Au cours de la dernière décennie, les ventes sortantes ont suivi une formule prévisible. Les entreprises ont embauché plus de représentants commerciaux, acheté plus de données, envoyé plus de courriels et effectué plus d'appels à froid. Et pendant un certain temps, cela a fonctionné. Des outils tels que ZoomInfo, Apollo, Outreach et Salesloft ont permis aux équipes chargées de la prospection de clientèle (GTM) d'élargir leur champ d'action grâce à l'automatisation et au volume.

Mais avec la saturation des canaux de distribution, le rendement des ventes sortantes à fort volume a diminué. Les taux de conversion chutent, les quotas ne sont pas atteints et les équipes de vente commencent à se poser une question difficile : Est-ce que tout cela fonctionne encore ?

Nous ne le pensons pas. Et nous pensons qu'une nouvelle plateforme GTM est en train d'émerger pour prendre sa place.

De l'art à la science

Dans la nouvelle ère des ventes sortantes, nous pensons que le succès ne viendra pas de l'envoi d'un plus grand nombre de messages. Il s'agira plutôt d'envoyer le bon message à la bonne personne au bon moment, dans un système alimenté par des données et des signaux d'intention plutôt que par des suppositions. Ce qui était autrefois un art créatif est en train de devenir une science fondée sur des données.

Si les équipes GTM en sont conscientes et souhaitent s'adapter à ce changement, l'infrastructure nécessaire à cette transition n'a malheureusement pas suivi. Au cours de la dernière décennie, les entreprises ont beaucoup investi dans des outils de prospection et de génération de demande cloisonnés : des fournisseurs de données comme ZoomInfo, LinkedIn et G2, des produits de marketing basés sur les comptes comme 6Sense* et Demandbase et des outils d'engagement comme Salesloft et Outreach. Il en résulte une pile fragmentée et des signaux dispersés, obligeant les équipes GTM à passer plus de temps à assembler des flux de travail et des systèmes disparates qu'à engager réellement les acheteurs.  Pour de nombreux représentants, le travail est passé de la vente à la gestion des outils.  Le temps qui devrait être passé "sur le terrain" est plutôt consacré à la collecte de données et à l'utilisation du logiciel.  L'une des plaintes les plus fréquentes que nous entendons aujourd'hui de la part des représentants est que leur travail est devenu l'apprentissage d'une pile de technologies de vente, et non la vente.

Entre-temps, les messages générés par l'IA ont ajouté du bruit au problème, en augmentant le volume et en créant un goulot d'étranglement au niveau de la distribution, les canaux sortants étant de plus en plus saturés par des messages génériques qui, souvent, n'ont pas d'écho auprès des clients. Il en résulte des équipes de DTS pléthoriques dont les résultats sont en baisse.

Ce qui change

Un changement est en cours dans la manière dont les équipes go-to-market envisagent l'outbound. Ce changement catalyse l'émergence d'une nouvelle catégorie d'entreprises GTM Logiciel. Cette tendance est sous-tendue par de nouvelles réalités dans le domaine de la vente :

1. La nature du travail de vente devient de plus en plus technique. Les équipes GTM s'éloignent des modèles manuels d'approche et d'effectifs pour adopter une approche plus axée sur les données et les systèmes.  Aujourd'hui, les personnes qui gèrent les flux sortants ne se contentent pas d'envoyer plus de courriels, elles créent des flux de travail, intègrent des données et gèrent l'automatisation afin d'accroître l'engagement personnalisé.  L'outbound devenant de plus en plus intelligent, les équipes GTM ont besoin de nouveaux outils conçus pour des personnes qui pensent en termes de systèmes et de données, et non pour des représentants juniors exécutant des tâches ponctuelles.
2. Le pipeline est le goulot d'étranglement. Aujourd'hui, la plupart des équipes s'efforcent de générer suffisamment de pipeline, mais le problème est plus profond que le volume. La plupart des projets en cours de création sont de faible qualité, proviennent de sources aléatoires et ne sont pas classés par ordre de priorité. Les signaux sont ignorés, les prospects ne sont pas qualifiés et les représentants passent leur temps à courir après des comptes qui n'étaient pas adaptés au départ. En conséquence, les taux de conversion diminuent et les coûts d'acquisition des clients augmentent. Le véritable défi n'est pas seulement d'augmenter le nombre de contacts, mais aussi de créer les bons contacts qui correspondent au profil du client idéal de l'entreprise.
3. Le timing et le contexte sont essentiels.  En matière d'appels sortants, le succès dépend non seulement des personnes que vous contactez, mais aussi du moment où vous les contactez et de la raison pour laquelle vous le faites.  Les acheteurs sont submergés de demandes génériques et les listes de comptes statiques ne suffisent pas.  Les organisations GTM modernes doivent agir sur des signaux en temps réel, tels que l'utilisation des produits, les changements dans le recrutement, l'engagement dans le contenu, les nouvelles pertinentes et les activités de financement, et les associer à des messages contextuels et personnalisés.  Sans un timing précis et une pertinence contextuelle, même une campagne de sensibilisation bien ciblée tombe à plat.
4. L'IA générative passe de l'augmentation à l'automatisation. Les grands modèles linguistiques sont désormais capables de traiter des tâches qui nécessitaient auparavant un raisonnement et un jugement humains. Au premier plan de cette évolution se trouvent les agents d'IA, des systèmes autonomes capables de planifier, d'exécuter et d'adapter des flux de travail complexes avec une intervention humaine minimale. Les processus qui nécessitaient autrefois une équipe marketing et SDR complète pour les créer et les mener à bien peuvent désormais être orchestrés par un seul opérateur grâce à des agents intégrés dans des plateformes natives de l'IA telles qu'Unify. Ce changement n'est pas seulement une question d'efficacité. Il élargit fondamentalement les opportunités pour les plateformes GTM modernes et natives à l'IA en capturant non seulement les dépenses de Logiciel mais aussi les budgets de personnel auxquels la génération précédente d'outils GTM ne pouvait pas accéder.
5. Les équipes de vente veulent une consolidation. Les solutions ponctuelles ont créé de la complexité. Les équipes GTM recherchent désormais des plateformes de bout en bout qui unifient le flux de travail entre les données, l'intention, l'enrichissement, l'engagement et la mesure.

Pourquoi avons-nous investi dans Unify* ?

C'est pourquoi nous sommes heureux d'annoncer que Battery a mené une série B de 40 millions de dollars dans Unify*.

Unify met en place un système d'intelligence et d'action de bout en bout qui permet d'améliorer la qualité des communications sortantes. La plateforme rassemble des agents d'IA, des données, des personnes et des actions dans un flux de travail unifié, permettant aux équipes de go-to-market d'identifier les bons prospects, de personnaliser la prise de contact et d'exécuter des campagnes sortantes ciblées et de haute qualité avec un minimum de supervision humaine.  Les commerciaux sont alors libres de faire ce qu'ils font le mieux, à savoir établir des relations, et non des feuilles de calcul ou envoyer des milliers de courriers électroniques non sollicités.

En moins de deux ans, Unify a connu une croissance notable et soutient actuellement des équipes très performantes dans des entreprises comme Airwallex, Cursor, Perplexity, Together AI et Flock Safety. Le produit est conçu pour les opérateurs GTM innovants d'aujourd'hui, en particulier ceux qui pensent en termes de systèmes et qui veulent faire évoluer les flux sortants de manière intelligente, et non par la force brute.

Les cofondateurs, Austin et Connor, apportent à ce problème une combinaison rare de produits, de GTM et d'expertise technique approfondie. Austin a été l'un des responsables de l'équipe chargée des produits de croissance chez Ramp, où il a mis au point des systèmes permettant d'élargir la portée des services personnalisés grâce aux données et aux signaux. Connor, ingénieur de recherche en ML chez Scale, a construit une infrastructure complexe d'IA et de données. Leur expérience les positionne pour repenser l'outbound à l'ère de l'IA, non seulement pour automatiser l'outbound, mais aussi pour rendre la croissance plus prévisible, reproductible et créative.

Nous pensons qu'Unify représente le prochain chapitre de GTM Logiciel.

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