Datananas : sept ans à construire une startup SaaS, du projet solo au rachat

L'idée de Datananas m'est venue pendant mon stage de six mois chez Multiposting, en 2012 et 2013. J'étais business developer et mes journées de prospection commençaient toujours par le même rituel.

Je cherchais des profils sur LinkedIn ou Viadeo, copiais les noms et les entreprises dans un tableur, puis partais à la chasse à une adresse email qui pouvait marcher.

En mai 2014, alors que je terminais mon MSc in Entrepreneurship à SKEMA Business School, j'ai décidé d'en faire un MVP et d'essayer de le vendre.

Au cours des sept années suivantes, Datananas est passé de ce MVP à une équipe de vingt personnes et a levé un million d'euros. Nous nous sommes aussi retrouvés à quelques jours de ne plus avoir de cash.

Nous avons réduit l'équipe à quatre personnes, reconstruit le modèle et retrouvé la rentabilité avant le rachat par Sarbacane en 2020.

J'ai rapidement compris dans quelle direction allaient les logiciels pour les commerciaux. J'ai mis bien plus de temps à voir la fragilité d'une boîte dont la masse salariale grossit plus vite que ses revenus ne deviennent prévisibles.

Datananas m'a appris les deux, mais la seconde leçon m'a coûté nettement plus cher.

2014–2017 : les années List Builder

Le premier produit s'appelait Datananas List Builder. Il venait se greffer à LinkedIn ou Viadeo. Un commercial ajoutait des profils à une liste, puis Datananas essayait de retrouver leurs emails professionnels.

À l'époque, c'était le premier outil à couvrir tout ce workflow.

Le design embarrassant de la première version de Datananas List Builder, conservé dans une démonstration de 2015.

Aujourd'hui, ce workflow paraît banal parce que tous les outils de prospection l'ont copié. En 2014, pas du tout. Le scraping depuis un navigateur et l'enrichissement d'emails restaient encore très nouveaux.

Les équipes marketing avaient déjà plein de SaaS. Côté sales, il n'y avait presque rien en dehors du CRM. Le CRM enregistrait ce que les commerciaux faisaient, mais il ne les aidait pas beaucoup à le faire.

La plus vieille démo que j'ai retrouvée date de mai 2015. Le design est embarrassant. Mais l'idée du produit, elle, est déjà là.

Je codais la nuit et je vendais la journée. Je faisais aussi le support, ce qui avait au moins un avantage : les plaintes arrivaient directement chez la personne qui pouvait corriger le problème.

Un client pouvait signaler un bug le matin et voir la correction peu après. Il n'y avait pas encore de process, mais il n'y avait pas non plus trois départements entre le problème et sa solution.

Datananas List Builder ouvert à côté des résultats de recherche LinkedIn, en 2016.

2014

2016

2018

En 2016, un associé nous a rejoints pour prendre la partie sales et la direction de la boîte. Je suis passé CPO et CTO, tout en restant très opérationnel sur le produit et la tech.

On a aussi fait un choix important : couper le self-service et passer sur une stratégie 100 % sales-led. Désormais, Datananas se vendait uniquement via des commerciaux, avec des contrats annuels.

Au début, ça a très bien marché. Les contrats annuels faisaient rentrer du cash tout de suite. Ce cash nous a permis de recruter, de lever un million d'euros et de faire grandir l'équipe jusqu'à environ vingt personnes.

Mais faire rentrer du cash n'est pas la même chose que construire un revenu prévisible. Seulement 60 % environ de chaque contrat correspondait au software. Le reste venait des données de contact et de la formation.

Les ventes arrivaient par vagues. Un bon mois pouvait financer plusieurs recrutements sans garantir que le suivant serait aussi bon. La masse salariale, elle, avait le bon goût de revenir tous les mois.

Septembre 2017–janvier 2018 : le pivot forcé vers Outbound

List Builder avait un problème impossible à corriger : LinkedIn et Viadeo possédaient le terrain sur lequel nous avions construit le produit.

Peu avant son rachat par Microsoft, LinkedIn nous a envoyé un cease and desist. Mon interprétation est qu'ils voulaient faire le ménage avant la vente. Je ne peux pas le prouver, mais le timing était étonnant.

En septembre 2017, on s'est mis à construire Datananas Outbound. En janvier 2018, le C&D nous a forcés à couper les ventes de List Builder du jour au lendemain. Outbound devait prendre le relais immédiatement.

Le problème, c'est que List Builder était très rentable et que sa valeur se comprenait en quelques secondes : on sélectionnait un profil, on récupérait son email professionnel.

Outbound appartenait à une catégorie qui n'avait presque pas encore de nom. Il envoyait des emails de prospection depuis la boîte Gmail du commercial, les organisait en séquences et automatisait les relances.

Il fallait d'abord expliquer pourquoi ce n'était pas de l'email marketing. Puis pourquoi une séquence d'emails personnels en texte brut fonctionnait mieux, pour prospecter, qu'une campagne avec un template HTML.

Aujourd'hui, la différence paraît évidente. En 2018, l'expliquer faisait partie de chaque vente.

Pour Outbound, on a copié le modèle commercial de SalesLoft : zéro self-service, des contrats 100 % annuels et aucune possibilité de tester le produit. Sauf que notre marché était beaucoup moins mature.

Aux États-Unis, les rôles de SDR et d'account executive étaient déjà bien définis. En France, les commerciaux étaient encore très touche-à-tout et couvraient souvent tout le cycle de vente.

On vendait donc un outil spécialisé à un marché qui ne s'était pas encore spécialisé.

Les cycles de vente étaient longs. Outbound avait été construit en quatre mois, sous pression, et la première version était buguée. Malgré ça, on demandait aux prospects de signer un contrat annuel sans pouvoir tester le produit.

Ce n'était pas exactement la meilleure combinaison. La promesse était forte, mais la première expérience n'était pas toujours au niveau. Et nous devions encore convaincre le marché que la catégorie elle-même avait du sens.

J'ai toujours cru que l'IA finirait par automatiser une partie du travail commercial. Dans Outbound, les Smart Replies lisaient la réponse d'un prospect, la catégorisaient et préparaient le bon template de réponse.

On détectait aussi les out of office et leur date de retour, afin de programmer automatiquement la prochaine relance quand le prospect serait revenu.

On n'appelait pas encore ça des agents. Mais l'idée était déjà la même : comprendre ce qui venait de se passer, puis décider de la prochaine action.

L'éditeur de séquences de Datananas Outbound en 2018.

SalesLoft a fait presque exactement le même pivot aux États-Unis, en passant des données de prospection au sales engagement. Outreach était l'autre gros acteur de cette nouvelle catégorie.

SalesLoft avait démarré à peu près en même temps que Datananas. La différence, c'est qu'ils ont ensuite levé beaucoup plus d'argent et construit une boîte énorme.

Nous avions eu la même intuition et presque le même timing. Nous n'avions simplement pas la même marge pour changer de produit avec une équipe de vingt personnes.

Décembre 2018 : la crise de trésorerie

En décembre 2018, Datananas a signé pour plus de 100 000 euros de contrats. C'était notre meilleur mois commercial. Nous étions aussi à quelques jours de ne plus avoir de cash.

La contradiction n'était qu'apparente. Avec des contrats annuels vendus par une équipe sales, un mois pouvait être excellent sans que le suivant soit prévisible.

Nous avions recruté comme si ces ventes étaient déjà du vrai MRR. Elles ne l'étaient pas.

Le pivot rendait l'équation encore plus compliquée. Nous avions une organisation construite autour de List Builder, tandis qu'Outbound avait encore besoin de beaucoup de travail et d'un marché capable de le comprendre.

Nous avons étudié une nouvelle levée et une éventuelle acquisition, mais aucune des deux ne pouvait se faire assez vite.

Certains investisseurs étaient prêts à nous accorder un bridge en obligations convertibles, mais à une condition : couper les coûts d'abord. Sans ce bridge, Datananas n'avait plus que quelques jours devant lui.

Environ 80 % de nos coûts étaient des salaires. Il n'y avait donc pas cinquante endroits où couper, et aucun n'était indolore.

Lors de la première vague, nous avons licencié environ la moitié de l'équipe et sommes passés sous les dix personnes. D'autres sont partis dans les mois suivants, par démission ou rupture conventionnelle.

Nous avions pris les décisions de recrutement. Ceux qui ne les avaient pas prises en ont payé le prix.

Un des développeurs que nous venions de licencier m'a proposé de changer de rôle et d'accepter un salaire plus bas si cela pouvait aider la boîte à survivre. Il aurait pu retrouver un poste ailleurs sans difficulté.

S'il était encore prêt à se battre pour Datananas à ce moment-là, je ne pouvais pas abandonner. Sa réaction m'a convaincu de continuer.

À la fin de 2019, il restait quatre personnes dans l'équipe principale, plus un stagiaire.

2019 : reconstruire avec quatre personnes

À quatre, notre ancienne machine sales ne pouvait plus fonctionner. On a donc supprimé tout ce qui demandait une armée derrière le produit.

On a fait exactement l'inverse de ce que nous avions décidé quelques années plus tôt : essai gratuit, abonnements mensuels, self-service et beaucoup moins d'intervention humaine dans l'onboarding ou la gestion du compte.

Ce n'était pas une grande stratégie de product-led growth préparée dans un deck. C'était simplement la seule manière de faire tourner la boîte avec quatre personnes.

La même contrainte nous a forcés à simplifier la tech. On a réduit le scope du produit et arrêté de laisser les bugs attendre derrière une roadmap trop ambitieuse.

Le temps moyen de résolution d'un ticket est passé d'environ trente jours à deux. Avec presque trois fois moins de développeurs, nous traitions environ deux fois plus de tickets.

Il n'y avait pas de magie. Il y avait juste moins de priorités, moins de couches et beaucoup moins d'endroits où la responsabilité pouvait disparaître.

Je travaillais sur le produit et la tech avec un développeur back-end. La personne en charge du customer success restait directement au contact des utilisateurs. Tout le monde savait ce qu'il avait à faire.

La baisse des coûts, le free trial et la possibilité d'acheter sans parler à un commercial ont fini par ramener Datananas à la rentabilité.

2020–2021 : le rachat et mon départ

Sarbacane a racheté Datananas en 2020. Je suis resté CTO jusqu'en juin 2021.

À ce moment-là, la boîte était de nouveau rentable. Le produit et l'organisation ne ressemblaient plus beaucoup à ceux que nous avions construits après la levée de fonds.

Avec le recul, je construirais encore List Builder. Il résolvait un vrai problème et sa croissance initiale justifiait largement le pari.

En revanche, je considérerais notre dépendance à LinkedIn comme une date d'expiration, pas comme un risque lointain. Et j'attendrais avant de construire une équipe de vingt personnes autour de ventes qui arrivaient par vagues.

Commencer Datananas comme solo founder m'a gardé très proche du produit. Quand il n'y a personne à qui passer le sujet, on comprend rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

La période à vingt personnes m'a appris autre chose : une grosse équipe peut donner à une startup l'apparence d'une maturité que son business n'a pas encore.

La reconstruction à quatre a probablement le plus changé ma manière de construire des boîtes. Chaque process finit par devenir le travail de quelqu'un.

Une petite équipe ne peut pas se permettre de faire à la main ce que le produit devrait faire.

Quand je suis parti en juin 2021, sept ans après le premier MVP, Datananas était rentable et faisait partie de Sarbacane.

2016—2021

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