Simplifier des usages avancés avec divalto weavy

Le CRM chez Divalto, ça ne date pas d’hier. Certaines données de notre CRM ont été saisies il y a plus de 20 ans. Forcément, avec le temps, notre CRM s’est complexifié. Nous sommes devenus plus consommateurs de données. Et la fiche contact s’est étoffée avec nos usages.

Par exemple, nos équipes prospectent de plus en plus sur Linkedin. Avoir la possibilité de stocker l’adresse d’un profil Linkedin fait sens pour automatiser des communications sur ce réseau.

De la même façon, nous stockons aussi de nouvelles informations. Principalement pour se mettre en conformité avec le RGPD. Nous pouvons enregistrer l’origine d’un contact, sa date de création, sa date de dernière activité, etc.

L’avantage de divalto weavy, en plus de proposer une fiche contact assez complète dans sa version standard, est que nous avons pu ajouter des champs adaptés à notre activité.

Nous avons aussi mis en place un système de scoring au niveau de la fiche entreprise. Ce scoring nous donne la qualité de la fiche selon la présence – ou non – de contacts clés.

Centraliser les données pour faciliter l’utilisation d’outils marketing

La gestion des contacts est la pierre angulaire de nos campagnes de communication et de prospection. Au sein de Divalto, nous utilisons plusieurs outils de marketing comme Sarbacane, Sendinblue, etc.

Le CRM a deux rôles. Le premier est de pousser les données des contacts vers nos outils afin que nous puissions les contacter ou – au contraire – les repousser de nos campagnes. Divalto weavy nous exporte tous les jours les données des contacts ainsi que tous les champs entreprises nécessaires pour les segmenter : NAF, type d’entreprise (prospect, client, etc.), ayant ou non un projet en cours, effectif, CA, etc.

Le deuxième est de centraliser la donnée. La “difficulté” – qui n’est d’ailleurs pas propre au marketing – c’est la multiplication des logiciels métiers. Nous sommes équipés de plusieurs softs qui répondent à un besoin métier précis.

Centraliser toutes les données et l’historique des échanges d’un contact est un challenge. Nous importons ainsi :

Les échanges de nos contacts via des entrants quand ils reflètent un besoin en ERP ou en CRM
Les données relatives aux exigences du RGPD comme les dates de dernière activité,
Les données manquantes à nos fiches contacts,

Robot humanoïde équipé d’un casque de chantier dans un environnement industriel, symbolisant l’automatisation et l’intelligence artificielle en usine

IA – 01 Juin 2026

Maintenance prédictive boostée par l’IA : optimisez vos opérations industrielles

Les arrêts de production non planifiés coûtent jusqu’à 11% du chiffre d’affaires aux industriels selon IBM, transformant la maintenance prédictive et IA en enjeu stratégique majeur. Le marché mondial, évalué à 7,85 milliards USD en 2022 et devrait atteindre 60,13 milliards USD d’ici 2030 selon Grand view research. Cette croissance extraordinaire s’explique par la convergence de quatre technologies clés : l’intelligence artificielle pour l’orchestration des décisions, l’IoT pour la collecte de données en temps réel, le machine learning pour l’apprentissage automatique et le big data pour le traitement de volumes massifs d’informations. Les résultats sont tangibles : selon Deloitte, la maintenance prédictive réduit les temps d’arrêt de 5 à 15% et augmente la productivité de 5 à 20%. McKinsey révèle que 91% des entreprises réduisent leurs temps de réparation après implémentation.

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CRM B2B : Des contacts bien gérés

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