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Dans la famille data-driven, après le data-driven marketing, je demande le data-driven selling. Car il n’y a pas que dans la mercatique que la donnée a pris de l’importance. 4 études récentes, repérées dans le hors-série BtoB leaders de juillet 2022 ont attiré notre attention sur ce sujet. En dehors de ces analyses, le livre blanc de TSIA décrit une méthodologie simple et intuitive que nous recommandons. Nul doute, le data-driven selling sera bien l’avenir de la vente en B2B.

Comment mettre en place efficacement le data-driven selling ?

le data-driven selling
Le data-driven selling est le pendant commercial du data-driven marketing

De ces quatre études, si je résume le texte de BtoB leaders de notre confrère Mohamed Khodja, je peux tirer de façon synthétique quelques enseignements.

D’une part, la donnée va jouer un rôle croissant dans le business. Avec 65 % (McKinsey), des entreprises qui vont passer au pilotage par la donnée. Les méthodes d’achat seront donc plus scientifiques et remplaceront le mode intuitif. En miroir, les commerciaux vont également s’orienter vers le data-drive selling.

En d’autres termes, face au data-driven marketing, nous allons rencontrer, si j’en crois ces études, de manière grandissante, le « data-driven selling ».

Un “stack technologique” virtuel

Ce phénomène décrit notamment par Gartner va s’appuyer sur un stack technologique dit « virtuel », qui se scinde en trois strates distinctes :

  1. Le rapport direct aux acheteurs (buyer engagement) ;
  2. La simplification des parcours de vente (simplified workflows) ;
  3. La donnée au service de l’action (data to action)
Gartner
Gartner décrit les différentes composantes de ce qu’ils appellent les technologies virtuelles d’aide à la vente, qui rendent possible le data-driven selling.

Avec des outils et méthodes qui deviennent incontournables (respectivement par rapport aux trois points ci-dessus):

  1. La conférence vidéo ;
  2. La signature électronique et les plateformes de gestion des partenaires (PRM) ;
  3. Le CRM (SFA), la market intelligence et les données liées aux comptes et aux contacts.

On peut déjà constater dans une large mesure que cette prédiction est largement confortée par les faits.

Qualité de la donnée : l’épine dans le pied du data-driven selling

Enfin, tout cela est soumis à la qualité de la data, qui selon Mohamed, laisse souvent à désirer. Et de préciser que plus le temps passe, plus ces études confirment ce constat. Même si des outils et méthodes d’unification de la donnée prennent corps.

data-driven selling
Ce qui m’a frappé dans l’étude Openrise c’est moins le fait que les données ne soient pas bonnes, que près de la moitié (43 %) des entreprises montrent un manque de motivation pour les épurer. Il faut effectuer le travail de fond avant de pouvoir attendre un résultat, et en data-driven selling, cela consiste à nettoyer ses données. C’est incontournable.

En résumé, un bouleversement à la fois du marketing et de la vente, une professionnalisation et une utilisation accrue des outils technologiques. Mais tout cela est largement soumis à la qualité des data qui est assez faible dans la plupart des cas.

La lecture approfondie de ces quatre études dont je mets la liste à la fin de cet article m’amène à poser trois questions qui me semblent fondamentales :

  • Qu’est-ce que le data-driven selling ?
  • Pour qui est-il fait ?
  • Comment faire pour le déployer efficacement ?

Commençons par la définition du data-driven selling

La société californienne Dataversity, spécialiste des contenus éducatifs sur les données nous propose un cadre pour ce concept :

La définition de la vente pilotée par les données est assez simple. Les forces de vente collectent des données et les utilisent pour éclairer chaque décision qu’elles prennent, des produits qu’elles vendent au moment de la journée où elles contactent les clients.

Les équipes de « data-driven selling » les plus performantes explorent à la fois le parcours de l’acheteur et le processus de vente

En décomposant le parcours client, votre équipe peut explorer les besoins des clients à chaque étape. Au fond, cela revient à comprendre comment un client trouve vos produits et quelles sont les informations dont il a besoin pour aller au bout de son processus d’achat

En somme, il s’agit d’une sorte de miroir au « data-driven marketing », le marketing piloté par les données, qui définit chaque stade de l’acte d’achat au travers de la mesure des « Analytics »

Les sociétés qui se basent sur la donnée voient croître leurs performances

McKinsey, dans son rapport B2B Commercial Analytics: What Outperformers Do déclare que les sociétés qui réussissent dans la mise en œuvre des statistiques de vente sont aussi celles qui dépassent leurs objectifs.

Ils citent même une probabilité de 1.5 fois supérieure pour celles-ci. Tout en ajoutant que les entreprises qui suivent cette tendance sont en nombre croissant sans être pour autant majoritaires.

McKinsey
B2B Commercial Analytics: What Outperformers Do — Source McKinsey — 2021

Les 4 conseils de McKinsey

McKinsey fournit ensuite 4 conseils pour réussir la mise en place du data-driven selling :

  • S’accorder en interne sur les « sources de valeurs » commerciales (ce qui regroupe le cycle de vie du client, depuis l’acquisition, l’adéquation du produit au client, le prix, la rétention et la reconquête) ;
  • Constituer des équipes de talents orientées données, malgré la difficulté à recruter des talents dans le domaine de la donnée. (McKinsey recommande de mettre en place une équipe dédiée aux Analytics en « recrutant un/une expert/e de manière à ancrer la fonction et d’attirer d’autres talents autour de lui/elle”);
  • Architecturer ses données en privilégiant la souplesse, autour des algorithmes et des outils (l’analyste américain recommande dans ce cadre d’éviter le mieux qui est l’ennemi du bien) ;
  • Enfin, mettre en place une conduite du changement pour faire accepter le projet par les forces de vente sur le terrain.

Cette méthodologie nous oblige à poser la question de savoir à qui s’adresse le data-driven selling. Cette question est en fait très peu abordée dans les études, et pourtant…

A qui s’adresse le data-driver selling ?

On peut donc considérer que le data-driven selling s’adresse essentiellement à la vente de masse en B2B ainsi qu’à la vente de produits et services B2B classiques. Et un peu moins à la vente complexe qui est à l’opposé du spectre. Pour cela, nous vous renvoyons à notre billet explicatif.

Par ailleurs, la méthodologie décrite par McKinsey est très intellectuelle.

Alors, comment faire pour mettre en place concrètement le data-driven selling ?

La réponse à cette question se trouve à la fois dans l’article de BtoB Leaders et dans une méthode issue d’un document de TSIA. La Technology Services Industry Association est une société d’analyse américaine spécialisée dans les technologies et la data.

Mieux tirer parti des données

Mohamed Khodja met le doigt nous parle de « la tendance à compenser les lacunes de la donnée par une collecte tous azimuts. Celle-ci s’explique sans doute par le syndrome du FOMO ». Une démarche contre-productive, car, plus on accumule les données, plus on accentue le problème.

Des lacunes qui ne sont pas négligeables. « 70 % des marketeurs déclarent que les data de contact issues de leur base de données sont obsolètes » nous explique Demandgen dans son étude What’s Working in Database Strategies?

Et sans données de contact fiables, comment prospecter efficacement, comment automatiser la vente et cibler avec l’ultra personnalisation ? Le résultat ne sera pas bien fameux quand, même après avoir dépensé des centaines de milliers d’euros en technologie, votre offre arrive en direction d’un client qui n’existe pas !

TSIA : « Ne commencez pas par la donnée ! »

Pour remédier à cela, TSIA a une proposition à vous faire, et elle est contre-intuitive : ne commencez pas par la donnée !

Dans un article de 2019, Steve Frost de TSIA, et dans le livre blanc associé, propose une méthode alternative :

  1. Partir de la “douleur” à résoudre. Il s’agit des « problèmes que vos équipes de support rencontrent couramment, les difficultés vécues par vos clients, dans l’utilisation de votre offre ou la réalisation de leurs objectifs de vente… » ;
  2. Deuxièmement, la solution, que l’auteur décrit comme une réponse « complète » aux enjeux du client.
  3. « Les offres complètes sont des offres qui englobent la technologie*, les services, les données et les analyses nécessaires pour que le client récolte une valeur ajoutée et obtienne le résultat commercial souhaité. » ;
  4. Enfin, les indicateurs chiffrés : c’est à ce moment-là qu’intervient le travail en commun entre ventes, support client, product management et l’équipe de data analytics explique Frost. Ce travail doit être focalisé en outre sur les deux points qui précèdent. « Quels sont les indicateurs qui avertissent que le client rencontre ce problème ? Et ceux qui permettraient de savoir si le client est le candidat idéal pour cette offre ».

* Notons ici que TSIA a pour clients des entreprises liées au domaine de la technologie informatique, mais la transposition à d’autres secteurs est possible

data-driven selling
La méthode de TSIA pour la mise en œuvre du data-driven selling : droit au but !

Selon Frost, un doctorat en sciences n’est pas requis pour répondre à ces questions. Le processus de data-driven selling doit rester simple et facile d’accès.

Explication par l’exemple

Il donne quelques exemples concrets de réussite dans son document. J’en reprends un seul que je résume brièvement ici.

Un équipementier en réseau a prouvé que même les vendeurs les moins expérimentés pouvaient obtenir des résultats en utilisant cette méthode. Il suffisait de se concentrer sur les données fournies par les équipes du support client. Des données accessibles aisément et sans autorisations. Les résultats ont été stupéfiants : les commerciaux juniors ayant participé au projet étaient 124 % plus efficaces que leurs aînés dans la vente d’offres de services à des comptes similaires. Les cycles de vente étaient 20 % plus rapides et les affaires se concluaient positivement dans 31 % des cas. Le retour sur investissement du projet pilote était de 20 contre 1

Les sources de données les plus accessibles et les plus simples d’accès sont des puits de productivité souvent insoupçonnés des entreprises. Parmi celles-ci, citons les logs de connexion et d’erreur, les rapports de corrections d’erreur ou de réparation de matériel, les retours des clients, etc.

Comme quoi les méthodes les plus élémentaires sont aussi les plus efficaces. Cela m’a toujours fasciné de voir à quel point on aime se torturer l’esprit avec des problèmes techniques de fusion de données quasi insolubles. Le Big Data n’a rien arrangé à l’affaire. Alors que les analyses les plus simples sont souvent les plus efficaces.

Ce simple livre blanc, même dans sa forme abrégée devrait finir de vous convaincre que le data-driven selling est un atout formidable pour la vente B2B de demain, à condition de le prendre dans le bon sens.

Les études référencées dans ce billet

Data-driven selling
Pour télécharger le dossier spécial BtoB Leaders de juillet 2022