Rédaction BtoB leaders 
La Data plutôt que l’intuition, les chiffres plutôt que l’instinct. Voilà, en une phrase, l’essence du Deep Sales, dont la définition se confond de plus en plus avec la vente à proprement parler. En effet, l’essor, dans un premier temps, des Customer Data Platform (CDP) puis des outils d’IA et de Machine Learning rapprochent la fonction commerciale « classique » du Deep Sales. On fait le point…
Sommaire
Qu’est-ce que le Deep Sales ?
Le Deep Sales est une méthode de vente qui intègre l’Intelligence Artificielle, l’analyse de données et les technologies prédictives pour transformer la manière dont les entreprises comprennent et interagissent avec leurs clients.
Contrairement aux approches conventionnelles qui se concentrent principalement sur l’expérience et l’intuition pour guider les stratégies de vente, le Deep Sales s’appuie sur une analyse approfondie des données pour prendre des décisions éclairées et personnalisées.
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Cette approche est caractérisée par sa capacité à plonger dans de vastes ensembles de données clients, englobant les interactions sur les plateformes digitales et les historiques d’achat, et au-delà.
En exploitant des techniques d’analyse avancées, le Deep Sales vient déceler des tendances, prévoir des comportements d’achat et identifier les opportunités de vente les plus prometteuses. Il permet aux commerciaux de se concentrer sur les prospects les plus susceptibles de convertir, optimisant ainsi le temps et les ressources.
Le Deep Sales s’apparente dans sa finalité à l’ABM one-to-one, dans la mesure où la personnalisation est poussée à un niveau presque individuel. En comprenant les besoins et préférences spécifiques de chaque client, les entreprises peuvent adapter leurs messages, offres et interactions pour maximiser l’engagement et la conversion.
2. Process typique d’une approche Deep Sales
Le processus Deep Sales utilise la Data et la tech pour optimiser chaque étape de la vente. Voici un aperçu concret de chaque phase.
A. Collecte et intégration des données
Sources de données : compilation des données issues de différentes sources comme le CRM, LinkedIn, le site web de l’entreprise, les historiques d’achat et les feedbacks clients.
Outils et technologies : utilisation de plateformes d’intégration de données et de l’IA pour agréger et nettoyer les données afin de garantir leur qualité et leur pertinence pour l’analyse.
B. Analyse et modélisation prédictive
Segmentation des clients : mise en œuvre d’algorithmes de clustering pour segmenter les clients en groupes homogènes basés sur leurs comportements, préférences et historiques d’achat.
Prédictions : développement de modèles prédictifs qui utilisent le Machine Learning pour anticiper les besoins des clients, les probabilités d’achat et les produits susceptibles d’intéresser différents segments.
C. Stratégie de personnalisation
Contenu personnalisé : création de messages marketing, offres et recommandations de produits sur mesure en se basant sur les insights tirés de l’analyse des données.
Timing et canaux : détermination des moments les plus opportuns pour engager chaque client et sélection des canaux de communication les plus efficaces (email, réseaux sociaux, appels téléphoniques, etc.), toujours dans une approche data-driven.
D. Exécution et interaction
Les équipes vente abordent les clients et prospects avec une stratégie personnalisée en s’appuyant sur une compréhension approfondie de leurs besoins et comportements prévus.
Le CRM enrichi par l’IA et d’autres outils, notamment de Sales Enablement, permettront de guider les interactions pour donner aux commerciaux des informations clés et des suggestions d’actions en temps réel.
E. Mesure et optimisation
Suivi des performances : analyse des résultats des campagnes de vente pour mesurer l’efficacité des différentes stratégies et tactiques employées.
Amélioration continue : les insights recueillis sont utilisés pour affiner les modèles prédictifs, personnaliser davantage les approches de vente et optimiser les processus opérationnels.
