Comment créer une stratégie commerciale efficace basée sur les données en 6 étapes ?

Comment créer une stratégie commerciale efficace basée sur les données en 6 étapes ?

Avoir une stratégie efficace est la clé du succès de toute entreprise. Mais elle est encore plus essentielle lorsque nous transformons notre modèle d’entreprise, introduisons de nouveaux produits, atteignons de nouveaux marchés ou changeons de secteur d’activité. Dans tous ces cas, notre organisation supporte de grands risques, car de nombreux facteurs externes (ainsi qu’internes) inconnus apparaissent. Et sans une préparation adéquate, l’entreprise peut perdre la trace de ses opérations, de ses buts et de ses objectifs, et finir par échouer.

D’autre part, les exigences en constante évolution des différents segments de clientèle motivent une évolution et un changement constants de l’entreprise.

Lorsqu’il s’agit de faire des affaires, c’est le nombre croissant de ventes qui est le facteur qui fait le succès et la croissance de l’entreprise. C’est pourquoi il est essentiel de fonder notre stratégie exactement sur nos objectifs commerciaux et d’aligner les autres aspects commerciaux en conséquence. En d’autres termes, une stratégie commerciale efficace est cruciale pour le succès de toute entreprise existante – quel que soit son secteur d’activité.

Mais comment créer non seulement une stratégie commerciale simple, mais aussi une stratégie efficace ? Comme la construction d’une stratégie est une question de décision, l’analyse des données est un outil crucial à utiliser en matière de planification et d’évaluation des risques. La collecte, l’analyse et l’interprétation des données sont les processus qui nous permettent de construire une stratégie solide et justifiée, fondée sur des preuves et des expériences. De plus, l’analyse des données soutient également la mise en œuvre de la stratégie, en identifiant les tendances et les évolutions des processus opérationnels, du CX, du comportement des clients et des facteurs externes.

Le guide de la stratégie commerciale basée sur les données en six étapes qui suit, donne des indications utiles sur les facteurs à prendre en compte.

1. Analyse du marché

La première étape consiste à examiner l’environnement du marché. La collecte, l’analyse et l’interprétation des données sur les grandes entreprises et des données basées sur les études de marché permettent d’évaluer et d’identifier les opportunités potentielles et les marchés offrant des lacunes ou des niches. L’astuce consiste ici à donner un but aux données avant de les collecter, afin qu’elles vous fournissent les meilleurs aperçus possibles lors de leur analyse. Ce faisant, l’entreprise sera en mesure de reconnaître le type de système de marché (concurrence pure, monopole, etc.) et de décider si un marché particulier offre des opportunités potentielles ou non.

En outre, l’interprétation des données peut nous permettre d’étudier les concurrents, leurs objectifs, les canaux de promotion, le flux de la chaîne d’approvisionnement, les partenaires, les erreurs passées et les projets infructueux est un élément clé de l’analyse. De cette façon, l’organisation pourra tirer des leçons des erreurs extrinsèques et avoir des idées sur la façon d’innover, de se différencier et de positionner ses produits et services sur le marché.

Cette « vue d’ensemble basée sur des données » permettra à l’entreprise d’identifier efficacement les tendances dans le comportement du consommateur ainsi que ses préférences et ses goûts. Elle pourra ainsi segmenter ses clients potentiels en différents groupes cibles et même créer des personnalités d’acheteurs. De plus, le service marketing pourra mieux comprendre comment approcher efficacement les prospects de l’entreprise et les transformer en clients payants et fidèles.

Un autre grand avantage pour les organisations, dérivé de l’analyse des données, est d’identifier les préférences individuelles de chacun. L’entreprise pourra ainsi proposer des offres sur mesure, des messages personnalisés et des produits et services personnalisés, et acquérir un grand avantage concurrentiel.

2. Planification des ventes

Après l’analyse et l’évaluation environnementales, nous avons idéalement identifié les bons clients et le bon marché pour notre entreprise. Et maintenant, il est temps de planifier la manière de vendre nos produits et services en fonction des informations dont nous disposons déjà.

Il est essentiel de choisir des canaux de vente et de promotion appropriés : ceux-ci peuvent être physiques ou numériques. Heureusement, l’intégration des données peut nous aider dans cette tâche. En analysant et en évaluant le trafic des deux types de canaux, nous pouvons reconnaître une tendance dans leur trafic. Disons que le taux de conversion dans notre magasin physique est de 3,5% (personnes qui entrent dans le magasin et achètent réellement quelque chose), alors que le taux dans notre boutique en ligne est de 5%. Si nous intégrons ces informations aux données concernant les revenus des chaînes au cours des derniers trimestres, nous pouvons prendre une décision justifiée sur la chaîne dans laquelle il vaut la peine d’investir, et sur celle que nous devrions développer.

Nous pouvons également utiliser l’analyse des données pour identifier le canal qui correspond le mieux aux désirs, aux besoins et aux souhaits des groupes cibles que nous avons identifiés. En utilisant des informations basées sur des données pures, nous pouvons prendre des décisions fondées sur des preuves et nous assurer que nous ne prenons pas de risques non mesurés, mais que nous profitons de la meilleure opportunité possible.

Un autre aspect de la planification des ventes consiste à estimer le nombre de ventes futures pour une période d’au moins 8 mois à l’avance. Cette estimation peut être faite de la manière la plus précise possible, en utilisant l’interprétation des données, sur la base de preuves, de tendances, d’expériences passées, d’observations des concurrents ou d’un autre point de référence. Cela permettra à l’entreprise de savoir comment organiser les opérations de sa chaîne d’approvisionnement et de déterminer le nombre d’employés travaillant dans les départements du marketing, des ventes, du service clientèle et de l’assistance.

3. Stratégie opérationnelle

Cette troisième étape s’appuie pleinement sur les deux précédentes et ne peut exister seule. Il ne sera pas utile de créer une stratégie opérationnelle si nous ne connaissons pas le marché, les consommateurs et le montant estimé des ventes.

L’organisation des opérations en fonction de la planification des ventes est essentielle, car nous pouvons décider à l’avance du type de stratégie de fabrication à concevoir. MTS, ATO, MTO ou ETO, tout dépend des goûts de nos groupes cibles et du capital machine disponible dans l’usine de fabrication.

Et si nous décidons d’adopter le MTS, nous devons penser au coût de l’entreposage. Voulons-nous avoir un surplus de produits ? Comment allons-nous gérer les stocks obsolètes ? Quand devrions-nous produire davantage ? Allons-nous utiliser la méthode du premier entré-premier sorti ou du dernier entré-premier sorti ? Allons-nous externaliser certaines tâches ? Devons-nous investir dans de nouvelles machines, dans l’IdO, dans des logiciels de collecte de données ou dans l’IA ?

Répondre à ces questions peut sembler compliqué, mais l’intégration des données peut faciliter le processus. En collectant des données à partir de capteurs, de dispositifs de réseau d’IdO, de machines, de chaînes de montage et de robots d’IA, les entreprises peuvent bénéficier de l’apprentissage des machines et de l’analyse prédictive. Elles obtiennent ainsi des informations utiles, qui peuvent être utilisées efficacement dans les processus de planification et d’optimisation des tâches. De plus, à long terme, l’analyse des données en temps réel peut être bénéfique pour l’organisation en suivant les événements, les dispositifs, les tâches et les processus, ainsi qu’en identifiant instantanément les problèmes opérationnels apparus.

Il est essentiel de disposer d’une stratégie opérationnelle bien pensée, car elle a une influence majeure sur les coûts totaux de l’organisation. Chaque aspect de la chaîne d’approvisionnement (approvisionnement, fabrication, entreposage et distribution) doit être modifié sur mesure afin d’optimiser le flux des opérations et de réaliser des économies d’échelle. De cette façon, l’entreprise aura plus de possibilités de réduire ses coûts.

4. Plan d’achat

Ce plan est crucial pour l’optimisation des coûts et le bon déroulement des activités de la chaîne d’approvisionnement. C’est à ce stade que l’organisation doit rechercher ses partenaires potentiels, identifier les alliances risquées et reconnaître les associés commerciaux durables.

Avoir accès à des données analytiques spécifiques concernant ces partenaires potentiels peut améliorer le processus de prise de décision de la direction. Ainsi, leurs décisions seront entièrement fondées sur des faits et des chiffres, et non sur des rumeurs du marché ou sur la pure intuition. En conséquence, l’entreprise est autorisée à segmenter efficacement les différents groupes de partenaires. Ces informations fondées sur des données permettent à l’entreprise de hiérarchiser ses relations en fonction de l’importance des alliances et d’établir un solide réseau de partenaires fiables.

5. Planification d’entreprise

L’essence de la planification d’entreprise est d’intégrer l’analyse du marché, la planification des ventes, la stratégie opérationnelle et le plan d’approvisionnement en un seul organisme efficace, travaillant à la croissance et au développement de l’entreprise. Il est essentiel de disposer d’informations sur tous ces différents aspects en un seul endroit afin de parvenir à une croissance continue, à une augmentation des bénéfices et à une réduction des coûts. Pour cette raison, il est crucial pour l’organisme d’avoir accès à un logiciel d’intégration de données, où il peut stocker, traiter, classer et analyser toutes les données dont il a besoin, en temps réel. L’entreprise peut également décider de stocker des données structurées ou non structurées dans des entrepôts de données ou des lacs de données. En outre, elle a la possibilité de choisir de collecter des données de grande taille, de petite taille, sombres, intelligentes ou en temps réel, selon les objectifs de l’entreprise et les exigences de la direction.

Ce processus d’intégration des données garantira la réussite des processus de prise de décision, de planification et de gestion des risques, en se basant sur des données et des informations factuelles.

D’autre part, afin d’améliorer les performances de l’entreprise, nous devons établir un ensemble de lignes directrices : Culture organisationnelle, mission, vision, valeurs et objectifs. En outre, la définition d’objectifs SMART à court terme permettra d’aborder les grands objectifs étape par étape et de mesurer les progrès en temps réel. Il est essentiel de suivre les progrès et le développement de l’entreprise d’une manière mesurable et fondée sur des preuves.

Dans ce cas, l’analyse des données est un outil clé qui peut à la fois donner un aperçu général des progrès et montrer les hauts et les bas de la courbe de croissance. Elle permet à la direction d’identifier les projets réussis, les erreurs, les tendances dans les processus de la chaîne d’approvisionnement, les changements dans le comportement des clients, ainsi que de prévoir les demandes futures et les risques éventuels.

Grâce aux données obtenues, l’organisation a la possibilité de préparer une matrice d’évaluation des risques basée sur les données. La prise en compte de la probabilité et du niveau d’impact des différents facteurs de risque dans l’entreprise est essentielle pour une planification efficace des activités. De cette façon, l’organisation aura une vision claire des risques futurs possibles et pourra décider de les éviter, de les transférer, de les atténuer ou de les exploiter.

6. Lois et règlements

Faire des affaires sans respecter les règles légales est considéré comme un crime. C’est pourquoi toute stratégie commerciale doit être alignée sur les réglementations spécifiques qui s’appliquent à un marché et à une entreprise en particulier.

Par exemple, si une entreprise spécifique vend des produits par l’intermédiaire de sa boutique en ligne, de nombreux facteurs doivent être pris en considération. Certains d’entre eux sont l’établissement d’une politique de conditions générales, le fait d’avoir des droits de propriété intellectuelle sur le domaine et le respect des critères GDPR.

Un logiciel d’intégration de données de haute qualité est indispensable en matière de réglementation, afin de garantir la sécurité et la transparence du stockage, de l’analyse et des transactions de données à l’échelle mondiale. Cela permettra d’éviter les fuites de données, les analyses erronées et les retards dans les processus opérationnels.

Conclusion

Les deux sociétés, les petites entreprises privées et les start-ups, visent à se positionner sur le marché et à augmenter leurs revenus de vente.

En développant une stratégie commerciale de haute qualité basée sur les données, nous traçons le chemin vers nos objectifs, nous estimons les événements futurs, nous prévoyons les problèmes éventuels, nous optimisons les tâches et nous fixons des critères de progrès. Tout cela aide notre entreprise à se développer dans le sens d’attirer de nouveaux clients, de conserver les clients fidèles et de construire un solide réseau de clients. L’analyse des données nous donne un grand nombre de possibilités pour nous aider et faciliter ce processus de développement.

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