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Conception du RevOps stack

Explorez l’IA pour les opérations marketing et commerciales : CRM, suivi des prospects, workflows et mesure des résultats. Travaillez les contrôles sur des exemples pédagogiques.

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Section 14.8.1 : Conception du RevOps stack

🎯 Objectif pédagogique

Concevoir l'architecture technique complète d'un RevOps stack IA pour le projet capstone : sélection des outils, design de l'architecture de données, et planification de l'intégration.


Le projet capstone : RevOps Stack IA complet

Ce projet final vous demande de concevoir et implémenter un système RevOps assisté par l'IA, de bout en bout, pour une entreprise SaaS fictive.

## Brief du projet

### L entreprise fictive : "DataFlow SaaS"
- ARR : 2M€
- Clients : 200 comptes (30 Enterprise, 70 Mid-market, 100 SMB)
- Équipe : 5 commerciaux, 2 CS, 1 marketer, 1 RevOps
- Stack actuel : HubSpot (CRM), Mailchimp (email), Google Analytics
- Problèmes : pas de scoring, pas d attribution, reporting manuel, churn élevé (5%/mois)

### Objectif
Créer un RevOps Stack qui :
1. Score les leads automatiquement (ML)
2. Automatise le nurturing et le routing
3. Prédit le churn et le pipeline
4. Fournit des dashboards C-level temps réel
5. Utilise des agents IA pour l assistance quotidienne

Architecture du système

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Sélection du tech stack

Tech Stack recommandé

CoucheOutilRaisonAlternative
CRMHubSpotAll-in-one, bon API, free tierSalesforce (si Enterprise)
Data WarehouseBigQueryServerless, SQL, pas cherSnowflake
ETLAirbyteOpen source, 300+ connecteursFivetran
ML PlatformPython + scikit-learnSimple, suffisant pour le scoringVertex AI
Vector DBPineconeManaged, simpleChroma (local)
LLMOpenAI GPT-4Meilleur ratio qualité/coûtClaude 3.5
OrchestrationLangGraphStandard multi-agentCrewAI
DashboardMetabaseOpen source, SQL-basedLooker
ReportingSlack + EmailLà où l équipe travailleNotion

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Plan d'implémentation

## Sprint plan (4 sprints de 1 semaine)

### Sprint 1 : Data Foundation
- [ ] Connecter HubSpot à BigQuery (Airbyte)
- [ ] Créer les tables de base (contacts, deals, activities)
- [ ] Data quality checks automatiques
- [ ] Dashboard de monitoring des données

### Sprint 2 : ML Models
- [ ] Feature engineering (scoring features)
- [ ] Lead scoring model (train, evaluate, deploy)
- [ ] Churn prediction model
- [ ] Pipeline forecasting model

### Sprint 3 : Automation + Agents
- [ ] CRM automation (lead routing, task creation)
- [ ] RAG knowledge base (playbooks, FAQ)
- [ ] Agent IA RevOps (Dust ou LangGraph)
- [ ] Alert system (Slack notifications)

### Sprint 4 : Reporting + Polish
- [ ] Dashboards C-level (Metabase)
- [ ] Weekly report automatique
- [ ] QBR template generator
- [ ] Documentation + démo
Vérification rapide

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