Why the Next Generation of Enterprise Software Looks Nothing Like Salesforce

Bienvenue sur le podcast A6Z. Joe Schmidt et Alex Rmpelle accueillent Keith Paris, PDG de Lightfield, une entreprise qui a récemment levé 47 millions de dollars en série A. Lightfield développe un modèle du monde des affaires qui transforme les e-mails, appels et réunions des clients en un enregistrement exploitable par des agents IA pour accomplir des tâches. Keith Paris partage son parcours atypique, marqué par deux produits ayant connu une croissance explosive. Initialement, lui et son équipe, issus du monde des consommateurs et ayant travaillé sur des produits comme Instagram et Messenger, se sont lancés dans la création de présentations assistées par IA, profitant de la sortie de GPT-3. Leur produit a connu une croissance fulgurante, attirant 2 millions d'utilisateurs par mois à peu près au même moment que ChatGPT. Cependant, malgré ce succès, Keith et son équipe n'aimaient pas le produit. Ils ne voyaient pas comment il pourrait devenir un outil indispensable pour des présentations de haute qualité, le considérant plutôt comme un outil pour les individus et les étudiants. Cette insatisfaction a conduit à une décision difficile : pivoter. Keith explique que bien que des métriques aient guidé cette décision, le sentiment instinctif qu'ils n'aimaient pas leur propre produit était prédominant. Ils ne voyaient pas comment la technologie, malgré ses avancées rapides (GPT-3 à GPT-6), pourrait dépasser la contrainte de ne pas comprendre suffisamment le contexte (présentateur, auditoire, relation entre eux) pour créer des présentations de haute qualité et indispensables. Ils ont donc décidé de ne pas attendre que la technologie s'améliore, car ils brûlaient de l'argent et le produit lui-même ne les passionnait pas. Le processus de recherche du nouveau produit s'est concentré sur la raison initiale de la création de l'entreprise : aider les professionnels à raconter des histoires complexes. Ils ont exploré les cas d'usage B2B et ont identifié les équipes de vente et de marketing dans leur base d'utilisateurs. Ils ont lancé 12 pilotes gratuits pour des entreprises de grande taille, proposant initialement de créer des présentations pour de nouveaux clients ou des propositions. Cependant, ils ont rapidement été sollicités pour des tâches plus variées : recherche, qualification de prospects, analyse d'entreprises pour l'expansion. En suivant cette piste, ils ont demandé l'accès aux "boîtes de contexte" des clients, pensant initialement aux CRM comme Salesforce. Ils ont découvert que la partie la plus difficile était de donner du sens à toutes les données provenant de systèmes disparates, souvent incomplètes et contradictoires. Le travail de réorganisation de ces données est apparu comme le plus important et le plus intéressant. Ils ont alors réalisé qu'ils pouvaient créer une entreprise plus durable en réorganisant la réalité d'une entreprise d'une manière que les machines et les humains puissent comprendre. Le cheminement vers le produit actuel n'a pas été linéaire. Ils ont d'abord construit un assistant de mise sur le marché, apprécié par les utilisateurs mais invendable car il ne s'agissait pas de leurs données et la concurrence était rude. Après avoir réduit l'équipe, ils ont réimaginé le CRM à partir des principes fondamentaux. Ne trouvant pas d'utilisateurs pour leur nouveau CRM en développement, ils ont proposé d'offrir l'accès à leur grand espace de bureau en échange de l'utilisation de leur CRM. Cette "tarification négative" a attiré 10 startups qui utilisaient le produit quotidiennement, malgré ses défauts, et fournissaient des retours constants. Cette implication intense des utilisateurs a révélé la différence avec leur précédent produit. Keith souligne que leur vision naïve du CRM, axée sur la modélisation de la relation client plutôt que sur la simple gestion des données, a été un avantage. Ils ont privilégié la modélisation de la réalité de l'entreprise et de ses clients, considérant que cela faciliterait ensuite l'intégration d'invites et d'appels d'outils. Concernant l'architecture, trois des cinq membres fondateurs venaient de Facebook. Leur vision était que la modélisation de la relation, sous forme de journal d'activité chronologique (premiers contacts, conversations, réunions, documents échangés, usage du produit, paiements), était le primitif le plus important. Ce journal d'activité sert de base pour déclencher les mises à jour CRM traditionnelles. Ils ont expérimenté avec des données entièrement non structurées, mais les requêtes étaient trop lentes. Ils ont opté pour une approche semi-structurée, stockant une grande quantité de données non structurées dans le journal d'activité, permettant au système d'en déduire la causalité. Cette approche, combinée à la capacité d'intégrer des données de diverses sources (Snowflake, etc.), rend le système plus performant qu'un simple data lake. Un exemple concret de son utilisation est pour les équipes de succès client. Lightfield peut analyser l'historique des interactions, les tickets et l'utilisation du produit pour déterminer si un compte est prêt pour une expansion. Par exemple, si un client n'a pas utilisé le produit depuis un mois, Lightfield pourrait suggérer de proposer davantage de ventes. La configuration initiale a été conçue pour être intuitive. Ils ont constaté que la décision la plus cruciale dans la mise en place d'un CRM est le modèle de données. S'il est erroné (mauvaises étapes, mauvais champs), il est difficile de faire revenir les utilisateurs. Lightfield adopte une approche "sans schéma", se connectant aux e-mails, enregistreurs d'appels, entrepôts de données, et assemble les relations en temps réel. L'intelligence prime sur le schéma. Ce système ressemble à un produit grand public : on synchronise, on attend quelques minutes, et c'est prêt. L'intelligence comme élément central permet des usages novateurs. Par exemple, l'entreprise Power utilise Lightfield pour agréger des personnes atteintes de diverses maladies à la recherche de traitements de pointe, et pour modéliser les données B2B et B2C. Ils ont développé des automatisations pour interroger la FDA et clinicaltrials.gov afin de créer un modèle mondial de tous les essais en cours, et d'effectuer des correspondances. Lightfield a permis à une personne atteinte d'Alzheimer de trouver un traitement de pointe en quelques jours. Concernant la stratégie de pénétration du marché, Lightfield a d'abord visé les nouvelles entreprises (greenfield) car il était plus facile d'y entrer que dans le "brownfield" (marchés dominés par des acteurs établis). Ils ont contacté des startups, écouté leurs besoins et cherché le "coin" nécessaire pour éventuellement aborder le marché du brownfield. Le succès auprès des startups en croissance rapide leur a permis de comprendre les problèmes qu'ils résolvaient réellement, souvent à un niveau plus élevé qu'anticipé : mieux comprendre et piloter l'entreprise dans une ère chaotique. Pour surmonter les objections, notamment des VP de ventes habitués à des systèmes comme Salesforce, Lightfield offre son produit gratuitement à toutes les équipes d'une entreprise pour les ventes menées par un fondateur. Cela crée des effets de réseau internes qui rendent plus difficile le remplacement du système. Lorsqu'un nouveau VP de ventes arrive, l'entreprise peut démontrer comment Lightfield facilite la vie de tous les départements (ingénierie, finance, succès client), le poussant ainsi à s'adapter. Lightfield adopte une approche pragmatique concernant l'interface utilisateur. Tout en offrant des capacités avancées via des interfaces conversationnelles, ils maintiennent des tableaux de bord et des vues tabulaires traditionnelles pour ceux qui préfèrent travailler de cette manière. Ils ont également réinventé des flux de travail classiques comme les séquences d'e-mails, permettant aux utilisateurs de discuter avec un agent qui crée une recette basée sur le modèle du monde de l'entreprise. Concernant la culture d'entreprise, Keith regrette d'avoir eu, avec leur premier produit, des équipes travaillant dans des "silos" ("playing house"). Chez Lightfield, il n'y a pas de rôles figés. Tout le monde participe aux mêmes réunions, hiérarchise les problèmes et s'y attaque en fonction de sa disponibilité. Ils pratiquent la planification continue, permettant au plan de changer quotidiennement. L'accès facile aux informations via Lightfield et les outils de développement (Figma, Linear) permet à tous d'être généralistes. La priorisation des projets est basée sur le potentiel d'expansion d'un compte, car en tant qu'entreprise de CRM dans un marché concurrentiel, ils doivent être une entreprise d'expansion. Ils privilégient les clients à croissance rapide, car ils deviendront de grandes entreprises importantes pour Lightfield à long terme. Keith est par ailleurs optimiste quant à l'avenir, voyant Lightfield devenir la "boule de cristal" pour la planification de scénarios. Il est enthousiasmé par l'idée que les entreprises utilisent Lightfield pour prendre des décisions cruciales comme le recrutement de commerciaux, le développement de produits, ou l'orientation stratégique. Un client a découvert, grâce à Lightfield, qu'il devait développer un produit pour le marché intermédiaire, créant ainsi une nouvelle gamme de produits. Le conseil de Keith à ceux qui traversent un moment de pivot est de se concentrer sur la douleur à résoudre, d'être inspiré pour construire une solution, et de rester maniacalement concentré sur les clients. Le reste, selon lui, n'est que du bruit. En conclusion, le podcast met en lumière la transformation de Keith Paris et de son équipe, passant d'un succès éphémère dans la création de présentations IA à une entreprise ambitieuse qui redéfinit la gestion de la relation client grâce à un modèle du monde des affaires intelligent et adaptatif. Lightfield se positionne comme un outil essentiel pour aider les entreprises à naviguer dans la complexité et à prendre des décisions stratégiques éclairées.