Comment Mistral AI a construit un moteur GTM pour l’international avec Clay

L’équipe RevOps a alimenté Salesforce avec plus de 25 000 comptes enrichis pour constituer son TAM. À partir de ce socle, elle a pu définir une segmentation géographique, découper des territoires commerciaux équilibrés et bâtir un premier modèle de priorisation des comptes.

Cette cartographie du TAM a fourni à l’équipe les données de planification nécessaires pour orienter sa stratégie GTM à l’international. Par exemple : quel « poids » la région des pays nordiques représente-t-elle pour Mistral AI ? Quel est le niveau de qualité des comptes sur cette zone ? Combien de commerciaux faut-il allouer pour la couvrir ?

Alice Liu, RevOps Manager, a initié cette cartographie en utilisant la fonctionnalité Find Companies de Clay, afin de sourcer les entreprises atteignant un certain seuil d’effectifs.

‍« J’ai été bluffé par l’étendue et la richesse des comptes disponibles à l’échelle globale. En seulement deux semaines avec Clay, nous avions identifié 25 000 comptes, formant une excellente base pour notre TAM. Un tel chantier aurait normalement pris deux mois. »  – Joel Davidson, VP Revenue Operations

Avec son équipe, elle a dédoublonné, enrichi et standardisé cette liste d’entreprises directement dans Clay. Ils se sont appuyés sur des Clay Tables distinctes par région et par secteur d’activité, afin de s’adapter aux différentes règles de nettoyage. L’équipe a ensuite croisé cette liste avec les comptes déjà présents dans son instance Salesforce, mettant à jour les fiches existantes ou en créant de nouvelles. « Clay est particulièrement performant pour extraire et structurer les données de sourcing B2B, estime Joel Davidson, notamment lorsqu’il s’agit de dénicher des entreprises de niche ou des entités publiques. »

Mistral AI s’appuie sur plus d’une dizaine de fournisseurs de données firmographiques intégrés à Clay. Les formules et les fonctionnalités d’IA permettent d’y standardiser les données avant leur synchronisation dans Salesforce. Cette approche démultiplie la couverture data à l’international et renforce la fiabilité de la base, le tout pour un coût bien inférieur à celui de plusieurs gros contrats annuels.

‍« L’un des atouts majeurs de Clay, c’est qu’il vous évite d’être captif d’un fournisseur unique. Vous restez libre de choisir les fournisseurs capables de vous livrer les meilleures données sur l’ensemble de vos marchés internationaux. », Joel Davidson

Lorsqu’un point de données manque ou s’avère inexact, Mistral AI vient combler ce vide grâce à un prompt Claygent, directement propulsé par ses propres modèles d’IA. L’équipe RevOps, par exemple, s’appuie sur l’estimation du chiffre d’affaires d’une entreprise pour opérer sa segmentation, son routage et son scoring. Or, certains fournisseurs ne renseignent pas cette métrique, notamment pour les petites entreprises européennes ou les digital native startups. Mistral lance alors un prompt Claygent qui va chercher sur le web et croiser jusqu’à cinq sources de données pour estimer une fourchette de revenus.

« J’avais l’habitude de travailler avec un fournisseur de données unique. C’est à prendre ou à laisser : s’il lui manque une information, on fait sans, tout simplement. L’une des premières choses que j’ai réalisées avec Clay, c’est que je pouvais proactivement aller chercher cette donnée manquante. Je peux lancer un prompt Claygent ou interroger un autre fournisseur, puis tout synchroniser proprement avec notre CRM. Cette flexibilité était totalement inédite et très stimulante pour nous. », Joel Davidson

En s’appuyant sur l’IA de Clay, Mistral mène des analyses sur mesure à grande échelle. L’entreprise vient nourrir son modèle de scoring avec des attributs beaucoup plus riches que les simples données firmographiques traditionnelles.

Pour bâtir ces attributs, l’équipe RevOps de Mistral demande d’abord aux commerciaux quelles sont les questions les plus déterminantes dans l’analyse de leurs comptes cibles. Elle identifie ensuite des signaux indirects (des proxies) et les transforme en « Mistral AI Metrics » au sein de Clay.

L’une de ces métriques estime, par exemple, le niveau d’investissement d’une organisation dans l’IA par rapport à ses pairs. Claygent, propulsé par les modèles Mistral AI, scanne l’actualité à la recherche de la moindre mention d’investissement dans l’IA. Il calcule également le ratio de postes ouverts dans ce domaine par milliard de dollars de chiffre d’affaires. L’équipe couple aussi l’IA à des données technographiques issues de HG Insights pour estimer la capacité GPU d’une entreprise et l’envergure de son infrastructure sur site. Ces informations précieuses aident les commerciaux à adopter la bonne stratégie d’approche pour chaque compte.

« Nous avons été capables d’analyser les tendances de l’infrastructure on-premise, région par région et à l’international, en seulement trois jours. Sans Clay, cette étude de marché aurait pris trois mois à mon équipe. C’était extrêmement instructif de voir à quelle vitesse nous pouvions obtenir une première version de la réponse, pour ensuite l’affiner. » – Joel Davidson

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Ces signaux spécifiques pèsent aujourd’hui pour 25 % dans la logique de scoring des comptes de Mistral AI, les 75 % restants reposant sur des données firmographiques classiques. Le VP Revenue Operations compte bien intégrer d’autres attributs de scoring basés sur l’IA pour, à terme, inverser ce ratio. « Clay est l’outil le plus incroyable que j’aie pu utiliser pour exploiter l’IA et en tirer des critères de niche », juge-t-il. « Nous savons déjà à quoi ressemble un bon compte. L’enjeu est désormais d’affiner cette définition et de rendre ces attributs concrets et actionnables pour nos nouvelles recrues. »

Ce socle décisionnel vient alimenter un tableau de bord ICP automatisé directement dans Salesforce. L’équipe s’en sert pour affiner son ciblage et évaluer avec précision la taille et la composition de son TAM.

L’équipe commerciale de Mistral AI s’appuie sur les données d’utilisation du produit comme signal d’intention pour prioriser les comptes à prospecter. Pour ce faire, Alice Liu a créé un workflow qui positionne Clay comme une véritable couche d’orchestration. Celle-ci fait le pont entre Salesforce, le logiciel de facturation de Mistral AI, et les données d’utilisation client hébergées dans BigQuery.

Grâce à cela, les commerciaux ont directement accès aux données de consommation du produit depuis Salesforce. Ces indicateurs mettent en évidence les utilisateurs inscrits en libre-service dont l’usage croît de manière organique, signalant qu’ils sont mûrs pour une approche commerciale. Les commerciaux peuvent également repérer les clients qui approchent de leur plafond d’utilisation, afin de les contacter proactivement pour générer de l’upsell sur le compte. Enfin, ils gardent un œil sur l’expansion et la contraction de l’usage client sur des périodes glissantes de trois à six mois.

« Clay alimente 95 % de notre workflow d’analyse de la consommation », explique le VP Revenue Operations. « Les données de télémétrie remontent directement jusqu’à l’équipe commerciale : on voit tout de suite là où il y a de la fumée, et donc potentiellement une opportunité. Nous avons commencé à détecter de fortes accélérations chez des entreprises dont nous devrions justement accompagner la montée en puissance. Désormais, les commerciaux peuvent passer à l’action bien en amont. »

 « Clay est une excellente plateforme ETL. Dans mes expériences précédentes, j’ai pu dépenser un demi-million de dollars en consultants et en plateformes d’intégration de données pour arriver au même résultat. Avec Clay, je ne dépense rien de plus. En à peine six semaines, le système était en production et pleinement opérationnel, ce qui est assez incroyable. » – Joel Davidson