Data & Product Consulting | SaaS B2B

Tu investis en data et IA.
Ça ne se voit pas encore assez.

Tu veux aller vers l'IA mais tes données sont-elles prêtes à en révéler la valeur ?

Illustration : la data existe mais ne crée pas encore de valeur business

Stack en place, dashboards actifs, KPIs définis et pourtant les décisions ne changent pas vraiment. Les équipes contournent les outils. Les analytics embarquées sont peu utilisées. La data existe, mais elle ne génère pas encore la valeur qu'elle devrait.

Avec vous, je révèle où et comment la data crée déjà de la valeur, ou ne la crée pas. On détermine un plan d'action concret pour agir sur ce qui rapportera le plus vite et le plus.

Échanger sur mon diagnostic →

30 min · Sans engagement · On voit ensemble si le diagnostic est fait pour toi.

Illustration : la data existe mais ne crée pas encore de valeur business

Les signaux sont souvent les mêmes…

Les outils sont là. Les équipes délivrent. Et pourtant…
Personne ne sait vraiment ce que tout ça rapporte.

Tes KPIs existent. Chaque équipe a les siens. Aucun ne fait référence.

Les releases s'enchaînent. L'adoption reste une intuition.

Tu as construit des analytics pour tes clients. Ils demandent encore des exports.

Tes équipes retournent vers Excel dès qu'elles ont besoin d'une vraie réponse.

Tu envisages l'IA. Sans savoir ce que ta data apporte déjà.

Schéma : l'écart entre les outils data en place et la valeur business réellement générée

Et avec le temps, ça s'aggrave

Progressivement, la data devient un coût
qu'on justifie mal pas un levier qu'on pilote.

Les demandes ad hoc s'accumulent.

Les décisions se prennent encore à l'intuition.

Les équipes retournent vers Excel.

La data perd sa crédibilité en interne.

Ce qu'on révèle ensemble

Une méthode en trois niveaux
pour remettre la data au service de la valeur.

En 5 à 7 jours ouvrés, on travaille ensemble sur ce qui existe, ce qui manque et ce qui est possible.

01

Ce qui existe

On fait l'inventaire de ce que la data produit réellement dashboards, KPIs, analytics embarquées, processus de décision. Pas ce qui devrait exister. Ce qui est là, et comment c'est utilisé.

02

Ce qui manque

On identifie les écarts entre les données disponibles, les décisions prises et la valeur créée. Les zones où la data existe mais ne génère ni action, ni adoption, ni impact business.

03

Ce qui est possible

On priorise les opportunités à fort ROI celles, qui peuvent changer quelque chose rapidement, et celles où l'IA pourrait réellement amplifier la valeur plutôt que le bruit.

Pourquoi moi

Maxime Monnin

Maxime Monnin LinkedIn ↗

15 ans à l'intersection de la donnée, du produit et des enjeux métier, là où la data doit devenir une décision.

J'ai commencé dans l'industrie, à modéliser des systèmes complexes pour des clients qui ne tolèrent pas l'approximation. Puis premier PM data d'une plateforme BI SaaS, j'ai construit le produit de zéro et piloté une levée EIC de 2M€. Depuis 3 ans chez Everysens, SaaS B2B logistique, j'ai conçu et lancé 4 produits data de bout en bout dont un module d'analytics embarquées adopté par 15 clients enterprise.

Dans l'industrie comme dans le SaaS, le problème est rarement technique. Ce qui manque, c'est la clarté sur où la data doit créer de la valeur et pour qui.

C'est ce que j'aide à révéler.

On en discute →

C'est pour toi si…

Tu te reconnais dans au moins
une de ces situations.

  • Tu es CEO, CPO ou CTO d'un SaaS B2B
  • Tu as lancé des initiatives data mais tu peines à en voir le ROI
  • Tes dashboards existent mais influencent peu les décisions
  • Tes clients exportent encore leurs données vers Excel
  • Tes KPIs sont nombreux mais peu actionnables
  • Ton équipe produit peine à mesurer l'impact réel de ses initiatives
  • Tu envisages l'IA mais tu sens que les fondations ne sont pas encore là
  • Chaque réunion commence par "on n'a pas les mêmes chiffres"
  • Tu veux un regard externe orienté valeur, pas une implémentation technique de plus

L’offre

Savoir où ta data doit créer de la valeur

Un cadrage pour savoir quoi construire, quoi renforcer et dans quel ordre.

Que tu aies déjà une équipe et des dashboards, ou juste une première embauche data à décider, la question est la même : où la donnée crée-t-elle de la valeur, et par quoi commencer.

Ce que tu reçois

  • Tes trois Value GapsLes trois écarts les plus coûteux entre ce que ta data produit et ce qu’elle devrait produire. Pour chacun : le constat, la cause réelle, l’opportunité.
  • La carte des cas d’usageTous les endroits où la donnée peut créer de la valeur chez toi, identifiés et priorisés sur valeur business × faisabilité. Les trois à lancer en premier, avec ce que chacun exige de ta stack.
  • Le plan à 90 joursCe que tu lances, dans quel ordre. Ce que tu renforces. Ce que tu arrêtes, et le budget que ça libère.

Ce que tu peux décider après

Investissement

Cadrage complet

3 900 €

Équivalent 5 jours d’intervention, répartis sur un mois.

Périmètre étendu

5 900 €

Équivalent 8 jours. Pour couvrir plusieurs business lines ou un existant important à analyser.

Le palier se détermine au premier appel.

On commence par 30 minutes

Tu me décris ton contexte, je te renvoie les deux angles morts data les plus coûteux que je vois. On cale le périmètre et le prix dans la foulée. Pas de deck, pas de relance. Si rien ne ressort, je te le dis.

Réserver 30 minutes →

Besoin d’aller plus loin ?

950 € /jour

Accompagnement à la carte, pas d’engagement à l’avance

Si le cadrage révèle un point à approfondir ou une action à amorcer, j’interviens sur des missions courtes et ciblées.

Retravailler un KPI clé Prioriser les besoins data Auditer l'adoption analytics Intégrer la data dans les process produit Cadrer une roadmap data 90 jours

Certaines équipes me gardent ensuite comme Data Product Manager à temps partagé pour la mise en œuvre.

Comment ça se passe

3 étapes sur 4 à 6 semaines, sans immobiliser tes équipes,
en asynchrone.

1

Kick-off

60 min ensemble pour cadrer : vision produit, enjeux business, KPIs, analytics existantes, problématiques identifiées.

2

Analyse

Entretiens d'une heure avec direction, produit, tech et terrain. J'analyse en parallèle tes dashboards, tes analytics embarquées et tes processus de décision.

3

Restitution

60 min pour parcourir les constats, échanger et valider les recommandations. Tu repars avec un livrable utilisable immédiatement.

À l'issue du diagnostic

Tu sais exactement où agir.

Prêt à révéler la valeur de ta data ?

Ça te parle ? Réserve un échange.

30 min · Sans engagement · On voit ensemble si le diagnostic est fait pour toi.