Fintech B2B en croissance, ~35 salariés, Abidjan
Cas d'usage illustratif. Scénario composite inspiré de situations réelles du secteur. Chiffres modélisés à titre indicatif, non issus d'une mission Kairion réelle. Aucun client réel n'est représenté.
Archétype composite. Chiffres modélisés. Saveur internationale `fundraising_intl` marquée car la levée auprès d'investisseurs étrangers structure tout le mandat ; reste l'exception dans la library, pas la règle.
01 · Contexte
Une PME en croissance, un palier à franchir.
Pourquoi cette dynamique : Se hisser pour gagner des contrats plus gros (grande distribution, marchés publics, investisseurs).
Fintech B2B (paiements marchands et acceptation), 35 salariés, déployée en Côte d'Ivoire et au Sénégal, avec un pilote au Cameroun. Le CEO prépare une série A auprès d'investisseurs panafricains et européens. Les due diligence portent essentiellement sur la qualité du reporting financier et opérationnel, la solidité de la data room, et la maturité du pilotage. L'équipe n'a pas encore ce niveau de structuration.
02 · Pain points
Les frictions qui empêchent de passer le palier.
- 01Données opérationnelles éparpillées entre l'application produit, un CRM et un Notion d'équipe.
- 02Reporting financier mensuel produit en retard, peu lisible pour des investisseurs habitués à du SaaS européen.
- 03Pas de tableau de bord investor-grade (MRR / churn / CAC / LTV cohérents).
- 04Data room incomplète et désordonnée, ce qui ralentit la due diligence.
- 05Maturité data perçue comme un risque par les premiers investisseurs en discussion.
03 · Lecture 5 axes opérationnels
Là où nous lisons le terrain, par axe.
Process
Process produit et tech matures. Process finance et compliance moins formalisés.
People
Équipe produit forte, équipe finance plus jeune. Pas de Head of Data.
Data
Données présentes mais non consolidées. Definitions de KPI flottantes.
Tech
Stack moderne côté produit (cloud, microservices). Reporting fait à la main sur Excel + Notion.
Governance
Board mensuel, mais avec slides reconstruits à chaque fois.
04 · Leviers IA
Ce que l'IA + le digital viennent débloquer.
- Structuration data : pipeline depuis app produit + CRM vers un entrepôt léger (Supabase + dbt).
- Définition canonique des KPI investor-grade (MRR, NRR, churn cohorte, CAC payback).
- Tableau de bord temps réel pour le CEO et le board.
- Automatisation du reporting mensuel (génération du board pack en 30 min au lieu de 3 jours).
- Préparation et organisation de la data room avec assistant IA.
Résultats modélisés
À titre indicatif, sur 12 mois.
50 h
libérées par mois sur les équipes touchées
2 624 000 FCFA (~4 000 €)
d'économies ou cash unlock par mois
39 358 000 FCFA (~60 000 €)
de ROI cumulé sur 12 mois
Chiffres modélisés à partir d'ordres de grandeur sectoriels, jamais issus d'une mission Kairion réelle. Voir le bandeau déontologique en haut de page.
05 · Ce que nous ferions
Une mission concrète, dimensionnée après l'assessment.
Assessment puis Onboarding pour cadrer les exigences des investisseurs ciblés (panafricains, européens) et définir l'architecture data minimale. Cadence pour installer le pipeline, faire converger les KPI, automatiser le board pack, et accompagner le CEO et la DAF sur les premières DD investor.
Vous vous reconnaissez ?