La marketeuse qui construit la machine
Transformation: La restructuration marketing de Lusha met l’accent sur une pensée systémique, reliant l’exécution créative à la prise de décision efficace.
Mentalité de constructeur: Yael Abukasis encourage les marketeurs à agir comme des « constructeurs », en créant des systèmes automatisés, et pas seulement des campagnes.
Cohorte de constructeurs GTM: L’élargissement de la base d’utilisateurs « constructeurs GTM » a mené à une augmentation du chiffre d'affaires, ce qui a provoqué une refonte de l’équipe et de la stratégie chez Lusha.
Intégration de l’IA: L’utilisation efficace de l’IA dépend d’un système cohérent ; des données fragmentées entraînent une application inefficace de l’IA.
Recrutement et vision: Abukasis valorise la curiosité et l’adaptabilité, mettant l’accent sur les constructeurs qui automatisent les tâches répétitives et explorent de nouveaux outils.
Que feriez-vous pour obtenir une meilleure valeur à vie client et une rétention plus forte ? Pour une équipe, cela a été rendu possible grâce à un changement dans la façon dont le marketing devait fonctionner. Yael Abukasis, CMO et Responsable de la croissance des revenus chez Lusha, une plateforme de données et d’intelligence go-to-market, a abordé le marketing avec une nouvelle façon de penser. Cela a permis à son équipe de bâtisseurs GTM d’augmenter le chiffre d’affaires de l’entreprise de 21 % en à peine un trimestre.
Alors, si l'écart entre ce que produit votre équipe et ce que livrent les concurrents natifs de l'IA ne cesse de se creuser, lisez la suite.
Lorsqu’elle a rejoint l’entreprise, l’équipe marketing excellait selon des critères traditionnels. Mais elle a alors remarqué quelque chose.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
« Au fur et à mesure que nous étendions les campagnes, l’efficacité commençait à baisser alors même que l’équipe fournissait un travail de qualité, » m’a-t-elle confié. Le problème ce n’était ni l’effort ni la compétence. C’était l’architecture. L’équipe était équipée pour gérer des campagnes. Mais personne n’avait construit les systèmes permettant aux campagnes de fonctionner, s’adapter et se renforcer sur la durée.
S’en est suivie une restructuration de neuf mois qui a changé la composition de son équipe, accompagnée d’une croissance de 16 % de l’ICP d’une année sur l’autre tout en réduisant les dépenses médias payantes de 50 %. Ces résultats témoignent de plus que d’une solide stratégie créative, ils résultent de la construction de meilleures machines.
Façonner le système
Lusha a démarré comme un produit de données central, offrant des données B2B précises, vérifiées et conformes concernant les contacts et les entreprises pour les équipes de vente, via une plateforme et une extension Chrome.
Elle affirme que le produit était excellent. Mais avec l’arrivée de l’IA, leur persona a évolué, et eux aussi.
Aujourd’hui, Lusha est la couche profonde d’intelligence de données pour les bâtisseurs go-to-market, basée sur le machine learning, qui les aide à atteindre les 5 % de clients en phase active d'achat pour leur solution, selon leur contexte et leurs signaux d'achat en temps réel, disponible partout où travaillent les bâtisseurs—que ce soit Clay, Claude, ChatGPT, ou via leur API et MCP.
C’est ce qui me motive le matin. Construire l’infrastructure qui rend le GTM moderne possible, tout en dirigeant une équipe qui doit appliquer ce qu’elle prône. Nous utilisons notre propre produit chaque jour pour piloter notre marketing.
Abukasis se souvient du moment où elle a compris que son équipe opérait à un niveau élevé, mais perdait tout de même du terrain.
Et à mesure que Lusha se développait, l’efficacité continuait de chuter, sans que cela ne soit dû à un manque d’effort ou de talent. Elle admet que « le marketing est passé d’une discipline purement créative à une discipline de prise de décision. »
Tous les signes pointaient vers les racines du problème, alors Abukasis a pris du recul pour réévaluer.
Les cloisonnements traditionnels du contenu ou de la croissance ne fonctionnent pas s’ils ne sont pas intégrés à un système qui identifie et priorise la demande en temps réel.”
Les questions qu’elle a posées à son équipe étaient simples. Savez-vous qui vous visez ? Quand vous adressez-vous à votre audience ? Et, comment sont prises les décisions ?
Ce que Abukasis nomme le passage à une culture « builder-first » va bien plus loin qu’un simple rebranding des anciens rôles. Il s’agit d’une conception fondamentalement différente de la façon dont les marketeurs doivent opérer.
Lancer une campagne vs. Construire la machine
Cette prise de conscience a mené à une restructuration de neuf mois de son équipe, pas un simple exercice d'organigramme, mais une réflexion fondamentale sur les profils dont le marketing a véritablement besoin aujourd’hui.
La solution trouvée a été d’encourager son équipe à devenir des bâtisseurs. Abukasis met en lumière la différence entre quelqu’un qui gère une campagne et quelqu’un qui conçoit le système qui l’alimente. « Un bâtisseur est un architecte de systèmes qui se trouve simplement être en marketing, » dit-elle
Dans un modèle traditionnel, vous avez des spécialistes qui restent dans leur domaine — les rédacteurs écrivent, les managers performance gèrent les campagnes, et la personne aux opérations corrige le routage des leads. Un bâtisseur comble cet écart.
Un bâtisseur pose d’autres questions. Au lieu de « quel est le message ? » c’est « quel est le déclencheur ? »
Plutôt que de se demander « qui est la cible ? », la vraie question devient : « quelle est la logique d'enrichissement des données, et comment la boucle de rétroaction améliore-t-elle la prochaine campagne ? » Ensuite, l'équipe examine ce qu'elle fait manuellement chaque semaine et cherche comment l'automatiser.
Abukasis raconte qu'elle posait des demandes du type : « Je ne veux pas que tu travailles sur un brief. Je veux que tu construises une machine qui permette au marketing d'agir 10 fois plus vite. »
Parmi les exemples les plus concrets de cela chez Lusha, il ne s’agit même pas de campagnes. Son équipe a mis en place un système qui surveille les sites web de concurrents et du secteur pour détecter les changements d’interface, les mises à jour de pages de tarifs et les tests A/B jamais annoncés publiquement. Ils ont automatisé la veille de la marque. Et aujourd'hui, ils développent un système d'automatisation de campagne de bout en bout qui prend les intrants humains et génère une campagne totalement déployable, incluant le texte, les éléments créatifs, les assets publicitaires adaptés à chaque plateforme, le tout dans un flux de travail unique.
Elle reconnaît que, « ce qui prenait des jours d’allers-retours entre équipes se fait désormais dans un seul flux de travail. Les talents humains de mon équipe ne font pas moins grâce à cela. »
Ils font davantage de ce que seuls les humains peuvent faire : utiliser leur goût et leur jugement, apporter une touche humaine, surveiller les machines, détecter lorsqu’il y a un problème et décider ce qu’il faut amplifier.
Le Signal Qui Guide Ses Décisions
Ce changement structurel ne vient pas d’une directive descendante. Il vient de l’observation de l’émergence d’un nouveau type d’utilisateur au sein de la propre plateforme de Lusha.
Fin 2025, ce qu’Abukasis et son équipe appellent les « GTM builders », leaders RevOps, professionnels du marketing opérationnel, fondateurs créant des agents de revenus à partir de zéro, représentaient environ 1 % de leur base d’utilisateurs.
À la fin du premier trimestre 2026, ce groupe avait dépassé 10 % des nouvelles inscriptions et représentait 21 % du chiffre d’affaires de l’entreprise. Ils présentaient une meilleure rétention nette, une valeur sur la durée plus élevée, et une fidélisation bien supérieure à tout autre segment d’utilisateurs.
Une fois que nous avons vu ce schéma, nous avons dû nous demander si notre structure d’équipe était adaptée pour les servir. Ce n’était pas le cas. Nous l’avons donc reconstruite.
Le second signal était plus personnel. Abukasis a commencé à remarquer que des membres de son équipe construisaient leurs propres petites automatisations, résolvant leurs problèmes de friction avec des outils qu'ils avaient appris à maîtriser eux-mêmes.
« J’ai créé ma propre automatisation. C’était si simple que j’ai réalisé deux choses qui ont soulagé d’énormes douleurs pour moi en une journée et j’ai eu l’impression d’avoir des super-pouvoirs. » Cette énergie issue de l’initiative personnelle lui a révélé où se trouvait une ambition jusque-là inexploitée dans l’organisation.
Que vous réfléchissiez à ce sujet sous l’angle du produit ou du recrutement de nouveaux talents, il vaut la peine d’y consacrer du temps.
En conséquence, les personnes qui participent à la conception et à la définition des systèmes peuvent générer des retours exponentiels.
À Quoi Ressemblait la Restructuration
La transformation a duré neuf mois et a nécessité de séparer les activités de contenu, de croissance du chiffre d’affaires et d’opérations marketing les unes des autres.
Aujourd’hui, Abukasis dirige à la fois le marketing et la croissance du chiffre d’affaires. Son équipe a construit un moteur opérationnel dédié, placé sous la direction de la responsable des opérations marketing, spécifiquement pour piloter l’architecture technologique et les flux de données.
La croissance du chiffre d'affaires a été directement intégrée au marketing, plutôt que de rester à part. En outre, chaque membre de l’équipe bénéficie d’un accès aux versions professionnelles des outils d’IA, ce qui les encourage à élaborer leurs propres automatisations et agents.
« Les trois premiers mois ont nécessité de gros ajustements. Au bout de six mois, la régularité est apparue. Au neuvième mois, le modèle était totalement intégré. »
Elle admet que la dimension humaine de ce processus reste la plus complexe.
Ce que personne ne vous dit sur la gestion du changement, c’est à quel point cela touche l’émotionnel. Vous pouvez avoir un plan parfaitement logique et tout de même perdre des gens au bout du deuxième mois parce qu’ils ne voient pas où ils trouvent leur place dans le nouveau paysage.
Sa solution a été de s’assurer que chaque membre de l’équipe puisse répondre à une question simple : que signifie ce changement pour moi et mon travail ?
Elle a également reconstruit presque entièrement le mix de canaux. Le profil du constructeur GTM ne réagit pas aux campagnes créatives larges. « Ils évoluent dans des communautés professionnelles, des groupes Slack, dans des newsletters et dans des écosystèmes de partenaires. » Lusha a donc alloué un budget aux partenariats et aux affiliés et a lancé Lusha Campus, un environnement d’apprentissage où les constructeurs viennent comprendre comment tirer une vraie valeur des données avant même de devenir clients payants. Son équipe a constaté que lorsque les personnes terminaient le Campus, elles s’activaient plus vite, restaient fidèles plus longtemps et se développaient plus rapidement.
Où la plupart des dirigeants se trompent
Selon Abukasis, le problème le plus courant est que les responsables marketing ajoutent une couche d’IA sur une base défaillante. C’est un constat qui revient souvent parmi les dirigeants à qui j’ai parlé.
Bien sûr, « l’IA reflète la qualité du système dans lequel elle s’intègre », dit-elle. « Lorsque les données sont fragmentées et que le ciblage est large, l’IA ne fait qu’accélérer votre progression... dans la mauvaise direction. » Lusha en a fait l’expérience directement, mettant en lumière le risque de marque auquel les CMOs font face lorsqu’ils privilégient l’optimisation plutôt que des bases stratégiques solides. De meilleurs résultats ne sont arrivés que lorsque les entrées et la logique ont été parfaitement alignées.
Pour les dirigeants qui doivent composer avec certaines contraintes — une équipe existante, un effectif fixe, un budget verrouillé — il faut simplement commencer quelque part.
Choisissez un flux de travail important et reconstruisez-le de bout en bout. Entre le routage des leads, le ciblage ICP, l’enrichissement des données, elle conseille d’en choisir un seul. Faites venir le marketing, le RevOps et la data dans la même pièce.
Définissez la logique, nettoyez les entrées, puis automatisez complètement. « Lorsqu’un système fonctionne parfaitement, la discussion sur l’étendre se finance d’elle-même. »
Ses données appuient cette approche. Après avoir reconstruit la logique de ciblage autour d’un ICP restreint et basé sur des signaux, Lusha a augmenté son ICP de 16 % d’une année sur l’autre tout en réduisant les dépenses médias payantes de 50 %.
L’histoire derrière ce chiffre a commencé par une question posée lors d’une séance de planification par un membre de son équipe : « Savons-nous réellement quel profil d’entreprise conclut un deal le plus rapidement ? » Ils n’avaient pas de réponse claire. Ils en ont donc créé une, en cartographiant les deals gagnés selon des attributs firmographiques et des signaux, jusqu’à trouver un profil beaucoup plus efficace que l’ICP général qu’ils ciblaient. Puis ils ont tout reconstruit autour de ce profil.
L’équipe qui a réalisé cette analyse est maintenant celle qui gère en continu notre logique de ciblage — ce n’est plus un exercice trimestriel. Ce changement, passer d’une réflexion « campagne » à une réflexion « système », c’est la vraie victoire.
Ce à quoi la plupart des dirigeants ne sont pas encore prêts
Alors même qu’Abukasis parle du travail accompli par son équipe, elle se concentre déjà sur le prochain problème. Et c’est un problème auquel la plupart des organisations marketing ne se sont pas encore confrontées.
Les agents IA se multiplient au sein des processus d’achat des entreprises. IDC prévoit qu’un milliard d’entre eux fonctionneront dans les entreprises d’ici 2029. Dans de nombreux circuits d’achat, la première entité à évaluer votre marque ne sera même pas un humain. Ce sera un système chargé de valider votre éligibilité avant qu’un individu ne voie vos contenus créatifs.
« Dans de nombreux processus d’achat, la première entité à passer votre marque au crible est déjà un système qui ne lit pas votre blog pour s’inspirer — il interroge votre schéma de données afin de vérifier que vous êtes validé, structuré et compatible, » explique Abukasis. « Si vos données sont fragmentées et votre documentation API chaotique, un acheteur humain ne verra peut-être jamais vos créations, car un agent automatique vous aura déjà écarté. »
Construire pour la couche machine permet à son équipe de se concentrer ensuite sur la couche humaine. Ce ne sont pas des priorités concurrentes. Elles sont successives.
On est bien loin de se soucier du simple texte publicitaire. Et c’est la raison pour laquelle les marketers qui comprennent l’importance des systèmes, ceux qui raisonnent comme des bâtisseurs — sont ceux pour qui le travail ne sera pas automatisé.
Et maintenant ?
Inscrivez-vous pour un compte gratuit sur The CMO Club et recevez directement notre newsletter hebdomadaire dans votre boîte mail.
