Utila : taux de réponse supérieurs à 15 % grâce à LGM

Utila permet aux organisations de toutes tailles de mettre en place, de gérer et de faire évoluer en toute sécurité leurs opérations liées aux actifs numériques, notamment dans les domaines des paiements en stablecoins, de la trésorerie, du trading, de la tokenisation et bien plus encore. La plateforme combine des portefeuilles MPC de niveau institutionnel, des contrôles granulaires des politiques, des API robustes, la prise en charge multi-chaînes, un moteur de paiement et de tokenisation, ainsi que des intégrations approfondies avec les secteurs bancaire, de la conformité, des bourses, de la DeFi, et bien d'autres encore.

Reconnue par plus de 250 leaders du secteur, Utila traite un volume mensuel de plus de 20 milliards de dollars et a sécurisé à ce jour plus de 200 milliards de dollars de transactions.

Jacob Malinsky, responsable des opérations GTM, gère l'ensemble de l'infrastructure de prospection d'Utila. Tandis que l'équipe commerciale se charge de répondre aux prospects intéressés, Jacob est en charge de toutes les étapes en amont : élaboration des campagnes, gestion des identités, recherche et qualification des prospects, ainsi que la maintenance de l'environnement technique.

La recherche d'une solution et le choix de LGM

Avant LGM, Utila utilisait un autre outil, maisils ont rencontré plusieurs problèmes:

• Les campagnes de prospection à froid ont affiché des taux de réponse d'environ 8 %.
• Les conditions de campagne étaient trop limitées: il n'était pas possible de faire la distinction entre un contact chaud et un contact froid, ni de moduler la logique en fonction du statut LinkedIn.
• Des bogues liés à l'enrichissement ont corrompu des champs de variables, ce qui risque d'entraîner l'envoi de messages dont la personnalisation est défectueuse

Jacob avait également testé d'autres outils d'automatisation, mais leur approche, qui reposait sur un navigateur et un traitement de grands volumes, présentait de réels risques pour la sécurité des comptes LinkedIn. Il avait besoin à la fois de performances et de sécurité.

Lorsque Jacob s'est penché sur LGM, il a déclaré que le choix s'imposait comme une évidence :

• L'architecture cloud de LGM fonctionnait dans des limites quotidiennes sûres sans recourir à des extensions de navigateur.
• Le générateur de séquences personnalisées offrait les branchements conditionnels dont il avait besoin (y compris la logique « connecté / non connecté »).
• L'intégration HubSpot était native
• La boîte de réception multicanal a regroupé toutes les conversations LinkedIn et par e-mail pour l'équipe commerciale.

Jacob a également été séduit par le modèle d'accompagnement proposé par LGM. Dès leur premier entretien téléphonique, un chargé de clientèle dédié, Attil, lui a été attribué : un interlocuteur unique qui travaillerait à ses côtés pour analyser les campagnes, optimiser les séquences et résoudre les problèmes en temps réel. Cet accompagnement a permis à Jacob de se mettre rapidement au travail et de tirer le meilleur parti de LGM dès le premier jour.

Mise en œuvre et utilisation

Utila a lancé LGM dans le cadre d'un test contrôlé : Jacob a intégré Max, un nouveau commercial, à LGM, tandis que le reste de l'équipe continuait à utiliser son ancien outil, avec des campagnes parallèles et des audiences comparables. L'idée était de comparer les résultats obtenus avec LGM à ceux de l'ancien outil. Jacob souhaitait disposer de données fiables pour prendre sa décision.

Dès le début, l'expérience d'intégration s'est avérée différente. Attil l'a rejoint lors d'appels réguliers pour passer en revue la configuration des campagnes en cours, lui donner des conseils sur l'enchaînement des messages et la rédaction, et lui présenter les meilleures pratiques pour gérer plusieurs campagnes qui se chevauchent sous différentes identités.

Jacob a créé des séquences multicanaux personnalisées en utilisant la logique conditionnelle de LGM afin d'adapter l'expérience en fonction du statut de connexion de chaque prospect.

L'intégration HubSpot a été configurée de manière à ce que toutes les données de campagne et les propriétés d'entreprise personnalisées soient transférées de manière transparente de LGM vers HubSpot. Grâce à cette synchronisation automatique des données, le PDG et l'équipe marketing d'Utila ont pu filtrer en masse leurs tableaux CRM et obtenir une vue détaillée et en temps réel du pipeline sortant, sans que Jacob ait besoin d'extraire les données manuellement.

« LGM constitue un pilier fiable de notre infrastructure de marketing sortant ; un séquencement multicanal performant, des intégrations poussées et une équipe d'assistance véritablement réactive qui font toute la différence. » - Jacob Malinsky, Responsable des opérations GTM

Résultats et impact : perspectives d'avenir

Les résultats comparatifs ne laissaient guère place au débat :

Avant LGM :

• Taux de réponse insuffisants pour les campagnes sortantes
• Traitement manuel fastidieux des listes

Après le LGM :

• Des taux de réponse systématiquement supérieurs à 15 % pour toutes les campagnes
• Une prospection plus rapide, avec un plus grand nombre de prospects contactés

Le changement de performance a été immédiat. Les campagnes très ciblées ont généré des réponses si rapidement que Jacob a parfois dû les suspendre pour éviter de submerger l'équipe commerciale.

Les améliorations qualitatives ont été tout aussi importantes. Les commerciaux pouvaient attribuer des étiquettes aux conversations directement dans LGM (« rendez-vous pris », « intéressé », « pas intéressé »), ces statuts étant automatiquement synchronisés avec HubSpot. Cela a permis à Jacob et à l'équipe de direction de disposer, pour la première fois, d'une visibilité en temps réel sur le pipeline

Les résultats ayant été validés, Utila a décidé de déployer LGM auprès de l'ensemble de son équipe commerciale.