30+ termes essentiels du RevOps et de la Revenue Intelligence expliqués clairement — de ARR à Compound Intelligence.
L'assistant IA conversationnel intégré à la plateforme, capable de répondre à toute question sur vos données revenue.
La couche de contexte business spécifique à chaque client (ICP, concurrents, cycle de vente) qui personnalise l'intelligence Ojja.
L'OS de détection d'Ojja : il lit votre pipeline HubSpot et en sort le forecast réel deal par deal — l'écart entre le pipeline déclaré et le pipeline réaliste, la confiance du forecast, la qualité du CRM et les vrais motifs de perte.
Le mécanisme par lequel les features avancées se révèlent naturellement au fur et à mesure que l'utilisateur explore la plateforme.
Un deal à fort potentiel détecté par les agents IA comme actionnable rapidement, priorisé par récence, engagement et valeur.
L'intelligence cumulée d'Ojja qui s'améliore avec chaque deal analysé, chaque correction humaine et chaque outcome enregistré.
L'OS d'action d'Ojja, à venir : le palier supérieur à CRM Radar (détection) où vit l'exécution — relances, envoi, suivi des réponses. Pas encore disponible.
Valeur annuelle d'un contrat. Différent de l'ARR qui agrège tous les contrats.
Revenu annuel récurrent, la métrique clé des SaaS par abonnement.
Coût d'acquisition d'un nouveau client.
Taux d'attrition : pourcentage de clients ou de revenu perdu sur une période.
L'attribution d'un score à chaque deal pour prioriser les actions commerciales.
Le profil type du client idéal, défini par secteur, taille, maturité et besoins.
Le motif de perte d'un deal, classifié par l'IA (timing, budget, concurrent, feature gap, etc.).
Valeur totale d'un client sur toute la durée de la relation.
Revenu mensuel récurrent. ARR = MRR × 12.
Taux de rétention net incluant expansion et contraction. >100% = croissance organique.
Vitesse à laquelle les deals progressent dans le pipeline commercial.
L'adéquation entre le produit et le marché, souvent mesurée par le test Sean Ellis (>40% "très déçu").
La discipline qui utilise les données et l'IA pour optimiser tout le cycle de revenu B2B.
La fonction qui aligne Sales, Marketing et Customer Success autour des données revenue.
Taux de conversion des opportunités en deals signés.
Un terme manquant ? Proposez-le.