Veltis aligne marketing, sales, CS et finance sur un seul modèle de revenu.
Une scale-up SaaS de 220 personnes, 18 M€ d’ARR et quatre équipes qui ne partageaient ni les définitions ni les chiffres. En six mois, nous avons posé l’architecture revenue, refondu Salesforce et le quote-to-cash, industrialisé le forecast et donné au board un pilotage ARR fiable.
- d’écart entre forecast et réalisé sur le trimestre, contre ±24 % avant
- ±7 %
- de revenu d’expansion trimestriel sur la base installée
- +41 %
- des renouvellements traités avant J-60, contre 38 % avant
- 91 %
- délai médian entre devis et signature, contre 9 jours avant
- 2 j
Une croissance soutenue, un revenu que personne ne lisait de la même façon.
Veltis croissait de 45 % par an. Marketing, sales, customer success et finance pilotaient chacun avec leurs outils, leurs définitions et leurs chiffres.
Le marketing comptait ses MQL dans HubSpot, les sales leur pipeline dans Salesforce, le CS ses renouvellements dans un tableur et la finance l’ARR dans Chargebee. Aucun de ces chiffres ne se réconciliait. Chaque comité de direction commençait par un débat sur la bonne version.
La direction préparait une Série C et devait présenter au board une trajectoire d’ARR défendable, avec une rétention nette et une capacité commerciale modélisées. Elle avait besoin d’une fonction RevOps structurée, sans attendre six mois de recrutement.
« On avait quatre chiffres d’ARR et aucun qu’on osait mettre devant le board. »
-
Forecast recalculé par la finance
Prévisions déclaratives, sans méthode ni catégories. Écart moyen de ±24 % entre forecast et réalisé.
-
Des définitions divergentes
MQL, SQL, ARR, churn : chaque équipe avait les siennes. Impossible de réconcilier marketing, sales et finance.
-
Renouvellements subis
Échéances découvertes à la dernière minute : 62 % des renouvellements traités après J-60, churn constaté plutôt qu’anticipé.
-
Quote-to-cash manuel
Devis sur tableur, remises sans règles, ressaisie dans Chargebee. Neuf jours en médiane entre devis et signature.
-
Capacité commerciale non modélisée
Recrutements et territoires décidés à l’intuition, sans lien avec les objectifs d’ARR.
Un modèle de revenu unique, de l’acquisition au board.
Salesforce devient la source de vérité du cycle client complet. Le quote-to-cash est outillé de bout en bout, et un modèle de données unique alimente forecast, ARR et alertes.
Salesforce Sales Cloud & CPQ
Lifecycle unique du lead au renouvellement, étapes MEDDICC avec critères de sortie, grille tarifaire et règles de remise.
HubSpot Marketing Hub
Scoring et lifecycle alignés sur les définitions communes, synchronisation bidirectionnelle avec Salesforce.
Chargebee
Abonnements créés depuis le devis signé, plus aucune ressaisie entre sales et finance.
Fivetran, BigQuery & dbt
Un modèle de données unique : ARR, mouvements (new, expansion, contraction, churn) et cohortes.
Looker & Slack
Forecast par catégorie, ARR waterfall, NRR et alertes de renouvellement dans les canaux des équipes.
Cinq phases sur six mois, sans geler l’activité.
Chaque phase est mise en production avant la suivante. Les rituels de pilotage démarrent dès le troisième mois, sur les nouveaux chiffres.
- Semaines 1–4 1
Diagnostic et architecture revenue
22 entretiens entre marketing, sales, CS et finance. Audit de Salesforce, HubSpot et Chargebee. Définitions communes du lifecycle, de l’ARR, du churn et de l’expansion, validées en comité de direction.
- Revenue blueprint
- Dictionnaire des définitions
- Feuille de route
- Semaines 5–11 2
Refonte Salesforce et quote-to-cash
Lifecycle unique du lead au client, étapes MEDDICC avec critères de sortie, mise en place de Salesforce CPQ avec règles de remise et circuit de validation, synchronisation avec Chargebee.
- Pipeline MEDDICC
- Salesforce CPQ
- Intégration Chargebee
- Semaines 12–16 3
Renouvellements et expansion
Process de renouvellement à J-120, J-90 et J-60, health score client calculé à partir de l’usage et du support, pipeline d’expansion dédié aux account managers.
- Playbook renouvellement
- Health score
- Pipeline expansion
- Semaines 17–22 4
Forecast, capacité et données
Forecast par catégorie (commit, best case, pipeline) consolidé par manager, modèle de capacité et territoires, ingestion Fivetran vers BigQuery, modèle ARR dans dbt et dashboards Looker.
- Méthode de forecast
- Capacity model
- Modèle ARR dbt
- Dashboards Looker
- Semaines 23–26 5
Gouvernance et transfert
Rituels installés (forecast call hebdomadaire, revue de pipeline, QBR), calcul des commissions automatisé, recrutement et onboarding du RevOps manager interne qui reprend le système.
- Calendrier des rituels
- Commissions automatisées
- Runbook RevOps
Mesurés trois mois après la fin de mission.
Comparaison entre le trimestre précédant la mission et le trimestre suivant sa livraison.
| Indicateur | Avant | Après | Évolution |
|---|---|---|---|
| Écart forecast / réalisé (trimestre) | ±24 % | ±7 % | −17 pts |
| Renouvellements traités avant J-60 | 38 % | 91 % | +53 pts |
| Revenu d’expansion trimestriel | 410 k€ | 580 k€ | +41 % |
| Délai devis → signature (médiane) | 9 j | 2 j | −78 % |
| Win rate des opportunités qualifiées | 19 % | 24 % | +5 pts |
| Préparation du board pack | 3 j | 2 h | −92 % |
| Calcul mensuel des commissions | 5 j | 4 h | −90 % |
« Nous préparons la Série C avec un forecast tenu à quelques points près et une rétention que nous savions expliquer ligne par ligne. Et notre RevOps manager a repris un système, pas un chantier. »
Un seul chiffre, partagé par le marketing, les sales, le CS et la finance. Un revenu qui se prévoit au lieu de se constater.
Votre forecast se refait à la main avant chaque board ?
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