Les bases de données traditionnelles passent à côté des entreprises mid-market qui créent les vraies ruptures sectorielles. Classées sous des codes figés (NAICS/NACE), elles ne captent pas les verticales émergentes comme la CleanTech, la RetailTech ou la Smart Mobility.
Les équipes stratégiques, les éditeurs SaaS et les directions innovation ont besoin d’un radar capable de détecter les vrais “champions de la croissance” : des entreprises qui combinent une croissance soutenue du chiffre d’affaires (CAGR) et une expansion rapide des effectifs. Ce segment apporte cette visibilité, avec des moteurs explicites et des agrégations par secteur alignées sur votre taxonomie.
Analyse des données financières pour calculer le CAGR (3 et 5 ans).
Mesure de la dynamique RH grâce aux signaux de recrutement.
Cartographie des entreprises dans vos propres catégories sectorielles.
Activation par un mix de raisonnement IA, APIs enrichies, inputs client et intelligence web.
Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.
AI reasoning
APIs qualifiées
User Input
Web intelligence
Classement des champions de la croissance par secteur et géographie
Croissance du chiffre d’affaires (CAGR 3/5 ans), normalisée et validée
Indicateurs de dynamique RH (évolution des effectifs à 12 et 24 mois)
Score composite “Growth Champion” combinant signaux financiers et RH
Regroupements sectoriels et tags alignés avec votre stratégie
Les réponses à vos questions sur ce segment
Les réponses à vos questions sur ce segment
Quelle est la vraie valeur ajoutée par rapport à une base financière classique ?
Les bases traditionnelles se limitent au chiffre d’affaires. En combinant signaux financiers et RH, nous détectons les vrais disruptors plus tôt — avant leur apparition dans les classements traditionnels — pour vous donner un avantage en GTM et en stratégie.
Puis-je comprendre pourquoi une entreprise a obtenu un score élevé ou faible ?
Oui. Chaque score est accompagné des facteurs explicatifs — CAGR, dynamique RH, contexte sectoriel — afin que vous puissiez valider et justifier le classement.
Comment mon équipe commerciale ou stratégique peut-elle exploiter ce segment ?
Vous pouvez classer vos comptes mid-market selon leur dynamique de croissance, cibler les entreprises en forte expansion, et agréger les résultats par secteur ou région pour vos plans. Le jeu de données s’intègre directement dans votre CRM ou BI en 72h.
Comment garantissez-vous que le score Growth Champion est comparable entre secteurs ?
Les scores sont normalisés par la volatilité et comparés à des groupes de pairs. Ainsi, une croissance de 20 % dans le logiciel n’est pas évaluée comme une croissance de 20 % dans l’industrie lourde — le contexte sectoriel est intégré.
Pouvons-nous utiliser notre propre taxonomie sectorielle plutôt que NAICS ?
Oui. Nous cartographions les entreprises à la fois sur des codes standards et sur votre taxonomie personnalisée. Vous obtenez ainsi une lecture stratégique (ex. CleanTech, Mobilité intelligente) au lieu de catégories figées.
Quelle fiabilité accordez-vous aux données financières et RH utilisées ?
Nous combinons les données financières publiques avec des APIs certifiées, et nous croisons les signaux RH issus de l’intelligence web. Chaque champ est accompagné d’un score de confiance, pour garantir la transparence avant activation.
Comment définissez-vous qu’une entreprise est un “champion de la croissance” ?
Nous croisons la croissance financière (CAGR à 3 et 5 ans) avec la dynamique RH (évolution des effectifs sur 12 et 24 mois). Les données sont normalisées pour lisser la volatilité et comparées à un benchmark sectoriel. Seules les entreprises combinant croissance soutenue et expansion des effectifs sont retenues.
{ "_meta": { "dictionaryColumns": ["Variable", "Data_Type", "Sample_Value", "Description"] }, "data": [ { "Variable": "company_name", "Description": "Registered name of company", "Business_Rules": "UTF-8 string, registry standard", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "InnoParts France SAS" }, { "Variable": "website_domain", "Description": "Primary website domain for enrichment", "Business_Rules": "Valid domain string", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "innoparts.fr" }, { "Variable": "sector_naics", "Description": "Standardized NAICS sector code", "Business_Rules": "6-digit NAICS code", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "336390" }, { "Variable": "custom_taxonomy_tags", "Description": "Client-defined or web-derived sector taxonomy tags", "Business_Rules": "Array of tags, derived from website and client rules", "Source_System": "Web Intelligence + Client Data", "Data_Type": "ARRAY", "Sample_Value": "[\"Smart Mobility\", \"EV Supply Chain\"]" }, { "Variable": "revenue_cagr_3y", "Description": "Revenue compound annual growth rate over 3 years (%)", "Business_Rules": "Decimal, requires ≥3 fiscal years", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": "18.5" }, { "Variable": "revenue_cagr_5y", "Description": "Revenue compound annual growth rate over 5 years (%)", "Business_Rules": "Decimal, requires ≥5 fiscal years", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": "15.7" }, { "Variable": "headcount_change_12m", "Description": "Headcount growth in last 12 months (%)", "Business_Rules": "Decimal", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": "22.0" }, { "Variable": "headcount_change_24m", "Description": "Headcount growth in last 24 months (%)", "Business_Rules": "Decimal", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "DECIMAL", "Sample_Value": "39.0" }, { "Variable": "growth_champion_score", "Description": "Composite growth momentum score", "Business_Rules": "0–100 integer, weighted on CAGR + hiring velocity", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "86" } ] }