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M2090-805試験概要：

試験名称：IBM Analytics Commercial Sales Mastery Test v1

質問数：41問

試験時間：70分

必要な合格点数：63％

言語：英語、ドイツ語、スペイン語、カスティーリャ語

IBM Analytic Platform - Software Sales Mastery資格M2090-805テストに合格すると、PartnerWorld PremierとAdvancedメンバーシップレベルが得られます。 また、名刺に習得資格のタイトルを付けることもできます。 

M2090-805テストは、ソフトウェアバリューインセンティブ/ソフトウェアバリュープラスのセールススキル基準を満たしています。

M2090-805認定資格試験では、以下の分野におけるスキルを評価できるよう設計がされています。

Section 1: The Market for IBM Analytics Commercial (Midmarket). (12%)

Section 2: IBM Analytics Commercial (Midmarket) Solution Strategies (20%)

Section 3: Prospecting for IBM Analytics Commercial (Midmarket) sales (10%)

Section 4: Qualifying the IBM Analytics Commercial (Midmarket) opportunity (12%)

Section 5: What Business Partners need to know about the transformation from on premise to SaaS sales (22%)

Section 6: Quoting IBM Analytics Commercial (Midmarket) Opportunity (5%)

Section 7: Selling IBM Analytics Commercial (Midmarket) solutions (20%)

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1.Business Partners can earn more margin when they implement certain Plays. 

For example, when IBM Business Partners sell the combination of IBM Cognos and IBM Case Manager 

OR IBM Optim/Guardium and IBM StoredIQ, this would be called: 

A. an Extended Play 

B. a Land and Expand Play 

C. a Synergy Play 

D. a Road to Success Play 

Answer: C 

2.When selling into an organization, what does the Seller need to know from each individual on the 

customer team involved with the project? 

A. What products do they prefer? 

B. What is their role and individual agenda? 

C. What is their role in the project? 

D. How does the project impact their job? 

Answer: B 

3.Which is NOT an IBM SaaS incentive program? 

A. SaaS Referral 

B. Software Value Incentive 

C. SVP SaaS New & Reactivated Incentive 

D. Certify Business Value Incentive 

Answer: D 

4.IBM Watson is cognitive technology that processes information more like a human than a computer. 

Cognitive computing is described by which of the following attributes? 

A. Analyze unstructured data, store it in a repository, and synthesize it for decision making. 

B. Combine structured data in new ways to generate new analytic questions to explore. 

C. Describe current data, prescribe actions to take, and predict outcomes. 

D. Understand natural language, generate hypotheses, and learn as you go. 

Answer: D