Data Sales : Comment bien s'en servir pour piloter l’activité commerciale ?

La donnée commerciale occupe désormais une place prépondérante au sein des entreprises. Elle leur offre un potentiel immense si elle est exploitée de manière stratégique. Mais comment s'en servir ? 

Cette question était au cœur du livetalk organisé par Ringover aux côtés de Google, Salesforce et LinkedIn en partenariat avec le Women Sales Club.

Dans cet article, vous trouverez des insights extraits de cet échange enrichissant et quelques conseils sur la manière d'utiliser la data sales pour mieux piloter votre activité commerciale.

Data Sales : Chiffres clés à retenir

• Les organisations data-driven ont 6 fois plus de chances de retenir des clients mais aussi 23 fois plus de chance d'en obtenir de nouveaux et 19 fois plus de chances d'être rentables. (Mckinsey) 
• Selon Gartner, d'ici 2025 de 95% des décisions basées sur de la data seront au moins partiellement automatisées.
• Les commerciaux consacrent 28 % de leur temps de travail hebdomadaire à la vente (Salesforce) 
• 68% des données détenues par les entreprises sont inexploitées. IDC via Seagate

Qu'est-ce que la data sales ?

Les termes Sales Data/Data Sales ou données commerciales désignent un ensemble d'informations et d'analyses relatives à l'activité commerciale d'une entreprise. Il peut s'agir de données clients/prospects, sur les transactions, les préférences d'achat, le comportement, les interactions avec l'entreprise, etc.

L'objectif de la data sales est de fournir aux équipes de vente des insights qu'elles peuvent exploiter pour identifier des opportunités de ventes (cross-sell, up-sell) mais également de croissance et faciliter la prise de décision.

Le sales data driven : définition

Un commercial data-driven (guidé par les données) est un professionnel de la vente qui se base sur des données pour prendre de meilleures décisions.

Cette data est pertinente, dans la mesure où elle permet de comprendre le comportement d'achat des clients, leurs goûts et préférences, mais également les performances commerciales de l'entreprise ainsi que les tendances du marché.

Bien utilisée, elle peut largement contribuer à l'amélioration de l'approche commerciale et aux résultats. 

D'ailleurs, une récente étude de Mckinsey, a révélé que les entreprises data-driven ont 23 fois plus de chance d'acquérir des clients. Ces mêmes organisations comptabilisent 19 fois plus de chances d'être rentables.

L'impact de la sales data

💡 Ce qu'il faut retenir : Utiliser la data commerciale au quotidien a un impact majeur sur l'activité commerciale. Les professionnels de la vente en bénéficient en comprenant mieux leurs clients, en prenant des décisions éclairées, en optimisant leurs offres et en identifiant des opportunités commerciales.

Se baser sur la data commerciale au quotidien peut avoir un impact significatif sur l'activité. Les professionnels de la vente peuvent en bénéficier de plusieurs manières :

• Meilleure compréhension des clients : les commerciaux peuvent obtenir une vue à 360 ° des clients . Cette connaissance approfondie aide à personnaliser la relation et à appréhender plus finement les besoins des clients.
• Prise de décision plus facile : l'analyse des données aide les managers à mieux planifier leurs campagnes et autres actions commerciales.
• Optimisation de l'offre : l'utilisation de la sales data peut aider les équipes commerciales à concevoir des offres qui répondent mieux aux attentes et besoins des clients en termes de prix, de contenu, de service, etc.
• Identification des opportunités commerciales

La question de la collecte et de l'utilisation de la donnée

💡 Ce qu'il faut retenir : La confidentialité et la sécurité des données sont des préoccupations majeures. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre l'utilisation des données pour améliorer l'expérience client et la protection de la vie privée.

La confidentialité et la sécurité des données sont au cœur des débats. Les dernières initiatives européennes en la matière comme le RGPD peuvent en témoigner. Du côté du consommateur/utilisateur, l'inquiétude se fait sentir comme le rappelle Betsy Annen, Head of Privacy chez Google :

Néanmoins, nous vivons dans une ère où la donnée est désormais incontournable pour toute entreprise qui souhaite offrir une expérience hautement personnalisée ou avoir une démarche ROIste.

Il convient alors de trouver un juste équilibre. La donnée collectée doit servir l'expérience client, la performance commerciale mais également la réputation de la marque : moins une marque est transparente sur son utilisation et la collecte de données, plus le rapport à la marque s'effrite du côté du consommateur.

Le modèle commercial doit émerger avec des arguments rassurants en matière de respect de la réglementation en vigueur, de stockage de la donnée, au choix offerts aux consommateurs, etc.

Démocratiser la data

💡 Ce qu'il faut retenir : La démocratisation de la donnée est un défi. Les équipes Sales Ops rassemblent, nettoient et référencent les données pour les équipes commerciales. L'accès et la compréhension des données doivent être généralisés pour permettre des décisions éclairées.

La démocratisation de la donnée est un challenge pour les entreprises. Collecter de la data, c'est bien, mais qu'est-ce qu'on en fait ? Comment extraire la bonne valeur ?

Les entreprises peuvent y parvenir en créant des équipes dédiées telles que les Sales Ops. Ces dernières sont chargées de rassembler, consolider, nettoyer, référencer les données qui pourront ensuite être exploitées par les équipes commerciales. Cela permet, par exemple, de faire de l'analyse de portefeuille très précise, d'avoir en output une meilleure connaissance client et de mieux préparer les campagnes commerciales.

Mais tout cela ne peut pas se faire en un claquement de doigts. Ce concept, pourtant si tangible qu'est la démocratisation de la data doit faire partie intégrante de la culture d'entreprise et d'équipe. Elle doit donc être insufflée par les C-level et chaque manager.

Ainsi, la data doit être accessible et compréhensible par tout le monde, et pas uniquement par les équipes spécialisées. Il y aura forcément de la formation aux outils et à l'interprétation de la donnée, l'objectif sous-jacent étant de permettre à tout un chacun de prendre des décisions éclairées sur la base des données disponibles.

L'IA au service de la Data sales : quelle utilisation au quotidien ?

💡 Ce qu'il faut retenir : L'IA est parfois perçue comme une menace, mais en réalité, elle offre des opportunités en automatisant les tâches administratives, en améliorant les ventes, la prospection et le coaching.

Certaines personnes y compris chez les commerciaux perçoivent l'intelligence artificielle comme une menace pour leur emploi. Il est vrai que l'IA peut paraître intimidante lorsque l'on est peu ou pas familiarisé avec ce type de technologies.

D'autres personnes se demandent si elles peuvent vraiment faire confiance à l'IA ou se baser sur elle pour prendre des décisions.

En réalité, l'IA est une opportunité, dans la mesure où elle ne remplace le commercial que sur les tâches administratives qui n'apportent finalement que très peu de valeur directe. Ces micro-tâches comme la mise à jour du CRM, l'émission de tickets, la prise de notes, sont très chronophages et énergivores. Rappelons que les commerciaux consacrent seulement 28 % de leur temps de travail hebdomadaire à vendre. En 2018, selon Salesforce, ce pourcentage était plus élevé (34%).

L'automatisation et l'IA sont donc les bienvenues pour permettre aux équipes commerciales de passer plus de temps sur les tâches à valeur ajoutée et d'approfondir leur relation avec leurs clients.

Au quotidien, cela peut se matérialiser par des usages assez intéressants comme :

• La transcription automatique des appels et leur analyse. Imaginez le temps gagné, lorsque vous cherchez une information précise dans un enregistrement d'appel ou lorsque vous souhaitez évaluer les performances de vos équipes.
• La génération automatique de résumé d'appels, de réunions, de visioconférences.
• La génération de contenu pour des SMS, des emails ou encore des trames d'appel.
• La mise à jour automatique du CRM après chaque interaction entre l'entreprise et le client/prospect.

L'IA peut être utilisée pour améliorer les efforts en matière de prospection et relation avec le client.

Par ailleurs, en plus du gain de temps évident, le traitement de la data par l'IA aide les équipes commerciales à identifier les leads potentiels à mieux les convertir ou à, tout simplement, optimiser les efforts commerciaux. In fine, c'est la probabilité des ventes qui s'en trouve augmentée.

L'IA épaule également le management commercial, notamment lorsqu'il s'agit de coaching. Dans les grandes équipes, on peut parfois manquer de temps pour aiguiller tous ses collaborateurs ou manquer de précision dans l'accompagnement.

Coacher avec l'IA peut s'avérer être une solution alternative pour aider ses collaborateurs à monter en compétence. C'est d'ailleurs une question qui a été abordée lors de notre livetalk sur la donnée commerciale.

Sales data : la conclusion

La data commerciale est devenue un élément  incontournable. Les entreprises peuvent l'utiliser de différentes manières pour optimiser leurs stratégies de vente, améliorer leur rentabilité et approfondir la relation avec leur clientèle, notamment avec l'apport de l'IA.

Cependant, il est important de tenir compte des choix et des inquiétudes de cette même clientèle quant à la façon dont ces données sont utilisées et d'adopter une approche éthique et conforme aux réglementations en vigueur, car cela peut fortement impacter l'image de marque et les relations commerciales.

Pour en savoir plus sur les manières de mieux utiliser la data sales, visionnez gratuitement notre livetalk dédié avec des expertes de Google, LinkedIn et Salesforce.