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title: "Claap pour les équipes RevOps"
description: "Claap structure vos conversations commerciales (objections, frictions, concurrents) et les ouvre à Claude, ChatGPT ou n8n via MCP et API, pour vos automatisations et vos agents."
url: https://www.claap.io/fr/roles/revops
language: fr
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# L'architecture de données derrière chaque conversation commerciale.

Claap enregistre la conversation, la structure dans les champs que vous définissez, et les expose sous forme de vues lisibles par votre CRM, vos dashboards et vos agents. Une couche de données, pas un note-taker.

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-   Hébergement en Europe
-   RGPD
-   SOC 2 Type II
-   Aucun entraînement sur vos données

Pour les équipes RevOps

## Claap pour les équipes RevOps

-   Des champs CRM qui se remplissent tout seuls

    Les erreurs de saisie manuelle et les tâches répétitives disparaissent : Claap remplit vos outils à partir de la conversation elle-même, pour que le taux de complétion ne dépende plus de la discipline des commerciaux.

-   Un reporting basé sur ce qui a été dit

    Des interactions fragmentées deviennent un insight structuré sur lequel votre stratégie, votre exécution et vos prévisions peuvent vraiment s'appuyer.

-   L'adoption du playbook, en chiffres

    Le scoring automatisé montre si votre framework est adopté et exécuté, avec des retours et des analytics sur tous les appels, pas sur un échantillon.

Qualité des données

## Le taux de complétion est un problème de saisie. Supprimez la saisie.

-   Taux de complétion CRM en hausse de 60 % grâce à la capture et à la structuration automatique des données de conversation.
-   Environ 20 minutes de saisie manuelle économisées par appel, par commercial.
-   Les données et analyses de pipeline s'enrichissent sans aucune saisie de la part des commerciaux.

**Champs**

Nom

Champ CRM

Synchro

Cas d’usage

Cas d’usage

Seulement si vide

Forecast

Forecast

Seulement si videToujours écraser

Pain

Pain

Ajouter

Date de décision

Date de clôture

Toujours écraser

Licences

Licences

Seulement si vide

Objections

Objections du deal

Ajouter

Quand HubSpot a déjà une valeur

**Seulement si vide**Ne touche jamais à la valeur d’un commercial

**Ajouter si possible**S’ajoute à l’existant

**Toujours écraser**Le dernier appel l’emporte

Contexte structuré

## Un contexte structuré et accessible. Pas un note-taker.

-   Connecteur MCP natif, inclus dans toutes les offres, pour que Claude, ChatGPT et n'importe quel agent puissent interroger Claap directement.
-   Automatisations dès l’offre Business, API ouverte avec l’offre Enterprise.
-   Réanalysez les deals perdus par besoin, fonctionnalité manquante ou concurrent choisi.

**Perdus**

Deal

Need

Fonctionnalité manquante

NNuvra - Enterprise Plan

RédactionForecast

RédactionAucun

HHalvo - Pro Plan

RédactionCoaching

RédactionDialer Teams

KKindo - Business Plan

RédactionHygiène CRM

RédactionAucun

ZZestra - Pro Plan

RédactionCoaching

RédactionDialer Teams

PPlumo - Enterprise Plan

RédactionForecast

RédactionObjets personnalisés

TTorvo - Pro Plan

RédactionHygiène CRM

RédactionAucun

Fonctionnalité manquante

Intégration du dialer Teams

Soulevé sur 4 deals perdus · lu par votre agent via MCP

Exécution

## Le playbook s'exécute tout seul, sur chaque appel.

-   Scoring IA automatisé des appels selon le framework que vous avez standardisé.
-   Des retours instantanés et concrets pour chaque commercial, pas seulement pour ceux qu'un manager a eu le temps d'accompagner.
-   Performance mesurée par rapport au playbook pour identifier les opportunités de coaching.

**Deals**

Deal

Prêt pour la démo

Étape

MMarlo - Pro Plan

Validé

Découverte

VVelto - Plan Enterprise

VérificationBloqué

Découverte

RRivvo - Expansion

Validé

Découverte

PPinwell - Pro Plan

Bloqué

Découverte

BBramly - Enterprise Plan

Validé

Découverte

FFennix - Pro Plan

Validé

Découverte

Ready for Demo · Velto

✕Processus de décision non cartographié

**1/5** sur l’appel · le seuil exige 3

Chercher ou compter

## La recherche trouve des exemples. Les champs comptent chaque deal.

Un agent qui cherche dans les transcripts lit les passages les plus proches de votre question, puis répond à partir de ceux-là. C'est parfait pour retrouver une citation. Pour obtenir un chiffre, il lui faut des champs et des vues.

`Champs + vues`

### Combien de deals, lesquels, quel montant ?

Lisez une vue. Elle filtre tous les deals sur leurs champs : la réponse est la liste complète, chaque ligne reliée à son appel.

`Champs + vues`

### Comment ce chiffre évolue-t-il d'un mois à l'autre ?

Lisez une vue. Le champ garde la même définition, donc ce trimestre se compare vraiment au précédent.

`Recherche`

### Montrez-moi où l'acheteur l'a dit

Cherchez dans les transcripts. Vous retrouvez les mots exacts, en contexte, au bon moment de l'appel.

`Recherche`

### Quelqu'un a-t-il déjà parlé de ce sujet ?

Cherchez dans les transcripts. Vous explorez un sujet avant même qu'un champ existe pour le suivre.

`Recherche, puis champ`

### Un nouveau sujet revient souvent en appel

Cherchez d’abord, puis créez un champ. La recherche montre ce qui mérite d’être suivi, et le champ le suit ensuite sur chaque appel.

Conception des champs

## Concevez des champs sur lesquels vos agents peuvent compter.

Un bon champ part d’une décision. Répondez à ces cinq questions avant de le créer.

### Quelle décision alimente-t-il ?

Le forecast, la priorité d'un deal ou le coaching d'un commercial. Si aucune décision ne l'utilise, laissez-le hors de vos vues.

### Quel type de valeur ?

Oui ou non, une liste fermée, un nombre ou une date. Tout ce que vous voulez compter demande une valeur typée ; le texte libre se lit, il ne se compte pas.

### Que veut dire chaque valeur ?

Écrivez la définition. « Budget validé » veut dire que le décideur a confirmé un montant pendant l'appel.

### Et si l'appel n'en parle pas ?

Prévoyez une valeur « Non mentionné ». Le champ enregistre alors un manque que vos vues peuvent compter, et le modèle n’a aucune raison de deviner.

### Comment savoir si le champ est juste ?

Faites tourner le champ et un second modèle sur les mêmes 50 appels, relisez chaque désaccord, et précisez la définition jusqu'à ce qu'ils s'accordent.

Cinq champs couvrent la plupart des revues de pipeline : concurrent cité, budget validé, décideur identifié, objection principale et prochaine étape datée.

10 000+

commerciaux gèrent leurs deals sur Claap

50 %

de taux de closing en plus, dès le premier trimestre

2 fois

plus rapide pour intégrer un nouveau commercial

## Questions fréquentes

Que lit vraiment un agent via MCP ?

Des vues enregistrées, pas des transcripts bruts. Les lignes sont des appels, des deals ou des comptes, et les colonnes sont des champs IA déjà extraits par Claap, pour qu'un modèle puisse les agréger au lieu de relire chaque appel.

Quelles offres incluent le serveur MCP et l'API ?

Le MCP Claap est inclus dans toutes les offres, dès Basic (gratuit). Les automatisations sont incluses dans les offres Business et Enterprise, l'API Claap est réservée à l'offre Enterprise ; rien n'est vendu en option. Ce qui change entre Business et Enterprise, c'est la réserve de crédits IA.

Où les données sont-elles hébergées ?

Hébergement en Europe, RGPD, SOC 2 Type II, DPA sur demande, et aucun entraînement sur vos données.

Pourquoi ne pas laisser un agent chercher dans les transcripts ?

La recherche lit les passages les plus proches de votre question et répond à partir de ceux-là : un comptage ne couvre que les deals qu'elle a lus. Une vue filtre tous les deals sur un champ typé, le total est donc complet et chaque ligne renvoie à son appel. La recherche sert à explorer, les champs servent à compter.

Comment vérifier qu’un champ IA est fiable ?

Choisissez 50 appels avec assez de cas oui, non et non mentionné. Faites tourner le champ et un second modèle avec la même définition, relisez chaque désaccord, et précisez la définition jusqu'à ce que les deux s'accordent sur au moins 90 % des appels. Confirmez ensuite sur 50 nouveaux appels.

## Donnez à vos agents des données propres à exploiter.

Une démo de 30 minutes sur votre propre pipeline, avec le connecteur MCP et les vues que liraient vos agents.

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