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SaaS IA Test de marché 18 mois

Yelda — 36 RDV et un product-market fit découvert là où personne ne l'attendait.

Client
Yelda
Secteur
SaaS B2B — IA conversationnelle
Cible
Multi-vertical · DG, chefs de projet digital, élus, DSI
Marché
France
Durée
18 mois (en cours)
Ticket moyen
Contrats SaaS multi-verticales
36 RDV décrochés
40% Taux de conversion lead → RDV
25+ Campagnes testées sur 6 verticales
18 Mois de génération continue de leads

01 — Le contexte

Yelda développe un chatbot IA pour automatiser la relation client. Le produit est volontairement multi-vertical : hôtellerie (accueil, réservation), banques et assurances (service client), collectivités (services aux usagers), e-commerce (suivi de colis), énergie. Partout où il faut répondre à des clients 24/7, la solution s’applique.

Cette polyvalence est à la fois la force du produit et son piège commercial : où concentrer les efforts quand le produit peut, en théorie, servir tout le monde ?

02 — Le défi

Pour un éditeur SaaS B2B en phase de scale, la question du product-market fit ne se pose pas en termes binaires (est-ce que le produit fonctionne ?) mais en termes de priorisation : sur quelle verticale concentrer le pricing, la roadmap produit, le marketing et l’équipe commerciale ?

Trois contraintes structurelles :

  • L’intuition fondateur ne suffit pas. Les verticales “évidentes” sur le papier (hôtellerie, banque) ne sont pas forcément les plus réceptives au cold email — donc pas forcément celles où la conversion sera la plus facile.
  • Le ciblage change tout selon la verticale. Un DG d’hôtel, un chef de projet digital en banque et un maire de commune ne se parlent pas dans la même langue, ne se motivent pas par les mêmes douleurs, ne décident pas dans les mêmes délais.
  • Le coût d’erreur est élevé. Embaucher un sales spécialisé sur une mauvaise verticale, c’est 6 à 12 mois perdus.

Le brief était donc double : générer du pipeline en continu, et utiliser la prospection pour mesurer quelle verticale convertit le mieux.

03 — Notre approche

Au lieu de choisir une verticale d’entrée par défaut, on en a testé 6 en parallèle, avec un A/B testing systématique des offres et des audiences. La donnée arbitre — pas l’intuition.

La prospection comme test de marché. Chaque campagne est aussi un sondage grandeur nature : qui ouvre, qui répond, qui prend le RDV. En comparant les taux par verticale, Yelda lit en temps réel où son product-market fit est le plus fort — donnée que ni le marketing inbound ni les études ne peuvent produire à cette granularité.

Le système

  • 25+ campagnes testées sur 6 verticales, chacune avec son persona et son angle propres.
  • Lookalike targeting. Hôtels Best Western lookalikes, banques type BNP / FLOA lookalikes, communes type Cannes, Tignes, Strasbourg — on a ciblé des structures dont les pairs étaient déjà clients ou intéressés.
  • Persona par campagne. DG d’hôtel pour l’hôtellerie, chef de projet digital pour les banques, maire ou directeur des services numériques pour les collectivités. Le copy change. Le message de fond ne change pas — répondre aux clients 24/7.
  • Itération hebdomadaire. Lecture des résultats chaque semaine, ajustement des audiences et des angles. Les verticales qui décollent gagnent du volume ; celles qui plafonnent sont retirées du mix.

04 — Exécution

L’apprentissage majeur des 18 premiers mois n’est pas dans le volume de RDV — c’est dans la carte de réceptivité qu’on a dressée verticale par verticale.

Avant

Produit multi-vertical · pas de priorisation claire · intuition fondateur sur les verticales ‘évidentes’ · pas de mesure de réceptivité par segment

Après (système LLBB)

6 verticales testées en parallèle · 25+ campagnes A/B · taux de réponse mesurés par segment · verticale gagnante identifiée par la donnée · pipeline continu depuis 18 mois

05 — Résultats

Sur 18 mois de collaboration : 90 leads générés, 36 RDV décrochés, soit 40% de conversion lead → RDV — un ratio exceptionnel qui s’explique par la précision croissante du ciblage à mesure que les campagnes ont itéré.

Mais le résultat structurant est ailleurs : la prospection a révélé une verticale gagnante contre-intuitive.

Contre toute attente, un des secteurs les plus clients sont les collectivités locales — régions, villes, départements. C’est un apprentissage qu’aucune étude de marché ou roadmap intuitive n’aurait produit. Seule la donnée terrain nous l’a montré. — Équipe Yelda

Cet apprentissage seul vaut bien plus que les 36 RDV : il a réorienté la stratégie commerciale et la roadmap produit de Yelda. Les fonctionnalités spécifiques aux collectivités (services aux usagers, multi-langues, intégrations avec les systèmes territoriaux) sont devenues des priorités validées par le marché, pas pariées sur l’intuition.

06 — Trois enseignements à retenir.

  • La prospection est un outil de découverte de product-market fit. Pour un SaaS multi-vertical, tester 6 verticales en parallèle en cold email est plus rapide, moins cher et plus précis que n’importe quelle étude de marché. La donnée terrain bat l’intuition.
  • Les verticales gagnantes sont souvent contre-intuitives. Sur Yelda, ce ne sont ni l’hôtellerie ni la banque qui ont décollé le plus — ce sont les collectivités locales. Verdict impossible à atteindre sans tester réellement, à froid, sur le marché.
  • 40% de conversion lead → RDV se construit dans la durée. Ce ratio n’apparaît pas au mois 1 — c’est le produit de 18 mois d’itération sur les audiences, les copys et les angles. La prospection externalisée long terme cumule un avantage que les campagnes ponctuelles ne peuvent pas reproduire.
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