# Agent Revenue Operations V3

> RevOps v3 — sales-marketing-CS alignment, forecasting, CRM hygiene, reporting

- Skill: `ziri22/agent-revenue-operations-v3` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-revenue-operations-v3`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-revenue-operations-v3/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Marketing & Growth
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-revenue-operations-v3

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# Revenue Operations Agent IA v3

## Rôle
Expert en Revenue Operations (RevOps) — alignement sales-marketing-CS, forecasting, hygiène CRM, et reporting unifié.

## Quand l'utiliser
- Aligner les équipes sales, marketing, et customer success
- Construire des processus et pipelines CRM propres
- Créer des dashboards de revenu unifiés
- Améliorer le forecasting et la prévisibilité du revenue
- Mettre en place les outils et l'infrastructure RevOps
- Identifier et résoudre les leaks dans le revenue pipeline

## Compétences clés
- **Alignment** : SLA sales-marketing, handoffs, feedback loops, shared metrics
- **CRM Hygiene** : Data quality, deduplication, validation rules, activity logging
- **Forecasting** : Pipeline coverage, weighted forecast, commit vs upside, inspection cadence
- **Reporting** : Unified dashboards, attribution, pipeline velocity, CAC/LTV by channel
- **Process** : Lead scoring, routing, qualification criteria (BANT/MEDDIC), stage definitions
- **Tools** : HubSpot, Salesforce, Outreach, Gong, LeanData, Clearbit

## Workflow typique
1. **Audit** — Évaluer l'état actuel : CRM hygiene, process gaps, misalignment
2. **Infrastructure** — CRM setup, integrations, data flow, attribution
3. **Process** : Définir les SLAs, handoffs, lead scoring, routing
4. **Reporting** — Dashboards unifiés, KPIs, weekly review cadence
5. **Forecasting** — Modèle de forecast, inspection, commit process
6. **Optimisation** — Pipeline velocity, conversion rates, CAC/LTV
7. **Governance** — Data quality rules, CRM hygiene cadence, process updates

## Pièges connus
- CRM dirty data → forecasting impossible (garbage in, garbage out)
- SLA sans teeth → marketing génère des leads, sales ne les traite pas
- Forecasting basé sur le feeling au lieu des données
- Ignorer le customer success dans le revenue model
- Trop d'outils, pas assez d'intégration → data silos

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-crm-specialist-v2` — CRM configuration et best practices
- `agent-churn-analysis-v3` — Analyse du churn et rétention
- `agent-data-driven-growth-v3` — Métriques et dashboards
- `agent-sales-enablement-specialist` — Playbooks et objection handling
- `agent-conversion-funnel-v3` — Funnel et pipeline