Une entreprise peut accumuler des données sans avoir de projet d'achat. Pour prospecter dans la data et l'analytics, il faut relier une difficulté opérationnelle à un responsable capable de la faire évoluer. La présence d'un outil de business intelligence ne suffit donc pas à qualifier une opportunité.
Partir d'une décision métier difficile à prendre
Choisissez un problème précis : rapprocher les ventes de plusieurs filiales, fiabiliser les stocks ou expliquer une variation de marge. Repérez ensuite les organisations où cette difficulté semble plausible, à partir d'informations professionnelles publiques. Une nouvelle implantation ou une acquisition constitue une hypothèse de travail, jamais la preuve d'un besoin.
Identifier le binôme métier et technique
Le directeur financier peut porter le besoin de reporting, tandis que la direction des systèmes d'information examine les sources et l'architecture. Préparez des questions différentes pour chacun. Au premier, demandez quelle décision est retardée ; au second, quels accès et rapprochements posent problème. Évitez de demander des extractions sensibles pendant la prospection.
Proposer un échange centré sur une situation
Un message utile pourrait être : « Comment consolidez-vous aujourd'hui les indicateurs de vos différentes entités ? » Cette entrée ouvre une discussion sans prétendre connaître les défauts du système. Proposez ensuite un atelier court avec un objectif défini, plutôt qu'une démonstration générale de toutes vos capacités.
Qualifier avant de mobiliser les experts
Consignez le problème, son impact, les données concernées, le responsable et la prochaine décision. Si aucun utilisateur ne décrit de difficulté concrète, maintenez le contact sans transformer artificiellement l'échange en projet. Mesurez les opportunités validées par un interlocuteur métier, pas seulement les rendez-vous obtenus.
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