Votre taux de succès commercial est faux. Six raisons qu'on retrouve partout.
Le taux de succès affiché par votre CRM ne mesure pas ce que vous croyez. Il dépend du champ qu'on lit, des fiches qu'on compte, des dates qu'on prend. Six causes reviennent sur presque tous les CRM que nous ouvrons, et chacune déplace le taux de plusieurs points. Voici comment les repérer, et le geste qui corrige chacune.
Pourquoi le même pipeline donne trois taux différents ?
Chez une PME B2B de services, trois taux de succès circulaient pour le même pipeline, et l'écart entre le plus haut et le plus bas dépassait dix points. Aucun n'était bon. Aucun n'était menteur non plus. Chaque personne avait compté honnêtement, avec sa propre définition de ce qu'est une affaire gagnée, une période, un périmètre.
Un taux n'est pas un fait. C'est le résultat d'une règle. Si la règle n'est pas écrite, chacun en applique une différente, et le chiffre qui arrive en réunion dépend de qui l'a calculé. Les six causes ci-dessous sont celles qu'on retrouve le plus souvent. Nous les avons toutes rencontrées cette année, sur des CRM tenus par des équipes sérieuses.
Quelles sont les six causes ?
1. Le chiffre d'affaires est lu sur le mauvais champ. Beaucoup d'équipes créent leur propre champ « date de signature » et pilotent dessus, pendant que le champ natif de clôture porte autre chose : la date prévue, la date de création, ou rien. Un rapport lit l'un, l'équipe lit l'autre. Un trimestre entier change de colonne. Le geste : demander explicitement quel champ fait foi, et comparer au rapport que l'équipe utilise vraiment.
2. Les affaires du commercial parti ont disparu. Quand un commercial quitte l'entreprise, son compte est désactivé. Ses affaires restent, mais leur propriétaire n'est plus résolu : la colonne est vide, et toute vue filtrée par commercial les escamote. Aucun total ne bouge, personne n'est alerté. Le geste : une seconde passe sur les utilisateurs archivés, et leur nom suffixé pour qu'on les voie.
3. Une fiche de test vit dans le pipeline. Elle a été créée pour essayer une étape avancée, celle qu'on voulait vérifier. Or les étapes avancées sont peu peuplées : une seule fiche de test peut y peser plus de dix pour cent. Le geste : la détecter sur le mot entier, jamais sur la suite de lettres, sinon « attestation » et « contest » remontent aussi.
4. Les adresses internes dominent tous les classements. Quelques collaborateurs portent des centaines d'interactions et occupent les premières places de chaque palmarès : contacts les plus actifs, entreprises les plus engagées. Le geste : les écarter dès la construction des tables, pas à l'affichage.
5. Le cycle de vente est calculé sur des dates prévisionnelles. Une date de clôture peut être renseignée sur une affaire encore ouverte. Un cycle calculé dessus est un cycle imaginaire, souvent anormalement court. Le geste : ne calculer le cycle que sur les affaires gagnées.
6. On a nettoyé un seul plateau de la balance. C'est la plus coûteuse, et elle se présente comme de la rigueur. Une base récente contient des reprises : clients signés avant sa mise en service, importés avec leur date d'origine, et fiches mortes importées en vrac. Retirer les reprises gagnées sans retirer les fiches mortes perdues effondre le taux. C'est une erreur de même nature que ne rien nettoyer, de signe opposé. Le geste : décider du périmètre d'abord, l'appliquer aux deux côtés, l'écrire.
Nettoyer symétriquement, ou pas du tout.
Que change un taux faux, concrètement ?
Il décide à votre place. Un taux surestimé de dix points justifie un recrutement, un objectif, un budget de prospection. Un taux sous-estimé fait fermer un canal qui marchait. Et un taux qui bouge d'un mois à l'autre sans qu'on sache pourquoi finit par ne plus être regardé du tout, ce qui est le pire des trois cas.
Le temps manque pour bien saisir, et c'est là que les six causes prennent racine. D'après l'étude State of Sales de Salesforce, un commercial consacre 28 % de sa semaine à vendre, le reste partant en saisie, en reporting et en réunions. La saisie est le premier poste sacrifié quand la journée déborde. Les trous du CRM ne sont pas de la négligence, ils sont de l'arithmétique.
Comment on recalcule un taux qui tient ?
| Le symptôme | La cause probable | Le geste |
|---|---|---|
| Le total ne correspond pas au rapport de l'équipe | Chiffre lu sur le mauvais champ | Écrire quel champ fait foi |
| Une affaire disparaît d'une vue, aucun total ne bouge | Propriétaire parti, non résolu | Seconde passe sur les archivés |
| Une étape avancée dont les chiffres bougent sans raison | Fiche de test | Détection sur le mot entier |
| Les mêmes noms en tête de tous les classements | Adresses internes | Exclusion à la source |
| Un cycle de vente anormalement court | Dates prévisionnelles comptées | Cycle sur les gagnées seulement |
| Un taux effondré après un nettoyage | Un seul plateau nettoyé | Périmètre écrit, appliqué des deux côtés |
Une fois la règle écrite, chaque chiffre publié est retrouvé par un second chemin, avec un autre outil ou une autre formule, et affiché avec son effectif : un taux sur 28 affaires et un taux sur 2 000 ne se lisent pas de la même façon. C'est ce que nous avons fait dans le cas un CRM fiable et actionnable, et c'est le point de départ de toute automatisation : un agent qui relance des affaires mal comptées relance les mauvaises. Pour voir où ce chiffre faux vous coûte, lisez où part le chiffre d'affaires que vous ne signez pas. Notre méthode est décrite sur la page d'accueil.
Les questions qu'on nous pose
Quel est le bon taux de succès pour une PME B2B ?
Il n'y en a pas. Un taux dépend du périmètre : quelles affaires on compte, à partir de quelle étape, sur quelle période. Deux entreprises avec le même taux ne se ressemblent pas. La seule question utile est : votre taux est-il calculé de la même façon d'un mois à l'autre, et savez-vous comment ?
Faut-il nettoyer le CRM avant de calculer quoi que ce soit ?
Il faut d'abord décider du périmètre, l'écrire, puis l'appliquer aux affaires gagnées comme aux affaires perdues. Nettoyer un seul côté fausse plus que ne rien nettoyer. Le nettoyage vient après la règle, jamais avant.
Combien de temps pour recalculer un taux fiable ?
Quelques jours quand le CRM est accessible par son API et qu'une personne peut dire quel champ fait foi. La règle du calcul est écrite, chaque chiffre est retrouvé par un second chemin, et le taux est publié avec son effectif.
Est-ce que vous corrigez les fiches vous-mêmes ?
Non. Le tableau de bord signale les fiches à corriger, avec leur nom, et un humain corrige dans le CRM. Deux systèmes qui écrivent dans la même donnée finissent toujours par diverger.