CRM
Réflexions pratiques sur CRM : modèles de données, workflows, permissions, intégrations et agents AI pour les équipes d’entreprise.
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Comment importer un tableur d’un ancien système dans une application construite par l’AI ? Mappings d’import, essais à blanc et les trois façons dont une ligne peut ne pas correspondre
Mesuré sur ObjectStack 18.3.0 : un mapping d’import projette en-têtes et codes étrangers sur un objet, un essai à blanc renvoie le rapport par ligne sans rien écrire, une ligne sans correspondance est créée, ignorée ou rejetée.
Intégration et données Dirigeants métier CRM Import de donnéesMapping d’importEssai à blanc -
Règle de validation, hook ou flow ? Où une règle métier doit vivre dans une app écrite par l’AI : un CRM, sept règles, trois maisons
Sept règles métier sur un CRM, trois maisons pour chacune. Le choix est une table : un prédicat est une règle de validation, réécrire avant sauvegarde est un hook, tout le reste est un flow, qui se relit comme des données.
Développement applicatif Développeurs CRM Agents AIRègles métier -
Combien de tokens fait une application métier ? Un CRM complet sous 150k
Un CRM complet tient sous 150k tokens de métadonnées typées : logique métier sous 100k, UI autour de 50k. Le CRM de référence fourni reste à environ 16k.
AI et agents Développeurs CRM Agents IA -
Les commerciaux ne devraient plus remplir le CRM à la main : un assistant commercial AI
L'IA organise notes commerciales, opportunités et relances. L'enjeu n'est pas seulement d'écrire moins, mais d'utiliser les données clients avec les bons droits.
Développement applicatif Dirigeants métier CRM Agents IA -
Commencer par le CRM : comment l'AI comprend clients, opportunités et historique de suivi
La plupart des CRM contiennent déjà clients, opportunités, contacts et activités. Le bon départ est de laisser l'AI comprendre ces objets sous vos permissions.
Intégration et données Dirigeants métier CRM Agents IAPermissions des agents