Le marketeur qui construit la machine
Transformation: La restructuration marketing de Lusha met l'accent sur la pensée systémique, reliant l'exécution créative à une prise de décision efficace.
Focus sur le constructeur: Yael Abukasis préconise que les marketeurs agissent en tant que « constructeurs », créant des systèmes automatisés et pas seulement des campagnes.
Cohorte GTM: L'expansion de la base d'utilisateurs « constructeurs GTM » a entraîné une augmentation du chiffre d'affaires, incitant à 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 utilisation inefficace de l'IA.
Aperçu du recrutement: Abukasis valorise la curiosité et l'adaptabilité, privilégiant les constructeurs qui automatisent les tâches répétitives et explorent de nouveaux outils.
Que feriez-vous pour obtenir une meilleure valeur vie client (LTV) et renforcer la rétention ? Pour une équipe, cela est devenu possible en opérant un changement dans la façon dont le marketing devait fonctionner. Yael Abukasis, CMO et responsable de la croissance du chiffre d'affaires chez Lusha, une plateforme de données et d'intelligence go-to-market, a abordé le marketing avec une nouvelle réflexion. Cela a permis à son équipe de constructeurs GTM d'augmenter les revenus de l'entreprise de 21% en environ un trimestre.
Ainsi, si l'écart entre ce que votre équipe produit et ce que vos concurrents natifs de l’IA livrent ne cesse de s’agrandir, continuez à lire.
Lorsqu'elle a rejoint l'entreprise, l'organisation marketing exécutait bien selon les critères traditionnels. Mais elle a alors remarqué quelque chose.
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« Au fur et à mesure que nous faisions évoluer les campagnes, l'efficacité commençait à baisser alors même que l'équipe travaillait à un niveau élevé, » m’a-t-elle confié. Le problème ne venait pas de l'effort ou des compétences. Il s'agissait d'architecture. L’équipe était formée pour mener des campagnes. Mais personne ne l’avait construite pour concevoir les systèmes qui font fonctionner, évoluer et amplifier les campagnes dans le temps.
Ce qui a suivi fut une restructuration de neuf mois qui a modifié la composition de son équipe, accompagnée d'une croissance de 16% de l’ICP d'une année sur l'autre tout en réduisant la dépense média payante de 50%. Ces chiffres ne sont pas simplement le fruit d'une bonne stratégie créative, ils résultent de la construction de meilleures machines.
Structurer le système
Lusha a commencé en tant que produit de données principal, offrant des données de contact et d'entreprise B2B précises, vérifiées et conformes pour les équipes de vente, via une plateforme et une extension Chrome.
Elle affirme que le produit était excellent. Mais ensuite l’IA est arrivée, leur persona a évolué, et eux aussi ont évolué.
Aujourd'hui, Lusha est la couche profonde d'intelligence de données pour les constructeurs go-to-market, basée sur l'apprentissage automatique, les aidant à atteindre les 5% de clients en marché pour leur solution selon leur contexte et les signaux d’achat en temps réel, disponible où que les builders travaillent—que ce soit sur Clay, Claude, ChatGPT ou via leur API et MCP.
C’est ce qui me fait me lever le matin. Construire l’infrastructure qui rend possible le GTM moderne, tout en dirigeant une équipe qui doit elle-même appliquer ce que nous prêchons. Nous utilisons notre propre produit pour piloter notre marketing chaque jour.
Abukasis se souvient du moment où elle a compris que son équipe opérait à un niveau élevé mais perdait néanmoins du terrain.
Et à mesure que Lusha se développait, l’efficacité continuait de chuter, sans que ce soit dû à un manque d’effort ou de talent. Elle reconnaît que « le marketing est passé d’une discipline purement créative à une discipline d’aide à la décision ».
Tous les indices menaient aux racines du problème ; Abukasis a donc pris du recul pour réévaluer.
Les cloisonnements traditionnels entre contenu et croissance ne fonctionnent pas s’ils ne sont pas intégrés dans un système qui identifie et hiérarchise la demande en temps réel.”
Les questions qu'elle a posées à son équipe étaient simples. Savez-vous qui vous ciblez ? Quand vous adressez-vous à votre audience ? Et comment les décisions sont-elles prises ?
Ce que Abukasis appelle le passage à une culture « builder-first » est bien plus qu'un changement d’intitulés de postes. Il s'agit d'une conception fondamentalement différente de la façon dont les marketeurs doivent fonctionner.
Mener une campagne vs. construire la machine
Cette prise de conscience a conduit à une restructuration de l’équipe sur neuf mois, pas un simple exercice de réorganisation, mais une remise en question profonde du type de profils dont le marketing a réellement besoin aujourd'hui.
La réponse à laquelle elle est arrivée est d’encourager son équipe à devenir des "constructeurs". Abukasis souligne la différence entre quelqu’un qui exécute une campagne et quelqu’un qui conçoit le système qui la propulse. « Un builder est un architecte système qui se trouve dans le marketing, » affirme-t-elle.
Dans une organisation traditionnelle, vous avez des spécialistes qui restent dans leur domaine — des rédacteurs qui écrivent, des responsables de la performance qui gèrent des campagnes, et l’opérationnel qui gère le routage des leads. Un builder comble ce fossé.
Un builder pose des questions différentes. Plutôt que « quel est le message ? » c’est « quel est le déclencheur ? »
Plutôt que « Qui est le public ? », la question est « Quelle est la logique d’enrichissement des données, et comment la boucle de rétroaction améliore-t-elle la campagne suivante ? » Ensuite, ils examinent ce que leur équipe fait manuellement chaque semaine et se demandent comment l’automatiser.
Abukasis explique qu’elle initie avec des demandes telles que : « Je ne veux pas que vous travailliez sur un brief. Je veux que vous construisiez une machine qui fait du marketing dix fois plus vite. »
Certains des exemples les plus concrets de cela chez Lusha ne sont même pas des campagnes. Son équipe a construit un système qui surveille les sites web des concurrents et du secteur pour détecter les changements d’interface, les mises à jour des pages de tarification et les tests A/B jamais annoncés publiquement. Ils ont automatisé la veille sur la marque. Et maintenant, ils développent un système d’automatisation de campagne de bout en bout qui prend des instructions humaines et produit une campagne entièrement exploitable, incluant la rédaction, les créations, les supports publicitaires formatés selon la plateforme — le tout dans un seul flux de travail.
Elle admet que, « ce qui prenait autrefois des jours d’allers-retours entre les équipes se fait maintenant en un seul flux de travail. Les humains talentueux de mon équipe n’en font pas moins pour autant. »
Ils font davantage ce que seuls des humains peuvent accomplir : utiliser leur goût et leur jugement, apporter une touche humaine, surveiller les machines, détecter quand quelque chose ne va pas et décider quoi développer.
Le signal qui guide ses décisions
Le changement structurel ne vient pas d’une directive descendante. Il vient de l’observation d’un nouveau type d’utilisateur apparaissant au sein même de la plateforme de Lusha.
Fin 2025, ceux qu’Abukasis et son équipe appellent les « constructeurs GTM », responsables RevOps, spécialistes des opérations marketing, fondateurs construisant des agents de revenu à partir de zéro, représentaient environ 1 % de leur base d’utilisateurs.
À la fin du premier trimestre 2026, ce groupe représentait plus de 10 % des nouvelles inscriptions et 21 % des revenus de l’entreprise. Ils présentaient un meilleur taux de rétention net, une meilleure valeur vie client, et une fidélité nettement supérieure à tout autre segment d’utilisateurs.
Une fois ce schéma identifié, nous avons dû nous demander si la structure de notre équipe était conçue pour les servir. Ce n’était pas le cas. Alors, nous l’avons reconstruite.
Le deuxième signal était plus personnel. Abukasis s’est mise à remarquer que des membres de son équipe construisaient leurs propres petites automatisations, résolvant leurs blocages grâce à des outils qu’ils avaient appris seuls.
« J’ai créé ma propre automatisation. C’était si facile que j’ai conçu deux outils majeurs en une journée, ce qui m’a donné l’impression d’avoir des superpouvoirs. » Cette énergie spontanée lui montrait où l’ambition était encore inexploitée dans l’organisation.
Donc, que vous abordiez cela sous l’angle produit ou recrutement, cela mérite réflexion.
L’implication étant que les personnes qui aident à concevoir et définir les systèmes peuvent générer des effets cumulatifs.
À quoi a ressemblé la restructuration
Le changement a duré neuf mois et a nécessité de redéfinir séparément les contenus, la croissance du chiffre d’affaires et les opérations marketing.
Aujourd’hui, Abukasis dirige à la fois le marketing et la croissance du chiffre d’affaires. Son équipe a construit un moteur opérationnel dédié — sous la direction de leur directrice des opérations marketing — conçu spécifiquement pour gérer l’ensemble du système technologique et des flux de données.
La croissance du chiffre d’affaires relève désormais directement du marketing, plutôt que d’être à côté. De plus, chaque collaborateur a accès aux versions professionnelles des outils d’IA et est encouragé à créer ses propres automatisations et agents.
« Les trois premiers mois ont nécessité de gros ajustements. Dès le sixième mois, la régularité s’est installée. Au bout de neuf mois, le modèle était complètement intégré. »
Elle admet que l’aspect humain de ce calendrier est plus complexe.
Ce que personne ne vous dit sur la gestion du changement, c’est à quel point c’est émotionnel. Vous pouvez avoir un plan parfaitement logique et tout de même perdre des collaborateurs au deuxième mois parce qu’ils ne voient pas leur place dans la nouvelle organisation.
Sa solution fut de s’assurer que chaque personne de l’équipe puisse répondre à une question simple : que signifie ce changement pour moi et pour mon travail ?
Elle a également reconstruit presque entièrement le mix des canaux. La persona du constructeur GTM ne répond pas aux campagnes créatives générales. « Ils évoluent dans des communautés professionnelles, dans des groupes Slack, dans des newsletters et dans des écosystèmes partenaires. » Ainsi, Lusha a alloué un budget supplémentaire aux partenariats et aux affiliés et lancé Lusha Campus, un environnement d’apprentissage où les constructeurs viennent comprendre comment obtenir une véritable valeur des données avant même de devenir des clients payants. Son équipe a découvert que, lorsque les personnes terminaient le Campus, elles s’activaient plus rapidement, étaient mieux fidélisées et développaient plus facilement l’utilisation du service.
Là où la plupart des dirigeants se trompent
Le schéma d’échec qu’Abukasis observe le plus souvent concerne les responsables marketing qui superposent l’IA à une base déjà défaillante. C’est un point commun que j’ai retrouvé chez de nombreux dirigeants avec qui j’ai échangé.
Bien sûr, « l’IA reflète la qualité du système dans lequel elle est intégrée », dit-elle. « Lorsque les données sont fragmentées et le ciblage trop large, l’IA vous aide simplement à aller plus vite dans la mauvaise direction. » Lusha en a fait l’expérience directe, mettant en lumière le risque de marque auquel les CMO sont confrontés lorsqu’ils privilégient l’optimisation à une base stratégique solide. De meilleurs résultats n’ont suivi qu’une fois les données d’entrée et la logique complètement alignées.
Pour les dirigeants qui opèrent sous contraintes, avec une équipe existante, des effectifs figés, un budget verrouillé, il faut bien commencer quelque part.
Choisissez un flux de travail important et reconstruisez-le de bout en bout. Entre l’acheminement des leads, le ciblage ICP, l’enrichissement des données, elle conseille d’en sélectionner un. Rassemblez le marketing, le RevOps et la data dans la même pièce.
Définissez la logique, nettoyez les données d’entrée, automatisez entièrement. « Lorsqu’un système fonctionne proprement, la discussion sur une extension automatique du périmètre se finance d’elle-même. »
Ses données étayent l’approche. Après avoir repensé la logique de ciblage autour d’un ICP plus resserré et fondé sur les signaux, Lusha a enregistré une croissance de l’ICP de 16 % d’une année sur l’autre tout en réduisant les dépenses médias payants de 50 %.
L’histoire derrière ce chiffre commence par une question posée par un membre de son équipe lors d’une session de planification : « Savons-nous vraiment quel profil d’entreprise conclut une vente le plus rapidement ? » Ils n’avaient pas de réponse précise. Alors ils en ont élaboré une, en cartographiant les affaires conclues avec des attributs firmographiques et des signaux, jusqu’à trouver un profil bien plus efficace que l’ICP large qu’ils visaient auparavant. Ensuite, ils ont tout reconstruit autour de ce profil.
L’équipe qui a construit cette analyse est devenue celle qui gère aujourd’hui en continu notre logique de ciblage — ce n’est plus un exercice trimestriel. Ce changement, passer de la logique de campagne à une logique de système, c’est la véritable réussite.
Ce à quoi la plupart des dirigeants ne sont pas préparés
Même lorsqu’Abukasis évoque le travail de son équipe, elle est déjà concentrée sur le prochain défi. Et c’est un sujet que la plupart des organisations marketing n’ont pas encore vraiment affronté.
Les agents d’IA se multiplient dans les processus d’achat en entreprise. IDC prévoit qu’un milliard d’entre eux fonctionneront au sein des entreprises d’ici 2029. Dans de nombreux processus d’achat, la première entité à évaluer votre marque ne sera plus un humain. Ce sera un système qui statuera sur l’éligibilité avant même qu’une personne n’aperçoive votre création publicitaire.
« Dans de nombreux processus d’achat, la première entité à vérifier votre marque est déjà un système qui ne lit pas votre blog pour s’inspirer — il interroge votre schéma de données pour vérifier si vous êtes référencé, structuré et compatible », explique Abukasis. « Si vos données sont fragmentées et que votre documentation API est désorganisée, il se peut qu’un acheteur humain ne voie jamais votre création, puisqu’un agent vous aura déjà écarté. »
Construire pour la couche machine permet à son équipe de se concentrer sur la couche humaine. Les deux ne sont pas des priorités concurrentes. Ce sont des étapes successives.
On est loin de se soucier du texte des annonces. C’est pourquoi les responsables marketing qui comprennent les systèmes, qui pensent comme des constructeurs — sont ceux dont le travail ne sera pas automatisé.
Et ensuite ?
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