Commercial analytics B2B : voici ce que font les « champions » selon McKinsey

par | Déc 17, 2021

Selon McKinsey, les entreprises B2B qui s’appliquent rigoureusement dans l’analyse de leurs indicateurs commerciaux sont plus susceptibles de dépasser leurs objectifs commerciaux. Dans une étude récente, le cabinet identifie trois comportements communs à ces « champions ». Décryptage…

#1 Créer un consensus sur les sources de valeur

Si la nécessité de faire de l’analytique fait l’unanimité, la typologie des indicateurs à suivre et de la méthodologie à déployer fait souvent débat. Lancer un programme d’analyse commerciale sans fil rouge, c’est risquer le gouffre financier avec des résultats mitigés et une frustration qui compromettrait les initiatives ultérieures. 

Il appartient aux équipes interfonctionnelles d’investiguer pour identifier les vecteurs de valeur pour établir les priorités et éventuellement réorienter les ressources. Pour ce faire, l’approche analytique doit être clairement définie par le top management de manière itérative. Un travail de collaboration mènera à un consensus sur les principales sources de valeur. Les équipes pourront ainsi cartographier les priorités et canaliser leurs efforts.

 

 

#2 Trouver les bons talents en matière d’analyse

Les meilleurs talents de l’analytique génèrent des rendements impressionnants : les meilleurs scientifiques et ingénieurs en Data sont 10 à 50 fois plus productifs que les collaborateurs Data qualifiés de « moyens » par McKinsey. Ce gap énorme est lié à la typologie même de leur travail, car la Data est exponentielle. Les entreprises dont le service analytique est naissant, voire inexistant, doivent donc redoubler d’effort pour travailler leur marque employeur et attirer les meilleurs talents en la matière. McKinsey leur conseille de mettre en avant le challenge de créer une équipe analytique et de l’accompagner tout au long de sa maturation.

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

Les entreprises qui exploitent le mieux le potentiel de l’analytique justifient d’un triptyque : une architecture de données, des algorithmes et un stack technologique cohérent. McKinsey recommande d’opter, le plus possible, pour des outils clés en main pour éviter le marasme du projet informatique interne qui n’aboutit pas, surtout en ces temps de reprise économique hésitante.

 

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