COMMENT UTILISER LA STRATÉGIE DATA POUR AMÉLIORER SON EFFICACITÉ COMMERCIALE ?

C'est parti pour la chasse aux trésors, et pas n’importe quelle chasse ! Celle qui vous fera gagner à coup sûr en efficacité commerciale. Ici pas d’énigmes mais des retours de cas concrets observés chez nos clients.

Les problématiques majeures du B2B

Bienvenue tout d’abord chez un acteur majeur du B2B où le directeur marketing et Commercial nous explique ses problématiques :

• Il lui est de plus en plus difficile de mobiliser et d’animer sa force commerciale.
• Et pourtant des reporting complets ont été mis en place ; les commerciaux ont eu accès à de multiples sources d’informations afin qu’ils puissent mieux connaître leurs prospects et clients et agir en conséquence. 
• Rien n’y a fait : Grâce à ces données, les commerciaux disposent, certes, d’un listing de prospects important mais comment les prioriser et capitaliser sur toute la donnée récoltée ?
• Autre problème : l’entreprise suit l’évolution de ses clients mais n’est pas capable d’anticiper le moment où ils vont arrêter de commander et c’est souvent pernicieux (le chiffre d‘affaires diminue très légèrement de mois en mois sans qu’il y ait une réelle rupture et donc une alerte déclenchée). La fameuse attrition sournoise… 
• En synthèse, ce directeur marketing a le sentiment que son entreprise perd en efficacité commerciale.

Alors on fait quoi ?

Plutôt que de noyer les commerciaux, la stratégie DATA que nous avons élaborée permet aux commerciaux de retrouver leur réelle valeur ajoutée (qui est de vendre…).

Finies les listes Excel interminables, nous sommes désormais en mesure de leur préciser le top 20 par mois des prospects à démarcher (et ce en prenant en compte pas moins de 30 critères de sélection basés sur le comportement actuel de leurs clients).

La prospection commerciale est ainsi fortement optimisée car les commerciaux ne sont plus dispersés.

Grâce aux solutions déployées, nous sommes également en mesure d’étudier les principaux signes permettant de juger de la perte probable d’un client et donc de pouvoir agir avant qu’il ne soit trop tard.

Il est important de préciser que « le signal » ne relève pas simplement du critère « chiffre d’affaires », ce serait trop simple…

Résultat ? la réduction de 40% du taux d’attrition sur l’année 1.

Quand on connait le coût d’acquisition d’un nouveau client, il est important de se poser les bonnes questions !

Bienvenue maintenant chez un retailer B2C.

Il nous pose sa problématique ainsi : « Je connais mes clients. Ce sont principalement des hommes passionnés, CSP+, … et nous souhaiterions mettre en place des actions de communication pour développer nos ventes sur nos clients et donc sur notre cible masculine ».

Une donnée peut en cacher une autre !

Nombreux sont nos interlocuteurs qui nous disent ne pas pouvoir mettre en place d’actions personnalisées par manque de données sur leurs clients et prospects ou peut-être pire, agir par certitude.

La première question à se poser est la suivante : comment ces données ont-elles été collectées ? Sont-elles fiables ?

En poussant nos analyses, nous comprenons que ces données sont bien réelles mais qu’elles s’appliquent uniquement aux détenteurs de la carte de fidélité ... et donc forcément trop partielles et surtout tronquées…

Nous retraitons donc l’ensemble des DATA et nous découvrons que le champ de donnée « Monsieur ou Madame » n’est jamais renseigné. Comment être sûr que la majorité des clients est masculine ?

Quelle solution simple avons-nous mise en œuvre ?

Avec un algorithme de correspondance entre le prénom et la probabilité du genre relatif à ce prénom corrélé à sa date de naissance, nous sommes arrivés à reconstituer statistiquement la répartition entre hommes et femmes.

Par ailleurs, nous avons découvert que les achats des cartes cadeau sont réalisés par des clients qui n’ont pas de carte de fidélité et qui sont à plus de 60%... des femmes.  

Tiens, tiens…Voilà donc un levier de développement intéressant à creuser et une action concrète à mettre en place auprès de la cible féminine pour activer les ventes (notamment au moment des fêtes).

Sur les deux cas clients que nous présentons, nous disposions de données mais qui n’étaient pas exploitées au maximum car seules et non enrichies, elles n’avaient pas de sens.

Un véritable trésor caché on vous dit ! …

L’éternelle question du « Pourquoi ? »

Que retenir de cette chasse aux trésors ? Que l’analyse DATA est une solution mais que pour en tirer des conclusions pertinentes et efficaces elle doit répondre à un problème bien identifié en amont : Trouver de nouveaux clients ? Réduire le taux d’attrition ? Fidéliser ses clients ? S’ouvrir à de nouveaux marchés ? Faire connaitre l’ensemble de sa gamme de produits ? Développer le panier moyen ? … les usages sont illimités.

Et ne l’oublions pas… La data n’est rien sans l’humain

L’étude de la data est importante mais l’humain l’est encore plus.

La Stratégie data n’est rien sans l’analyse qui en est faite et le levier de persuasion humaine qui en découle. Il est nécessaire de trouver les leviers explicatifs des datas, de transformer ces informations en actions et de remettre « le vendeur » au centre de la relation client.

Ce sera l’objet d’un prochain article où nous explorerons la complémentarité entre DATA et FORCES DE VENTES.

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