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Aider un leader du secteur à adopter les données et à optimiser sa prise de décision en matière de vente

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Dans le monde des affaires actuel, qui évolue rapidement, il est plus important que jamais de prendre des décisions fondées sur des données probantes. L'intensification de la concurrence et l'accélération des bouleversements technologiques signifient que rien ne peut plus être considéré comme acquis. Les stratégies de vente éprouvées qui ont bien servi une organisation pendant des décennies pourraient facilement devenir obsolètes demain.

Au lieu de cela, la seule façon de rester à flot est de suivre les données. La prise de décision fondée sur les données permet aux organisations de répondre de manière proactive aux tendances émergentes dans leur secteur, plutôt que de réagir en se démenant pour rattraper le retard accumulé.

L'exploitation des données permet également de s'assurer que les décisions de l'organisation ne sont pas entachées de préjugés cognitifs. Même les vendeurs et les cadres les plus expérimentés sont, en fin de compte, des êtres humains - et nous, les êtres humains, sommes enclins à penser de manière irrationnelle. Les entreprises qui intègrent des données objectives dans leur processus décisionnel (en adoptant un point de vue extérieur, comme on l'appelle en sciences du comportement) peuvent réduire leur exposition au risque tout en acquérant un avantage concurrentiel.

Un nouvel horizon pour le développement de salesforce

TDL a été contacté par l'un des plus grands constructeurs automobiles au monde pour l'aider à faire passer sa stratégie de vente au niveau supérieur. Au cours des dernières années, ils ont développé et mis en œuvre un tout nouveau modèle de vente qui a complètement transformé leur façon de travailler, y compris la façon dont ils formaient et évaluaient le personnel de vente. Les premiers résultats étaient extrêmement prometteurs, mais le client voulait s'assurer que le succès de ses commerciaux était dû à ses efforts de développement, et non au hasard ou à d'autres facteurs. En d'autres termes, le client voulait mieux comprendre le retour sur investissement de son programme.

TDL a été sollicité pour mener une évaluation plus rigoureuse du retour sur investissement du nouveau modèle de vente. Nous nous sommes appuyés sur des méthodologies de science des données pour obtenir un aperçu objectif des performances du nouveau programme sur les principaux marchés du client. Ces techniques nous ont permis de distinguer le signal du bruit, en séparant l'impact réel du nouveau modèle des variables externes susceptibles d'affecter les ventes (depuis les tendances saisonnières jusqu'à la pandémie de COVID-19).

Nous avons également mené des entretiens qualitatifs approfondis avec les membres de l'équipe de vente, ce qui nous a permis d'élaborer des cartes holistiques du parcours de l'utilisateur. Ces cartes ont permis d'identifier les principales sources de friction et les barrières comportementales qui entravaient la réussite des membres de l'équipe dans le cadre du nouveau modèle. Elles ont également mis en évidence la manière dont certains préjugés cognitifs entravaient l'intégration et la mise en œuvre efficace du modèle de vente.

A man riding a snowmobile

Construire un système d'évaluation flexible

Notre travail a débouché sur une série de recommandations fondées sur des données probantes en vue de créer un système d'évaluation durable qui resterait pertinent pour les futurs programmes de développement de la force de vente. Les interventions que nous avons recommandées s'appuient sur des décennies de recherche en sciences du comportement et sont adaptées aux priorités stratégiques et à la culture du client.

L'une des principales conclusions de nos feuilles de route, par exemple, est que les systèmes d'évaluation du succès du nouveau modèle de vente manquaient de continuité avec d'autres programmes au sein de l'organisation. Au fur et à mesure que les directeurs commerciaux de district étaient intégrés au nouveau modèle, ils étaient évalués pour leur maîtrise du nouveau système de vente en particulier.

Cette façon étroite d'évaluer le personnel de vente rendait difficile l'évaluation du véritable retour sur investissement du nouveau modèle. Elle sapait aussi involontairement la motivation des employés : elle mettait l'accent uniquement sur la réussite dans le contexte de ce nouveau programme, mais pas sur la manière dont ces compétences de base pouvaient être généralisées et développées pour le développement à long terme de la force de vente.

Sur la base de tous ces éléments, nous avons recommandé au client de compléter l'évaluation de son programme de vente par une nouvelle évaluation basée sur les compétences. Après avoir identifié les compétences clés dont les employés ont besoin pour réussir, ils pourraient créer un ensemble d'outils standardisés pour mesurer directement ces compétences. Ces outils pourraient être utilisés au-delà de leur contexte d'origine dans les programmes de développement des ventes ultérieurs, tout en répondant à l'appétit de l'équipe de vente pour un développement professionnel plus ciblé.

Aider l'équipe de vente à démarrer

Les idées et les recommandations que nous avons fournies à notre client continuent de façonner sa stratégie commerciale. Et notre travail ne s'est pas arrêté là : une fois notre projet initial achevé, ils nous ont demandé de développer un outil de visualisation de données personnalisé pour les aider à intégrer davantage les données dans leurs pratiques organisationnelles de prise de décision.

La prise de décision basée sur les données est devenue un mot à la mode dans le monde des affaires - mais il y a encore relativement peu d'organisations qui ont été en mesure de la mettre en œuvre de manière efficace dans leurs opérations et leur stratégie. Dans le cadre de ce projet, nous ne nous sommes pas contentés de fournir une évaluation initiale du programme de force de vente du client ; nous avons également élaboré des solutions concrètes, fondées sur des données probantes, pour l'aider à agir sur la base de ces connaissances et à intégrer des informations fondées sur des données dans ses décisions à venir.

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