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À court terme (< 3 mois)
Je regardais le scénario Make de mon client qui ressemblait à quelqu'un qui avait fait exploser une usine de spaghettis. Vingt-sept modules effectuant la même tâche de base : acheminer les prospects de HubSpot vers différents membres de l'équipe en fonction de leur secteur, de la taille de l'affaire et du niveau d'urgence.
La "solution" que leur précédent consultant avait construite ? Un scénario séparé pour chaque combinaison possible. Les leads de fabrication de plus de 50K $ allaient à Sarah. Les leads technologiques de moins de 10K $ allaient à Mike. Les leads urgents dans le domaine de la santé allaient à tout le monde. Vous voyez le tableau.
C'était un cauchemar de maintenance. Chaque fois qu'ils voulaient changer les règles d'attribution, ils devaient mettre à jour plusieurs scénarios. Quand Sarah partait en vacances, ils devaient mettre manuellement six workflows différents en pause. Le système fonctionnait techniquement, mais il était fragile et impossible à évoluer.
C'est exactement le problème que la logique conditionnelle dans Make résout, mais voici la chose : la plupart des gens la traitent comme de simples déclarations if/then alors qu'il s'agit en fait d'un outil d'orchestration de workflow puissant. Après avoir reconstruit toute leur automatisation en utilisant une logique conditionnelle appropriée, nous sommes passés de 27 scénarios à 3, avons réduit les erreurs de 90 % et leur avons donné un système qu'ils pouvaient réellement gérer.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi la plupart des tutoriels Make enseignent la logique conditionnelle de manière incorrecte
L'approche en 3 couches que j'utilise pour construire des workflows conditionnels à toute épreuve
Des exemples réels issus de mon travail de comparaison de plateformes
Comment déboguer la logique conditionnelle lorsque les choses tournent mal
Mon cadre pour faire évoluer des workflows conditionnels sans chaos
Bases de la plateforme
Ce que chaque tutoriel d'automatisation enseigne sur la logique conditionnelle
Tous les tutoriels Make commencent de la même manière : "La logique conditionnelle n'est rien d'autre que des déclarations si/alors !" Ils vous montrent le module de filtre de base, expliquent comment configurer de simples conditions vraies/fausses, et appellent ça une journée.
L'approche standard enseignée partout ressemble à ceci :
Utilisez les modules de filtre pour créer des conditions de base
Configurez des modules de routeur pour plusieurs chemins
Ajoutez des opérateurs simples comme "égal à" ou "contient"
Enchaînez les conditions avec une logique ET/OU
Gérez les erreurs avec des routes de secours de base
Cela fonctionne bien pour des scénarios simples comme "si l'email contient 'urgent', envoyez à la file d'attente prioritaire." Mais cela s'effondre complètement lorsque vous devez gérer une logique commerciale réelle qui a plusieurs variables, des conditions imbriquées et des exigences changeantes.
Le problème avec cette sagesse conventionnelle ? Elle traite la logique conditionnelle comme un exercice de programmation au lieu d'un défi de conception de processus commercial. Vous vous retrouvez avec des flux de travail qui sont techniquement corrects mais pratiquement inmaintenables.
La plupart des consultants construisent des arbres conditionnels complexes qui ont l'air impressionnants mais nécessitent un doctorat en Make pour être compris. Quand quelque chose ne fonctionne pas, vous êtes coincé à tracer à travers des dizaines de branches en essayant de déterminer quelle condition a échoué. Lorsque les exigences changent, vous reconstruisez la moitié du scénario.
C'est pourquoi tant d'entreprises abandonnent leurs automatisations Make après quelques mois. Elles fonctionnent initialement, mais elles n'évoluent pas avec l'entreprise.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le point de rupture est survenu lorsque mon client B2B a eu besoin d'automatiser leur processus d'attribution de contrats. Ils avaient trois représentants commerciaux, quatre sources de leads, deux gammes de produits et trois niveaux d'urgence. Math simple : cela fait 72 combinaisons possibles si vous construisez un scénario pour chaque chemin.
Leur solution précédente était exactement cela - un labyrinthe de scénarios individuels que leur équipe ne pouvait pas gérer. Quand j'ai regardé leur organisation Make, j'ai trouvé des scénarios avec des noms comme "Tech-Leads-Large-Urgent-Sarah" et "Manufacturing-Leads-Small-Normal-Mike-Backup."
Le système fonctionnait techniquement, mais c'était une maison de cartes. Lorsqu'ils voulaient ajouter une nouvelle source de leads, ils devaient créer 18 nouveaux scénarios. Lorsque les seuils de taille des contrats changeaient, ils devaient mettre à jour des dizaines de conditions manuellement. Quand quelqu'un partait en vacances, ils devaient se souvenir de quels scénarios mettre en pause.
Mon premier instinct a été de tout reconstruire en utilisant des modules Router imbriqués - la méthode "correcte" selon la documentation de Make. J'ai passé deux jours à créer une belle structure arborescente avec une logique conditionnelle parfaite. Cela avait l'air magnifique sur le papier.
Mais quand je l'ai montré au client, son visage en disait long. "Comment puis-je changer le seuil de taille du contrat ?" ont-ils demandé. J'ai dû pointer vers six modules différents répartis sur trois branches. "Et si nous ajoutions un nouveau représentant ?" Encore dix modules à mettre à jour.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que je résolvais le mauvais problème. Ils n'avaient pas besoin d'une logique conditionnelle élégante - ils avaient besoin d'une logique commerciale maintenable. La solution ne consistait pas à créer le flux de travail parfait ; il s'agissait de construire un flux de travail qui pouvait évoluer avec leur entreprise sans nécessiter un expert de Make chaque fois que quelque chose changeait.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'intégrer la logique conditionnelle dans la structure du workflow, j'ai commencé à la traiter comme des données. Cela a complètement changé ma façon d'aborder le problème.
Couche 1 : Conditions Basées sur les Données
Tout d'abord, j'ai déplacé toute la logique conditionnelle dans une feuille Google qui est devenue le "cerveau" de l'automatisation. Au lieu de coder en dur "si la taille de l'affaire > 50 000 $" dans les filtres, j'ai créé un tableau de recherche :
Source de Lead | Ligne de Produit | Taille de l'Affaire | Urgence | Représentant Assigné | Représentant de Repli
Maintenant, lorsque les conditions devaient changer, ils modifiaient la feuille de calcul. Le scénario Make se contentait de rechercher l'action appropriée en fonction des données entrantes. Plus besoin de mettre à jour des dizaines de modules - il suffisait de modifier une ligne dans une feuille.
Couche 2 : Blocs de Logique Modulaire
Au lieu d'un méga-scénario avec un routage complexe, j'ai réparti la logique en trois scénarios ciblés :
Processeur de Leads : Enrichit les leads entrants et détermine les critères de routage
Moteur d'Attribution : Interroge le tableau de logique et détermine l'action
Gestionnaire d'Action : Exécute l'attribution et gère les exceptions
Chaque scénario avait une seule responsabilité, rendant le débogage et les mises à jour simples.
Couche 3 : Gestion des Exceptions
Au lieu d'essayer de prendre en compte tous les cas extrêmes possibles dans la logique conditionnelle, j'ai construit un système robuste de gestion des exceptions. Lorsque le tableau de logique ne renvoie pas de correspondance, le système revient à une file "d'examen manuel" et alerte l'équipe.
Cette approche signifiait que nous pouvions commencer avec 80 % de couverture et ajouter progressivement des cas extrêmes au tableau de recherche à mesure que nous les découvrions, plutôt que d'essayer de construire une logique parfaite dès le départ.
Le Processus de Mise en Œuvre
J'ai commencé par cartographier leurs règles commerciales actuelles au format de feuille de calcul. Cela a immédiatement révélé qu'ils avaient des règles conflictuelles et des lacunes dans leur logique que l'ancien système cachait.
Ensuite, j'ai construit le système à trois scénarios avec une gestion des erreurs robuste et une journalisation. Chaque décision était suivie, donc lorsque quelque chose ne fonctionnait pas comme prévu, nous pouvions voir exactement pourquoi.
L'idée clé était de traiter la logique conditionnelle comme une configuration plutôt que comme du code. Cela a rendu le système maintenable par des membres de l'équipe non techniques et suffisamment flexible pour évoluer avec leurs besoins commerciaux.
Gestion des erreurs
Construisez toujours des itinéraires de secours pour les conditions non correspondantes - ne laissez pas les scénarios échouer silencieusement lorsque la logique ne couvre pas les cas limites.
Stratégie de test
Testez la logique conditionnelle en commençant par des cas limites, pas par des scénarios de chemin heureux - c'est là que votre logique risque de s'effondrer en production.
Documentation
Maintenez un diagramme d'arbre de décision séparé de Make - votre équipe doit comprendre la logique commerciale sans naviguer dans le flux de travail.
Maintenance
Revoir et mettre à jour la logique conditionnelle chaque mois - les règles commerciales évoluent avec le temps et votre automatisation devrait évoluer avec elles.
La transformation a été immédiate et mesurable. Nous sommes passés de 27 scénarios individuels à 3 scénarios interconnectés, réduisant leur consommation d'opérations Make de 60%. Plus important encore, le système est devenu gérable.
Le client pouvait désormais modifier les règles d'affectation en mettant à jour une feuille de calcul au lieu de m'appeler pour changer les scénarios Make. Lorsqu'ils ont embauché un nouveau représentant commercial, il leur a fallu 5 minutes pour les ajouter au système au lieu d'une demi-journée à construire de nouveaux chemins d'automatisation.
Le temps de réponse s'est amélioré de manière spectaculaire car la logique était centralisée et optimisée. L'affectation des leads qui prenait auparavant 3 à 5 minutes se faisait maintenant en moins de 30 secondes.
Mais la plus grande victoire a été la fiabilité. L'ancien système échouait régulièrement lorsque des cas limites rencontraient des conditions qui n'étaient pas parfaitement définies. Le nouveau système a géré les exceptions avec aisance et a appris d'elles, l'équipe ajoutant de nouvelles règles à la table de recherche au besoin.
Six mois plus tard, ils géraient l'ensemble du système eux-mêmes avec un support minimal de ma part. C'est le signe d'une logique conditionnelle bien conçue - elle devient une infrastructure invisible qui fonctionne simplement.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés que j'ai apprises en reconstruisant des systèmes de logique conditionnelle pour plusieurs clients :
Les données pilotées l'emportent sur le codage en dur : Déplacer la logique vers des tableurs ou des bases de données rend les systèmes maintenables par les utilisateurs métier
Les scénarios modulaires évoluent mieux : Trois scénarios ciblés surpassent à chaque fois un scénario complexe
La gestion des exceptions est cruciale : Prévoyez des conditions non prises en compte dès le premier jour - cela arrivera
Testez d'abord les cas extrêmes : Les tests de chemin heureux ne révéleront pas où votre logique se brise
Documentez la logique métier séparément : Votre équipe doit comprendre les règles sans plonger dans Make
Commencez simplement, évoluez lentement : 80 % de couverture qui fonctionne vaut mieux que 100 % de couverture qui n'est pas maintenable
Surveillez et itérez : Les règles métier changent - votre logique conditionnelle devrait également changer
La plus grande erreur que je vois est de traiter la logique conditionnelle comme une solution à configurer et à oublier. En réalité, c'est un système vivant qui nécessite des révisions et des mises à jour régulières. Construisez en gardant la maintenance à l'esprit, pas seulement la fonctionnalité.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui mettent en œuvre cette approche :
Commencez par le routage des prospects et les flux d'utilisateurs d'essai
Utilisez les étapes du cycle de vie du client comme conditions principales
Construisez une logique pour la gestion des fonctionnalités et la segmentation des utilisateurs
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique utilisant une logique conditionnelle :
Concentrez-vous d'abord sur le routage des commandes et la segmentation des clients
Implémentez des flux de travail conditionnels basés sur l'inventaire
Utilisez l'historique des achats pour des flux d'automatisation personnalisés