Tendances Big Data : l'état des ventes en 2018

Quelles ont été les grandes tendances du Big Data en 2017 ? De l'intelligence artificielle (IA) à l'intégration de données, plusieurs concepts et technologies ont captivé l'industrie et l'ont fait avancer. Peut-être que rien n'était aussi important et englobant que l'automatisation, qui a tout influencé, de la hiérarchisation des pistes à la fourniture de données de prospect contextuelles de plus en plus précises. Alors que la nouvelle année commence, cependant, nous tournons notre regard vers l'avenir et l'état des ventes au cours de l'année à venir.

L'idée d'ensemble de l'automatisation sera à nouveau le moteur de l'aiguille cette année. À mesure que l'apprentissage automatique continue de mûrir, les organisations tireront parti de ces outils pour affiner leurs stratégies de collecte de données. De même, les données technographiques aideront les équipes à identifier de nouveaux marchés et à prendre des décisions commerciales éclairées. Enfin, l'analyse prédictive permettra aux équipes de redéfinir ce qu'elles considèrent comme le « client en or ».

Intéressé à en savoir plus? Passons en revue nos prévisions pour les plus grandes tendances que nous verrons en 2018.

Mais d'abord, une définition « rapide » du big data.

Alors, que signifient les mégadonnées en 2018 ? Pour être honnête, il n'y a pas de définition largement acceptée. Un article de 2014 de Forbes intitulé "12 Big Data Definitions: What's Your?" retrace l'origine du terme. Documenté pour la première fois en 1997 et popularisé en 2008, le terme a subi toute une transformation. Une étude de McKinsey & Company de 2011 pousse cette histoire controversée un peu plus loin et définit le Big Data comme « des ensembles de données dont la taille dépasse la capacité des outils logiciels de base de données typiques à capturer, stocker, gérer et analyser ». L'étude poursuit en affirmant que la définition est "intentionnellement subjective" et diffère en fonction de la taille et de l'application des ensembles de données.

Alors, qu'est-ce que tout cela signifie - et qu'est-ce que cela signifie en 2018 ?

Tout d'abord, le terme "big data" est un terme impropre, le mot "big" servant de racine au problème. En 2018, le terme signifie effectivement des champs de données disparates. Qu'elles soient externes et internes, non structurées et structurées, les mégadonnées tentent de donner un sens à de nombreuses sources de données. Le Big Data est un excellent moyen de disposer de toutes les données dont vous pourriez avoir besoin, et c'est un moyen encore meilleur de vous assurer que vous voyez des données que vous n'auriez pas autrement.

L'une des plus grandes tendances que nous verrons cette année est que les entreprises redéfinissent ce qu'est le Big Data et comment elles le collectent. Dans le passé, la mentalité des entreprises était de collecter autant de données que possible. Cela leur laissait effectivement trop de données, et ils se sont vite rendu compte qu'ils n'avaient pas besoin de tout savoir sur un prospect. En fait, selon les données de 2015, 53 % des directeurs commerciaux ont déclaré se sentir dépassés par le volume de leurs données, et 38 % ont admis qu'ils ne savaient pas quoi faire avec les données une fois qu'ils les avaient.

Il est vrai que de nombreuses entreprises disposent de trop de données. Au lieu de collecter davantage de données, les entreprises doivent donc affiner et affiner leur processus de collecte de données. Cela nécessite que les équipes de vente trouvent des outils (ou des personnes qualifiées) pour les aider à interpréter les données. À cet égard, pour réussir dans l'année à venir, les entreprises doivent tirer parti de la bonne technologie et automatiser leurs stratégies de collecte de données. Vous trouverez ci-dessous trois technologies qui contribueront à stimuler ces tendances du Big Data.

1. Apprentissage automatique

Comme nous l'avons répété, l'une des tendances les plus prometteuses du Big Data de l'année est l'automatisation du processus de collecte de données, et nous prévoyons que cette année sera énorme pour l'apprentissage automatique. Pour comprendre où nous en sommes, considérons d'abord la manière dont les données ont été collectées au fil du temps. Dans le passé, le processus nécessitait généralement qu'un représentant saisisse manuellement les données dans un CRM. Cela a intrinsèquement créé un biais, car il y avait un élément de subjectivité dans le processus.

Les algorithmes d'apprentissage automatique rationalisent ce processus en analysant des facteurs prédéterminés et en supprimant le travail manuel. Par exemple, l'analyse de la parole en texte est devenue de plus en plus fiable ces dernières années. Ces outils permettent aux commerciaux d'analyser ce qui a été dit lors d'un appel de vente et de le comparer à son résultat. Des entreprises comme Gong, Chorus et ExecVision mettent déjà des outils au-dessus du paradigme de la parole en texte et le rendent visible pour les organisations.

En fin de compte, la standardisation de la collecte de données supprime les intuitions, et l'automatisation des processus de classification et de collecte supprime l'élément humain de l'équation. Étant donné que les fournisseurs de technologies d'apprentissage automatique n'ont d'autre intérêt que d'améliorer la précision de leurs systèmes, cette approche fournit aux responsables des ventes un aperçu objectif de la santé de leur pipeline.

2. Données Technographiques

Les entreprises se sont longtemps appuyées sur la démographie et la firmographie pour mieux comprendre leur clientèle. En exploitant ces données, les spécialistes du marketing grand public peuvent personnaliser les messages en fonction d'attributs tels que l'âge, le sexe et le revenu du ménage. Bien que ces attributs soient toujours applicables en 2018, les équipes commerciales peuvent tirer parti des données technologiques pour augmenter leurs efforts. En analysant la pile technologique d'une entreprise, les données technographiques aident les directeurs des ventes à définir les outils et les technologies qu'un prospect utilise.

Les outils technographiques permettent aux équipes commerciales d'approfondir leur compréhension de leurs clients. Cette technologie analyse Internet pour créer des profils Web et réseau externes, basés sur tout, des outils de gestion de projet au CRM en passant par les outils d'automatisation du marketing. Cela offre à une organisation la possibilité de s'engager dans des appels de vente ciblés avec des prospects et de déterminer si leurs solutions et offres sont parfaitement adaptées.

Lorsque les représentants comprennent la technologie utilisée par leurs prospects, ils peuvent avoir des conversations plus éclairées. Ce message peut être adapté aux points douloureux réels des prospects. Les équipes peuvent également identifier de nouveaux marchés et prendre des décisions éclairées en matière de développement commercial et de planification de produits.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive n'est pas étrangère aux tendances, comme Inc. l'a appelée la prochaine grande chose dans le passé. Ces outils utilisent l'exploration de données, l'apprentissage automatique et les statistiques pour prédire les pistes et les prospects et illustrer les meilleures façons de les engager. Les modèles prédictifs se composent de facteurs qui influencent les résultats futurs, tels que la taille de l'entreprise, le cycle de vente et l'historique des achats. Bien qu'il existe des dizaines d'outils d'analyse différents, il s'agit en fin de compte essentiellement de tableaux de bord qui fournissent aux entreprises un aperçu rapide de l'état ou de l'état de leurs programmes et visualisent l'activité et les tendances.

Historiquement, l'analyse prédictive a été construite autour de l'idée de prévoir ou de dire aux entreprises ce qui va se passer. L'analyse prédictive doit aller au-delà de la théorie et illustrer ce qui peut se produire en fonction d'une combinaison de différents attributs, puis, plus important encore, comment les entreprises peuvent obtenir ces résultats. En 2018, les entreprises doivent apprendre à utiliser la logique prédictive pour comprendre ce qui a le plus d'impact sur les résultats souhaités, qu'il s'agisse du nombre de ventes, du prix ou d'autres attributs.

L'une des tendances Big Data les plus prometteuses que nous ayons observées avec l'analyse prédictive est le concept de clustering. Dans le passé, les entreprises utilisaient des attributs uniques pour identifier un client privilégié. Cependant, les entreprises peuvent avoir cinq ou six types différents, ou variantes, d'un client privilégié. En 2018, l'analyse prédictive peut être utilisée pour regrouper les données démographiques afin d'étendre l'idée de clients idéaux, afin que les organisations puissent identifier les prospects qui comptent. Cela les aide également à éviter de négliger les pistes qu'ils ont peut-être manquées dans le passé.

Le Big Data en action

L'automatisation et l'analyse aident les organisations à mieux obtenir une vue à 360 degrés des prospects. Les organisations performantes qui appliquent des outils d'apprentissage automatique, des données technographiques et des analyses prédictives tirent le meilleur parti de leurs efforts. Par exemple, la collecte de données technographiques sur les prospects et leur couplage avec l'analyse prédictive peuvent aider à illustrer les outils que les prospects utilisent et comment adapter les conversations de vente autour de techniques et de tendances éprouvées.

L'intégration d'une technologie avant-gardiste peut aider à fournir une vue complète de vos clients. Savoir comment consolider et organiser les données permet non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais aussi de réduire les maux de tête. Cependant, l'automatisation ne se fait pas du jour au lendemain. Cela nécessite une configuration et une approche établie, et cela nécessite très certainement des données précises. Les recherches d'Aberdeen montrent que les meilleures organisations "investissent dans l'exactitude des données concernant le comportement de leurs prospects et clients".

Lorsqu'elles sont correctement exécutées, les stratégies de collecte de données permettent aux équipes de mettre en œuvre des stratégies personnalisées et personnalisées basées sur des informations réelles qui produisent des résultats réels. Il est probable que vous cherchiez à pénétrer de nouveaux marchés, segments et zones géographiques. De nos jours, cependant, obtenir des informations précises sur le marché peut être fastidieux et prendre du temps.

Alors, comment pouvez-vous préparer votre organisation pour qu'elle soit prête pour le Big Data ?

L'externalisation de vos efforts de vente à des experts permet de simplifier ce processus en donnant vie à vos données, afin que vous puissiez suivre les tendances importantes, analyser la fidélité et évaluer l'ensemble de votre stratégie de sensibilisation. En intégrant les technologies et les outils les plus récents, les solutions de vente externalisées offrent une visibilité sur ce qui fait exactement le succès de vos employés les plus performants. Ces experts fournissent également des analyses et des rapports pour évaluer les besoins de votre programme, afin que votre organisation puisse prendre des décisions commerciales qui produisent des résultats prévisibles et reproductibles.

MarketStar fournit des résultats réels et tangibles à nos clients depuis 1988 (30 ans !). Notre gamme de solutions a fourni des données solides qui sont fondamentales pour tout programme de vente réussi. Nous permettons aux équipes de déployer une main-d'œuvre dédiée en une fraction du temps, mais avec une qualité accrue. Nos solutions de vente externalisées permettent aux organisations de convertir des données importantes en chiffres réalisables.

De plus, nous restons au fait des tendances du Big Data, afin que vous puissiez réussir en 2018 et au-delà.

Cet article a été écrit avec les contributions de Kyle Richardson et Paul Brown.