Software Sales

Le rôle de sales pour des logiciels à forte composante data et IA consiste à vendre des plateformes complexes à des entreprises cherchant à exploiter leurs données et à intégrer des solutions d’IA. Les missions incluent la compréhension des besoins clients, la démonstration de la valeur des solutions, la gestion des cycles de vente complexes, et la collaboration avec les équipes techniques pour répondre aux exigences des clients.

Missions principales

a. Prospection et analyse des besoins clients

• Identification des prospects
  • Utilisation des outils CRM (Salesforce, HubSpot) et des données marché pour cibler les entreprises ayant des besoins en data science, machine learning, et gestion des données.
• Analyse des besoins
  • Compréhension des enjeux métiers des clients (ex : transformation digitale, optimisation des processus, analyse prédictive) et alignement avec les fonctionnalités des logiciels proposés.

b. Démonstration et argumentation technique

• Présentations techniques
  • Capacité à expliquer les fonctionnalités des logiciels (ex : pipelines de données, modèles de machine learning, intégrations API) et à démontrer leur valeur ajoutée via des cas d’usage concrets.
• Démonstrations personnalisées
  • Préparation et réalisation de démonstrations adaptées aux besoins spécifiques des clients, en collaboration avec les équipes techniques (ex : data scientists, ingénieurs).

c. Gestion du cycle de vente

• Suivi des opportunités
  • Gestion des étapes du cycle de vente (qualification des leads, propositions commerciales, négociations, clôture) avec un accent sur les ventes complexes et à long cycle.
• Collaboration avec les équipes internes
  • Travail étroit avec les équipes produit, support, et marketing pour répondre aux objections et adapter les offres aux besoins clients.

d. Veille concurrentielle et marché

• Analyse de la concurrence
  • Suivi des offres concurrentes (ex : Alteryx, Snowflake, Palantir) et des tendances du marché pour ajuster les arguments de vente.
• Veille technologique
  • Mise à jour des connaissances sur les innovations en data et IA pour anticiper les besoins futurs des clients.

Exemples de projets concrets

• Vente d’une plateforme Dataiku
  • Accompagnement d’une banque dans l’adoption de Dataiku pour automatiser ses processus de credit scoring et réduire les risques de fraude, avec un ROI démontré de 25 %.
• Déploiement de Databricks
  • Aide à une entreprise de retail pour migrer ses données vers Databricks et optimiser ses analyses en temps réel, réduisant les coûts d’infrastructure de 20 %.
• Intégration d’une solution de MLOps
  • Collaboration avec une entreprise industrielle pour intégrer une solution de MLOps et accélérer le déploiement de modèles de maintenance prédictive.