Des données agrégées sur toutes vos propositions, qu'est-ce qui fonctionne vraiment ?
Les analyses de propositions sont l'étude agrégée de toutes vos propositions envoyées ensemble, par opposition au suivi d'une seule proposition. Dans Proposal Expert, cela se passe dans Data Lab. Vous y voyez les taux de réussite par modèle, par commercial et par période, le temps de lecture moyen et l'engagement par section, ainsi que les endroits où les lecteurs décrochent régulièrement. Le score d'engagement de 0 à 100 que reçoit chaque consultation y est moyenné et comparé. Vous construisez ainsi vos propositions sur des faits plutôt que sur des suppositions.
Data Lab rassemble les données de suivi de chaque proposition partagée et les confronte au résultat : gagnée, perdue ou encore ouverte. Vous choisissez une période et filtrez par modèle, par membre de l'équipe ou par type de client. Les rapports montrent le taux de réussite, le délai moyen entre l'envoi et la signature, et l'engagement par section sur l'échelle de 0 à 100. Depuis chaque chiffre, vous descendez jusqu'aux propositions sous-jacentes. Avec votre propre stack BI, vous récupérez les mêmes données via l'API REST.
Vous voyez quelle structure de proposition mène le plus souvent à une signature, et quelles sections ont été à peine lues dans les affaires perdues. Vous améliorez donc vos modèles sur des faits plutôt que sur l'avis du collègue le plus bruyant. Les responsables commerciaux voient le taux de réussite et le score d'engagement moyen par commercial, un point de départ plus concret pour le coaching. Dans un test de tarifs, vous comparez deux variantes sur le temps de lecture de la section tarifaire et sur la conversion.
Les agrégats ne disent quelque chose qu'avec un volume suffisant. Avec dix propositions, un écart de taux de réussite relève souvent du hasard, avec cent cela devient une tendance. Comparez ce qui est comparable : un modèle pour de petites missions face à un modèle pour appels d'offres ne dit pas grand-chose. Marquez le statut des propositions de façon constante, gagnée ou perdue, sinon les pourcentages sont faux. Et souvenez-vous que l'engagement est un signal, pas une cause : une section tarifaire très lue peut aussi vouloir dire que le prix était trop élevé.
Suivre une proposition isolée est utile. Les tendances agrégées sur des centaines de propositions, voilà où cela devient vraiment intéressant.
Quelle structure de modèle convertit le mieux ? Quelles sections sont liées à la signature ?
Où les clients arrêtent-ils de lire ? Agrégé sur toutes vos propositions, section par section.
Voyez comment la performance des propositions évolue dans le temps et par commercial.
Une API REST pour tirer les données de propositions et d'engagement vers votre propre stack de tableaux de bord.