Dans un contexte de crise sanitaire assez inédit en Europe, la plupart des entreprises vivent un ralentissement économique spectaculaire. Certains experts prévoient une crise économique. C’est le cas de l’OCDE par exemple qui propose différents scénarios de récession selon l’évolution de l’épidémie.
Pour les fonctions commerciales, trouver de nouveaux clients dans un contexte de gel des dépenses, d’annulation des salons, de baisse d’activité des entreprises, s’avère très compliqué.
Comment rebondir et reprendre une activité commerciale ?
Quel rôle peut doit jouer l’analyse de données dans ce contexte ?
Nous allons répondre à ces questions avec Michel Calmejane, Consultant et Directeur du Cabinet de Conseil Enodys, expert dans le domaine de la vente.
Michel Calmejane : Tout d’abord les équipes commerciales n’ont pas cessé de fonctionner pendant les deux mois de confinement, grâce aux outils déployés et notamment ceux permettant de rester en contact avec les clients. Leur première activité a été de sécuriser les commandes attendues ou de comprendre comment les décaler, puis de partir à la conquête de nouvelles commandes.
Cette crise a offert de nouvelles opportunités, notamment sur les nouveaux services et les nouveaux usages à déployer.
La théorie ou il est préférable de s’occuper de ses clients existants avant la prospection, car le cout d’acquisition de nouveaux clients est plus élevé, a souffert d’un biais avec cette crise et a empêché certains commerciaux de se pencher sur les opportunités crées par cette crise. D’autre part, la plupart des clients étaient sous-équipé en termes de connaissance de leurs tout petit clients, passant habituellement sous le radar des commerciaux. Pourtant, dans quelques cas, les opportunités sont nées de ces petits clients.
Traditionnellement, la détection de ces opportunités se fait de façon intuitive par les commerciaux. Par exemple, il a été détecté que de nombreuses petites entreprises impactées par le confinement allaient utiliser ce temps de latence pour former leur personnel. Cette détection a été faite de façon réactive et par chance. Avec des outils d’Invenis, nous aurions pu anticiper et automatiser cette détection et gagner quelques semaines, en lançant une campagne de marketing plus proactive avec ces clients, en utilisant des patterns de comportement commerciaux ou des signaux faibles qui permettent d’identifier les gros clients à venir. Notamment, l’analyse du comportement des prospects visitant les pages web est insuffisante aujourd’hui. Il y a un manque aussi de structuration de la donnée. L’avantage du big data / data analytics est de savoir ce que l’on cherche, une fois que l’on a trouvé ! Il y a ici une notion d’exploratoire qui est importante pour les commerciaux. D’autre part, l’exploitation des signaux faibles permet de détecter les clients en risque de faillite et d’essayer de faire rentrer le cash avant.
M.C : Un très bon commercial a déjà ce comportement d’analyse. La question concerne les 80% de commerciaux qu’il faut accompagner, en utilisant l’expérience des très bons commerciaux, pour les alimenter en actions, en leur préparant le travail. Cette mise en place est généralement compliquée. Les grandes entreprises y arrivent en déployant des forces importantes, mais les grosses PME, les délaissés de la donnée, ont plus de difficulté. La ressource rare pour les PMEs est le Data Analyst.
Il est important que le commercial, qui part de la problématique client, travaille avec le data analyst mais aussi avec le « marketicien», car il faut une compréhension de la présence sur le web, et la finesse nécessaire pour analyser la chaine complète, dès la première visite du client sur le site web. Ce trinôme doit travailler en mode agile, avec des rythmes d’analyse très rapide.
M.C :Cette question revient à trouver la martingale ! Plus sérieusement, un commercial est souvent désordonné (il fonctionne plus par intuition) et la gestion de la donnée, l’analyse de la donnée ne doivent pas leur être confiées. L’intelligence artificielle va intervenir de plus en plus dans ce métier commercial, avec un rôle d’accompagnement et d’aide à la décision, notamment dans la détection de pattern de consommation, de pattern de comportement, d’analyse de la rapidité de prise de commande d’un client, d’analyse des vitesses de paiements. Des systèmes d’alerte vont pouvoir être mis en place pour le commercial, par exemple sur les retards de paiement, pouvant se traduire par la perte potentielle du client. De façon générale, la détection de signaux faibles grâce à l’IA va aider le commercial.
L’interface utilisateur de ces systèmes doit être conçue pour le commercial, et non pas pour l’administration des ventes. Ces systèmes vont permette aussi d’identifier les patterns de recherche des bons commerciaux et ainsi de maximiser les chances des autres commerciaux.
La data est donc utile pour les commerciaux pour détecter le bon client, leur potentiel, le churn, les retards de paiement, mais également d’analyser le fonctionnement interne de l’entreprise entre les équipes, les modes de recherche, les fréquences des relances, et ainsi d’identifier les best practices pour les équipes. La bonne approche est donc d’associer les data sur les clients et les data internes pour optimiser la démarche commerciale.
M.C :Non pas encore. Il y a eu d’abord un effet de sidération pour les entreprises pendant les premières semaines, avec des entreprises à l’arrêt. La bonne nouvelle est que les outils mis en place pour le télétravail ont fonctionné et cela va impacter fortement notre futur. Cette période a permis d’identifier que souvent la donnée était mal structurée d’un point de vue métier.
Il y a donc un vrai enjeu de structuration des données, d’analyse et d’exploratoire, et d’aide à l’action pour le commercial. Cette crise va accélérer la virtualisation et la digitalisation. La quantité de données va exploser. Tout est traçable maintenant. La capacité d’analyse de ces données sur son métier va être le facteur gagnant. L’entreprise qui met en place des processus business autour de la data, avec la détection de signaux faibles, va être la grande gagnante. Les entreprises en ont pris conscience pendant ces deux derniers mois.