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Améliorer ses performances commerciales grâce à l’analyse prédictive avancée

02/05/16 par David Jonker 26

Comment améliorer sa prospection, ses opportunités de développement commercial et l’efficacité des ventes en six mois : Greg Petraetis, directeur de l’analytique, SAP Amérique du Nord SAP, nous rapporte ici son expérience.

 

L’analyse prédictive pour booster les performances commerciales

L’analytique peut-elle aider à améliorer les performances commerciales ? Greg Petraetis, directeur de l’analytique, SAP Amérique du Nord, répond par un « Oui » franc et massif.
Lorsque Greg a commencé à travailler avec son équipe, chargée de consolider la position de SAP en tant que leader de l’analytique, il pensait que de meilleures informations sur les clients pourraient accélérer les cycles de vente, augmenter le pipeline, améliorer le chiffre d’affaires et accroître la part de marché de SAP dans le secteur de l’analytique. Il a fallu à peine six mois pour que sa théorie se révèle juste.

 

 

Des listes de cibles triées sur le volet

Tout d’abord, il fallait déterminer quel était l’objectif visé. Greg souhaitait donner à son équipe des listes de cibles triées sur le volet pour l’aider à améliorer l’efficacité de ses ventes. Les data scientists de SAP avaient déjà fourni ce type de listes, mais le développement des modèles nécessaires à leur création demandait beaucoup de temps. Ils avaient besoin de travailler plus vite.

 

La solution est venue de SAP Predictive Analytics. Avec ce logiciel, la durée de développement des modèles passe de deux semaines à une seule journée. L’un des modèles qu’ils ont développé concernait la propension des clients à acheter des logiciels de Business Intelligence.

 

 

Des informations facilement accessibles

Ensuite, il fallait rendre les modèles de propension accessibles à l’équipe commerciale. Greg savait que s’ils n’étaient pas proposés dans un format facilement accessible, ils ne seraient pas utilisés.  Il a donc choisi SAP Lumira, un outil de découverte des données agile pensé pour accélérer la préparation des données et permettre leur présentation dans un format visuel et facile à appréhender.

 

Aujourd’hui, les commerciaux peuvent facilement sélectionner leurs comptes, voir quelles sont les cibles hautement prioritaires et obtenir une synthèse des solutions de Business Intelligence actuellement utilisées par les clients. Les commerciaux et les équipes de support technique sur le terrain, qui comprennent désormais mieux les environnements de leurs clients, peuvent avoir des conversations plus pertinentes avec eux et leur expliquer de manière plus concrète ce que l’analytique peut apporter à leur entreprise.

 

En outre, les rapports de SAP Lumira étant accessibles depuis un ordinateur portable, une tablette ou un téléphone mobile, le taux d’adoption par les équipes d’analytique est de 100 %, ce qui en fait le modèle de propension le plus largement utilisé à ce jour.

 

Greg et son équipe ont obtenu des résultats tout simplement remarquables. En seulement six mois, ils ont considérablement amélioré la précision de leur prospection, la sélection des opportunités de développement commercial, la gestion des campagnes et l’efficacité des ventes. Voici quelques-unes de leurs réalisations :

  • Augmentation directe des ventes et du chiffre d’affaires
  • Couverture du pipeline qualifié plus de trois fois plus importante
  • Hausse de 20 % du volume moyen des transactions
  • Plus de commerciaux qui atteignent ou dépassent leurs quotas

 

Voici une sélection des conseils fournis par Greg pour améliorer ses performances commerciales grâce à l’analytique :

  1. Ne vous en faites pas si vos données initiales ne sont pas 100 % exactes. À partir du moment où elles sont correctes du point de vue direction, elles donneront lieu à des discussions pertinentes. La qualité des données s’améliorera naturellement au fur et à mesure de leur utilisation, des commentaires apportés, des mises à jour et des nettoyages itératifs.
  2. Servez-vous de visualisations interactives et faciles à comprendre pour rendre l’application simple et conviviale pour une utilisation sur le terrain, et ainsi susciter l’intérêt et encourager l’adoption.
  3. Intégrez l’analyse prédictive en libre-service au processus de visualisation et de découverte afin de fournir de nouvelles connaissances de manière intuitive à mesure que les données et les attributs sous-jacents changent. Les informations fournies par l’application resteront ainsi pertinentes.
  4. Utilisez des techniques itératives pour concevoir et fournir rapidement une application fonctionnelle, puis adaptez-la en fonction des retours d’expérience des utilisateurs.
  5. Collaborez avec le service informatique tout au long de ce processus pour offrir aux utilisateurs le libre-service et la flexibilité qu’ils demandent, et exploitez la plate-forme de Business Intelligence pour gérer la gouvernance, la sécurité et le contrôle des données.

 

Cliquez ici pour comprendre comment Greg a amélioré ses performances commerciales et découvrir comment d’autres cadres dirigeants de SAP utilisent les solutions analytiques pour accélérer la connaissance et aider à anticiper et préparer l’avenir.

 

 

David Jonker, directeur principal, Initiatives Big Data, SAP

 

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