L'analyse commerciale B2B : la clé du succès des entreprises qui surperforment

Qu'est-ce qui distingue les entreprises qui « surperforment » de celles qui stagnent ? Selon une étude McKinsey, la clé résiderait dans l'adoption d'outils et de techniques d'analyse commerciale B2B. Décryptage.

La croissance démesurée est le Saint Graal. Mais comment y accéder ? Selon des recherches du cabinet de conseil McKinsey & Company, les entreprises B2B qui exploitent efficacement l'analyse au service des performances marketing et commerciales sont 1,5 fois plus susceptibles d'atteindre des taux de croissance supérieurs à la moyenne. L'adoption rapide et efficace d'outils et de techniques d'analyse commerciale offrirait donc aux entreprises B2B des avantages stratégiques indéniables. Explications.

Les obstacles de l'analytique

Selon une enquête McKinsey réalisée en 2021, 64 % des entreprises B2B prévoyaient d'augmenter leurs dépenses en analyse prédictive. Mais si la volonté est bien présente, le cabinet constate un taux d'échec important lors de la mise en application. Pourquoi ? Le cabinet identifie 2 obstacles principaux.

1. Identification des objectifs des programmes d'analyse (prévention du désabonnement, l'augmentation des ventes croisées...). Surprenant quand on sait que les volumes de datas n'ont cessé d'augmenter ces dernières années. Alors d'où vient le problème ? Dans l'incapacité à traduire ces données en informations pertinentes et exploitables (compréhension des expériences, des besoins et des déclencheurs de leurs clients...).
2. Non-adhésion des équipes commerciales aux nouveaux outils ou non-intégration de ces outils dans leurs habitudes de travail. En bref, de nombreuses entreprises ne parviennent pas à planifier et à mettre en œuvre la manière dont l'analyse créera des changements dans leurs process commerciaux.

Comment mettre en place un process d'analyse commerciale efficace ?

L'analyse de Mc Kinsey sur les programmes d'analyse commerciale des « surperformants » B2B a révélé quatre comportements communs.

1 - Construire un consensus sur les sources de valeur

L'analyse peut faire beaucoup si elle est utilisée efficacement. Mais sans consensus les entreprises gaspillent des ressources et de l'énergie sur des programmes qui n'apportent aucune valeur. Avant de se lancer dans un programme d'analyse commerciale, les équipes interfonctionnelles doivent donc collaborer pour déterminer où se trouve la plus grande valeur, puis identifier avec les responsables commerciaux les ressources et les efforts nécessaires.

Tous les outils ou modèles ne conviennent pas à toutes les situations, mais une expérimentation et une prise de décision rapides (en d'autres termes, échouer rapidement et investir dans des cas d'utilisation manifestement viables) peuvent maximiser l'apprentissage et minimiser le gaspillage.

Un examen du cycle de vie du client (acquisition, adéquation produit-client, tarification et fidélisation ou réacquisition) peut donner un aperçu significatif des sources de valeur les plus importantes.

2 - Rassemblez les bons talents

Comme pour une bonne recette, avoir de bons ingrédients, est la clé de la réussite. Remplacez les ingrédients par des talents et le rendement devrait être au rendez-vous. Selon le cabinet de conseil, les meilleures datas scientist et ingénieurs sont 10 à 50 fois plus productifs que les « datas scientist moyens ». C'est pourquoi ils sont recherchés dans presque tous les secteurs. Compte tenu de cette concurrence, comment les attirer ? En clarifiant la proposition de valeur en tant qu'employeurs. Une proposition qui varie d'une entreprise à l'autre. (Par exemple, les entreprises dont les fonctions d'analyse sont moins matures pourraient souligner l'opportunité de constituer une équipe d'analyse très performante.)

L'accent doit être mis sur l'embauche des bonnes personnes plutôt que de chercher des moutons à 5 pattes. Commencez par embaucher un responsable de l'analyse qui ancre la fonction et constituera une équipe (ingénieurs de données, traducteurs analytiques...). Notez qu'il est souvent essentiel de créer une nouvelle façon de travailler pour atteindre les aspirations de croissance. Créer et renforcer la culture d'équipe est donc essentiel. Les entreprises doivent donc s'assurer que l'équipe d'analyse dispose de la structure nécessaire pour travailler de manière agile.

3 - Utiliser une architecture de données, des algorithmes et des outils flexibles

Une architecture de données, des algorithmes et des outils efficaces sont déjà des standards dans les entreprises qui utilisent avec succès l'analytique. Pour les débutants, le parfait est l'ennemi du bien. Presque toutes les entreprises se plaignent de la qualité de leurs données. Pourtant presque toutes les entreprises disposent de données internes qualitatives qui peuvent être immédiatement utilisées dans une version de produit minimum viable d'un « lac de données » (méthode de stockage de données massives utilisée par le big data). Selon Mc Kinsey, les entreprises n'utilisent généralement qu'une petite partie de leurs données disponibles, mais les nouvelles informations résident dans les 90 % restants.

Enfin, toutes les informations issues des modèles d'analyse doivent être associées à un regard commercial. Dans une équipe interfonctionnelle, cette contribution doit provenir d'un responsable de la fonction commerciale qui a la responsabilité directe des résultats commerciaux liés à un client, une région ou un groupe. Cette personne doit être garante que toutes les informations sont logiques, compréhensibles et exploitables pour l'équipe de vente.

4 - Utilisez la gestion du changement pour stimuler l'exécution en première ligne

Test ultime des programmes d'analyse ? L'acceptation par les équipes de vente de « première ligne ». Mais comment éviter l'échec ? En impliquant les équipes dans le développement des outils d'analyse. Cette approche renforce la confiance dans l'outil et donne un aperçu des besoins des équipes de première ligne et de leurs clients.

Une fois les outils en place, charge aux leaders de première ligne de modéliser et défendre leur utilisation afin de renforcer les connaissances des équipes de vente sur leur efficacité. Le bon ratio pour convaincre ? Amélioration des performances et diminution des efforts.

Aussi efficaces ou bénéfiques que soient les nouveaux outils, il peut être difficile pour la force de vente de prendre de nouvelles habitudes (surtout lorsque les anciennes habitudes sont confortables). Des routines hebdomadaires peuvent aider les commerciaux à les intégrer dans leur cadence de travail. Une fois le stade de pilotage dépassé il est recommandé de les intégrer à un tableau de bord d'insights et de les personnaliser en fonction des cibles spécifiques des équipes commerciales.

Enfin, de nouveaux outils d'analyse peuvent révéler des opportunités de collaborations interfonctionnelles. Mc Kinsey donne l'exemple d'une entreprise qui a développé un outil afin d'analyser le taux de désabonnement. Constat : 50 % de ses problèmes de service « ouverts » restaient non résolus. Une défaillance importante qui a contribué à une hausse des désabonnements clients. La chaîne d'approvisionnement, les ventes et le service client ont tous été associés à la rectification de la situation.

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