Grâce aux technologies actuelles, le management a accès à une multitude de données provenant de sources internes et externes (Big Data). Aujourd'hui, ces gros volumes de données, non structurées et circulant en continu, peuvent être analysés plus facilement que jamais pour prendre des décisions fondées sur des faits et avoir une vision à 360 degrés des clients et des ventes.
L'analyse des données devient de plus en plus une tâche principale du management commercial. Elle offre la possibilité d'optimiser l'ensemble du processus de vente et d'améliorer sensiblement la qualité des décisions. Ainsi, l'évaluation des data devrait être utilisée dans les ventes afin d'améliorer non seulement l'efficacité mais aussi l'efficience et d'obtenir des avantages concurrentiels sur ses rivaux.
Mais comment utiliser efficacement le Big Data Analytics dans le domaine des ventes ?
1. Créer un environnement propice à l'utilisation du big data dans les ventes.
Pour utiliser avec succès le big data dans la vente, il faut une infrastructure informatique moderne et des technologies d'analyse des données pour résumer, consolider, analyser et traiter la masse de données provenant de différentes sources.
En outre, il faut des analystes compétents qui comprennent les ventes, sont capables de formuler des hypothèses et maîtrisent toutes les méthodes statistiques courantes permettant de répondre à ces questions et de confirmer ou d'infirmer les hypothèses.
Cela représente un investissement considérable. Il est donc logique de commencer par des projets pilotes et des conseils externes, puis d'élargir le champ d'application au fil du temps. De cette manière, on peut non seulement acquérir de l'expérience dans l'analyse des données, mais aussi des indications sur les données qui doivent encore être collectées pour répondre à de nouvelles questions business. Cette approche sécurise les investissements et il est possible de vérifier concrètement quels avantages concurrentiels peuvent être obtenus grâce à l'analyse des big data dans les ventes.
Aujourd'hui, seules quelques entreprises poussent vraiment l'analyse des données commerciales, mais la plupart envisagent de le faire. Cela est principalement dû à un manque de savoir-faire technique.
2. Se concentrer sur les bons KPI
Grâce à l'analyse data, les managers des ventes peuvent piloter les performances de manière exhaustive et quotidienne. Les écarts peuvent ainsi être analysés pour réagir rapidement. Il est surtout important de se concentrer sur les bons KPIs.
Avec le niveau de performance atteint par les CRM et ERP, de plus en plus de chiffres clés sont disponibles.
Avant d'écouter votre intuition, vous devriez vous fier aux faits. Des méthodes statistiques appropriées peuvent être utilisées pour déterminer quels indicateurs clés de performance ont la plus grande corrélation avec les résultats ou la réalisation des objectifs de vente. Par exemple, le nombre de contacts clients n'est pas l'indicateur décisif pour chaque produit et chaque forme de vente.
Il est important de se concentrer sur les 5 principaux indicateurs clés de performance (KPI) définis et de les revisiter tous les 2 ou 3 ans.
Cela s'applique également à chaque canal de vente, avec de fortes disparités entre vente physique et e-commerce par exemple. En e-commerce, de nouveaux KPI, tels que le taux de retweet ou la réputation en ligne - des sources de données importantes pour mesurer la performance online - doivent être inclus.
3. Améliorez votre planification commerciale grâce à l'analyse data
Grâce à l'analyse des données, vous pouvez non seulement améliorer le management commercial, mais aussi mieux planifier et piloter vos différents canaux de vente.
Par exemple, le big data fournit des informations sur le comportement des clients en cas d'augmentation des prix ou de concurrence accrue. Ou encore, il vous aide à mieux évaluer le pipeline de votre équipe.
Si vous enregistrez toutes les mesures de soutien aux ventes (formation, marketing opérationnel, nouveaux commerciaux...) et que vous les mettez ensuite en corrélation avec les data issues des systèmes CRM, ERP, POS, jusqu'aux bases de données météorologiques par exemple, vous pouvez voir en détail ce qui fonctionne bien avec quels clients ou partenaires commerciaux.
En résumé, on peut supposer que le management commercial ne pourra plus se passer de l'analyse des données. Le monde est devenu trop complexe, de sorte que l'intuition et l'expérience ne suffisent plus.
Cela ne transformera pas les directeurs commerciaux en contrôleurs, comme beaucoup le craignent. Au contraire, ils planifieront mieux et prendront de meilleures décisions pour assurer la croissance à l'avenir.