[Bullish] Productivité IA et marketing : les 3 metrics qui marchent

Il y a deux semaines, j’ai enregistré un épisode de Momentum avec Kieran Flanagan, SVP Marketing de HubSpot. Vingt minutes plus tard, nous arrivions au même constat : le marketing est la seule fonction de l’entreprise sans metric propre pour mesurer la productivité IA.

Les développeurs comptent les lignes de code livrées. Les commerciaux mesurent le pipeline par rep. Le support compte les tickets résolus. Le customer success suit l’usage des comptes. Chacun peut corréler « % de l’équipe qui utilise l’IA » avec un élément de production, et décider d’accélérer ou de freiner.

Le marketing, lui, a… des posts LinkedIn ?!

Ce n’est pas un petit problème. Très vite, chaque CMO devra présenter une slide intitulée « AI productivity » au board, et chaque CFO attendre un chiffre précis. Sauf qu’aujourd’hui, ce chiffre n’existe pas ! Et les conséquences sur votre budget vont faire très mal…

Kieran a été honnête : il n’a pas cracké le sujet chez HubSpot.

J’ai donc passé deux semaines à cogiter, à mapper ce que nous faisons chez Bulldozer, et à reconstruire la metric depuis zéro. Voilà où j’en suis.

Deux entreprises. Même histoire.

Klarna, Q1 2023. Environ 7 000 employés. ~1 Md$ de revenue annuel. Revenue per employee : environ 140 000$.

Klarna, 2026. Environ 3 000 employés. ~3 Md$ de revenue annuel. Revenue per employee : environ 1 M$.

Un RPE multiplié par sept en trois ans 😵‍💫

Le salaire moyen est passé de 126 K$ à 203 K$ sur la même période.

Même Klarna. Plus de résultats. Moins de personnes, mieux payées.

Shopify a joué la même partition différemment. La masse salariale a culminé à 11 600 en 2022, puis est descendue à 8 100 fin 2024. Revenue annualisé : 10,7 Md$. Revenue per employee : 1,32 M$.

Le memo de Tobi Lütke d’avril 2025 à son équipe en parle sans détour : prouvez-moi que l’IA ne peut pas faire le job que vous souhaitez recruter avant de demander à recruter !

Nous observons la même mécanique à notre échelle chez Bulldozer. L’équipe marketing n’a pas bougé depuis deux mois. Les mêmes cinq personnes :

Sur cette période, le pipeline mensuel généré est passé de 1,7 M€ à 2,4 M€. +41% en 8 semaines. Sans embauche.

L’idée n’est pas « renvoyez votre équipe ». L’idée, c’est que le Revenue per Employee (RPE : revenue annuel ÷ masse salariale totale, le ratio préféré de votre CFO) n’est pas un horizon abstrait. C’est un chiffre que vous pouvez faire bouger en un trimestre. À condition d’avoir deux metrics en dessous qui le prédisent.

Trois tendances que nous observons sur 50 équipes marketing

1️⃣ Le théâtre de l’adoption.

Un channel Slack appelé #ai-workflows et des « heures économisées cette semaine » auto-déclarées. Les chiffres ont l’air bons. Ils ne correspondent à rien de mesurable en aval. Le pipeline n’a pas bougé. Le brand search n’a pas bougé.

Spoiler : le CFO s’en moque, parce qu’une vanity metric n’est pas pilotable.

Avouez que vous avez également ce channel Slack !

2️⃣ Le « taux d’adoption » n’est pas le « taux de reconstruction ».

Adopter Claude, c’est gratuit et instantané. Trois clics. N’importe qui peut le faire.

Reconstruire un workflow, c’est autre chose : vous identifiez les « inputs », vous définissez les « output » attendus, vous décidez où l’IA s’insère dans la boucle, vous testez sur 5 à 10 cas réels, vous mesurez la dérive de qualité, vous itérez sur les prompts pendant 4 à 12 semaines avant la mise en production finale.

L’adoption est une case à cocher. La reconstruction est du travail d’ingénierie appliqué au marketing.

Les deux metrics corrèlent souvent négativement au premier mois, parce que la vraie reconstruction est plus lente que la fausse adoption.

3️⃣ La metric de résultat mesurée trop tôt.

Le « Revenu par employé » baisse sur les 6 premiers mois d’un programme IA. Toujours.

Vous payez les outils, vous payez le temps d’itération sur les prompts, votre équipe produit plus d’outputs mais la qualité est moins bonne avant de s’améliorer.

Les CMO qui remontent le RPE au board au mois 3 paniquent et coupent le programme.

Les CMO qui remontent le « rebuild rate » au mois 1 à 3, puis le Pipeline par Employé au mois 4 à 6, puis le Revenu par Employé au mois 7 à 9, mènent le programme à terme.

Le séquencement compte plus que les metrics elles-mêmes.

La leçon est mécanique : ces trois metrics ne sont pas indépendantes. Elles sont chaînées dans le temps. Mal les séquencer, c’est se saboter soi-même.

Où insérer chaque metric (et quand)

📆 Mois 1-2 : identifiez vos workflows marketing.

Faites une liste exhaustive. Chez Bulldozer, ça donne :

Le total des workflows identifiés est le dénominateur de votre « rebuild rate ». Outil : Notion ou un simple doc Word, peu importe. Ce qui compte, c’est que rien ne manque.

📆 Mois 2-3 : reconstruisez votre top 3.

Pas tout en parallèle. Choisissez trois workflows classés par fréquence × valeur. Reconstruire signifie documenté, IA intégrée dans la boucle, output mesurable.

Suivez chaque semaine : workflows reconstruits ÷ workflows identifiés. C’est votre « rebuild rate ».

Une équipe marketing de 5 personnes doit pouvoir reconstruire 3 à 5 workflows dans la première semaine.

📆 Mois 3+ : suivez le pipeline par marketing FTE par mois.

La formule est simple : pipeline nouveau généré ce mois-ci ÷ nombre de FTE marketing.

Chez Bulldozer aujourd’hui : 2,4 M€ ÷ 5 = 480 K€ par FTE par mois. Contre 340 K€ il y a huit semaines.

Si votre « rebuild rate » monte mais que votre pipeline par FTE stagne, vous reconstruisez les mauvais workflows. Outil : HubSpot pour le pipeline, Sheets ou Looker pour le calcul FTE.

📆 Mois 6+ : le RPE remonte au board.

C’est la metric que votre CFO et votre CEO regardent déjà. Vous n’avez pas à la défendre. Vous l’alimentez depuis six mois sans le dire.

Si le « rebuild rate », le pipeline par FTE et les autres fonctions GTM ont bougé en parallèle, le RPE bouge en 2 à 3 trimestres.

La règle est non-négociable : ne jamais mesurer une couche sans la précédente.

MAIS les trois ensemble forment un système cohérent.

Deux choix, pas d’entre-deux

Vous sortez de votre prochain board meeting avec ces trois metrics sur votre slide « AI productivity ». Ou votre équipe marketing reste la seule fonction GTM invisible dans le rapport.

(Votre CFO a déjà sa metric d’AI productivity. La vôtre est celle qui manque.)

Le rebuild commence cette semaine, ou il commence au prochain trimestre.

Let’s grow 👊

— Jordan

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