Les équipes commerciales travaillent souvent avec plusieurs environnements de CRM, d’ERP, de commerce électronique et d’établissement des prix, ainsi qu’avec une production de rapports gérée localement. Cette fragmentation complique la comparaison des performances, l’analyse de la conversion, la détection des comportements de la clientèle et le rapprochement entre l’activité commerciale et les résultats financiers.
NoèmeX réunit les processus, l’intégration des données et l’analyse sur l’ensemble du cycle de vie commercial. Le portefeuille documenté comprend des analyses des ventes, de la clientèle et du commerce électronique; la transformation du CPQ et de l’établissement des prix fait partie de l’architecture des capacités, mais ne doit pas être présentée comme un cas réalisé sans éléments probants supplémentaires approuvés.
Ces questions permettent de déterminer si le problème relève principalement des processus, de l’information, de la technologie, de la gouvernance ou de plusieurs de ces dimensions.
Comment comparer de manière cohérente la performance des ventes entre les sites, les régions et les canaux numériques ?
Quels indicateurs relatifs à la clientèle, aux produits et aux revenus doivent être gouvernés au moyen de définitions d’affaires communes ?
Comment relier les données du CRM, de l’ERP, du commerce électronique et des comportements web sans créer un nouveau silo de production de rapports ?
Où les tendances historiques de vente peuvent-elles améliorer la planification de la demande, des produits et de l’activité commerciale ?
Comment repenser les processus de soumission, d’établissement des prix et d’approbation avant d’introduire l’automatisation du CPQ ?
L’élément probant direct le plus solide est une transformation nationale du commerce de détail et du commerce électronique, complétée par des analyses des ventes et des volumes dans le secteur de la santé.
Les données sur les ventes, la clientèle, les produits et le Web provenant de Salesforce, d’Oracle R12, d’Oracle E-commerce Cloud, de Google Analytics et d’autres sources ont été consolidées dans un environnement d’intelligence d’affaires gouverné.
Sept années de données de vente ont été nettoyées et structurées afin que le client puisse comparer les périodes, comprendre la saisonnalité et améliorer les décisions relatives aux produits et aux stocks.
Une suite d’intelligence d’affaires destinée aux soins à domicile comprenait des analyses des ventes et des volumes, des états des résultats, des coûts et de la gestion opérationnelle, offrant ainsi à la direction une vision plus complète de la performance.
Ces pages de services spécialisés traitent des enjeux de processus, de technologie, de données, d’analyse et d’automatisation qui sous-tendent le plus souvent les priorités de transformation de cette fonction.
Améliorer la visibilité sur le pipeline commercial, la conversion, les revenus, l’établissement des prix et la performance commerciale.
Relier les données, les comportements et les signaux de service de la clientèle aux décisions commerciales et opérationnelles.
Numériser les transferts, les approbations, l’acheminement et les flux de travail opérationnels répétitifs entre les systèmes et les équipes.
Combiner les processus, les règles, les données et l’IA lorsque l’automatisation dépasse la simple orchestration de tâches.
Exploiter les signaux historiques et opérationnels pour anticiper les résultats et éclairer les décisions plus en amont.
Relier les systèmes opérationnels, financiers et de gestion de la clientèle fragmentés afin de créer des flux d’information fiables.
Définir les périmètres, les responsabilités, les trajectoires de modernisation et les relations entre les applications du portefeuille de l’entreprise.
Ces pages consacrées aux enjeux réunissent plusieurs capacités autour d’un problème opérationnel ou de transformation précis et offrent aux décideurs une autre voie d’accès au même ensemble d’expertises.
Réduire les tâches manuelles, les approbations et les difficultés de configuration dans les processus commerciaux de soumission.
Exploiter les signaux liés à la clientèle et aux activités commerciales pour améliorer les décisions prospectives relatives à la demande.
Intégrer les informations opérationnelles, financières et relatives à la clientèle qui sont déconnectées dans des flux de données gouvernés et exploitables.
Dépasser l’automatisation de tâches isolées en repensant d’abord l’intégralité du processus, des contrôles et des transferts.
Explorez les domaines opérationnels dans lesquels cette fonction croise le plus souvent les processus, la technologie, les données, l’analyse et l’automatisation.
Revenus, volumes, conversion et performance par représentant, usine, région, produit ou canal.
Profils, comportements, fidélisation, valeur et activité commerciale de la clientèle dans l’ensemble des systèmes.
Prix réalisés, remises, marge et indicateurs de rentabilité commerciale.
Exigences, approbations, transferts et données nécessaires à une transformation gouvernée du CPQ.
Comparaison des canaux physiques, numériques et autres au moyen d’indicateurs commerciaux cohérents.
Tendances historiques et comportements de la clientèle utilisés pour améliorer la planification et les décisions relatives aux produits.
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Présentez-nous le problème que vous cherchez à résoudre dans les données commerciales, la production de rapports, l’établissement des prix, le CPQ ou les processus de vente. Nos équipes peuvent définir le modèle opérationnel et informationnel avant la sélection de la technologie.
