Vetoccitan

Contexte. La plateforme SaaS commercialise des formations à destination des professionnels vétérinaires. Trois systèmes cohabitaient sans se parler : un CRM pour la relation client et le commercial, une plateforme Marketing pour les campagnes et les séquences d'e-mails, et les outils internes de la plateforme pour la gestion des sessions et des participants. Ma mission.<ul><li>Cartographie du cycle de vie. Identification de toutes les étapes par lesquelles passe un participant, et de l'outil qui fait autorité sur chacune. C'est la question préalable à toute intégration : sans source de vérité désignée par étape, une synchronisation bidirectionnelle finit toujours par créer des conflits de données.</li><li>Interconnexion par API. Développement des flux entre HubSpot, Mautic et les outils internes, avec les règles de mapping et de réconciliation des contacts.</li><li>Automatisation des séquences. Déclenchement des communications selon l'avancement réel du participant dans son parcours, plutôt que sur des listes constituées à la main.</li><li>Améliorations de la plateforme. Développement des fonctionnalités manquantes côté outils internes pour exposer les données nécessaires aux deux autres systèmes.</li></ul>Résultat. Le cycle de vie des participants est automatisé de bout en bout. Les statuts sont cohérents entre les trois systèmes, les relances et communications partent au bon moment sans pilotage manuel, et les équipes disposent d'une vision unifiée de chaque participant.

Mission freelance sur une plateforme SaaS B2B de formation vétérinaire. J'ai automatisé le cycle de vie complet des participants en interconnectant par API le CRM, la plateforme d'automatisation marketing et les outils internes de la structure. 

RESTful APIs

Marketing Strategy

Interconnexion CRM, marketing automation et outils internes par API sur une plateforme de formation

William Reed

Contexte. Le parc digital de William Reed s'étend sur plusieurs sites, construits sur des CMS différents, auxquels s'ajoutent des applications mobiles natives iOS et Android. Chaque plateforme mesurait son audience à sa manière, avec ses propres conventions de nommage. Impossible, dans ces conditions, de comparer la performance d'une marque à l'autre ou d'un canal à l'autre. Une donnée qui ne se compare pas ne sert à rien.Ma mission.<ul><li>Conception du plan de taggage. Définition du dictionnaire d'événements, des variables et des conventions de nommage, communes à toutes les plateformes. </li><li>Implémentation via Google Tag Manager. Mise en place des conteneurs, des déclencheurs et des couches de données (dataLayer) sur chaque site, avec les adaptations propres à chaque CMS.</li><li>Taggage des applications natives. Déclinaison du plan sur iOS et Android, en tenant compte des spécificités du suivi in-app, où le modèle d'événements n'est pas celui du web.</li><li>Double collecte. Alimentation simultanée de GA4 et d'Adobe Analytics.</li><li>Cookies et consentement. Paramétrage de la gestion du consentement et conditionnement du déclenchement des balises, pour que la collecte reste conforme sans vider les rapports de leur substance.</li></ul>Résultat. Un référentiel de mesure unique appliqué à l'ensemble du parc web et mobile, des données comparables d'un site à l'autre, et un cadre de taggage documenté que les équipes peuvent appliquer aux nouveaux sites sans repartir d'une page blanche.

Chez William Reed, groupe média britannique B2B, j'ai conçu et déployé le plan de taggage de l'ensemble du parc digital : sites web reposant sur plusieurs CMS différents et applications mobiles natives iOS et Android. Définition du plan de marquage, implémentation via Google Tag Manager, collecte vers Google Analytics et Adobe Analytics, et mise en conformité de la gestion des cookies et du consentement. L'objectif était d'obtenir des données de mesure homogènes et comparables sur des plateformes techniquement hétérogènes.

Web Analytics

Google Tag Manager

Adobe Analytics

Plan de taggage et conformité sur un portfolio multi-sites et d'applications mobile

Clos Romain

Contexte. Le domaine viticole vendait par plusieurs canaux, dont une boutique en ligne, mais ses outils ne se parlaient pas. Les données clients, les commandes et les stocks vivaient séparément dans l'ERP et dans la boutique e-commerce, sans vision consolidée du parcours d'achat. Sans pipeline structuré, il est impossible de savoir où les prospects décrochent, ni quand relancer.Ma mission.<ul><li>Déploiement du CRM. Choix, paramétrage et mise en service de l'outil, adapté au cycle de vente du domaine.</li><li>Connexion par API. Interfaçage du CRM avec l'ERP et la boutique e-commerce, pour synchroniser clients, commandes et données produit sans ressaisie.</li><li>Structuration du pipeline. Définition des étapes commerciales, des règles de qualification et des points de relance, afin de rendre le suivi lisible pour l'équipe.</li></ul>

Mission freelance pour un domaine viticole. J'ai déployé un CRM et l'ai connecté par API à l'ERP et à la boutique e-commerce du domaine, afin que les données clients, les stocks et les commandes circulent dans un seul et même flux. Le travail a porté autant sur la structuration du pipeline commercial que sur la technique. 

E-commerce CMS

Operations

Déploiement d'un CRM connecté à l'ERP et à la boutique e-commerce

3Dvarius

Contexte. 3Dvarius conçoit et vend des violons électriques imprimés en 3D, sur les marchés européen, nord-américain et asiatique. Une structure de cette taille vend en direct et via un réseau de détaillants, sur des cycles d'achat longs et des paniers élevés. Sans socle SI, chaque prospect, chaque prix fournisseur et chaque retour client vit dans un fichier ou une boîte mail séparée. Le pilotage devient impossible et les décisions se prennent à l'intuition.Le socle SI. J'ai implémenté et interconnecté les trois briques structurantes :<ul><li>Le CRM, pour centraliser les contacts et suivre le cycle de vie complet, de la première visite à l'après-vente.</li><li>L'ERP, pour relier commandes, stocks et facturation au reste de la chaîne.</li><li>La plateforme d'automatisation marketing, pour industrialiser la capture de leads et le lead nurturing sur tous les canaux, avec des séquences adaptées à la durée réelle du cycle d'achat.</li></ul>L'enjeu n'était pas l'outil mais la circulation de la donnée entre les trois. Un lead capturé sur le site doit être qualifié, nourri, puis retrouvé à l'identique dans la commande et dans le suivi client.Les systèmes automatisés. J'ai ensuite conçu et déployé les briques d'aide à la décision :<ul><li>Suivi des prix et des marges, côté fournisseurs et côté détaillants, pour détecter les dérives de marge et les écarts de prix pratiqués dans le réseau.</li><li>Analyse des retours clients, pour faire remonter les signaux produit de façon structurée plutôt qu'anecdotique.</li><li>Veille concurrentielle automatisée, sur un marché de niche où les mouvements des concurrents sont peu nombreux mais très structurants.</li><li>Systèmes de reporting, alimentés directement par les sources plutôt que par des exports manuels.</li></ul>Le pilotage. J'ai pris en charge le reporting et créé les tableaux de bord de suivi : revenus, performance d'acquisition, attribution des campagnes et ROI. Ces tableaux servaient à deux choses : mesurer les actions menées, et arbitrer la roadmap produit et marketing sur des données plutôt que sur des impressions.Résultat. L'entreprise dispose d'un SI unifié où le parcours client est traçable de bout en bout, et d'un pilotage chiffré permettant d'arbitrer les investissements marketing et d'ajuster la stratégie de prix.

J'ai implémenté le socle SI de l'entreprise : CRM, ERP et plateforme d'automatisation marketing, interconnectés pour couvrir la capture de leads, le lead nurturing et la gestion du cycle de vie client sur tous les canaux. J'ai également conçu et déployé les systèmes automatisés de suivi des prix et des marges (fournisseurs et détaillants), d'analyse des retours clients, de veille concurrentielle, de GTM, puis pris en charge le reporting et les tableaux de bord de pilotage (revenus, acquisition, attribution des campagnes, ROI).

Looker

Data Analysis

Construction d'un SI marketing intégré : de la capture de leads au reporting ROI

Contexte. William Reed, groupe média britannique B2B, exploitait ses données clients dans des silos étanches : CRM, CMS, Web Analytics, données publicitaires, Adobe Campaign, plateforme de webinars, système de lead generation, etc.Mission. J'ai cadré et piloté le projet de bout en bout, en tant que chef de projet digital côté métier, avec une équipe de développeurs et le DPO du groupe.<ul><li>Preuve de concept d'abord. Nous avons démarré sur trois systèmes seulement, le CMS, le Web Analytics et Adobe Campaign, afin de valider la réconciliation des identifiants et la qualité des données avant tout engagement budgétaire. Ce choix a permis de tester le modèle sur un périmètre réversible.</li><li>Spécifications techniques. Rédaction des spécifications techniques, définition des règles de mapping et du modèle de données cible. Préparation de l'architecture data.</li><li>Analyse des API. Audit de chaque source (formats, limites de volumétrie, fréquences de rafraîchissement, points de rupture) pour arbitrer entre flux temps réel et batch.</li><li>Normalisation. Définition des référentiels communs, des règles de déduplication et de la clé de réconciliation entre systèmes. Préparation des processus ETL.</li><li>Conformité. Travail conjoint avec le DPO sur la gestion des consentements et la traçabilité des données personnelles, condition préalable à l'ouverture des flux.</li></ul>Résultat. Le modèle validé en POC a été déployé à grande échelle sur plus de 15 systèmes du groupe, aboutissant à une base client unifiée et exploitable pour le marketing et la rédaction.

Consolidation de +15 systèmes SI dans une plateforme Adobe

Big Data

Adobe Experience Cloud

Déploiement d'un Customer Data Platform / Big Data

La Vallée du Bois

Contexte. L'entreprise, un revendeur de bois de chauffage, accumulait un volume important de données clients dans son CRM et son ERP. Ces données n'étaient exploitées par personne. Les relances se faisaient à la main, au jugé, et le carnet de commandes subissait chaque année le même à-coup : un afflux massif au début de l'hiver, difficile à absorber côté approvisionnement et livraison, puis un creux le reste de l'année.Le principe. J'ai développé un algorithme prédictif capable d'estimer le niveau de stock de bois restant chez chaque client. Le calcul croise les données météorologiques avec des paramètres clients spécifiques :<ul><li>Le type d'installation de chauffage, car un poêle à bois et une chaudière ne consomment ni au même rythme ni dans les mêmes volumes.</li><li>La consommation habituelle du foyer, reconstituée à partir de l'historique de commandes.</li><li>La valeur et la date de la dernière commande, qui donnent le point de départ du décompte.</li><li>Les données météo quotidiennes, qui font varier la vitesse de consommation réelle par rapport à une moyenne théorique.</li></ul>L'architecture technique. L'ensemble repose sur des workflows n8n orchestrant les API des systèmes existants et des scripts Python personnalisés. Le script tourne quotidiennement et recalcule le stock estimé de chaque client. Lorsqu'un seuil est atteint, les workflows de notification se déclenchent.L'usage côté équipe. Un tableau de bord permet aux employés de visualiser les clients à recontacter et de choisir le mode de contact. Le contact est manuel ou automatique. Le contact automatique déclenche un workflow d'envoi de SMS et d'e-mails, associé à un système de scoring des clients.Résultats.<ul><li>68 % de taux de conversion sur les rappels automatiques.</li><li>Fidélisation client passée de 55 % à 75 %.</li><li>Valeur vie client (LTV) en hausse de 35 %.</li><li>Processus de réapprovisionnement des clients existants entièrement automatisé, les relances manuelles ayant quasiment disparu.</li><li>Volume de commandes lissé sur l'année, ce qui simplifie l'approvisionnement et la planification des livraisons.</li></ul>Stack. n8n, Python, API RESTful, Plateformes d'adressage de SMS et d'emails transactionnels.

Mission freelance pour un revendeur de bois de chauffage. J'ai conçu et développé un algorithme prédictif qui anticipe le niveau de stock de chaque client en croisant les données météo avec son profil de consommation, puis déclenche automatiquement la relance commerciale au bon moment. Le système repose sur des workflows n8n, des scripts Python et l'utilisation d'API REST. Résultats : 68 % de conversion sur les relances automatiques, fidélisation passée de 55 % à 75 % et LTV en hausse de 35 %.

Python

No-code Automations

Hubspot

Prédiction des stocks clients et automatisation des relances du réapprovisionnement client

CSEB

Contexte. Le CSEB est une association d'utilité publique diligentée par les tribunaux pour assurer la protection des enfants et de leur famille. Les équipes traitaient des dossiers juridiques dont la gestion reposait sur des saisies manuelles et répétitives, avec les mêmes informations ressaisies dans plusieurs outils. Ce temps passé sur de la manipulation de documents est du temps qui n'est pas consacré aux familles suivies.Ma mission. Orienter les équipes vers une transition digitale et automatiser les flux de travail liés à la gestion des dossiers.<ul><li>Recueil des besoins, équipe par équipe. Le point de départ n'était pas technique. Il fallait comprendre comment chaque service travaillait réellement, avant de décider quoi automatiser. En effet, un processus automatisé sur la base d'un usage mal compris ne fait qu'accélérer un dysfonctionnement.</li><li>Simplification des processus. Refonte des circuits de gestion et de traitement des dossiers, en supprimant les étapes redondantes plutôt qu'en les outillant.</li><li>Connexion et personnalisation de la GED. Paramétrage et adaptation de M-Files aux métiers de l'association, puis interconnexion avec Office 365 et les outils internes.</li><li>Développements sur mesure. Fonctionnalités associées à la suite Microsoft, construites à partir de connexions API en VBScript et VBA depuis la GED.</li></ul>Résultat. Les saisies et la mise à disposition des données sont automatisées. Les informations d'un dossier circulent entre la GED et les outils bureautiques sans ressaisie, ce qui élimine les tâches répétitives identifiées au départ et fiabilise les données des dossiers juridiques.Stack. GED M-Files, Office 365, VBScript, VBA, API REST d'outils internes.

Mission freelance pour le CSEB, association d'utilité publique mandatée par les tribunaux pour la protection des enfants et de leur famille. J'ai accompagné les équipes dans leur transition digitale en automatisant la gestion des dossiers juridiques. Recueil des besoins par équipe, refonte des processus, puis connexion et personnalisation de la GED M-Files avec Office 365 via des API en VBScript et VBA. Les saisies et la mise à disposition des données, jusque-là manuelles et répétitives, sont désormais automatisées.

Géraldine Puel

Project Manager / Product Owner

Portfolio

Interconnexion CRM, marketing automation et outils internes par API sur une plateforme de formation

Vetoccitan

Plan de taggage et conformité sur un portfolio multi-sites et d'applications mobile

William Reed

Déploiement d'un CRM connecté à l'ERP et à la boutique e-commerce

Clos Romain

Construction d'un SI marketing intégré : de la capture de leads au reporting ROI

3Dvarius

Déploiement d'un Customer Data Platform / Big Data

William Reed

Prédiction des stocks clients et automatisation des relances du réapprovisionnement client

La Vallée du Bois

Transition digitale et automatisation de la gestion des dossiers juridiques

CSEB

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