17 décembre 2024
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Pourquoi vos prévisions de ventes ne se réalisent-elles pas ? Vous êtes responsable d’une équipe commerciale et en début de…
18 octobre 2017
L’heure est à la transformation digitale des entreprises. La « Data » devient le pivot des actions de l’entreprise. Elle va piloter les actions du marketing, elle va alimenter les commerciaux en prospects et en opportunités. Voici les 10 règles à suivre pour faire de votre stratégie « Data », la stratégie gagnante.
Casser des silos est aujourd’hui l’enjeu numéro 1 des grandes organisations mais aussi des PME. Amener les directions marketing et commerciales à partager leurs données demande de la diplomatie, du dialogue. Le poste de CDO (Chief Data Officer) est apparu voici quelques années, mais attention : c’est un poste qui doit disposer d’un réel pouvoir dans l’organisation. De l’autorité et un pouvoir coercitif sont souvent nécessaires lorsqu’il faut mener les projets à bien et faire sauter les verrous. Un rattachement direct à la direction générale et un soutien du comité exécutif sont plus que nécessaires pour mener à bien la transformation digitale de l’entreprise.
Passer à l’ère des « Data », ne consiste pas uniquement à déployer des bases de données de nouvelle génération, se doter d’outils Big Data. L’effort ne peut être pérenne dans le temps que si le déploiement des outils se conjugue avec la mise en place d’une organisation. Un effort qui va bien au delà de la simple création du poste de CDO. La DSI et les métiers doivent être responsabilisés quant à la qualité des données qui vont alimenter les outils. Chaque direction business doit être pleinement impliquée dans la gouvernance des données, c’est le seul moyen de pouvoir garantir le succès d’une stratégie Data sur la durée.
C’est un point clé dans la transformation numérique d’une entreprise. Une entreprise qui souhaite placer la « Data » au cœur de son business model ne peut se contenter d’utiliser des « Data Scientists » au coup par coup, pour développer un modèle ou se contenter des fonctions prédictives packagées dans les outils analytiques. Ces approches vont rapidement montrer leurs limites. Une stratégie Data n’est pas un sprint mais un marathon. Il faut investir dans une équipe interne qui va monter en compétences sur les outils, mais aussi sur sa compréhension du business de l’entreprise. Les « Data Scientists » sont rares et chers, mais il vous les faut !
Se contenter de données issues des Web Analytics et de ce que les commerciaux ont bien voulu renseigner dans le CRM ne constitue que la partie émergée de l’information client. Se contenter des sources de données les plus accessibles peut conduire à des erreurs d’interprétations très préjudiciables, comme c’est souvent le cas avec l’approche « Last Clic ». Certes le trafic généré par Google sur un site de vente en ligne est capital mais, est-ce seulement lui qui est à l’origine des achats ? Dès lors que l’on souhaite aller au-delà des informations les plus superficielles, il faut s’intéresser à davantage de sources de données, savoir comment les obtenir, comment les intégrer et les corréler avec les autres données disponibles.
Tous les services marketing se heurtent aujourd’hui à la difficulté de reconstituer le parcours de leurs clients, parcours souvent ponctués d’aller-retour entre les médias digitaux, les points de ventes, etc. Savoir reconstituer ces parcours est pourtant un point indispensable ne serait-ce qu’en termes d’attribution. Quel média, quel levier marketing à été essentiel dans la conclusion d’une vente ? La mise en place d’une DMP (Data Management Platform) permet de s’approcher au plus près de la réalité. C’est la clé qui permet de calculer au mieux le ROI des campagnes.
Microsoft Excel est depuis des années l’outil privilégié, tant dans les directions marketing qu’auprès des commerciaux. Rien de mieux pour créer rapidement un tableau de bord récapitulatif d’activité, mettre en place un tableau croisé dynamique pour faire quelques analyses simples. Pourtant, cette approche se traduit par des effets néfastes. Chacun dispose de ses propres données et ne les partage que ponctuellement. Plus personne ne travaille sur les même données et c’est la source de fréquents désaccords. Enfin, les outils d’Excel, sur le plan de la visualisation avancée et des analyses de données, sont insuffisants pour les enjeux d’aujourd’hui.
L’image d’un service marketing qui confronte ses chiffres à ceux du service commercial à chaque réunion n’a rien d’un cliché dans bon nombre d’entreprises. Perte de temps systématique et sources de conflits internes sans fin, le manque de partage d’information et de collaboration interne mine l’efficacité des entreprises. Si ces directions sont désormais habituées à faire un reporting régulier auprès de leur direction générale, elles doivent maintenant apprendre à mettre en place des tableaux de bords et des KPI communs. C’est indispensable pour pouvoir évaluer le vrai impact des campagnes marketing sur les ventes.
Le Big Data bouscule certaines vieilles habitudes. Depuis des années, les experts en data warehouse de la DSI sont habitués à structurer les données, à les organiser afin d’optimiser les volumes de stockage et les performances d’accès aux analyses. Face à eux, la nouvelle école veut que l’espace de stockage étant d’un coût très faible, il faut conserver un maximum de données, même celles qui ne semblent pas utiles dans un premier temps. Quant à la puissance de traitement, le Cloud la rend disponible à faible coût, et virtuellement infinie. Il faut savoir utiliser le meilleur de ces deux mondes pour garder l’agilité du Big Data tout en sachant industrialiser les processus informatiques lorsque cela devient nécessaire.
Sur beaucoup de marchés, les cycles d’innovation accélèrent et, bien souvent, les startups se montrent plus rapides et agiles que les entreprises traditionnelles quant il faut imaginer des produits en rupture ou de nouveaux usages. La refonte d’une stratégie d’entreprise sur la « Data » est l’occasion d’imaginer l’innovation autrement. C’est l’occasion de s’ouvrir aux startups via des démarches de type Open Innovation, l’organisation d’hackathon, etc. De même qu’une stratégie de type Open Data est l’occasion de faire émerger de nouveaux business model et créer un écosystème de partenaires autour de son offre produit.
Selon le dernier baromètre EBG/Qlik sur la transformation digitale des entreprises françaises, environ le tiers des directions commerciales considèrent que les prévisions de ventes dont elles disposent sont bonnes. L’essentiel des analyses sur lesquelles elles doivent appuyer leurs décisions portent sur l’activité passée. C’est une information intéressante mais qui n’éclaire pas forcement de la bonne façon sur ce qui doit être fait. Il ne faut plus se contenter de prolonger les courbes, mais mettre en place de vrais outils prédictifs. C’est à ce prix que l’on va pouvoir anticiper les évolutions du futur, exploiter des niches de marché émergeantes, se désengager avant ses concurrents de marchés amenés à ralentir.
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