Les applications de ce que l’on nomme le Big Data (ou encore traitement des données massives) sont multiples. Comme le souligne une note d’analyse du Commissariat général à la stratégie et à la prospective1, les technologies de collecte, de stockage et d’analyse des données inventées par Google, Yahoo ou Facebook ont aujourd’hui des applications que ce soit en recherche médicale, dans la prévention de la criminalité, l’analyse des sentiments d’une population ou des investisseurs. Elles ont surtout beaucoup d’applications pratiques en entreprise. L’analyse massive des données a d’ores et déjà démontré son efficacité dans le marketing. L’analyse du comportement des clients à partir de données issues du Web et des réseaux sociaux, permet d’augmenter le panier moyen d’un site Web, de mieux cibler les campagnes d’emailing. Mais ce sont loin d’être les seules applications de cette approche : les industriels et les entreprises de services s’en sont saisis pour optimiser leurs processus de production, l’utilisation de leurs ressources internes. C’est aussi le cas des forces commerciales qui peuvent, elles aussi, tirer profit des apports du Big Data pour accroitre les ventes, améliorer encore l’efficacité des commerciaux. Une nouvelle discipline est en train d’émerger, il s’agit de la Sales Intelligence.
Ce que le BIG DATA peut apporter au service commercial
Les moteurs de recherche, réseaux sociaux et sites B2C ont démontré que l’on peut collecter les données comportementales d’un internaute, puis analyser ces informations pour lui proposer des publicités ou des services les plus adaptés à son profil. C’est aujourd’hui une approche qui fonctionne. Pourquoi ne pas faire de même avec vos propres clients ? Cette démarche n’est pas réservée au commerce électronique. Un géant de l’assurance tel qu’Axa commence à généraliser ce type d’approche. De même, il ne faut pas penser qu’elle est exclusivement réservée au B2C et aux produits de grande consommation. Des entreprises purement B2B en tirent profit pour accroître leur chiffre d’affaires de façon significative. Ainsi, même dans le secteur très traditionnel de la construction, on peut mettre en œuvre ce type d’approche. Par exemple, Caterpillar est en train de déployer une application Big Data pour aider ses distributeurs à identifier les marchés qui leur échappent jusqu’à présent. Une démarche de recherche d’opportunités d’une importance majeure lorsque le marché est en repli. L’américain estime que chaque année, entre 9 et 18 milliards de dollars de contrats échappent à ses distributeurs tout simplement parce que ceux-ci n’ont pas eu l’information à temps sur leurs clients, ou parce que celle-ci ne circule pas bien dans son réseau de distribution, ou parce que l’industriel n’a pas fourni assez d’informations sur ses produits et ses services à ses clients. Le potentiel est colossal pour Caterpillar qui mise aujourd’hui sur le Big Data pour atteindre son objectif de 100 milliards de dollars de chiffre d’affaires à l’horizon 2020.
Aux Etats-Unis, mettre en place une démarche Big Data n’a plus rien d’exceptionnel. Une grande étude mondiale menée en 2013 par Tata Consultancy Services2 montre qu’aux Etats-Unis 68% des entreprises avaient déjà lancée une initiative « Big Data » en 2012. Elles n’étaient que 45% des entreprises interrogées en Europe, pour une moyenne mondiale de 68% chez les grands comptes interrogés. L’une des conclusions de cette étude, qui répertorie tous les usages du Big Data dans les entreprises, peut surprendre. C’est la fonction commerciale qui, potentiellement, va bénéficier le plus du Big Data. Le processus d’identification des clients présente le plus fort potentiel d’amélioration, devant le suivi de la qualité de la production, et le suivi des expéditions dans la Supply Chain. Mettre en place une stratégie Big Data dans le secteur commercial peut rapporter gros.
Des leads avant tout !
Selon une étude Aberdeen Group3, l’objectif numéro 1 pour les entreprises qui mettent en place une stratégie de Sales Intelligence, c’est d’augmenter le nombre et la qualité des leads qui vont alimenter les commerciaux. Les entreprises qui bénéficient le plus de cette approche sont celles qui passent d’une démarche classique, où on fournit une fiche entreprise souvent statique sur le prospect à une information beaucoup plus riche, contextualisée. Bref, fournir les meilleures armes possibles au commercial pour que celui-ci puisse convaincre et, au final, boucler sa vente dans les meilleures conditions. Parmi les sources compilées par ces entreprises pour leurs commerciaux, figurent des données sur l’entreprise cible, des informations sur ses dirigeants, des rapports sur leur marché, mais aussi des articles d’actualité, des rapports spécifiques et les contenus publiés par l’entreprise. Interrogés par le cabinet d’étude, les commerciaux classent au premier rang des informations utiles à leurs yeux, des données sur la concurrence, des données de type carte de visite sur leurs interlocuteurs, des contacts correctement segmentés, puis des informations de base sur l’entreprise, sur son secteur d’activité, et enfin l’organigramme de la société.
Tout l’enjeu est de fournir cette information au bon moment aux commerciaux. Les entreprises qui y parviennent obtiennent des résultats immédiats. Selon les 300 entreprises interrogées par Aberdeen, les entreprises les plus avancées dans la mise en place de leur stratégie de Sales Intelligence ont enregistré un accroissement du chiffre d’affaires par client dans 82% des cas. Le nombre d’appels d’offres remportés s’est accru chez 74% d’entre-elles, et la taille moyenne des opportunités d’affaires a augmenté chez 69% des entreprises équipées.
Découvrez le témoignage d’Olivier Rafal, Principal Consultant Software & SaaS markets, extrait du livre blanc : « Comment le Big Data va booster la performance commerciale ». A l’heure où le Big Data bouleverse les pratiques commerciales, l’analyste partage avec vous son avis d’expert lors d’une interview menée par Zebaz Infos.
Quel rôle peut jouer le Big Data dans une stratégie commerciale ?
Olivier Rafal : Le Big Data, ce n’est pas forcément que de la « data », c’est-à-dire des données structurées comme des montants de commandes, le chiffre d’affaires généré par un client. Il faut prendre en compte tous ces éléments plus flous, que l’analyse sémantique et l’analyse de sentiments permettent de faire émerger de l’analyse de documents les plus divers. Cette approche va faire apparaître un certain nombre d’opportunités pour le marketing, mais aussi alimenter les commerciaux avec des contenus appropriés. Un commercial qui se rend chez un prospect ou un client peut recevoir automatiquement un certain nombre d’informations pertinentes sur son prospect via son CRM. C’est quelque chose qui peut maintenant être réalisé de manière automatisée avec une recherche textuelle sur des sources externes. Outre les données relatives aux achats précédents du client, le commercial va disposer d’informations collectées sur Internet. Projets d’expansion géographiques, changements opérés dans la direction de l’entreprise, autant d’informations qui peuvent être pertinentes pour son rendez-vous.
Toujours en amont du rendez-vous, cette nouvelle approche permet la détection d’opportunités par l’analyse des réseaux sociaux.
Quel est le meilleur moyen pour pousser les commerciaux à utiliser ce type d’informations ?
Olivier Rafal :Un système qui a déjà été déployé avec succès par les entreprises les plus en avance, c’est le push automatique d’informations en fonction des rendez-vous programmés au niveau du CRM. Puisque le rendez-vous est lié au client, dès lors on peut lier à ce rendez-vous toute une série d’informations à la fois issues du système d’information interne, mais aussi externes. L’information leur est mise à disposition dans un outil qu’ils maîtrisent déjà. Le push est automatique, ils n’ont aucune recherche à faire.
Il y a plusieurs populations de commerciaux. Ceux qui sont plus particulièrement chargés de faire de la détection d’opportunités vont essayer d’identifier des prospects et vont utiliser des outils de recherche, de requêtage pour trouver ces leads. Les commerciaux de terrain, eux, ont plus besoin de ces informations sur un mode push.
Dans les entreprises qui ont mis en place ce type de solutions, l’adoption est plutôt bonne car les commerciaux n’ont plus à aller chercher des informations à droite et à gauche. Les comptes rendus de visites des commerciaux sont automatiquement analysés. En indiquant simplement quelques mots clés dans l’email de son compte rendu, le moteur sémantique peut ensuite aller chercher tous les éléments complémentaires qui seront directement utiles au commercial pour le prochain rendez-vous.
Ce type d’informations reste plutôt exploité par le service marketing. Comment partager cette information avec le service commercial ?
Olivier Rafal :Actuellement, le lien entre Big Data et service commercial n’est pas encore évident. Bien peu d’entreprises disposent aujourd’hui de ces fameuses bases clients à 360° totalement partagées entre marketing et commercial. L’idée est pourtant de tendre vers ce genre de plateformes. Ma conviction profonde, c’est que la Sales Intelligence doit être en lien avec le CRM. Les commerciaux utilisent déjà largement le CRM puisque c’est là qu’ils suivent leurs ventes et leur bonus. C’est donc par le CRM que cette information doit passer pour que ce soit le plus simple pour eux.
Faut-il une armée de développeurs pour espérer tirer profit de l’information disponible sur le Web ou des solutions packagées commencent-t-elles à apparaître ?
Olivier Rafal :Les éditeurs de solutions de Business Intelligence, à l’image d’IBM ou SAP, commencent à packager ce type de solutions. Tous les grands du secteur ont ajouté cette dimension dans leurs offres. Même s’il ne s’agit pas toujours des meilleures solutions sur le marché, ils ont tous intégré ces moteurs sémantiques dans leurs plateformes, et ces outils permettent de récolter les premiers éléments d’information.
Découvrez l’extrait du blog book « Comment améliorer sa prospection commerciale en B2B »
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1Note d’analyse du Commissariat général à la stratégie et à la prospective : « Analyse des Big Data : Quels usages, quels défis », novembre 2013 2Etude Tata Consultancy Services : “TCS 2013 Global Trend Study : The Emerging Big Returns on Big Data”, 2013 3Etude Aberdeen Group : “Sales Intelligence : The Secret to Sales Nirvana”, par Alex Jefferies, Janvier 2009
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