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D'accord, voici ce qui s'est passé lorsque j'ai commencé à créer des automatisations pour un client startup B2B. Ils voulaient créer un groupe Slack automatiquement chaque fois qu'une affaire était conclue dans HubSpot. Ça semble simple, non ? Mais voici la chose - toutes les affaires ne devraient pas déclencher la même action.
Certaines affaires étaient des clients d'entreprise qui avaient besoin d'un onboarding personnalisé. D'autres étaient de petits comptes qui pouvaient utiliser le processus standard. Sans logique conditionnelle, je créais essentiellement une automatisation universelle qui aurait été un désastre.
Ce projet m'a appris quelque chose de crucial : le vrai pouvoir de l'automatisation n'est pas de rendre les choses automatiques - c'est de les rendre intelligemment automatiques. La différence entre une bonne automatisation et une excellente est la logique conditionnelle.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des tutoriels sur l'automatisation omettent la pièce de logique conditionnelle
Mon expérience réelle en testant Make.com, N8N et Zapier pour des flux de travail complexes
Le cadre exact de logique conditionnelle que j'utilise pour les projets de clients
Quand choisir quelle plateforme en fonction de vos besoins en complexité logique
Les pièges courants qui brisent les flux de travail conditionnels (et comment les éviter)
Que vous automatisiez la distribution de leads, l'onboarding des clients ou les flux de travail de gestion de projet, voici comment vous construisez des automatisations qui réfléchissent réellement avant d'agir.
Réalité de la plateforme
Ce que la plupart des guides d'automatisation ne vous diront pas
La plupart des tutoriels Zapier donnent l'impression que la logique conditionnelle est une pensée après coup. Vous verrez des guides qui vous montrent comment connecter l'App A à l'App B, peut-être ajouter une étape de filtre, et clore le sujet. L'hypothèse est que chaque déclencheur devrait entraîner la même action.
Voici ce que l'industrie recommande généralement pour la logique conditionnelle :
Utilisez les filtres intégrés de Zapier - Conditions simples oui/non basées sur les valeurs des champs
Implémentez des chemins - Créez différentes routes basées sur des critères de base
Ajoutez des étapes de formatage - Manipulez les données avant de prendre des décisions
Restez simple - Évitez les conditions imbriquées complexes
Testez avec des données d'échantillon - Assurez-vous que vos conditions fonctionnent comme prévu
Ce conseil existe parce que la plupart des plateformes d'automatisation veulent séduire les utilisateurs non techniques. Ils mettent l'accent sur la simplicité plutôt que sur la sophistication. Le message marketing est toujours "tout le monde peut automatiser" plutôt que "tout le monde peut construire des systèmes intelligents."
Mais voici où cette sagesse conventionnelle échoue : les véritables processus commerciaux sont désordonnés. Vos clients ne s'inscrivent pas dans des catégories bien définies. Vos affaires ne suivent pas des modèles prévisibles. Vos tickets de support ne peuvent pas être dirigés avec une simple logique si/alors.
J'ai appris cela à mes dépens lorsque la logique conditionnelle de base continuait à échouer dans des scénarios du monde réel. Vous avez besoin d'une logique conditionnelle capable de gérer plusieurs variables, des conditions imbriquées et des arbres de décision dynamiques. La plupart des tutoriels ne vous préparent pas à cette réalité.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé à travailler avec cette startup B2B, le brief semblait simple : automatiser la création de groupes Slack lorsque des affaires se concluent dans HubSpot. Mais en approfondissant leur processus de vente, j'ai réalisé la complexité à laquelle ils faisaient face.
Leurs affaires variaient considérablement. Les comptes entreprise avaient besoin d'un onboarding personnalisé avec des membres d'équipe spécifiques. Les affaires de taille intermédiaire nécessitaient différents modèles de projet. Les petits comptes pouvaient utiliser des processus standardisés. De plus, certaines affaires étaient des partenariats qui nécessitaient des flux de travail complètement différents.
Le client passait des heures à créer manuellement des groupes Slack, à ajouter les bonnes personnes, à configurer des canaux et à configurer des autorisations. Chaque affaire conclue signifiait 15 à 20 minutes de travail de configuration répétitif. Avec des dizaines d'affaires se clôturant chaque mois, cela devenait un vrai goulet d'étranglement.
Mon premier instinct a été Zapier - c'est ce que tout le monde recommande aux débutants. J'ai mis en place un flux de travail basique : fermeture de l'affaire HubSpot → Création de groupe Slack. Mais lorsque j'ai essayé d'ajouter une logique conditionnelle pour différents types d'affaires, j'ai immédiatement rencontré les limites de Zapier.
La logique conditionnelle dont j'avais besoin était complexe : si la valeur de l'affaire > 50K $ ET l'industrie = "Entreprise" ET la région = "Amérique du Nord", alors créer le groupe A avec l'équipe X, sinon si la valeur de l'affaire < 10K $, alors utiliser le modèle B, sinon si l'industrie = "Santé" alors ajouter l'équipe de conformité, et ainsi de suite.
La fonctionnalité des chemins de Zapier pouvait gérer une partie de cela, mais pas élégamment. Chaque nouvelle condition signifiait plus de complexité, plus de points d'échec potentiels, et honnêtement, la tarification commençait à s'accumuler avec tous les étapes supplémentaires.
J'ai donc essayé Make.com (anciennement Integromat) ensuite. Le constructeur de flux de travail visuel semblait prometteur pour une logique complexe. Mais voici ce que les tutoriels ne vous disent pas : lorsque Make.com rencontre une erreur à n'importe quelle étape, cela arrête l'ensemble du flux de travail. Pour une startup en pleine croissance traitant plusieurs affaires quotidiennement, ce problème de fiabilité était un facteur décisif.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir testé les trois plateformes avec ce scénario client réel, j'ai développé ce que j'appelle le "cadre de complexité conditionnelle." Il est basé sur l'adéquation de vos besoins logiques avec les capacités de la plateforme, et pas seulement sur le suivi de tutoriels génériques.
Phase 1 : Cartographie logique
Avant de toucher à aucune plateforme, je cartographie maintenant toutes les conditions possibles sur papier. Pour ce client, j'ai identifié 12 scénarios d'accord différents qui nécessitaient des actions uniques. Chaque scénario avait 3 à 5 variables qui devaient être évaluées. Cet exercice de cartographie a révélé la véritable complexité - quelque chose que la plupart des tutoriels évitent entièrement.
Phase 2 : Sélection de la plateforme
En me basant sur mes tests, voici mon cadre :
Zapier pour des chemins conditionnels simples - Maximum 3-4 conditions, flexibilité budgétaire, l'équipe a besoin d'un accès facile à l'édition
Make.com pour la complexité visuelle - 5-10 conditions, soucieuse des coûts, peut gérer des échecs occasionnels
N8N pour une logique avancée - 10+ conditions, équipe technique disponible, besoin de capacités de scripting personnalisées
Phase 3 : Stratégie d'implémentation
Pour ce client, j'ai choisi Zapier malgré ses limitations car leur équipe avait besoin d'éditer les flux de travail sans m'appeler. Voici la configuration exacte que j'ai construite :
Le déclencheur est resté la clôture des accords HubSpot, mais j'ai créé un arbre conditionnel sophistiqué en utilisant la fonctionnalité des chemins de Zapier combinée avec des tableaux de recherche. Au lieu de comprimer toute la logique dans Zapier, j'ai créé une feuille Google qui agissait comme une "base de données décisionnelle."
Le flux de travail recherchait les caractéristiques de l'accord (valeur, industrie, région, type d'accord) par rapport aux règles prédéfinies dans la feuille, puis renvoyait l'ID de modèle approprié, la liste des membres de l'équipe et la structure du canal. Cette approche m'a permis de gérer une logique conditionnelle complexe tout en gardant le flux de travail Zapier gérable.
Phase 4 : Gestion des erreurs
L'insight clé de mes tests de plateforme : la logique conditionnelle échoue dans les cas extrêmes. J'ai construit des conditions de secours pour chaque scénario - si la recherche échoue, créez un groupe de base et notifiez l'équipe pour un traitement manuel. Cela a empêché les échecs complets du flux de travail que j'ai rencontrés avec Make.com.
Le système final a géré 12 types d'accords différents avec plus de 30 variables conditionnelles, mais apparaissait comme un flux de travail propre et maintenable dans Zapier que l'équipe client pouvait comprendre et modifier.
Cartographie logique
Mappez toutes les conditions possibles avant de construire quoi que ce soit. J'ai identifié 12 scénarios d'accord avec 3 à 5 variables chacun pour ce client.
Base de données de décision
Utilisez des outils externes (comme Google Sheets) pour gérer une logique conditionnelle complexe au lieu de tout entasser dans la plate-forme d'automatisation.
Correspondance de plateforme
Choisissez votre plateforme en fonction de vos besoins en complexité conditionnelle, et non des promesses marketing. Chacune a ses points forts.
Stratégie de secours
Construisez toujours une gestion des erreurs pour les cas particuliers. La logique conditionnelle échoue dans les scénarios que vous n'aviez pas anticipés.
Les résultats ont été immédiats et mesurables. Au cours du premier mois, le client a éliminé 15 à 20 minutes de travail manuel par affaire. Avec une moyenne de 40 affaires clôturées par mois, cela leur a permis d'économiser plus de 10 heures de tâches répétitives.
Mais le plus grand gain était la cohérence. Avant l'automatisation, les configurations des affaires variaient selon la personne qui s'en occupait et leur niveau d'occupation. Certaines affaires bénéficiaient d'un traitement privilégié tandis que d'autres étaient expédiées. La logique conditionnelle garantissait que chaque type d'affaire recevait l'expérience d'intégration appropriée.
Le système a traité plus de 200 affaires au cours du premier trimestre sans un seul échec. La logique de secours s'est déclenchée 3 fois pour des cas particuliers que nous n'avions pas anticipés, mais au lieu de casser le flux de travail, elle a créé des groupes de base et alerté l'équipe.
Plus surprenant encore, le client a commencé à utiliser le cadre de logique conditionnelle pour d'autres processus. Ils ont appliqué la même approche au routage des tickets de support client, aux séquences d'emails d'intégration, et même aux flux de travail de gestion de projet internes.
La base de données de décision Google Sheets est devenue leur "moteur de règles d'affaires" - un endroit unique où ils pouvaient modifier la logique conditionnelle sans toucher à la plateforme d'automatisation. Cela leur a offert une flexibilité qu'ils n'avaient jamais eue avec les tentatives d'automatisation précédentes.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon : la complexité de la logique conditionnelle croît de manière exponentielle, pas linéaire. Ajouter une condition de plus n'ajoute pas simplement une étape de plus - cela double potentiellement vos cas limites et points de défaillance.
Voici les principales idées tirées de la création d'automatisations conditionnelles sur trois plateformes :
Cartographier d'abord, construire ensuite - Passez plus de temps à concevoir l'arborescence logique qu'à l'implémenter
La logique externe est souvent meilleure - Ne forcez pas des conditions complexes dans les plateformes d'automatisation
L'accessibilité de l'équipe l'emporte sur la sophistication technique - Choisissez des plateformes que votre équipe peut réellement utiliser
La gestion des erreurs est obligatoire - La logique conditionnelle échouera de manière inattendue
Commencez simple, puis évoluez - Construisez d'abord une logique conditionnelle basique, ajoutez de la complexité progressivement
Documentez vos décisions - Le vous futur va oublier pourquoi vous avez choisi des conditions spécifiques
Testez délibérément les cas limites - Ne testez pas seulement les scénarios de chemin heureux
Si je devais reconstruire ce système, je commencerais par l'approche de base de données décisionnelle de Google Sheets dès le premier jour. Cela sépare la logique métier de l'implémentation technique, rendant l'ensemble du système plus maintenable et flexible.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre une automatisation conditionnelle :
Mappez d'abord vos segments de clients et leurs besoins workflow uniques
Utilisez des bases de données externes pour des règles commerciales complexes au lieu de conditions natives à la plateforme
Choisissez des plateformes que votre équipe non technique peut modifier et maintenir
Construisez une logique de repli pour chaque branche conditionnelle afin d'éviter des pannes complètes
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique mettant en place une logique conditionnelle :
Segmenter les clients par valeur de commande, emplacement et historique d'achats pour des workflows personnalisés
Créer des séquences d'e-mails conditionnels en fonction des catégories de produits et du comportement des clients
Utiliser les niveaux de stock et les zones d'expédition comme déclencheurs conditionnels pour la communication avec les clients
Mettre en œuvre des réductions conditionnelles et des ventes supplémentaires en fonction de la valeur du panier et de la valeur à vie du client