Le CRO de Mural nous explique où les dirigeants du revenu se trompent avec l’IA — et comment y remédier
Découvrez comment un CRO SaaS utilise l’IA pour repenser les workflows de revenus, améliorer la prévision et la recherche de comptes, et aider les équipes à aller plus vite sans sacrifier le jugement ou la qualité.
Parcours professionnel: Bill Dwoinen souligne qu’une carrière dans la vente est souvent non linéaire, impliquant une succession de petits choix répétés.
Intégration de l’IA: Intégrer l’IA dans les workflows peut renforcer la précision et la constance de la vente, sans remplacer le jugement humain.
Stratégie de renouvellement: L’IA peut transformer les stratégies de renouvellement en workflows proactifs, détectant les risques avant les dates critiques.
Importance des données: Le succès de l’adoption de l’IA dépend d’une base de données solide et d’informations fiables et cohérentes.
Refonte des workflows: Le véritable potentiel de l’IA réside dans la réflexion et la refonte des workflows à forte valeur ajoutée, au-delà de la simple résolution des points de friction.
Bill Dwoinen est le CRO de l'entreprise SaaS B2B en pleine croissance, Mural. Fort de 20 ans d’expérience dans le domaine des revenus, il supervise aujourd’hui les ventes, la réussite client, les opérations de revenus et les systèmes GTM — et il mise tout sur l’IA.
Nous avons discuté avec Bill de la raison pour laquelle les responsables des revenus doivent arrêter de résoudre les points de friction par l’IA et commencer à repenser l’ensemble des flux de travail. Voici ce qu’il nous a confié.
Jamais Un Parcours Direct Jusqu'à La Direction Générale
Je suis Bill Dwoinen, CRO chez Mural. J’ai passé environ 20 ans dans la vente et le management commercial. J’ai commencé dans les ressources humaines chez CareerBuilder, puis suis passé au SaaS chez LinkedIn, et j’ai passé près de cinq ans à diriger l’activité entreprise de Slack chez Salesforce dans le secteur technologique stratégique. Je suis arrivé au poste de CRO chez Mural début 2025.
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Mon parcours n’a jamais été linéaire. Je le dis aux lycéens quand je retourne intervenir, et je le pense vraiment. La vie ne suit pas une ligne droite, et une carrière commerciale non plus. J’ai commencé comme collaborateur individuel, puis je suis devenu manager car je me souciais sincèrement plus des personnes autour de moi que des lauriers à recevoir. Et j’ai fini par bâtir l’historique qui ouvre les portes du comité de direction. De petits choix constants sur 20 ans — c’est ça, la vérité.
Diriger L’Organisation Des Revenus
Je dirige l’ensemble de l’organisation des revenus chez Mural, une société SaaS B2B en pleine croissance avec un modèle d’abonnement récurrent et une couche de services renforcée grâce à notre partenariat LUMA. L’organisation englobe la vente, la réussite client, les opérations de revenus et les systèmes GTM. J’ai volontairement intégré les systèmes GTM à l’organisation des revenus pour aligner nos systèmes, données et flux de travail sur la façon dont les clients achètent, adoptent et grandissent avec nous, plutôt que de les optimiser en silos.
Nous servons des clients grands comptes dans le monde entier, avec une forte concentration en AMER et en EMEA. Notre approche commerciale met l'accent à la fois sur l’acquisition de nouveaux clients et l’expansion au sein de notre base existante, et nous développons activement de nouveaux cas d’usages et personas acheteurs au-delà de la portée initiale de Mural.
Ce qui compte le plus à mes yeux, c’est que l’organisation des revenus fonctionne comme un seul moteur connecté. Le nouveau business, la fidélisation et l’expansion ne doivent pas poursuivre des objectifs séparés. Mon rôle est de veiller à ce que le modèle opérationnel reflète cela et que chaque partie de l’organisation, du premier échange commercial jusqu’à la génération de valeur à long terme, tire dans la même direction.
Pourquoi L’IA Est Un Cadeau Pour Les CRO
J’ai toujours cru au pouvoir du process : précision du forecasting, discipline du pipe, compréhension de vos indicateurs avancés. L’IA accélère aujourd’hui tout ce qui fonde ma philosophie de leadership.
Les équipes qui passaient jadis du temps à vérifier le pipe manuellement et à se fier à leur instinct peuvent désormais obtenir des signaux plus vite, agir avec plus de confiance et coacher plus précisément. Pour un CRO, ce n’est pas une menace : c’est un cadeau.
Les leaders qui réussiront dans ce contexte n’en ont pas peur. Je n’ai jamais eu peur d’échouer, et je n’ai pas peur de ça non plus. Chez Mural, je me concentre sur la création d’un moteur de revenus où l’IA amplifie ce que les gens talentueux font déjà, sans remplacer leur jugement, leurs relations ou la culture que nous bâtissons. C’est ça, la mission, et je n’ai jamais été aussi concentré dessus.
Comment L’IA Peut Repenser Le Travail À Haute Valeur Des Revenus
J’ai utilisé l’IA pour repenser la façon dont s’effectue le travail à forte valeur en matière de revenus, en particulier la recherche de comptes, la création de POV et la communication.
Ce travail est plus proche des revenus que ce que l’on imagine parfois. Il détermine la qualité d’apparition de l’équipe auprès des clients, la pertinence des prises de contact et la régularité avec laquelle l’organisation exprime la valeur. Historiquement, c’était aussi trop manuel, trop hétérogène, et trop dépendant de l’effort individuel. Les meilleurs commerciaux le font bien. D’autres restent sur quelque chose de plus générique. Cela pose un problème de qualité, pas seulement de productivité.
Mes nouveaux flux de travail sont des GPT personnalisés conçus pour des cas d’usage commerciaux spécifiques. Ce n’est pas de l’IA générique appliquée en masse, mais des outils pensés à partir de notre manière d’analyser les comptes, de formuler la valeur et de produire un rendu commercial fort dans notre contexte.
La spécificité crée du levier. Les outils génériques produisent des résultats génériques.
L’exemple le plus flagrant est notre workflow de recherche de comptes et de préparation des prises de contact. Un commercial renseigne le compte, le contexte, et l’objectif. Le workflow génère une vision structurée du compte : ce qui se passe probablement dans l’entreprise, où sont les priorités et points de douleur, quels signaux comptent, et comment présenter notre valeur face à cette situation précise.
L’IA Pour La Recherche De Comptes Et La Préparation Des Prises De Contact
Le commercial repart avec un véritable point de vue construit autour du client, pas un modèle recyclé. Un travail qui prenait autrefois entre 10 et 30 minutes n’en prend plus que trois, sans perte de qualité. Et la qualité est plus homogène dans l’équipe, quels que soient ceux qui l’utilisent.
Un travail qui prenait auparavant de 10 à 30 minutes prend désormais environ trois minutes, sans diminuer la qualité. Et la qualité est plus constante au sein de l’équipe, peu importe qui exécute la tâche.
L’IA dans les flux de travail de prévision
Un autre exemple est le Forecast Center, un GPT personnalisé que j’ai conçu pour transformer la façon dont les dirigeants se préparent et mènent les discussions de prévision. Il résout le problème selon lequel la plupart des appels de prévision se résument à ce que les responsables lisent les données à haute voix au lieu d’en déduire une stratégie. Forecast Center prend des données opérationnelles, des entrées sur le pipeline, ainsi que des informations sur la santé client, et aide les responsables à transformer cela en un récit clair et un point de vue défendable avant même qu’ils ne rejoignent l’appel.
Notre standard interne est simple : si cela ressemble à un GPT ayant résumé un tableau, ce n’est pas terminé. Cela doit résonner comme un CRO qui a fait ses devoirs et est prêt à diriger l’activité.
Résultats
Ce qui fait le succès des deux, ce n’est pas le modèle. C’est la conception du flux de travail, le contexte intégré et le niveau d’exigence que nous imposons à la qualité du résultat. Le commercial comme le responsable conservent leur jugement. L’IA supprime les frictions dans la préparation, leur permettant d’arriver plus affûtés, plus rapides et plus cohérents qu’avant.
Nous n’en sommes qu’au début, et je me garde de surestimer l’impact sur les revenus. Mais sur ces flux et bien d'autres, nous avons déjà amélioré la rapidité et la réactivité de l’organisation, sans sacrifier la qualité. Les équipes peuvent se rapprocher plus vite des clients car elles n’attendent plus une réunion ou un long processus manuel pour étudier un compte, construire le contexte et se forger une opinion. Cela a amélioré la préparation, renforcé la cohérence du travail tourné vers le client, et rendu l’organisation plus efficace pour engager les comptes.
Pourquoi les renouvellements ont besoin d’une refonte grâce à l’IA
Les renouvellements nécessitent eux aussi une refonte.
La plupart des organisations traitent encore les renouvellements de manière réactive. Les équipes attendent que la date approche, vérifient l’indice de santé et se mobilisent pour couvrir les bonnes relations.
Mais une fois qu’elles réalisent ce travail, il est déjà trop tard. Je recommanderais de repenser l’intelligence autour des renouvellements pour en faire un flux continu, et pas seulement une urgence trimestrielle. L’IA s’y prête parfaitement car elle peut faire remonter les signaux de risques, signaler les lacunes de couverture et aider les responsables à se forger une opinion sur les zones à surveiller avant la fin de la période.
Pourquoi la plus grande opportunité de l’IA n’est pas là où on l’attend
Mais il est important de garder à l’esprit que la plus grande opportunité de l’IA n’est pas de corriger chaque point de friction individuellement, mais bien de repenser entièrement le flux.
Au début, j’étais sans doute trop focalisé sur la résolution des douleurs immédiates — cela produisait de la valeur, mais restait souvent incrémental et non transformationnel.
Si j’avais compris cela plus tôt, j’aurais passé moins de temps à optimiser des tâches isolées et plus à repenser, de bout en bout, les processus à plus forte valeur, en les liant clairement aux priorités GTM et à des impacts business mesurables dès le départ.
Cela m’aurait évité une expérimentation fragmentée, susceptible de produire des outils utiles mais sans effet de levier stratégique réel.
La leçon à retenir, c’est que l’IA crée le plus de valeur dès lors qu’elle est reliée à la façon dont votre entreprise génère ses revenus — et non simplement là où les équipes ressentent une difficulté sur le moment.
Là où l’IA éclaire les tâches liées au revenu
Je m'appuie surtout sur l’IA là où une meilleure synthèse et une préparation accélérée procurent un véritable effet de levier : recherche de comptes, création de points de vue, élaboration de messages, communication, reconnaissance de schémas dans de larges volumes d’information. Elle excelle dans le traitement des données, la structuration de la pensée, et l'amélioration de la qualité et de la cohérence de l'exécution à l'échelle de l'organisation.
Les humains interviennent là où un véritable jugement et une réelle responsabilité sont requis : prévisions, tarification, arbitrages finaux sur le pipeline, décisions de territoire et décisions majeures sur le risque client ou l’investissement. L’IA peut éclairer ces discussions, mais elle ne remplace pas le discernement du leadership.
La raison est simple. Je souhaite que l’IA nous aide à mieux réfléchir et aller plus vite, sans pour autant prendre le contrôle des décisions où la nuance, le contexte et la responsabilité comptent le plus. Dans une organisation de revenus, la rapidité est importante, mais le jugement demeure le facteur différenciateur.
Les leaders du revenu doivent surveiller de près les dérives de l’IA
Parfois, l’IA produit plus de sorties au lieu de sorties de meilleure qualité. L’exemple le plus clair est celui des dérives de l’IA : prospection générique, messages stéréotypés, points de vue impersonnels et nombre d’activités qui paraissent productives mais n’améliorent pas la qualité commerciale. Dans ces cas, l’IA génère du bruit, pas de la valeur ajoutée.
J’ai aussi vu l’IA être surutilisée dans des domaines où le jugement, le contexte et la nuance priment sur la rapidité. Si les données d’entrée sont mauvaises ou si les standards sont faibles, l’IA ne le rectifie pas. Elle l’amplifie.
Le vrai problème n’est pas tant la technologie en elle-même que la facilité avec laquelle on confond le volume avec la valeur. C’est le risque d’échec que je surveille de plus près car il entraîne une perte de confiance.
J’y réponds en fixant un standard clair à l’échelle de l’organisation, en montrant l’exemple et en partageant la rigueur qui m’a permis de structurer mes propres méthodes de travail. Cela signifie rappeler que l’IA doit aiguiser la réflexion, non la remplacer, et que le contexte, l’itération et le jugement comptent toujours.
C’est ce qui distingue les équipes commerciales qui tirent un réel avantage de l’IA de celles qui ne font qu’ajouter du bruit.
Pourquoi l’échelle n’implique pas toujours un compromis sur la qualité
Je pensais auparavant que l’augmentation de l’échelle impliquait toujours un compromis sur la qualité. Dans le développement commercial, l’automatisation signifiait historiquement plus de sorties, mais généralement au détriment de la pertinence, du jugement et de la qualité.
L’IA m’a fait revoir cette supposition : ce compromis n’est pas inévitable. Bien utilisée, avec le bon contexte, une conception réfléchie des processus et des standards élevés, l’IA peut augmenter la vitesse et l’échelle sans forcément baisser le niveau d’exigence.
Le meilleur exemple est celui des processus de recherche et de préparation des comptes dont j’ai parlé plus tôt. Cela ne se produit pas spontanément, mais c’est possible. Et cela représente un véritable changement par rapport à la manière dont la plupart d’entre nous ont vécu l’automatisation dans les organisations commerciales.
Bien utilisée, avec le bon contexte, une conception réfléchie des processus et des standards élevés, l’IA peut augmenter la vitesse et l’échelle sans forcément baisser le niveau d’exigence.
Pourquoi de bonnes données sont essentielles à une adoption réussie de l’IA
Des données fiables comptent plus que les outils eux-mêmes. Si les données sont incomplètes, incohérentes ou peu fiables, l’IA ne résout pas ce problème, elle l’aggrave.
Vous obtiendrez peut-être des résultats plus rapides, mais pas forcément meilleurs. C’est l’une des plus grandes leçons que j’ai apprises.
Réussir l’adoption de l’IA ne consiste pas seulement à avoir accès au bon modèle. Il s’agit de bâtir une base de données solide, une rigueur opérationnelle et de la confiance dans la qualité des entrées pour exploiter le modèle efficacement. Les outils ont leur importance, mais de bonnes données sont la condition sine qua non pour que cela fonctionne.
Comment les CRO devraient aborder les évolutions liées à l’IA
Je recommande aux CRO de se servir de l’IA pour aiguiser leur réflexion, améliorer leur exécution et amplifier leur discernement, non pour inonder l’entreprise de toujours plus de sorties.
Commencez là où la rapidité et la capacité de synthèse créent un véritable levier : la recherche de comptes, la création de points de vue, les messages et la détection de tendances à travers le moteur de revenus. Soyez clairs sur ce que l’IA doit éclairer et ce qui doit rester du ressort de l’humain. Et fixez la barre haut dès le départ ; autrement, les gens auront tendance à se contenter de résultats génériques qui semblent productifs mais n’améliorent en rien la qualité commerciale.
Les leaders qui en retireront le plus ne sont pas ceux qui prétendent avoir tout compris, mais ceux qui s’engagent sérieusement, l’appliquent avec discernement et élèvent sans cesse leurs exigences sur ce que l’IA apporte à l’entreprise.
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