucle fermée (signal → action → résultat). La croissance prévisible naît quand la donnée voyage sans se déformer.
📊 Data & Benchmark
Selon une analyse boursière d'Amazon, qui relaie des projections d’Evercore ISI sur l’impact des outils d’achat IA d’Amazon, dont l’assistant Rufus, à horizon 2028.
🎙️ Vidéo de la semaine
Dans Predictable Revenue (replay), Collin Stewart échange avec Mia Murphy, cofondatrice et Chief Revenue Officer chez Tontine, sur un sujet ultra-concret : externaliser une partie de la vente sans perdre la compréhension du client.
L’idée centrale : l’outsourcing peut accélérer le volume, mais la performance durable dépend d’un cadrage strict (message, qualification, suivi) et d’indicateurs orientés résultat, pas activité.
« On ne veut pas des coups de fil : on veut des rendez-vous, on veut du pipeline, on veut du revenu signé. »
🛠️ Zoom Outils :
Consensus
Consensus est une plateforme d’automatisation de démos avec un écosystème de partenaires conçu pour réduire les opérations de revenus cloisonnées et accélérer une croissance plus prévisible.
L’annonce met l’accent sur des intégrations “deep” (Salesforce, HubSpot, Gong, Clari, Salesloft, Outreach, 6sense, Slack, Zapier) pour faire circuler les signaux d’engagement acheteur directement dans les workflows existants.
Consensus vise à unifier la revenue tech stack et à automatiser les “next steps” pour réduire les handoffs manuels.
L’approche cherche à capter des signaux d’intention tout au long du parcours d’achat, puis à relier engagement, campagnes et résultats revenus pour clarifier l’attribution.
3 usages terrain que tu peux activer vite
Démo en libre-service pour qualifier sans friction, puis pousser automatiquement le contexte dans le CRM avant le rendez-vous commercial.
Scoring d’engagement basé sur ce qui a été vu, cliqué, rejoué, puis déclenchement d’un playbook de relance aligné sales–presales.
Mesure bout en bout reliant la démo au pipeline puis au revenu, afin d’arbitrer ce qui accélère réellement la vélocité.
⚡️La Minute Technique
Playbook “Signal → Action” pour accélérer la vélocité
Définis une taxonomie d’événements d’engagement (démo vue, section revisitée, partage interne), mappe chaque signal à une action standardisée (task, séquence, mise à jour de stage), impose un SLA d’exécution, puis mesure l’impact sur le time-to-next-step et la conversion de stage pour prouver l’effet sur la vélocité et l’attribution end-to-end.
