Analyse des ventes

En ce qui concerne les données de vente, il n'y a pas beaucoup de place pour l'erreur. Les données de vente sont au cœur de l'entreprise et c'est sans doute l'un des éléments les plus importants pour bien anticiper l'avenir.

Voyons de plus près ce qu'est l'analyse des ventes, parfois aussi appelée sales analytics, et penchons-nous sur certaines des métriques courantes utilisées en entreprise et sur les principaux avantages et difficultés de cette pratique analytique.

Qu'est-ce que l'analyse des ventes ?

D'une manière générale, l'analyse des ventes consiste à générer des insights à partir de données de vente. Les techniques et outils associés à la sales analytics peuvent varier. Cela peut aller des techniques avancées de modélisation prédictive aux simples feuilles de calcul, mais le résultat est le même : mieux comprendre les données, ce qui est utile pour définir des objectifs, des métriques et une stratégie plus globale pour l'équipe commerciale.

L'objectif de la sales analytics est de trouver des réponses à des questions telles que : « Quelles sont les tendances que nous observons dans nos données de vente ? », « Qu'est-ce qui mène à des opportunités de vente incitative/croisée ? » ou « Quelles sont les performances de nos commerciaux dans chaque région ? ».

À tout moment, les équipes commerciales peuvent effectuer différentes analyses de vente pour différentes finalités. Par exemple, pour atteindre les objectifs du trimestre en cours, il peut être nécessaire d'analyser le pipeline de vente afin de déterminer quels clients sont les plus susceptibles d'acheter. Autre exemple : afin de fixer des objectifs pour l'année à venir, les équipes commerciales peuvent effectuer une analyse plus large des revenus à la fin de l'année.

Types d'analyse des ventes

Plusieurs types d'analyses peuvent aider les équipes commerciales à améliorer leurs performances. Cependant, elles sont nombreuses aujourd'hui à s'appuyer sur des initiatives plus sophistiquées pour mieux exploiter les données de vente. Voici quelques exemples de ces initiatives analytiques :

1. Analyse des canaux de distribution
   De nombreuses entreprises vendent leurs produits en s'appuyant sur plusieurs canaux de distribution, tels que les revendeurs, le commerce de détail, les sites e-commerce ou la vente directe. Identifier le meilleur canal et concentrer ses efforts dessus peut avoir un impact significatif sur les revenus.
2. Vitesse du pipeline
   Chaque entreprise dispose d'un pipeline de vente. Certains pipelines durent quelques jours, d'autres peuvent durer un an ou plus. Quoi qu'il en soit, il est essentiel de comprendre comment les prospects avancent dans le pipeline pour reproduire et améliorer le succès. Qu'est-ce qui fait que les prospects vont avancer plus vite dans le pipeline ? Qu'est-ce qui les fait stagner ou abandonner complètement le processus ? Une analyse de la vitesse du pipeline peut stimuler les conversions des nouveaux prospects à un rythme plus élevé.
3. Analyse des prix
   Bien que les équipes du marketing produit se chargent souvent de l'analyse des prix, les équipes commerciales ont tout intérêt à s'impliquer dans cette démarche. Souvent, les commerciaux ont une connaissance client concrète que les marketeurs n'ont pas. De ce fait, ils peuvent donner leur feedback sur les nouvelles stratégies de tarification en temps réel. L'analyse des prix doit faire ressortir la fourchette de prix acceptables pour les clients (et où l'on peut aller plus loin). Elle doit également indiquer la fonctionnalité ou le service que les clients trouvent le plus utile.
4. Analyses prédictives
   Le meilleur atout, ou le plus grand point faible, d'un commercial, c'est le timing. Quand faut-il envoyer le prochain e-mail ? Est-ce le bon moment pour appeler le prospect ? Comprendre quand faire le point avec les prospects peut faire toute la différence entre conclure une vente ou pas. En exploitant la multitude de données de vente historiques, l'analyse prédictive peut alerter les commerciaux sur le meilleur moment pour cette action.

Exemples de métriques importantes à suivre pour les équipes commerciales

Analyser les données de vente juste pour le plaisir n'en vaut pas la peine. Les analystes commerciaux doivent s'assurer que l'objectif de leur analyse des ventes et que les métriques de vente qu'ils souhaitent exploiter sont une priorité.

Les commerciaux s'appuient sur les métriques de vente, qui indiquent exactement où les objectifs sont atteints ou non atteints, et peuvent les aider à améliorer leurs performances. Les tableaux de bord commerciaux (qui peuvent être créés manuellement, mais qui sont le plus souvent produits via des plateformes analytiques) permettent de mettre ces métriques à la disposition de toute l'équipe et de toutes les personnes qui en ont besoin.

Voici quelques métriques de vente que suivent de nombreuses équipes commerciales.

1. Ventes par commercial
   Chaque commercial doit avoir son propre quota et savoir exactement où il en est par rapport à ce quota à tout moment.
2. Ventes par région
   Cette métrique indique comment le produit se vend dans différentes régions. Comprendre où votre produit se vend très bien et où il se vend le moins peut susciter des questions sur les différences régionales dans la communication commerciale, sur la nécessité d'avoir plus/moins de commerciaux dans certaines régions, etc.
3. Chiffre d'affaires par produit
   Pour les entreprises disposant d'un portefeuille de produits, cette métrique est essentielle. Comprendre quel produit génère le plus de revenus permet de savoir ce que les clients recherchent réellement et comment répondre à leurs attentes. De plus, les commerciaux peuvent concentrer leurs efforts sur ce produit pour booster leur chiffre d'affaires.
4. Chiffre d'affaires généré par les clients actuels
   Cette métrique différencie les revenus liés à un nouveau business des revenus générés par les ventes croisées, les ventes incitatives, les commandes récurrentes, les contrats élargis, etc.
5. Croissance des ventes d'une année sur l'autre
   Il s'agit d'une métrique phare, à laquelle toute l'entreprise doit porter une attention particulière. Comprendre les performances d'une année sur l'autre permet de mieux préparer l'avenir de l'entreprise, ses succès et ses défis.
6. Contrats perdus au profit de la concurrence
   C'est très bien d'atteindre son quota, mais dans quelle mesure aurait-il pu être augmenté si l'entreprise n'avait pas perdu des contrats au profit de la concurrence ? Comprendre quels contrats ont été perdus de cette façon indique l'écart de revenu potentiel que les commerciaux pourraient combler.

Quelles sont les difficultés de l'analyse des ventes ?

Il ne fait aucun doute que l'analyse des ventes doit être convenablement effectuée. Des métriques inexactes telles que les taux de croissance de la clientèle ou le chiffre d'affaires trimestriel n'ont pas forcément d'effet à court terme sur l'entreprise, mais à long terme elles peuvent entraîner des dépenses excessives ou des investissements dans les mauvais marchés ou segments verticaux.

Cependant, l'analyse des données de vente n'est pas toujours aisée. Voici quelques-uns des défis courants que rencontrent les équipes :

1. S'assurer que les données sont correctes et opportunes.
   Dans la plupart des entreprises, c'est aux commerciaux eux-mêmes d'entrer leurs derniers prospects, ventes incitatives, transactions conclues, etc. dans les plateformes CRM ou autres outils de suivi. Cependant, comme ils sont déjà très occupés, remplir des champs de données est une tâche qui se trouve généralement en bas de la liste. Il peut être difficile de recueillir les données nécessaires à la sales analytics.
2. Collecter des données auprès des clients potentiels.
   Afin d'effectuer une analyse des ventes incluant l'avis des clients sur le produit, comme que le Net Promoter Score (NPS), cette collecte de données auprès des clients n'est pas toujours facile et efficace. La meilleure solution consiste à créer des formulaires en ligne simples, aussi clairs et directs que possible.
3. Déterminer quelles données historiques sont pertinentes pour votre analyse des ventes.
   Comparer les performances des ventes passées peut s'apparenter à comparer des pommes et des oranges. Si le produit ou le message commercial a radicalement changé ou si le nombre de clients à ce moment-là n'était pas statistiquement pertinent, il peut être difficile de tirer de véritables conclusions.
4. Intégrer, nettoyer, préparer des données provenant de différentes sources ou applications.
   Pour l'analyse des ventes, il faut collecter des données de très nombreuses sources et applications. Cela peut aller des données CRM aux données e-commerce en passant par les données produit. L'intégration, la préparation et le nettoyage de toutes ces sources sont non seulement difficiles, mais aussi incroyablement chronophages. Ces opérations peuvent facilement monopoliser vos analystes pendant plusieurs heures.

Préparation et analyse des données

Une bonne analyse des ventes est une orchestration entre les analystes commerciaux, les commerciaux, les clients, les parties prenantes de l'entreprise et de nombreux systèmes et outils analytiques différents. Mais au cœur de tout cela, il y a les données. Et sans données convenablement nettoyées et préparées pour l'analyse, les résultats de ce processus analytique ne seront pas fiables.

Avant, avec des outils de tableurs traditionnels, la préparation des données pour l'analyse des données de vente prenait des heures, voire des jours. Mais aujourd'hui, les analystes commerciaux préfèrent des méthodes plus modernes pour préparer les données avant de les analyser : les plateformes de préparation de données. Celles-ci peuvent accélérer jusqu'à 90 % le processus global de préparation des données.

Alteryx Designer Cloud a régulièrement été désigné comme la principale plateforme de préparation de données. Sa plateforme optimisée par le machine learning travaille en coulisse pendant le processus de préparation des données, guidant les utilisateurs vers la meilleure transformation possible. L'interface visuelle fait automatiquement apparaître les erreurs, les valeurs inhabituelles et les données manquantes, et permet aux utilisateurs de modifier ou répéter rapidement toute transformation. Enfin, cette solution s'intègre aux applications de vente essentielles et peut récupérer des données de n'importe où au sein de l'entreprise.

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