Techniques de Vente

Vendre fait appel à une multitudes de techniques et d’approches ici aborder sous l’angle de deux grandes notions : la vente et la négociation. Nous avons intégré à cette thématique le story telling régulièrement utilisé par les grandes marques et le big data devenu élément incontournable de notre époque. Corrigez votre approche, devenez un acteur de la vente confiant et performant en suivant ce parcours accessible en quelques jours.

Vendre (2 jours)

OBJECTIFS :

  • Acquérir les fondamentaux de la vente ;
  • Vendre en connaissant les mécanismes en jeux ;
  • Exceller dans les différentes étapes de la vente ;
  • Développer ses talents de vendeur.

 

Programme (sommaire) :

  • Fondamentaux de la vente ;
  • Enjeux, missions et paradoxes du vendeur ;
  • Exceller dans les étapes de la vente ;
  • Développer ses talents de vendeur.

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Négocier (2 jours)

OBJECTIFS :

  • Connaissance des stratégies d’achat utiles afin d’optimiser ce poste dans l’entreprise ;
  • Améliorer ses capacités relationnelles et organisationnelles ;
  • S’approprier des méthodes pour convaincre et acheter à moindres frais.

 

Programme (sommaire) :

  • Maîtrise des produits d’achat ;
  • Maîtrise des techniques de communication ;
  • Maîtrise et gestion de l’entretien ;
  • Maîtrise des dérives et conflits.

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Le story telling (2 jours)

OBJECTIFS :

  • Comprendre l’intérêt et identifier les champs d’application du storytelling ;
  • Appréhender et appliquer les techniques du storytelling.

 

Programme (sommaire) :

  • Le storytelling et ses mécanismes ;
  • En amont du storytelling ;
  • Méthodologie pour bâtir le storytelling ;
  • Applications d’un storytelling opérationnel ;
  • Diffuser un storytelling.

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Sensibilisation au Big Data (3 jours)

OBJECTIFS :

  • Comprendre le Big Data, ses enjeux, et son utilité dans une optique marketing/communication.

 

Programme (sommaire) :

  • Définir le Big Data ;
  • Impact du Big Data sur le marketing ;
  • Se construire une arme concurrentielle : le potentiel business et marketing de l’exploitation des données ;
  • Limites du Big Data ;
  • Quel avenir pour le Big Data.

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