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Faire parler les data 
pour créer de la valeur « sales »

Innovation

Faire parler les data 
pour créer de la valeur « sales »

Pour faire face à l’explosion du volume des données, un nouveau domaine technologique a vu le jour : le Big Data. Inventées par les géants du web, ces solutions sont désormais largement maitrisées par les structures plus modestes aux compétences parfaitement comparables.

 

Les technologies les plus utilisées pour offrir un accès en temps réel à des bases de données géantes

Les technologies sont relativement nombreuses. Pour optimiser les temps de traitement sur d’immenses bases de données, plusieurs solutions existent :

  • Des bases de données NoSQL(comme MongoDB, Cassandra ou Redis) qui implémentent des systèmes de stockage considérés comme plus performants que le traditionnel SQL pour l’analyse de données en masse (orienté clé/valeur, document, colonne ou graphe).
  • Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitementssur des dizaines, centaines, voire des milliers de nœuds. C’est ce qu’on appelle le traitement massivement parallèle. Le framework Hadoop est sans doute le plus connu d’entre eux. Il combine le système de fichiers distribué HDFS, la base NoSQL HBase et l’algorithme MapReduce. D’autres technologies visant à tendre vers des traitements plus « temps réel » ont émergé dans la foulée (c’est le cas d’Apache Spark).

Le stockage des données en mémoire (Memtables) permet d’accélérer les temps de traitement des requêtes. Au delà de la technologie, le bénéfice du Big Data sur le commerce B2B et les nouvelles méthodes d’approches commerciales.

 

Big Data : volume, vitesse & variété

Sans le savoir, votre entreprise participe déjà au Big Data. Vos CRM sont composés d’une multitude de données client, vos profils professionnels sont des cartes d’identité virtuelles… Vous faites face aujourd’hui à un volume croissant de données qui ne demande qu’à être exploité. Pour définir le Big Data, on parle souvent des « 3 V » :

  • Volume : c’est une masse de données qui ne cesse de s’accroître à chaque seconde.
  • Vitesse : les informations s’accumulent en temps réel et rendent certaines données éphémères.
  • Variété : les informations sont issues de sources multiples (réseaux sociaux, presse, blog…).

La notion de « data » a cédé le pas à celle de « Big Data » à l’instant où les réseaux sociaux ont fait leur entrée sur le web. Facebook, Twitter, LinkedIn, YouTube, Gmail, Instagram… tous ont contribué à développer, année après année, une quantité énorme d’informations sur les internautes.

 

Cold calling : la prospection B2B dans l’impasse

Le cold calling, ou « appel dans le dur », a définitivement tiré sa révérence. Aujourd’hui, seulement 1 % des appels aboutissent à un rendez-vous. Et qui dit rendez-vous, ne dit pas nécessairement closing… Davantage de décideurs, mais aussi de concurrents potentiels auxquels il faut savoir faire face.
Si la prospection traditionnelle ne fonctionne plus, le métier de commercial n’est pas pour autant révolu. Face au développement du e-commerce, vos sales disposent d’une ressource inestimable : le Big Data. Le web a profondément contribué à modifier les comportements d’achat en B2B.

 

Passez du cold calling à une prospection à forte valeur ajoutée

Le social selling fait partie de ces stratégies de sale intelligence qui permettent au commercial actuel d’être « sur le terrain » en exploitant chaque donnée à votre avantage.

Grâce à ce flux d’informations optimisées, vous savez choisir le moment le plus opportun et les outils les plus convaincants pour engager vos interlocuteurs.

Le traitement des informations disponibles sur les réseaux sociaux et sur l’ensemble du web par le social selling vous permet de connaître parfaitement vos prospects et leurs attentes. Vous pouvez ainsi profiter d’une approche personnalisée et surtout pertinente.

  

8 raisons d’avoir recours au Big Data pour les sales

  • Avoir un temps d’avance sur vos concurrents
  • Se concentrer sur le bon prospect
  • Personnaliser la relation
  • Améliorer la connaissance de vos clients
  • Identifier les signaux précurseurs d’achat (SBF : signaux business faibles)
  • Anticiper et réagir
  • Engager au bon moment
  • Créer de la valeur dans votre prise de contact

 

L’analyse prédictive : quand les algorithmes prennent le relais

Le Big Data ne va cesser de croître. Son exploitation par l’intelligence commerciale sera plus que jamais nécessaire et permettra d’anticiper sur de nombreux fronts et de gagner un temps précieux.

L’utilisation des algorithmes va impacter la vente B2B, aussi bien sur un plan stratégique qu’opérationnel. Grâce aux données multiples et à leur analyse prédictive, chaque commercial va pouvoir anticiper les leviers d’influence face à un prospect, afin de quantifier les risques tout en identifiant la concurrence.

En exploitant le Big Data, l’intelligence commerciale permet d’anticiper chaque étape du cycle d’achat. Chez Young App, nous privilégions cette utilisation et nous la maitrisons.