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Sales INTELLIGENCE

Les Big Data ont un impact sans cesse croissant sur le fonctionnement des entreprises. La masse de données disponible a causé, sans que cela soit une surprise, un bouleversement des rôles, et un brouillage des responsabilités. Ceci est particulièrement évident pour ce qui est des fonctions marketing et ventes.

Dans un passé récent, l’importance et la structure des entonnoirs de vente a marqué le fonctionnement interne des entreprises. Ceci au point de scinder les ventes et le marketing en deux fonctions distinctes, totalement indépendantes. Les Big Data ont conduit à un croisement entre ces deux fonctions, ainsi qu’à une extension de l’entonnoir de vente traditionnel afin d’y fusionner les éléments qui faisaient autrefois partie du marketing.

Big Data et analyse prédictive des données clients jouent un rôle crucial, permettant aux vendeurs et aux marketeurs d’améliorer leur collaboration, qu’il s’agisse d’échanges d’informations ou de campagnes qu’ils mènent conjointement. L’accès aux données internes et externes étant largement facilité pour la majorité des entreprises, la question n’est plus de savoir si les données nécessaires au business sont ou ne sont pas disponibles. Le débat s’est en effet déplacé sur la capacité des entreprises à les exploiter : c’est ce critère d’utilisation des données qui désignera les entreprises gagnantes.

Ce sujet sera abordé plus en profondeur dans un livre blanc Sparklane intitulé « Comment la Sales Intelligence transforme la vente B2B », qui sera publié durant le mois d’octobre.

 

Au commencement était la donnée

La collecte d’informations commerciales, dès le départ de l’entonnoir de ventes, est logiquement une priorité pour la vaste majorité des départements ventes et marketing en B2B. Fort heureusement, c’est également un des points sur lequel les Big Data sont d’une grande utilité. Malgré cela, beaucoup d’entreprises sont encore à la traîne dans leur mise en place des techniques de Sales Intelligence et de lead scoring.

Le point de départ de ce cheminement est l’ensemble des données disponibles et collectées, et la capacité à les fusionner pour en tirer une connaissance client riche et efficace. En plus des données ouvertes disponibles sur les prospects, depuis les informations publiques sur leurs entreprises, glanées sur les sites publics et les médias sociaux, chaque entreprise dispose de données à propos de ses clients existants. Celles-ci peuvent être complétées par des données externes. Combinées à l’analyse comportementale, qui va déterminer les goûts et les chemins utilisés par les utilisateurs dans leur recherche d’information, ces données permettent à l’entreprise d’utiliser une combinaison de critères basés sur le profil et les comportements, afin de maximiser la capacité à vendre.

 

Utiliser le scoring prédictif pour trier les leads

La méthodologie de scoring des leads n’est pas une découverte pour bien des marketeurs et commerciaux en B2B. Malgré son efficacité reconnue, des études montrent que seulement 40% des entreprises utilisent le lead scoring mis en place au travers de leur solution de marketing automation, et seulement 7% utiliseraient le lead scoring prédictif . Ceci est paradoxal, car 74% des marketeurs B2B ont identifié la qualité des leads comme étant un élément crucial. Le lead scoring classique part d’une liste de critères, établie par les équipes de vente ou marketing, censée décrire au mieux la cible idéale. Le lead scoring prédictif quant à lui est basé sur des algorithmes qui se nourrissent de données internes et externes servant à modéliser des comportements et repérer ainsi les nouveaux leads sur la base des tendances issues de l’observation des clients existants.

Les Big Data et la Sales Intelligence sont aussi de précieux alliés en ce qui concerne la formalisation des messages commerciaux. En utilisant les algorithmes de segmentation, les prospects peuvent ainsi être regroupés par catégories afin d’être mieux ciblés. Cela permet de leur fournir des informations pertinentes à propos de produits ou services qui se sont déjà révélés efficaces pour des clients existants dont les caractéristiques étaient similaires. Cette approche est particulièrement appropriée dans le cadre d’un environnement omnicanal, commun aujourd’hui en B2B, où les messages se doivent d’être pertinents selon le canal, l’utilisateur, et le contexte, pour ne pas rater leur cible.

51% des sociétés les plus avancées en Big Data, déclarent qu’un projet de déploiement de ce type de technologie a un ROI positif dans les 6 mois. Il en est de même pour 32% des sociétés les moins avancées, qui annoncent un ROI positif sur cette même période (Source IDC, 2015).

 

Prédire le profil client

Une fois le prospect devenu client, de nouvelles opportunités se présentent au travers de l’utilisation des données prédictives. Celles-ci peuvent en effet être utilisées pour accroître le chiffre d’affaires et maximiser les résultats. En voici quelques exemples :

Optimiser les rendez-vous physiques – la collecte et la modélisation des données peuvent aider à prédire le comportement des clients en B2B et à s’adapter en conséquence. Par exemple, certaines catégories de clients peuvent être réticentes aux rendez-vous physiques, mais au contraire très favorables au marketing par email. Les données de profil individuelles ou sectorielles, ainsi que les réponses antérieures d’un individu permettent de déterminer la méthode de contact la plus efficace dans ce contexte. Prendre contact, via la méthode la plus appropriée et au meilleur moment, permet ainsi de limiter la résistance du client et de le rendre plus réceptif.

Perfectionner le service client – l’analyse de données prédictives permet de mieux comprendre les besoins actuels et d’anticiper les problèmes clients et le niveau de service requis. Elle permet également une utilisation plus efficace des ressources internes. Ceci permet de renforcer la qualité du service et de nouer une relation client privilégiée.

Maximiser les ventes – Pour les entreprises qui vendent un service par abonnement, le modèle prédictif permet d’augmenter les ventes en identifiant les catégories de clients en fonction des profils clients existants. Ces catégories peuvent inclure ceux qui renouvellent leur abonnement de manière systématique, ceux qui le renouvellent dans certains cas, et surtout ceux qui ne le renouvellent que dans le cas où un bonus leur est offert. Dans ce dernier cas, l’analyse prédictive permet de limiter les bonus de renouvellement uniquement à ceux qui en ont besoin.

65% des marketeurs B2B interrogés par Regalix en 2015 pensent que la Sales Intelligence à base de Big Data contribue à l’augmentation des ventes dans une proportion supérieure à 10%.

 

Sales Intelligence : rééquilibrer le rapport de force entre client et commercial

Pour les acheteurs en B2B, l’Internet est une source incomparable d’informations sur leurs fournisseurs potentiels. La Sales Intelligence permet aussi aux départements marketing et vente de rééquilibrer la relation client en leur faveur et de fournir des insights de qualité sur leurs clients potentiels, leur business, les comportements et besoins potentiels de leurs cibles. En résumé, nous pouvons dire que l’analyse prédictive des données et les Big Data représentent l’avancée la plus nette en matière de marketing et de ventes des trente dernières années. Leur combinaison influe positivement sur l’efficacité des ventes, du marketing et le fonctionnement général de l’entreprise, avec un impact net sur les résultats. Au vu de l’accessibilité des Big Data et de la Sales Intelligence, les entreprises n’ont plus aucune excuse de passer à côté de cette innovation majeure.

Ce sujet sera abondamment traité et documenté dans un livre blanc Sparklane à paraître en octobre, intitulé « Comment la Sales Intelligence transforme la vente B2B ».