Interface

Node.JS

Convertir les signaux en opportunités commerciales

DATE

2024-Present

Industry

B2B Sales Intelligence / Revenue-Operations

CLIENT

Referly

WEBSITE

https://www.referly.io/

Collaboration longue

MVP en 6 mois

Delivery team

Passage de 2 à 3 développeurs à temps plein suite à la livraison du MVP

1 Team Lead

Développeur expérimenté depuis le premier jour pour une approche cohérente et qualitative.

Délivrer de la valeur chaque jour.

Context

Referly is a Paris-based SaaS company that helps go-to-market (GTM) teams transform relationship and intent signals into warm leads and pipeline. Their mission is to enable Sales, Marketing & RevOps teams to shift “from cold to warm” by automatically identifying which contacts in their networks and website traffic are most likely to convert.

Referly's mission is to unlock and monetize this data by helping teams prioritize leads. Their key areas of focus include: • Network-based signals (e.g., past clients who changed jobs, contacts in your network) • Website visitor tracking and de-anonymisation of B2B traffic • Workflow activation (pushing leads into CRM, Slack, engagement tools)

Referly reports that users achieved around +20% pipeline generation with warm leads, and -50% faster time to close when leveraging these high-value signals. They state reply-rates of >30% from past clients who changed jobs, >25% for product users who changed jobs, >20% for website visitors under certain conditions.

…J'ai très vite compris que la méthode était au coeur du modèle et qu'il serait simple de suivre l'avancement: KPIs clairs, rituels établis; …ils mettent en place des routines pour communiquer en permanence sur leur avancement.

Objectif

Comprendre comment les équipes GTM identifient, priorisent et exploitent actuellement les leads. Identifier les points de friction dans la transformation des signaux en leads exploitables. Définir une architecture évolutive permettant d’intégrer plusieurs sources de signaux et de soutenir la croissance en volume et en complexité.

Défis

Referly avait pour objectif d’aider les équipes Sales, Marketing et RevOps à surmonter plusieurs problèmes courants :

Leurs processus de génération de leads reposaient fortement sur le cold outreach, avec peu de visibilité sur les prospects réellement « chauds ».

Les données étaient dispersées entre les calendriers, les emails, les visites sur le site web et les connexions réseau — ce qui rendait difficile la mise en évidence en temps réel de ces signaux à forte valeur.

Le processus de conversion et de closing manquait de contexte : quels contacts avaient une proximité dans le réseau, des relations antérieures ou des changements de poste récents indiquant une intention d’achat accrue.

Le challenge consistait à construire un système capable d’ingérer, d’unifier et de prioriser intelligemment ces signaux — puis de les présenter dans des workflows permettant à l’équipe commerciale d’agir rapidement et en toute confiance.

Recherche & Processus

1 - Entretiens avec les parties prenantes & analyse des concurrents

Implication des équipes de direction commerciale, RevOps, marketing et croissance pour cartographier les workflows actuels, les résultats attendus et les lacunes en matière d’insights.

2 - Audit des données

Cartographie de toutes les sources de signaux existantes — contacts et événements de calendrier Gmail, suivi des visiteurs du site web, enregistrements CRM, flux de changements de poste, connexions réseau.

3 - Planification de l’architecture

S’assurer que le système puisse soutenir les futures intégrations et la croissance; choisir une infrastructure cloud évolutive.

4 - Construction et itérations

Développement de pipelines backend pour l’ingestion et l’enrichissement des données; création du tableau de bord front-end; réalisation de tests d’utilisabilité avec les utilisateurs internes (commerciaux, RevOps) afin d’affiner la logique de priorisation, les alertes et les workflows.

Solution & Livrables

Signal Intelligence Engine

Une architecture unifiée ingérant des données provenant de multiples sources (visiteurs du site web, changements de poste, contacts calendriers et emails) et identifiant les prospects « chauds » via l’IA et la résolution d’identités.
Intégrations natives (HubSpot, Slack, Gmail/Google Calendar) permettant de router automatiquement les signaux dans les outils existants.
Stack technologique : React, Tailwind, NestJS, Postgres, GCP (Cloud Run, SQL, PubSub, Queue, Scheduler, Monitoring)

Interface du tableau de bord et des workflows

Tableau de bord de priorisation des signaux en temps réel mettant en avant les leads les plus probables, avec contexte.
Identification des prospects chauds et possibilité d’envoyer des emails prédéfinis ou manuels.
Agents intelligents IA : lorsqu’un prospect déclenche un signal, alors : A) Push vers HubSpot ; B) Push vers Slack ; C) Push vers Lemlist ; D) Génération d’action recommandée.
Fonctionnalités d’export et de reporting : possibilité de générer des rapports sur le volume de signaux, l’impact sur le pipeline et les métriques de conversion.
Développé avec des frameworks front-end modernes (React) et des visualisations.

Impact & Résultats

Identifier les leads les plus chauds en combinant plusieurs signaux (relation, intention, proximité dans le réseau) et en les notant pour en établir la priorité.

Qualifier et enrichir les contacts (secteur, taille, persona) afin que les actions de prospection soient ciblées.

Le workflow « signal → qualification → activation » signifie qu’il ne se contente pas de faire remonter les leads, mais les intègre également dans les workflows existants (CRM, Slack) pour une action plus rapide.

Forte position en matière de conformité et de confidentialité (conçu en Europe, conforme au RGPD) pour garantir que les données des contacts, calendriers, réseaux et suivis de sites web soient traitées de manière appropriée.

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