Arrêter de décider à l'aveugle.

Le problème, et il coûtait cher

Sur un stand de vente, la dégustation est le premier levier de conversion : sans produit à faire goûter, on ne vend pas. Et le produit n'est pas seul en cause : sans coupelles, sans cuillères ni verrines, la dégustation s'arrête aussi. La commande de tout cela se faisait à l'œil. On ouvrait le frigo et les placards, on regardait ce qui manquait, et on commandait pour la semaine suivante.

Deux choses rendaient ça intenable. Ce n'étaient jamais les mêmes personnes qui commandaient, donc personne n'avait en tête ce qui avait été consommé la semaine d'avant. Et les périodes de forte affluence arrivaient sans être anticipées, alors que le délai de livraison, lui, ne raccourcissait pas : dix jours, parfois deux semaines. Aux fêtes de fin d'année, on s'est retrouvés à court sur plusieurs consommables de dégustation, et il a fallu racheter en urgence au magasin d'à côté, à un prix sans rapport avec celui du fournisseur.

Ce que j'ai construit

Un fichier de commande qui répond à une seule question : combien faut-il commander cette semaine, et pourquoi.

• Inventaire hebdomadaire des produits de dégustation, à date fixe, pour que la mesure existe indépendamment de qui est de service
• Écart entre le stock de la semaine précédente et le stock actuel, ce qui donne la consommation réelle et non la consommation supposée
• Réconciliation entre ce qui a été commandé et ce qui a été reçu, deux choses qu'on croit toujours identiques
• Un stock cible relevé sur les périodes d'affluence, et un stock de sécurité qui intègre le délai de livraison maximum
• Un besoin calculé automatiquement, avec une recommandation de commande lisible sans rien savoir du fichier

Ce que ça a changé

On est passé de « on commande à l'œil » à « on pilote avec des données ». N'importe qui pouvait passer la commande sans avoir été là la semaine d'avant, et les fortes affluences se préparaient au lieu de se subir.

L'analyse de consommation a servi au-delà de la commande : elle a identifié les produits à forte rotation, ceux qui étaient secondaires, et surtout ceux qui étaient rarement proposés en dégustation, ce qui a permis d'arrêter d'en commander pour cet usage.

Le problème

La demande du client tenait en une phrase : des gens comme ça, dans des entreprises comme ça. Tout le reste était à construire. Il fallait ratisser large sur plusieurs zones géographiques pour avoir du volume, puis filtrer deux fois : les entreprises d'abord, sur leur taille, leur échelle de chiffre d'affaires et une liste de critères excluants, puis les bonnes personnes à l'intérieur, sur la fonction, l'ancienneté et le rattachement hiérarchique. Restait à trouver leur adresse professionnelle et à la vérifier une par une : une adresse morte abîme la réputation du domaine qui envoie, donc elle coûte plus cher qu'elle ne rapporte.

Des volumes bruts considérables d'un côté, des critères très précis de l'autre, et rien de fiable entre les deux. Ce qui sortait n'était pas contrôlable : impossible de dire si une liste livrée valait quelque chose avant que le client ne l'ait utilisée, donc trop tard.

Ce que j'ai construit

La chaîne complète, et surtout ses points de contrôle. Le travail n'était pas de collecter, c'était de rendre la qualité vérifiable avant la livraison.

• Règles de sourcing écrites par verticale : construction et infrastructure, logistique et transport, industrie, pétrochimie et raffinage
• Nettoyage, dédoublonnage et normalisation, avec des tableaux de suivi qui disaient où le volume se perdait et pourquoi
• Qualification puis contrôle qualité par échantillon avant chaque livraison, avec un taux de complétude mesuré et non estimé
• Tutoriels et modes opératoires permettant à quelqu'un d'autre de reprendre le travail, ce qui est la seule preuve qu'un process existe vraiment
• Un système de notation des contacts, des plus proches de la cible aux plus éloignés. Sur le terrain la qualité ne s'homogénéise jamais complètement, autant le dire dans le livrable : le client savait qui appeler en premier au lieu de recevoir une liste à plat

Le test d'automatisation, et sa suspension

J'ai conduit un test d'automatisation par IA sur la qualification, et j'ai recommandé de le suspendre. Sur ce périmètre précis, la machine ne faisait pas la différence qu'un humain faisait, et un contact mal qualifié coûte plus cher qu'un contact non livré.

C'était mon idée au départ. Dire non à sa propre idée avec les chiffres qui le justifient fait partie du travail, et c'est ce que je retiens le plus de ce mandat.

La situation

Une plateforme de formation reliant des professionnels de santé, des experts, des contenus et des événements. Beaucoup d'interlocuteurs, des attentes très différentes, et personne entre eux. Le médecin qui portait l'autorité métier, le CEO qui arbitrait, le développeur à distance avec qui je travaillais en anglais, et les utilisateurs, n'avaient aucun point de passage commun.

Conséquence directe, et c'est ce qui rattache ce cas aux deux autres : ce qu'on publiait et ce qu'on développait se décidait sur des impressions. Personne n'avait demandé aux thérapeutes ce qu'ils attendaient, et personne ne regardait ce que les envois rapportaient réellement.

Ce que j'ai fait

• Tenu l'interface entre les utilisateurs, le médecin qui portait l'autorité métier, la direction et le développeur, à distance et en anglais : recueillir, traduire, prioriser, et ne transmettre que ce qui était réellement cadré
• Organisé les webinaires de bout en bout : préparation, inscriptions, animation technique en direct, puis mise en ligne du replay sur la plateforme et suivi après l'événement
• Géré et délivré les certifications des participants
• Implémenté l'offre de formation premium dans la plateforme et organisé son lancement auprès des utilisateurs déjà actifs
• Accompagné les utilisateurs au quotidien : résoudre leurs blocages techniques, leur montrer ce qu'ils n'utilisaient pas, et parler à ceux qui voulaient partir pour comprendre pourquoi, ce qui est le vrai travail du support
• Interrogé les thérapeutes eux-mêmes sur ce qu'ils attendaient de la plateforme, au lieu de le déduire de ce que l'équipe imaginait. C'est la chose la plus simple de toute cette liste, et personne ne l'avait faite
• Suivi ce que donnaient les campagnes sur les réseaux et les newsletters, pour que le choix du prochain envoi s'appuie sur les précédents plutôt que sur l'idée du jour
• Nettoyé la base d'environ 2 000 lignes à 300 réellement qualifiées : une base plus petite et vraie vaut mieux qu'une grande et fausse, et une base fausse fait mentir toutes les mesures qu'on prend ensuite

Ce que ça vaut, et ce que ça ne vaut pas

C'était un stage, et je n'ai rien révolutionné là-bas. Je n'avais ni le mandat ni l'ancienneté pour ça. Ce que j'ai fait tient en une phrase : poser des questions à ceux qui utilisaient l'outil, regarder ce que donnaient les envois, et rendre la base assez propre pour que ces mesures veuillent dire quelque chose. C'est un petit périmètre, et c'est déjà le même réflexe que sur les deux cas précédents.

Le résultat

Plus de 30 webinaires coordonnés et plus de 50 utilisateurs accompagnés individuellement, sur une communauté d'environ 90 professionnels réellement actifs à cette période. Et une contribution au lancement de l'offre premium.

Les trois nombres de ce cas ne comptent pas la même chose, et c'est le genre de confusion qui fait douter d'un dossier : 300, ce sont les personnes ayant acheté au moins une fois, ce qui reste après le nettoyage des 2 000 lignes de départ. 90, ce sont celles qui utilisaient la plateforme pendant que j'y étais. 50, celles que j'ai accompagnées moi-même.