Une analyse efficace des données est cruciale pour les décisions stratégiques. La gestion des données de référence garantit la qualité des données, facilite l’intégration des données et les analyses avancées, permettant ainsi aux entreprises de réagir rapidement aux changements du marché et aux besoins des clients, et de rester concurrentielles.
Cet article de blog vous révèle la façon dont le rythme des ventes, associé à la qualité des données, permet à votre entreprise de réaliser de meilleures performances en matière de vente. Découvrez comment cette mesure cruciale influence la vitesse et l’efficacité de votre processus de vente et apprenez des stratégies pratiques pour utiliser des données de qualité supérieure en vue d’une croissance durable et pour acquérir un avantage concurrentiel.
Hier, j’ai eu l’occasion d’assister au Salesforce World Tour à EXPO Greater Amsterdam, un événement qui occupe chaque année une place prépondérante dans mon agenda. En tant que fervent adepte de Salesforce, j’attendais avec impatience la présentation des nouvelles fonctionnalités et des derniers développements. Toutefois, j’ai quitté l’événement avec un avis mitigé. Je vous explique pourquoi.
La réponse immédiate à cette question est non. En revanche, une réponse plus détaillée serait : vous devriez pouvoir lui faire confiance. Un outil CRM (Customer Relationship Management) tel que Salesforce, Hubspot et Microsoft Dynamics est conçu pour aider toutes sortes de départements au sein de votre organisation et prendre des décisions basées sur des données. Votre CRM est essentiel à la réussite de votre entreprise, mais secrètement, vous ne pouvez pas vous fier aux données qu’il contient.
Consultez l'infographie pour savoir comment transformer des prospects en clients fidèles grâce à des données commerciales externes.
Mesurer les résultats à travers plusieurs systèmes s’apparente généralement à un véritable casse-tête. En outre, les différents systèmes ne collaborent généralement pas efficacement. Comment veiller à prendre les décisions adéquates sur la base de données fiables ? Nous vous apportons notre aide.
Une vue à 360 degrés de son portefeuille client, basée sur la compréhension du secteur et des situations spécifiques des clients, rend les processus de vente plus efficaces. Cela permet à la vente de mettre en place des solutions de manière pertinente, à travers des offres personnalisées qui vont au-delà des argumentaires standard. En outre, différents départements de l’organisation, notamment le marketing, les finances et le service clientèle, bénéficient d’une vue complète des clients pour mener des initiatives ciblées, gérer les risques et améliorer le service clientèle.
La clé du succès pour une organisation fondée sur les données ? Les données de référence ! Cela dit, les intégrer correctement dans toute l’entreprise peut se révéler un immense défi. En effet, comme toujours, chaque nouveauté apporte son lot de difficultés. Voici cinq situations à éviter.
L’utilisation de données n’est depuis bien longtemps plus uniquement réservée aux informaticiens. Tous les membres de votre organisation manipulent des données dans le cadre de leur travail, mais comment en faire un usage optimal ? 3 conseils pour une utilisation optimale de vos données (externes).
Elles sont présentes partout et tout le temps, et pourtant elles ne reçoivent souvent que très peu d’attention. Il s’agit, bien entendu, des données. Ce qui est remarquable avec les données, c’est que tous ceux qui passent la plupart de leurs journées de travail sur un ordinateur en traitent des tas. Tout ce que vous recherchez, saisissez, traitez ou transmettez. Mais dans quel but ?
Ne pas nettoyer pendant trop longtemps ? C'est la porte ouverte aux saletés ! Et ce, sans que vous vous en rendiez compte. Il en va de même pour vos données (ou votre centre de données). L'heure est au nettoyage.
Dans pratiquement toutes les entreprises, les données appartiennent à tout le monde et sont destinées à tout le monde. Personne n’en est donc vraiment responsable. Et c’est un problème, car les différentes équipes dépendent fortement de la quantité et de la qualité des données des autres.
