Dans le monde connecté dans lequel nous vivons, les coupures de courant peuvent rapidement tourner au cauchemar pour les particuliers. En ce qui concerne les entreprises, même les interruptions les plus infimes peuvent entraîner des pertes catastrophiques.
Socomec est un leader dans la fabrication de matériel pour la commutation et la permutation de l'énergie, spécialisé dans la continuité de l'approvisionnement énergétique et de la distribution électrique. Les produits Socomec garantissent la disponibilité énergétique et protègent de nombreuses installations cruciales dans le monde entier contre les conséquences désastreuses d'une coupure de courant dans le secteur commercial.
Dans le but d'élargir la clientèle, une équipe du projet Lean Six Sigma de la filiale française de Socomec s'est donné pour objectif de diagnostiquer les problèmes et de les résoudre dans le cadre du processus commercial de l'entreprise. Grâce à l'analyse des données réalisée avec Minitab Statistical Software, l'équipe du projet a su identifier les éléments les plus efficaces des opérations commerciales de Socomec. Ce travail est à l'origine de la personnalisation du logiciel de gestion de la relation client (GRC) de Socomec et a mis en évidence le besoin de réexaminer l'ensemble des organisations commerciales de l'entreprise.
Même si l'équipe du projet était basée en France, son objectif consistait à améliorer le processus commercial et d'augmenter le chiffre d'affaires des filiales de Socomec en Europe et en Asie. Pour mieux comprendre le processus en cours, l'équipe du projet s'est entretenue avec des membres de l'équipe commerciale et a regroupé des informations sur les activités ayant l'impact le plus important sur le chiffre d'affaires.
Après les entretiens, l'équipe a étudié et relevé des informations sur les activités de 70 membres d'équipes commerciales au sein de 9 filiales. Une grande quantité de données ont été collectées, y compris le nombre d'appels réalisés, de rendez-vous organisés, de devis envoyés et suivis, de commandes traitées et de renouvellements commerciaux réussis.
Il restait alors à déterminer quelles données permettraient d'étudier plus précisément le processus commercial de l'entreprise. L'équipe avait collecté des informations sur plus de 400 facteurs, mais dans le but d'élaborer la meilleure stratégie commerciale, il était nécessaire d'extraire des rapports sur lesquels travailler.
A l'aide des données et de Minitab Statistical Software, l'équipe a eu recours à l'analyse de régression pour mieux comprendre le rapport entre les opérations de vente et le chiffre d'affaires. Elle a identifié d'importants facteurs ayant influencé le chiffre d'affaires et a utilisé des graphiques de contour (permettant de présenter des relations à trois dimensions en deux dimensions) pour illustrer la façon dont deux de ces facteurs pouvaient être combinés pour atteindre l'objectif de chiffre d'affaires.
L'analyse initiale ayant révélé que le chiffre d'affaires maximal pourrait être réalisé en combinant un taux de transfert plus élevé et un taux de rotation plus faible pour les fournisseurs et les services, l'équipe a commencé à approfondir son étude des données sur les opérations commerciales pour déterminer les modifications à apporter au processus. Enfin, elle a classé chaque membre de l'équipe de vente selon des profils (sédentaire, itinérant, manager et ingénieur), a mesuré l'influence de chaque profil sur le chiffre d'affaires et les a comparés pour évaluer leur importance relative. L'équipe du projet a utilisé les outils d'analyse de la variance (ANOVA) du menu Assistant de Minitab pour étudier le rapport entre le chiffre d'affaires et les rôles de différents membres de l'équipe commerciale.
L'étude des différents effets de chaque catégorie de profil sur le chiffre d'affaires a révélé que la moyenne du chiffre d'affaires associé aux ingénieurs était statistiquement différente des moyennes produites par les sédentaires et les itinérants.
Etant donné que de nombreuses personnes trouvent la compréhension plus facile avec différents types de visualisations, les graphiques de pointe de Minitab permettent d'afficher rapidement les données de différentes manières. Par exemple, le diagramme de valeurs individuelles ci-dessous présente une autre perspective des mêmes données relatives aux profils de l'équipe de vente.
Le fait de comprendre les aspects des opérations commerciales qui ont eu la meilleure influence sur le chiffre d'affaires a permis à l'équipe du projet de concentrer ses efforts sur les processus disposant du potentiel le plus élevé quant à la réalisation des objectifs de l'entreprise.
L'analyse des données a permis à l'équipe de Lean Six Sigma d'identifier les activités commerciales ayant la meilleure influence sur le chiffre d'affaires et de suggérer des solutions d'amélioration. S'inspirant de ses conclusions, l'équipe du projet a apporté des modifications au processus commercial, notamment aux nouveaux indicateurs commerciaux, et a mis en oeuvre des descriptions de poste plus adaptées, ainsi qu'une meilleure délégation des tâches au sein de l'équipe commerciale. Les modifications ont d'abord été testées en France, puis ont été adoptées par les filiales de Socomec aux Pays-Bas et en Allemagne.
La réussite du projet d'optimisation des ventes de Socomec a permis de prendre conscience du besoin de réexaminer l'ensemble des opérations commerciales et a incité l'entreprise à personnaliser son logiciel de gestion de la relation client (GRC). La personnalisation du logiciel GRC permettra aux membres de l'équipe commerciale de mesurer leurs propres performances en fonction des derniers résultats commerciaux et des mesures mises à jour, ainsi que de prendre des initiatives visant à atteindre les objectifs de vente.
Socomec
Optimisation des opérations commerciales régionales afin d'augmenter le chiffre d'affaires.
Minitab ® Statistical Software