Cellenza : +93 % de MQL par rapport à l'objectif dès le premier mois grâce à LinkedIn Ads

Cellenza, éditeur d'une plateforme SaaS d'intelligence artificielle générative pour les entreprises, a dépassé ses objectifs d'acquisition payante dès le premier mois de lancement : +93 % de MQL réalisés par rapport à l'objectif et un coût par MQL inférieur de 33 % à la cible. Ces résultats viennent d'un dispositif déployé par Growth Room depuis avril 2026, qui associe LinkedIn Ads, prospection sortante, nurturing et refonte du pipeline de vente dans le CRM Odoo. Le dispositif vise 200 MQL en six mois et 35 clients d'ici fin 2026, tous canaux confondus.

Qui est Cellenza ?

Cellenza édite Jask, une plateforme d'intelligence artificielle d'entreprise all-in, destinée à améliorer la productivité quotidienne des populations métiers. L'activité est B2B : la plateforme s'adresse à des organisations qui la déploient auprès de leurs équipes, et non à des utilisateurs individuels.

Le produit se distingue sur cinq points : la sécurité, l'interconnexion à l'écosystème existant du client, le caractère agnostique de la plateforme, la richesse fonctionnelle et la possibilité d'un déploiement en marque blanche. Sur un marché où l'offre en IA générative s'est densifiée très vite, ces critères sont ceux qui se discutent pendant l'évaluation.

Le besoin au départ

La génération de leads reposait sur un nombre de canaux trop restreint. Le besoin était d'en ouvrir d'autres, en particulier l'outbound et le paid, pour ne plus dépendre d'une seule source d'entrée.

Deux objectifs chiffrés encadraient le dispositif : 200 MQL en six mois et 35 clients d'ici fin 2026, tous canaux confondus. Ces objectifs fixent aussi le mode de pilotage. Ils portent sur des MQL et des clients, pas sur du trafic ni sur des contacts bruts, ce qui impose de qualifier avant de compter.

Growth Ads : lancer LinkedIn Ads

Le lancement

LinkedIn Ads a été lancé comme un canal d'acquisition à part entière. Le ciblage porte sur les entreprises et les fonctions concernées par un déploiement d'IA en interne. Sur une offre technique, l'audience pertinente est étroite : la précision du ciblage compte davantage que le volume d'impressions.

Le pilotage au MQL

Les campagnes sont pilotées au MQL et au coût par MQL, pas au clic ni au lead brut. Un contact n'est comptabilisé qu'une fois qualifié. C'est ce cadrage qui explique les chiffres du premier mois : 93 % de MQL au-dessus de l'objectif, pour un coût par MQL inférieur de 33 % à la cible.

Outbound et nurturing

La prospection sortante adresse les comptes qui ne se manifestent pas d'eux-mêmes. Elle est pilotée au SQL puis au client, dans la continuité des objectifs fixés. Le paid et l'outbound alimentent la même chaîne de qualification.

Les comptes qui ne sont pas mûrs restent dans la base. Ils entrent dans des séquences de nurturing et reviennent dans le flux quand leur situation évolue. Sur un cycle d'évaluation long, un refus à un instant donné ne vaut pas sortie définitive.

Sales Ops : structurer les process et le CRM

Structuration des process commerciaux

Nous avons défini les étapes du cycle de vente et les critères de passage de l'une à l'autre : ce qui fait qu'un lead devient un MQL, puis un SQL, puis un client. Les mêmes règles s'appliquent à toute l'équipe, sans quoi les objectifs en MQL et en clients ne seraient pas mesurables.

Refonte du pipeline dans Odoo

Le pipeline de vente a été reconstruit dans Odoo sur ces étapes. Le CRM devient alors le point de mesure commun : chaque MQL issu du paid ou de l'outbound y est suivi jusqu'à sa qualification, ce qui permet de comparer les canaux sur ce qu'ils produisent réellement.

Résultats

• +93 % de MQL réalisés par rapport à l'objectif sur le premier mois de lancement des campagnes payantes.
• -33 % de coût par MQL par rapport à l'objectif sur ce même premier mois.
• Un pipeline de vente refondu dans Odoo, aligné sur les objectifs de 200 MQL en six mois et 35 clients d'ici fin 2026.

L'accompagnement se poursuit depuis avril 2026. La logique reste la même : ouvrir plusieurs canaux d'acquisition, les juger sur les MQL qu'ils produisent et sur ce qu'ils coûtent, et suivre chaque contact dans un CRM structuré de la même façon pour toute l'équipe.

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