Les cinq métriques DIGIMOL (base PME)
1 — Nombre de conversations qualifiées / semaine (entrée de funnel réelle).
2 — Taux de passage par étape majeure (ex. discovery → proposition).
3 — Cycle moyen en jours par segment (pas une moyenne globale brouillonne).
4 — Taux de gain sur les dossiers matures (après proposition).
5 — Écart prévision vs réalisé sur 4 à 8 semaines glissantes.
Tu peux commencer avec trois si ta donnée est fragile — mais sans cycle, tu pilotes à l’aveugle.
Comment l’IA aide sans « analytics bullshit »
Prompt : « voici mon tableau brut […] ; calcule les taux par étape et signale les anomalies » — tu contrôles les formules.
Prompt : « propose une structure de revue hebdo de 20 minutes pour un fondateur seul ».
L’IA excelle à reformuler des notes de revue en actions — pas à inventer des chiffres absents.
Lien qualification
Sans qualification honnête, tes taux par étape mentent.
Revoir Qualifier un lead en 5 questions avant d’optimiser les pourcentages.
Conclusion
Un pipeline lisible rend le closing de fin de mois prévisible — pas magique, mais moins stressant.
La checklist closing boucle la série ; le guide Vendre plus intelligemment avec l’IA reste la ressource centrale.
Pour aller plus loin
Vendre plus intelligemment avec l’IA
Scripts ChatGPT pour répondre aux clients, traiter les objections et closer plus vite sans forcer.
Questions fréquentes
- Faut-il un CRM coûteux ?
- Non : un tableur honnête avec les bonnes étapes vaut mieux qu’un CRM vide. L’IA aide à structurer les revues, pas à remplacer la saisie.
