Personne ne pourra mieux comprendre et positionner votre solution SaaS que vous ne le pouvez, ce n'est pas l'intention de cet article. Cependant, il arrive souvent que les équipes en contact avec les clients connaissent mieux les aspects opérationnels de l'exécution des processus dans votre SaaS sans nécessairement comprendre clairement ou être en mesure de communiquer la valeur stratégique et le contexte que l'analytique apporte à ces processus opérationnels. Le résultat peut être : « montrons nos superbes tableaux de bord » et, même si les analyses peuvent apporter un aspect coloré aux démonstrations ; nous devons au moins diriger les clients, au moins un peu, « plus profondément dans la montagne où se cache la mine d'or ». Ce billet est conçu pour apporter de l'expérience et des idées sur la façon de procéder.
Les attentes des clients B2B SaaS
Cas d'utilisation
Les cas d'utilisation de l'analyse intégrée sont innombrables, chacun mettant en évidence le contexte spécifique, la propriété intellectuelle et la valeur du fournisseur de solutions SaaS B2B, notamment :
- optimiser les opérations : supprimer/réduire les inefficacités, rationaliser les opérations, réduire les coûts, améliorer la productivité ;
- amélioration de l'expérience client : satisfaction/fidélisation, préférences des clients, sentiment et habitudes d'achat, facteurs du NPS et de la LTV
- Faire avancer les choses : au lieu de passer des heures à analyser, les utilisateurs peuvent les raccourcir et passer rapidement à des actions à grande échelle (et pas seulement une chose à la fois).
Conseil : Avez-vous déjà essayé de demander à GenAI des cas d'utilisation analytiques dans votre segment de marché ?
... Les dossiers médicaux électroniques et la santé, l'énergie et les services publics, les technologies financières, la fraude et la contrefaçon, les ressources humaines, les achats, la gestion immobilière et l'immobilier, la vente au détail et le commerce électronique, l'IoT intelligent, la chaîne d'approvisionnement et la logistique et bien d'autres encore... mais vous pouvez obtenir des informations bien plus détaillées que cela... comme la gestion des installations, la maintenance des ascenseurs dans la gestion immobilière par exemple...
Migration depuis un logiciel existant
Le SaaS est « arrivé » et a mûri alors que les éditeurs de logiciels indépendants ont reconnu il y a longtemps la valeur d'une architecture technologique centralisée, construite en une seule fois et utilisée, et d'une adoption fluide pour les clients proposant des modèles de licence amortis à la demande qui augmentent la valeur à vie.
Les analyses peuvent souvent être le catalyseur (de la carotte contre le bâton) de la migration des derniers utilisateurs de logiciels existants vers la plateforme SaaS.
Qu'y a-t-il dans la boîte ?
Les clients finaux attendent des analyses pertinentes et prêtes à l'emploi intégrées au SaaS, qui peuvent générer de la valeur dès le premier jour. Ils veulent des analyses qui ne nécessitent aucune expertise ou formation spécialisée, mais qui souhaitent également avoir la flexibilité d'innover avec leur propre personnalisation analytique unique. Des clients, comme Fournisseur de solutions SaaS B2B reconnaissent également la valeur que l'analyse leur apporte pour se différencier de leurs clients.
Utilisateurs professionnels (et non techniques ou analystes)
Les clients SaaS B2B, grands et petits, manquent souvent de ressources pour développer des capacités d'analyse internes et bénéficient ainsi des efforts déployés par le fournisseur de solutions SaaS B2B pour les inclure dans sa solution. De plus, l'utilisateur n'est généralement pas un informaticien, ni un analyste. Les compétences sont davantage adaptées à la valeur, aux processus et aux actions induits par la solution SaaS plutôt que de « me montrer les données ». Ces utilisateurs ne seront pas satisfaits d'attendre quelques secondes pour recevoir des commentaires analytiques. Les performances et l'évolutivité sont donc des considérations clés.
Sécurité et conformité des données
Ce n'est peut-être pas le thème le plus passionnant, mais il n'en est pas moins important. Les clients veulent être sûrs que leurs données sont protégées, non seulement contre les cyber-gremlins externes (non, ce n'est probablement pas un vrai terme), mais aussi pour s'assurer que les bonnes personnes au sein de leur organisation n'ont accès qu'au données et analyses qui est pertinent et pertinent pour eux. La gouvernance et la conformité peuvent avoir un rôle à jouer à cet égard en fonction du créneau vertical de la solution SaaS, et en outre, les règles métier contribuent à clarifier les termes ambigus tels que bon, mauvais, meilleur...
Du début à la fin
Oui, oui, tous les gourous de la vente nous diront de nous concentrer sur les avantages plutôt que sur les fonctionnalités... C'est peut-être encore plus vrai pour les analyses, pourquoi ?
- Le risque de banaliser quelque chose dont la valeur est très différenciée en « bla bla bla des ventes »
- Le risque de passer à côté du contexte des valeurs en fonction des personnages avec lesquels vous interagissez
- Le risque de prescription avant le diagnostic
- Le risque d' « arracher la défaite aux griffes de la victoire » par un « échec de justesse »
Il s'agit donc autant d'un processus d'engagement que d'un processus de vente. Il s'agit d'éliminer ce qui n'est pas important et de se concentrer non seulement sur ce qui est important en termes généraux, mais dans le meilleur des cas, avec une analyse de rentabilisation clairement rationalisée, énumérée et spécifique.
Vous avez déjà au moins quelques théories sur la manière dont les analyses peuvent apporter de la valeur aux clients. Ce que nous recherchons, c'est une sorte de framework réutilisable, qui nous permette de tirer les leçons de nos interactions avec les clients et d'obtenir plus de « succès que de ratés » lorsque nous présentons des cas d'utilisation analytiques aux clients.
Qu'est-ce que la valeur ?
Qu'est-ce que la valeur ? Comment est-il formaté, quelles mesures sont utilisées pour le définir, par rapport à quoi ? La définition de la valeur doit être claire, et elle doit être contextuelle pour vos clients ainsi que pour les personnalités de vos clients, qui, espérons-le, deviendront ou utiliseront votre solution SaaS.
La valeur est souvent mesurée en termes monétaires, en augmentant les ventes, en optimisant les stocks, en réduisant les coûts, mais elle peut également nécessiter d'autres indicateurs tels que l'amélioration des résultats pour les patients ou la satisfaction des clients.
Élaboration d'une proposition de valeur
Plutôt que de proposer une proposition de valeur avant de discuter avec les clients, nous allons essayer de la « rétroconcevoir » en fonction de l'engagement de nos clients et de créer un cadre réutilisable à partir de cela.
De toute évidence, plus nous nous engageons dans ce processus avec les clients, plus les points communs apparaîtront, de sorte que les nouvelles découvertes de valeur se stabiliseront et que cela deviendra davantage un processus de sélection à partir de la valeur déjà découverte au lieu de « réinventer la roue » à chaque fois.
En général, une proposition de valeur nécessite :
- Vos capacités (SaaS): certaines caractéristiques, fonctions et capacités de base, idéalement avec au moins certaines (individuellement ou peut-être en combinaison), qui sont propres à votre solution SaaS, qui à leur tour stimulent
- (nouvelles) Capacités pour les clients: Dotez les clients de capacités qui leur sont propres (liées à leur activité ou à leurs opérations spécifiques), ce qui se traduit par
- Valeur pour le client : Les avantages, idéalement quantifiés à l'aide de mesures pouvant être intégrées dans des analyses de rentabilisation crédibles, avec
- Métriques: le retour sur investissement et les périodes d'amortissement sont idéalement déterminés par des améliorations quantifiables (prévues ou comparées)
Inversons donc cette tendance : (i) axée sur le retour sur investissement et le retour sur investissement ; en raison (ii) des avantages induits par ; (iii) la capacité de vos clients à faire des choses spécifiques mieux, plus rapidement ou à moindre coût qu'auparavant ; parce que (iv) votre solution SaaS rend cela possible d'une manière qui ne leur était pas accessible auparavant.
Comment pourrions-nous le découvrir et l'exprimer d'une manière personnalisée et contextualisée pour les clients fournisseurs de solutions SaaS à l'aide d'analyses ?
Le processus de diagnostic
Comme tout processus de vente, cela commence par la découverte ou le diagnostic. Avec l'analytique, il s'agit de comprendre quels points de données sont pertinents pour quelles personnes et quels processus.
Par exemple, si nous demandions à une personne de nous expliquer une journée de sa vie professionnelle... assez rapidement, des points de données clés émergeront, ainsi que de la satisfaction ou de l'insatisfaction quant à la mesure dans laquelle ces points de données l'aident dans son travail.
Ce tableau est un exemple simple de mise en forme de cette conversation de découverte et pourrait être utilisé pour créer des modèles à cette fin.
Bien entendu, les mêmes questions posées par différentes personnes donneront probablement lieu à des réponses différentes, parfois contradictoires. Ce n'est pas du tout une mauvaise chose, c'est une bonne chose qui permet de clarifier, de valider et finalement de parvenir à un consensus. Cela peut souvent être une valeur ajoutée pour le client en soi.
Douleur -> IMPACT -> Priorisation
Vous pouvez créer vos propres modèles de collecte d'informations contextuels uniques, pertinents et spécifiques à votre solution SaaS. Vous pourriez même en faire des questionnaires ou des enquêtes en ligne afin de recueillir des informations de manière cohérente et bien formatée à des fins de comparaison et d'évaluation.
Nous devrions désormais être en mesure de mieux comprendre les défis quotidiens que rencontrent les personnes chez nos clients, quels sont les points de données importants et lesquels pourraient être améliorés pour apporter de la valeur. Si nous avons pris des mesures supplémentaires pour identifier l'impact quantifié de ces nouvelles fonctionnalités analytiques, nous avons désormais des analyses de rentabilisation validées auprès des clients.
Nous ne théorisons plus la valeur possible pour les clients, nous résumons simplement, pour revenir aux clients, la valeur qu'ils ont eux-mêmes décrite dans un format facilité par notre solide discipline en matière de collecte d'informations.
Que reste-t-il ?... Priorisation. En fonction de votre profil client idéal, certaines décisions de sélection SaaS peuvent être prises en compte par des dizaines de personnes, tandis que les décisions plus modestes sont normalement prises par au moins 3 types de personnes (un évaluateur opérationnel/technique, un évaluateur commercial et un sponsor exécutif ou un approbateur).
Chacun d'entre eux aura des points de vue et des priorités analytiques différents. Nous voulons donc être suffisamment sensibles pour en tenir compte dans nos conversations et nos présentations... « Maintenant, Frank, je sais que cela vous intéressera »... « Janet, cela devrait vous intéresser ».
Les analyses peuvent améliorer la navigation
Nous avons donc suivi un processus de diagnostic afin de déterminer quelles analyses seront importantes pour quels personnages et, implicitement, quels processus. Afin de comprendre l'impact, nous savons également quelles mesures seraient prises pour corriger ou optimiser les problèmes afin d'apporter de la valeur ou des améliorations.
S'agit-il donc d'analyses qui apparaissent à un moment ou lorsque l'utilisateur a envie de faire une analyse ou de consulter un tableau de bord ? C'est possible, mais l'objectif idéal est de faire de l'analytique un élément omniprésent et contextuel de votre expérience utilisateur, en encadrant, guidant, conseillant et informant en permanence pour apporter confort, confiance et commodité aux utilisateurs tout au long de leur travail quotidien dans votre SaaS.
Cela peut commencer par tableau de bord, un tableau de bord constitue un excellent point de départ pour un parcours de navigation, car il utilise des règles métier et une mise en forme contextuelle/conditionnelle pour mettre en évidence les anomalies qui incitent généralement l'utilisateur à démarrer une navigation à l'origine de la cause première. C'est un début, pas une fin.
Cette navigation peut se terminer par un seul enregistrement : « Ah... voilà le problème, je sais quoi faire maintenant ! » , mais peut également entraîner de nombreux enregistrements dans lesquels chacun nécessite des paramètres personnalisés, peut-être uniques, pour corriger un problème.
L'avantage d'utiliser l'analytique pour faire avancer les choses, ce n'est généralement pas une tâche à la fois, mais plutôt des dizaines, des centaines ou des milliers de tâches effectuées, peut-être en un clic. En intégrant ou en intégrant étroitement les analyses dans votre SaaS, ce paramétrage devient viable.
Analytique ≠ analyse
Plutôt que de présenter des fonctionnalités ou des modules, il est normal, voire recommandé, de raconter une histoire du point de vue d'une personne, idéalement une personne nommée, encore mieux si cette personne est présente à la réunion !
À quoi ressemble une histoire ?
Voici un exemple synthétique très stylisé qui, espérons-le, vous aidera :
« Angela, viens au bureau pour prendre un café et un muffin avant de t'asseoir pour travailler. Elle est stressée parce qu'elle sait que la première chose dont elle a besoin c'est...
Une fois qu'Angela aura terminé, elle devra passer à... »
Quels éléments importants l'histoire devrait-elle inclure ?
- Cela nous demande d'imaginer ce que c'est que d'être « Angela »
- Nous avons de l'empathie pour elle, car nous avons ressenti les mêmes sentiments qu'elle.
- L'histoire est contextuelle et pertinente par rapport à ce que nous faisons dans le cadre de notre travail ou peut-être aux personnes qui travaillent pour nous
- Il y a un « avant/après » au cours duquel l'impact de la solution SaaS devient évident, même si nous n'avons pas explicitement défini les fonctionnalités/fonctions individuelles.
Le point le plus important à retenir du processus de narration est peut-être que l'analyse permet de faire avancer les choses. Son but n'est pas qu'Angela passe la moitié de sa journée à analyser.
La valeur provient de l'accomplissement des tâches, et non de l'analyse ou de la « collecte des données ». L'analytique permet de contextualiser les données, une tâche facilitée par le fournisseur de solutions SaaS. L'avantage est bien plus que cela, c'est le fournisseur de solutions SaaS qui connecte les ensembles de résultats analytiques aux actions de la solution et à grande échelle... planifiez-les, optimisez-les, réaffectez-les... « cliquez ».
Conclusion
Il est difficile de couvrir autant d'opportunités uniques et passionnantes que l'analyse apporte à tant de solutions SaaS avec un blog générique conçu pour nous aider à avancer dans le processus d'établissement de valeur analytique et de réflexion sur la vente. Les entreprises SaaS innovent chaque jour pour tirer parti de la nouvelle valeur qu'elles peuvent apporter à leurs clients grâce à l'analytique.
L'analytique évolue constamment, car les clients finaux recherchent en permanence l'amélioration de leur organisation. Il est donc utile de réfléchir à la livraison et à l'exécution des analyses de manière itérative, peut-être tous les trimestres ou tous les deux trimestres, plutôt que d'adopter une approche globale. Mais ne vous inquiétez pas, c'est absolument quelque chose qui peut être modélisé et standardisé, tout n'est pas ad hoc et nous pouvons utiliser des filtres puissants, des outils de navigation, des clics, des exercices et d'autres astuces pour faciliter une expérience utilisateur fluide.
Les clients constituent la meilleure source d'information possible, mais pas la seule, pour définir cette valeur. Faut-il dire que nous ferions mieux de nous assurer que notre personnel en contact avec les clients est vraiment bien équipé pour mener, formater et façonner ces conversations afin de maximiser et de vendre de la valeur à la fois pour le fournisseur de solutions SaaS ET ses clients ?