Identifier les meilleurs prospects, qui auront le plus de potentiel d’être en phase avec vos offres, et le plus rapidement possible, voilà tout l’enjeu de la Sales Intelligence.

Le commercial jongle avec un écosystème de plus en plus riche. Son compte LinkedIn frise l’obésité, sa présence sur Twitter est chronophage, les réseaux émergeants ou hyper-spécialisés créent de grandes frustrations faute de temps, et que dire de ceux sur lesquels on vient se détendre qui sont très loin d’être neutres pour certains métiers. Sans compter les actions marketing qui alimentent à foison votre CRM.

Pour concentrer vos efforts sur les bons éléments, il faut être capable d’analyser cette masse d’informations omnicanal à votre portée. Qui sont les clients qui sont les plus sensibles à vos solutions ? Quelles sont les secteurs d’activité concernés ? Où sont les marchés émergeants ? Comment faire le tri dans l’ensemble de vos contacts sur les réseaux sociaux ? Dans quelle mécanique de génération de lead devez-vous investir, et pour quelle cible, en complément de cette manne déjà disponible

Vers le CRM et au-delà ! Identifier vos prospects chauds

Aujourd’hui grâce aux algorithmes il est tout à fait possible d’enrichir vos données sur les entreprises clients, prospects, prescripteurs, fournisseurs, de façon automatique et continue grâce aux informations générées par le web et l’Open Data. Vous pouvez qualifier les contacts embasés sur plusieurs centaines de critères, utiliser des dashboards pour trier et segmenter les plus pertinents. Les systèmes vous alertent en temps réel.

Vos processus de vente sont analysés : timing avant-vente, type de projet, investissement R&D, marge de négociation, CA généré, part du CA global, bénéfice, potentiel d’évolution du produit, industrialisation de la solution, autres projets identifiés, mobilité chez vos prospects/clients. De nombreuses informations peuvent être apportées et calculées de façon automatiques. Il s’agit de la mesure du cycle de vente, de la mesure du taux de transformation et de l’analyse de performance.

Réseaux sociaux, valoriser le networking

Parmi le volume de prospects à gérer, il devient primordial de « travailler » vos contacts sur les réseaux sociaux. Des centaines de milliers de personnes sont accessibles et ouvertes aux échanges professionnels, aux discussions d’experts, et autres offres consommateurs.

Dans un environnement B2B et B2C, en Europe et aux USA,

– la puissance du réseau LinkedIn doit être exploiter (590 millions d’utilisateurs, 20 langues),

– tout comme la richesse de Twitter (320 millions d’utilisateurs actifs/mois),

– Facebook (2.30 milliards d’utilisateurs actifs/mois),

– WatsAPP (1.5 milliard d’utilisateurs),

– Instagram (1 milliard d’utilisateurs actifs),

– Snapchat (200 millions d’utilisateurs actifs dans 15 langues),

– Pinterest (250 millions d’utilisateurs),

– Youtube(1.9 milliard)…

En Allemagne, Suisse, Australie, un équivalent incontournable de LinkedIn :

– Xing,

En Chine :

– QQ Tencent (850 millions d’utilisateurs dans 80 pays),

– Baidu Tieba (300 millions d’utilisateurs actifs/mois)

– Qzone Tencent (650 millions d’utilisateurs actifs/mois),

– WeChat (1 milliard d’utilisateurs),

– Sina Weibo (225 millions d’utilisateurs actifs),

– YY (122 millions d’utilisateurs/mois),

– Renren (30 millions d’utilisateurs actifs/mois)…

Au Japon :

– Line (215 millions d’utilisateurs actifs),

– Mixi,

En Russie :

– Vkontakte (100 millions d’utilisateurs actifs),

– Odnoklassniki

En Amérique Latine :

– Taringa (75 millions d’utilisateurs/mois)

Bien gérer les salons professionnels

Exposants ou visiteurs lors des grands événements internationaux, vous devez qualifier vos contacts, les embaser, les relancer, assurer leur suivi et approcher de nouvelles entreprises et parfois de nouveaux marchés. Via un simple input, la Data Science vous permet d’agréger les données les plus pertinentes sur ces nouvelles cibles. Un gain de temps et de productivité essentiel aujourd’hui. Car être le plus rapide ça compte. Vous avez neuf fois plus de chances de concrétiser un lead en y répondant dans les 5 mn. Une bonne qualification du prospect vaut de l’or.

Parmi vos rencontres, certaines personnes auront transmis des adresses emails personnelles, des numéros de téléphone incomplets… Il semble peu probable que ces contacts puissent se transformer immédiatement en clients potentiels. Certains sont étudiants, d’autres en transition professionnelle et ils ont montré un intérêt pour l’entreprise. Les informations récoltées peuvent alimenter le pôle RH. Mais d’un point de vue commercial on ne doit pas perdre de temps sur les prospects froids ou à faible valeur ajoutée.

Réduire l’attrition client

Les outils prédictifs sont très utiles pour identifier les situations à risque chez vos clients. Le commercial reçoit des alertes lorsque le client ralentit ses usages produit : moins de consommation des services, recrudescence des échanges avec la hotline, prise de contact avec la direction… Face à ces signaux d’alerte, la mobilisation des équipes commerciales dans la relation client en phase d’après-vente impacte réellement le chiffre d’affaires.

Intégrer les Data du WebMarketing

Toutes les solutions marketing entrent dans cette quête de l’efficience commerciale : le tracking comportementale, l’optimisation du site web, les centres d’intérêts des utilisateurs sur le site et en dehors, via une newsletter, un emailing, des livres blancs… Les rencontres lors de conférences, de séminaires, le bouche-à-oreille, les réseaux, participent à cet écosystème foisonnant que le BigData vous aide à analyser pour performer et ne pas se disperser…

En résumé, tous les événements qui permettent de générer du business et d’effectuer du Lead Scoring Prédictif doivent être intégrés à la connaissance client mise à disposition du commercial : agrandissement de site, déménagement, intégration d’une nouvelle équipe, de nouveaux métiers, levée de fonds, projets R&D, nouveau positionnement. A l’inverse les situations à risque doivent être connues et maitriser de la même façon.

Ce sont autant de leviers et d’alertes que la Data Science permet de générer dans un monde où il faut être réactif : plus rapide, plus attentif et plus habile que son voisin.

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