You're aiming to boost sales in Engineering. How can you leverage data analytics to find potential leads?

Evidemment que tous ces outils d'analyse fonctionnent en partie! Cependant le Z (MBTI) de démarche commerciale commençant : - par une sensation du prospect : cette solution pourrait fonctionner pour moi! - puis une intuition : je ne suis pas sûr exactement mais oui je pense que cela va fonctionner - avec ensuite les équipes techniques qui vérifient tous les détails pour confirmer que oui d'après eux la solution fonctionnera - et bien malgré tout : la décision finale sera toujours émotionnelle, aussi tous les outils d'analyse ne suffiront pas pour assurer des ventes. C'est l'ingénieur commercial qui saura générer une émotion ou non et emporter la commande finale. Tout s'achète avec le coeur! #MBTI #Z #DémarcheCommerciale #Emotions

Here we go: Extract Insights: By analysing past sales performance, customer interactions, and market trends, we can uncover valuable insights. Understanding patterns helps us see what's working and what's not. Identify Patterns: Recognising these patterns allows us to predict customer behaviour. This understanding is key to knowing how to approach potential leads effectively. Tailor Pitches: With a clear idea of customer preferences and pain points, we can customise our sales pitches. This personalised approach addresses the specific needs of our leads. Convert Data: The ultimate goal is to transform these insights into actionable strategies. By doing so, we can ensure our sales efforts are well-informed and targeted for maximum impact.

Siempre tienes que contrastar los datos, no todos son fiables, asegúrate de obtener una buena base de datos para empezar. No olvides actualizar siempre que tengas contactos nuevos, que una persona se vaya de una empresa o cualquier cambio sustancial que pueda ayudar a mejorar tu trabajo. También es bueno anotar y investigar cual es tu competencia, que consumos puede tener nuestro cliente o acciones para mejorar.

Further Steps: To enhance lead scoring, we can continuously update scoring models with new data, integrate AI tools for predictive analytics, and refine criteria based on feedback from sales teams. This ensures our scoring remains accurate and effective in identifying high-potential leads.

Hay que dedicar tiempo a los clientes según su potencial, es evidente que a veces es desconocido y siempre puedes tener alguna sorpresa. Debes tener muy claro cual son tus mejores clientes y su potencial, hacer un plan de acción y tener presente cada cuando vas a llamar, a reunirte con ellos, que tipos de mejoras vas a implementar y si para el siguiente año puedes mejorar su potencial.

Predictive analytics uses historical data to forecast future trends and behaviors. In sales engineering, this can mean anticipating demand, identifying ready-to-buy leads, or perfecting outreach timing. Incorporate predictive models to stay ahead, ensuring you target the right leads at the right time. Further Steps: Regularly update models with new data, test different algorithms, and refine based on feedback to keep predictions accurate and effective.

Continuously update segments based on new data to ensure relevance. Analyse customer feedback to refine segmentation criteria for more accurate targeting. Integrate predictive analytics to anticipate shifts in customer behaviour and adjust strategies proactively. This iterative approach enhances precision in customer segmentation and optimises sales efforts effectively.

La segmentación es vital para controlar tu cartera de clientes, tienes que tener muy claro que mensaje transmitir a cada cliente y hacer mención a su sector específico, tener conocimiento de cada sector es necesario. Como más ordenada tengas la cartera de clientes y más claro sean las necesidades que debes dar a tu cliente mejor rendimiento vas a sacar.

To further enhance sales forecasting, focus on integrating advanced predictive analytics algorithms like time series analysis and ensemble methods. Incorporate external data sources for a broader market context. Implement automated reporting and visualisation tools for real-time insights. Regularly validate and refine models based on feedback loops from sales performance. This iterative process ensures agility and precision in anticipating market trends and customer behaviours and optimising resource allocation and sales strategy in engineering.

En mi experiencia el CRM sirve para ahorrar tiempo al comercial, informar de que clientes están disminuyendo facturación, de que llamadas debes realizar, los pedidos que estas gestionando y sus fechas límites son algunas de las facilidades que te va a dar un buen CRM. Como más datos puedas trabajar más te va ayudar a mejorar, debes estar constantemente alimentando el CRM con información y tener una pantalla que sea fácil de interpretar, como más rápido detectes donde esta tu cuello de botella, antes mejorarás.