Chez Nimple Apps, nous avons opté pour une méthode que l’on pourrait appeler la maintenance agile. Elle consiste à appliquer la maintenance perfective, exposée dans l’article précédent, de manière localisée, selon les développements en cours. En pratique, à chaque fois que nous avons une nouvelle fonctionnalité à implémenter, nous développons cette nouvelle fonctionnalité tout en améliorant le code au contact direct de cette nouvelle implémentation.

Dit autrement, nous profitons de l’enrichissement d’une partie du code pour nettoyer et moderniser cette partie.

On évite ainsi le mur du développement car :

• Aucune partie du code n’a l’occasion de devenir démesurément complexe, grâce aux reconceptions localisées et successives.
• Même si le code est globalement hétérogène, des régions entières du code sont homogènes et peuvent servir de référence aux développements futurs.

Bien entendu, en procédant de la sorte, chaque nouvelle fonctionnalité supporte un surcoût lié à l’effort supplémentaire de maintenance. Néanmoins ce surcoût est beaucoup plus faible que celui apporté par la maintenance perfective systématique, puisqu’elle limite les efforts de reconception et de modernisation à des parties bien définies du code.

Si on peut définir le développement agile comme étant un développement qui colle au besoin, on peut alors définir la maintenance agile comme la maintenance qui colle au besoin. Dans les deux cas, cela consiste un moyen efficace, souple, on pourrait même dire opportuniste, d’atteindre son objectif.

La maintenance perfective, c’est-à-dire la modification du logiciel afin d’améliorer sa maintenabilité, permet de remédier à cela. En pratique, pour garder un niveau de maintenabilité constant, il faudrait :

• Reconcevoir le logiciel à chaque nouvelle évolution, de manière à garder une conception et architecture d’ensemble simple et solide, dans laquelle tous les éléments, tant les anciens que les nouveaux, s’intègrent parfaitement.
• Appliquer de manière rétroactive à tout le code existant les méthodes et conventions les plus récentes.

En procédant de la sorte on garde un logiciel adaptable, qui va pouvoir incorporer rapidement une nouvelle fonctionnalité.

Le revers de la médaille est un effort considérable qui doit être consacré à la maintenance. Par ailleurs, même si on évite le phénomène du mur, cet effort a tendance à augmenter avec le temps : reconcevoir un logiciel prend d’autant plus de temps que celui-ci devient de plus en plus imposant.

En résumé, c’est une méthode de développement efficace… à condition d’en payer le prix !

Dans le prochain et dernier article de cette série je décrirai ce qu’est la maintenance agile et en quoi elle constitue une solution efficace et économique à notre problème.

• Le code devient progressivement de plus en plus compliqué. De nouveaux concepts et de nouveaux composants, non prévus dans l’architecture initiale, font leur apparition, semblables à des excroissances disgracieuses (ou “verrues”, comme disent les spécialistes).
• Le code devient de plus en plus hétérogène. Les développements les plus récents emploient des conventions et des méthodes plus modernes que les développement les plus anciens.

Ces deux phénomènes rendent progressivement le logiciel plus difficile à faire évoluer : chaque nouvelle fonctionnalité nécessite un temps de développement de plus en plus long jusqu’à ce que le moindre développement prenne un temps considérable. On pourrait appeler ce phénomène le mur du développement, à l’image du mur du son pour les avions.
 
Lorsqu’on atteint ce mur, il n’y pas d’autre choix que de reconcevoir et redévelopper entièrement le logiciel, de préférence morceau par morceau. Le développement agile n’est alors plus très agile…
 
Le développement traditionnel peut également conduire à ce genre de mur. Concevoir un logiciel sur cahier des charges et vouloir l’adapter après coup au besoin client (différent du cahier des charges) mène à une sorte de mur du développement, mais c’est un sujet un peu différent. Par ailleurs le développement traditionnel, avec ses itérations très longues, peut s’accommoder d’une étape où il faut tout refaire (!).
 
Dans le prochain article de cette série, je détaillerai une solution possible pour éviter le mur du développement.

 
Les dates de signature sont cruciales en prévision des ventes B2B: le même écart de prévision (en pourcentage) aura un impact très supérieur s’il porte sur la date de signature d’une opportunité plutôt que sur son montant.

Problème classique de visualisation

La première manière de limiter les erreurs de prévision causées par de mauvaises dates de signature consiste à pourchasser les “opportunités périmées” – celles dont la date de signature prévue est antérieure à la date du jour.

 
Cela semble évident, mais les pipelines commerciaux contiennent pourtant toujours une proportion surprenante de telles opportunités. En cause: un problème classique de visualisation. Les logiciels de CRM traditionnels présentent en effet les pipelines comme des tables, dont les dates de signature dépassées ont bien du mal à ressortir.

Les points rouges: premiers résultats

Depuis début février, une opportunité périmée est signalée dans SalesClic par un point rouge sur la brique correspondante.

 
Nous étions impatients de mesurer “l’effet point rouge”: cette simple innovation visuelle allait-elle aider nos utilisateurs à mieux actualiser leurs dates de signature?

 
Pour répondre à cette question, nous avons compté (pour les utilisateurs de SalesClic pour Salesforce et les centaines d’opportunités qu’ils gèrent) les opportunités périmées en J-30, J-1 et J+7 – J étant le jour de l’introduction des points rouges dans SalesClic.

 
Les résultats sont très encourageants. On observe en J+7 une baisse médiane de la proportion d’opportunités périmées de 34% par rapport à J-30 et 22% par rapport à J-1. Un pur ROI de data visualisation!

De la visualisation à l’analyse prédictive

Les prochaines étapes consistent pour nous à utiliser ces points rouges pour signaler aussi le résultat de certaines analyses prédictives actuellement fournies par SalesClic sous une forme plus classique: opportunités en retard par rapport au cycle de vente moyen, opportunités dont la date de signature est irréaliste…

 
En espérant que les résultats soient aussi notables!

On peut discerner différentes phases dans ce processus:

• On passe d’abord du fichier Excel et des bouts de papiers à l’installation d’un logiciel de CRM.
• Du CRM comme simple base de données, on passe ensuite au CRM comme outil de suivi du cycle marketing-vente.
• Pour finir, on utilise les données contenues dans le CRM pour analyser le processus commercial et l’optimiser.

Si vous en êtes à cette troisième phase, voici trois pistes d’amélioration…

1. Conserver des données fraîches

Sans informations commerciales à jour, l’analyse dynamique du pipeline est difficile, et les prévisions des ventes condamnées.

Cet impératif a deux implications principales:

• Les commerciaux doivent actualiser leurs données au fil de l’eau, plutôt qu’une fois par semaine (avant la réunion du lundi).
• Les commerciaux d’une même équipe doivent comprendre leur processus commercial de la même façon, afin que leurs pipelines soient « benchmarkables ». On pense en particulier à la différence entre piste et opportunité et aux critères de progression des opportunités dans le pipeline commercial.

Il existe plusieurs moyens d’obtenir des actualisations fréquentes:

• Des managers sur le dos des commerciaux: efficace à court terme, contre productif à long terme.
• Un système d’actualisation des opportunités simple et rapide: chaque clic économisé est important, en particulier pour les commerciaux nomades.
• Discuter régulièrement du processus commercial: ses étapes correspondent-elles au processus d’achat des clients? peuvent-elles être améliorées?

2. Contrebalancer les biais psychologiques du commercial

Le commercial est le seul à connaître le contenu de ses discussions avec ses prospects. Il est donc le seul à pouvoir estimer la faisabilité d’un deal.

Son « ressenti » contient donc de riches informations, et doit donc être pris en compte. Mais il peut être biaisé… Pour contrebalancer ce biais, plusieurs options:

• Associer à l’estimation du commercial une « marge de sécurité ». Il y a différentes méthodes pour cela – par exemple, calculer la moyenne entre estimation (ex. probabilité de signature, date de signature) et tendance historique.
• Demander au commercial d’expliquer brièvement dans le logiciel de CRM ses principales hypothèses
• Utiliser des simulations pour tester le réalisme du pipeline dans toutes ses dimensions (montant des opportunités, probabilité de signature, date de signature, échéanciers de paiement)

3. Rapprocher vente et marketing

La vente est un travail d’équipe ! Le commercial conclue un processus entamé par l’équipe marketing de l’entreprise. Il est donc important que cette dernière soit impliquée dans le processus de vente.

Les moyens :

• Un accès en temps réel de l’équipe marketing aux indicateurs de performance des commerciaux
• Une analyse « holistique » du pipeline marketing-vente, de la première démarche marketing aux dernières négociations commerciales
• La prise en compte de la qualité des pistes transmises aux commerciaux dans la rémunération de l’équipe marketing

Allez, on vous souhaite de bonnes discussions pour 2012 !

• La première – plus marketing – est celle de la qualification du lead et de sa transformation en opportunité.
• La seconde – la vente en tant que telle – est celle de la transformation de l’opportunité en client.

Pour que l’action commerciale soit efficace, il est important de bien comprendre où se situe la frontière entre lead et opportunité : à quel moment finit la phase marketing et commence la phase de vente ?

 
Au sein des équipes commerciales (mélange de profils juniors et séniors), il est courant de trouver une compréhension très hétérogène de ces concepts. Une manière de révéler ces disparités est de comparer les probabilités de signature historiques des différents commerciaux de l’équipe. A première vue, le classement des commerciaux en fonction de ces taux devrait refléter leur efficacité.

 
Et bien pas forcément !

En effet, il suffit que deux commerciaux placent leur curseur lead/opportunité à des endroits différents pour que toute cette analyse devienne inutile. Celui plaçant le curseur le plus tard dans le temps obtenant automatiquement des taux de transformation beaucoup plus élevés.

 
Ces taux de conversion sont clés pour toute entreprise B2B.

Ils permettent d’évaluer budgets et recrutements à venir ou encore de calculer les prévisions de ventes. Il est donc très important qu’ils soient fiables et reflètent la réalité de votre action commerciale. C’est pourquoi, régulièrement, il est bon de mettre tout le monde autour d’une table pour s’assurer d’une compréhension homogène du processus commercial et de ses concepts.

 
Vous faîtes quoi lundi matin ?

Le pipeline idéal est une manière vivante et rigoureuse de:

• vérifier la pertinence d’un objectif de chiffre d’affaires;
• fiabiliser la prévision du chiffre d’affaires.

Elle se fonde sur une analyse détaillée des principaux flux du pipeline:

• flux d’opportunités d’une étape à une autre du processus commercial (les “taux de conversion”);
• flux d’opportunités des étapes du processus commercial vers les boites des affaires conclues et perdues (“probabilités de signature”);
• durée de séjour des affaires dans chacune des étapes du pipeline commercial.

Grâce à la mesure continue de ces données, SalesClic peut:

• partir d’un objectif de chiffre d’affaires et en déduire le pipeline (étape par étape) dont vous auriez besoin aujourd’hui pour l’atteindre;
• partir du pipeline actuel et en déduire quel chiffre d’affaires vous pouvez en attendre dans x jours.

Dans le premier cas, la comparaison entre pipeline actuel et pipeline idéal étape par étape vous permet de clarifier vos priorités commerciales: quelles opportunités vous devez privilégier aujourd’hui pour atteindre vos objectifs. Une aide très précieuse au pilotage commercial!
Le pipeline idéal résout donc un problème classique de la prévision des ventes en B2B:

• les entreprises B2B possèdent rarement des séries temporelles assez fournies pour utiliser les techniques de prévision quantitatives traditionnelles;
• mais les prévisions fondées sur la simple valeur pondérée du pipeline (montants x probabilités) sont notoirement inexactes.

Explications

Le pipeline idéal est simple à présenter. Cette apparente simplicité cache plusieurs subtilités de calcul, qui sont expliquées dans cet article du support en ligne de SalesClic.

Comme nous l’écrivons dans cet article, les hypothèses retenues aujourd’hui pour calculer le pipeline idéal dans SalesClic sont autant de pistes d’amélioration… Nous allons les creuser durant les prochains mois.

N’hésitez pas à nous contacter au +33 1 80 05 90 71 pour plus d’information sur ces développement, ou une discussion des enjeux de pilotage commercial de votre société.

Nous ajoutons lundi prochain (25 juillet, entre 18h à 19h30) les fonctionnalités suivantes à SalesClic :

• Les boites de reporting de la page d’accueil s’enrichissent. Vous pourrez y afficher les pipelines et objectifs d’autres membres de l’équipe, ainsi que des pipelines et objectifs consolidés (selon vos droits).
• Dans la fiche affaire, vous pourrez désormais lancer une recherche du contact sur tous les réseaux sociaux en un seul clic.
• En cas d’utilisation du filtre du pipeline en mode simulation, vous pourrez sauvegarder la simulation avec pipeline filtré.

Bonne utilisation !

Plusieurs études récentes montrent que les ventes des entreprises qui soignent le plus leurs prévisions commerciales augmentent plus vite que la moyenne…

Toutefois, la plupart des entreprises B2B ne peuvent utiliser les méthodes quantitatives de prévision des ventes (les plus connues), qui requièrent d’importants volumes de données.

Si votre entreprise est dans ce cas, il existe cependant quelques moyens simples et efficaces pour moderniser et fiabiliser vos prévisions. Nous en détaillons cinq ici.

 
1. Structurer votre processus commercial

Structurer votre processus commercial en « pipeline », c’est à dire en grandes étapes récurrentes (ex. « Suspects », « Prospects », « Analyse des besoins », « Négociation ») permet de mesurer deux indicateurs clés :

• Le taux de passage moyen de vos affaires d’une étape à une autre.
• La durée de séjour moyenne de vos affaires dans chaque étape.

Avec ces indicateurs, vous pouvez déterminer pour chaque affaire en début de processus :

• Sa probabilité de signature.
• La durée probable de son cycle de vente.

Vous savez donc en permanence ce que votre pipeline implique comme ventes futures. En associant un échéancier de facturation à chaque affaire, vous pouvez même déduire votre cash flow de votre pipeline. On appelle cela la gestion commerciale « quote to cash ».

 
2. Expliquer chaque prévision

L’économie comportementale nous apprend que justifier une prévision subjective d’une simple phrase augmente significativement la fiabilité de cette prévision.

Pour intégrer naturellement cette astuce à votre gestion commerciale, il suffit d’accompagner dans votre solution de pilotage commercial la modification d’un montant, d’une date de signature ou d’une probabilité de signature, par un commentaire expliquant cette modification. Une bonne pratique à tous points de vue !

 
3. Formuler des hypothèses hautes et basses

L’économie comportementale nous révèle aussi que pour un même événement, la moyenne d’une prévision haute et d’une prévision basse est toujours plus fiable qu’une prévision simple.

Dans un contexte commercial, cette astuce est pertinente mais contraignante. Nous recommandons de la réserver aux affaires les plus importantes, sous peine de saturer les commerciaux. Mais on pourra l’appliquer au montant et à la date de signature de ces affaires.

 
4. Construire des simulations

Les simulations ont le vent en poupe en théorie de la prévision, principalement pour leurs vertus pédagogiques : les hypothèses implicites, incertitudes et risques ressortent mieux pendant la discussion de scénarios détaillés que dans la formulation de prévisions « brutes de décoffrage ».

Avec Excel ou un logiciel de CRM traditionnel, la construction de tels scénarios commerciaux est un peu lourde. Pas de fréquentes simulations « à la volée » donc pour les équipes commerciales qui utilisent ces outils, mais il reste très utile pour ces dernières de s’asseoir autour d’une table une fois par mois pour :

• Discuter des principales hypothèses de marché qui sous-tendent le pipeline commercial, et de l’impact de modifications éventuelles de ces hypothèses.
• Changer les montant, date de signature et probabilité de signature des affaires importantes et mesurer l’impact de ces changements sur les prévisions globales de l’équipe.

 
5. Suivre les écarts de prévision

L’écart de prévision est la différence entre ce qui a été réalisé et ce qui avait été prévu. Suivre l’évolution des écarts de prévision dans le temps est un moyen efficace de fiabiliser les prévisions : cela semble évident, mais très peu d’entreprises le pratiquent.

Pour suivre cette recommandation, il faut a minima noter pour chaque affaire :

• La première date de signature prévue et la date de signature effective.
• Le premier montant prévu et le montant finalement signé.

C’est une tâche assez simple. Il est vrai qu’Excel et les logiciels de CRM traditionnels ne la facilitent pas, mais le jeu en vaut vraiment la chandelle : rien de tel que l’observation d’écarts de prévision croissants pour se poser de bonnes questions sur sa gestion commerciale.

 
Bonne chance !