L'IA, du pilote au pipeline : comment les équipes marketing et commerciales de Snowflake ont transformé l'essai

Tous les directeurs commerciaux et marketing avec lesquels nous échangeons se posent la même question : « Nous avons investi dans l’IA, lancé des pilotes et convaincu nos équipes de l’adopter. Alors pourquoi le retour sur investissement n’est-il toujours pas au rendez-vous ? »

Aujourd’hui, nous publions le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux pour répondre à cette question. Nous y racontons en détail comment les équipes commerciales et marketing de Snowflake s’appuient sur l’IA pour générer des revenus à chaque étape du parcours client. Nous y présentons également une méthode reproductible, que tout responsable GTM peut appliquer pour obtenir les mêmes résultats.

Nous nous sommes nous-mêmes posé cette question. Et la réponse nous a surpris : le problème ne venait pas de la technologie, mais de l’organisation.

Dans les entreprises où gagner un client exige des équipes commerciales et marketing qu’elles mobilisent plusieurs interlocuteurs tout au long d’un cycle de vente complexe, ces deux fonctions travaillent encore trop souvent séparément. Elles poursuivent des objectifs différents, s’appuient sur des données distinctes et racontent chacune leur propre version d’une même histoire. L’IA a rendu ce fossé beaucoup plus visible, mais elle ne l’a pas comblé à elle seule.

Elle nous a toutefois donné un système nerveux commun : une source unique de vérité sur laquelle les deux équipes peuvent fonder leurs analyses. La conversation ne consiste alors plus à déterminer quels chiffres sont les bons, mais à décider ensemble des actions à mener.

Pour y parvenir, de meilleurs outils ne suffisent pas. Il faut repenser en profondeur la manière dont les équipes commerciales et marketing collaborent : les processus qui les relient, le socle data sur lequel elles s’appuient, les critères de réussite qu’elles partagent et la culture qui détermine si l’adoption est réelle ou simplement de façade.

Nous l’avons appris par l’expérience, en découvrant ce qui fonctionnait, ce qui ne fonctionnait pas et les aspects de notre approche qu’il nous fallait repenser. « De l’investissement à la croissance, le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux » rassemble tous ces enseignements et propose une méthode complète, conçue pour les responsables prêts à mener cette même transformation.

LE PROBLÈME N’EST PAS L’ADOPTION DE L’IA, MAIS SON IMPACT RÉEL SUR LES REVENUS

La plupart des équipes GTM B2B exécutent plus rapidement des tâches qui n’ont pourtant aucun effet sur le chiffre d’affaires. Le marketing produit ses contenus plus vite. Les équipes commerciales synthétisent leurs appels plus efficacement. Tout le monde a le sentiment de gagner en productivité. Mais accélérer des tâches isolées ne permet d’alimenter le pipeline commercial que si celles-ci s’inscrivent dans un workflow intégré de bout en bout. Or, la plupart des entreprises ne l’ont pas encore mis en place.

Les informations nécessaires pour générer des revenus sont déjà présentes au sein de votre entreprise. Elles se trouvent dans chaque interaction avec une campagne, chaque transcription d’appel, chaque ticket d’assistance et chaque signal d’usage produit. Le problème n’est pas l’absence de signaux, mais le fait qu’ils ne soient jamais réunis au bon moment.

Les équipes commerciales ignorent ce que le marketing a observé. Le marketing ne sait pas ce que les commerciaux ont entendu. Et lorsque quelqu’un finit par rassembler manuellement toutes ces informations, il est souvent déjà trop tard pour agir.

En identifiant précisément les points où des revenus nous échappaient, nous avons mis en évidence quatre sources de manque à gagner : les signaux ignorés, les ruptures dans le passage de relais, le déficit de valeur et le manque de vélocité. Chacune est clairement identifiable, mesurable et réparable. Cet ebook vous explique précisément comment y remédier.

Un nouveau modèle opérationnel, pas un simple déploiement d’outils

Avant même de choisir le moindre outil, il faut créer les conditions humaines indispensables à une véritable transformation. Toute initiative d’IA repose sur quatre dimensions : les personnes, les processus, la technologie et les valeurs. Or, l’IA les rend étroitement interdépendantes. Il n’est désormais plus possible d’en faire évoluer une indépendamment des autres : toutes doivent progresser de concert.

Les valeurs constituent la dimension dans laquelle la plupart des entreprises investissent le moins. Pourtant, une véritable transformation demande aux collaborateurs de désapprendre des méthodes de travail qu’ils ont mis des années à maîtriser et d’accepter une part réelle d’incertitude. Cela n’est possible que dans un environnement fondé sur l’empathie et la confiance.

Les dirigeants doivent reconnaître que cela n’a rien de facile, laisser la place aux questions et montrer qu’il est normal de ne pas avoir immédiatement toutes les réponses. C’est ainsi que se construit la confiance entre les équipes, et dans les données communes sur lesquelles les fonctions commerciales et marketing fondent désormais ensemble leurs analyses.

Enfin, une troisième valeur est non négociable : une IA responsable. Chaque contenu ou résultat produit avec l’aide de l’IA doit être placé sous la responsabilité d’une personne clairement identifiée.

De l’insight à l’impact : le framework RAMP

RAMP (Reveal, Architect, Mobilize, Prove -ou en français : Identifier, Concevoir, Déployer, Démontrer) est la méthode que nous avons conçue pour combler l’écart entre le potentiel de l’IA et son impact sur les revenus. Elle constitue la colonne vertébrale de cet eBook.

Il ne s’agit pas d’un programme ponctuel, mais d’une démarche cyclique dans laquelle chaque nouvelle itération s’appuie sur les acquis de la précédente et en amplifie les résultats.

L’eBook vous accompagne à travers chacune des quatre phases : les questions de diagnostic à poser, le modèle de gouvernance à mettre en place, la méthode de mesure à adopter, mais aussi les erreurs que nous avons commises en chemin.

Les résultats obtenus

En 18 mois, auprès de plus de 6 000 collaborateurs, chaque solution déployée a permis de remédier à une source de manque à gagner clairement identifiée. Les résultats se sont directement reflétés dans nos indicateurs :

• L’amélioration des taux de conversion a contribué à une croissance du chiffre d’affaires d’environ 37 % sur un an dans la région EMEA¹.

• En six mois, les cycles de vente ont été raccourcis de 25 à 30 % dans la région EMEA².
• Chaque semaine, 2 600 heures ont été libérées au profit de missions stratégiques à forte valeur ajoutée³.
• Le nombre de rendez-vous obtenus auprès des comptes à fort potentiel a été multiplié par 2,3, avec des dépenses marketing réduites de **38 %**⁴.
• 92 % des professionnels du marketing estiment que l’IA leur permet d’accomplir des tâches auparavant impossibles⁵.

Les clients qui développent leurs solutions sur Snowflake observent la même dynamique.

Téléchargez le guide

Nous sommes convaincus que l’IA représente la plus grande transformation des méthodes de travail des équipes Marketing et Commercial depuis l’arrivée du CRM. Les entreprises qui tireront leur épingle du jeu ne seront pas celles qui disposeront des meilleurs modèles, mais celles qui sauront intégrer l’IA aux moments décisifs où se joue leur chiffre d’affaires.

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TÉLÉCHARGEZ MAINTENANT « De l’investissement à la croissance, le guide de l’IA pour les responsables marketing et commerciaux »

Vous y trouverez la méthode RAMP expliquée en détails, les questions de diagnostic propres à chaque phase et toutes les clés pour commencer à générer un impact concret grâce à l’IA.

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_{¹ Formulaire 10-Q de Snowflake, trimestre clos le 30 avril 2026. Source.}

_{²  De septembre 2025 à  avril 2026}

_{³ Estimation fondée sur le temps moyen économisé chaque semaine par utilisateur, multiplié par le nombre d’utilisateurs actifs après le déploiement de l’assistant. Source.}

_{⁴ Grâce à l'IA de Snowflake, qui lui a permis de mener des campagnes mieux ciblées et de personnaliser davantage ses messages, l’équipe ABM de Snowflake a multiplié par 2,3 le nombre de rendez-vous obtenus tout en réduisant ses dépenses de 38 %. Source.}

_{⁵ D’après une enquête interne menée par Snowflake en juin 2026. Source.}