L’IA aide à améliorer les ventes en automatisant le processus et en augmentant la productivité. De plus en plus d’entreprises investissent dans l’intégration des technologies intelligentes dans le service commercial.
Pour diverses raisons, l’intelligence artificielle est aujourd’hui la clé du succès des plus grandes organisations commerciales. Elle intervient dans les différentes étapes du processus de ventes pour une optimisation des performances globales d’une entreprise. Découvrez comment l’IA œuvre au service des ventes et comment en tirer parti.
L’IA pour les ventes
L’IA ou l’intelligence artificielle désigne une large gamme de technologies intelligentes. En effet, elles sont qualifiées de « intelligentes » du fait qu’elles raisonnent en quelque sorte comme un humain. Mais il serait plus correct de définir l’IA comme un ensemble de techniques qui permettent aux humains d’être plus productifs et de prendre de meilleures décisions. Parmi les différentes technologies de l’IA, nous pouvons citer le machine learning, le deep learning, la computer vision, le NLP, l’IA conversationnelle, etc.
Une grande partie du travail de ces outils consiste à automatiser un processus. Mais l’automatisation n’est pas leur unique tâche. L’intelligence artificielle repose avant tout sur le traitement et l’analyse de grands ensembles de données pour extraire des informations significatives. Il peut s’agir d’analyse prédictive, prescriptive ou décisionnelle.
Ces capacités de l’IA peuvent s’appliquer à différents domaines, dont celle des ventes. Les responsables de ventes exploitent les données de l’entreprise pour élaborer des stratégies commerciales, faire des prédictions sur les prospects ou encore optimiser la tarification. L’IA a donc le pouvoir d’augmenter et d’améliorer les performances globales de vente au sein d’une entreprise.
Quels types d’IA utiliser pour les ventes ?
Pour comprendre comment l’IA améliore les ventes, voyons quelles sont les différentes technologies impliquées dans le processus et comment elles fonctionnent.
Le machine learning
Le machine learning (ML) ou l’apprentissage automatique est une catégorie de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. L’objectif du machine learning est de faire des prédictions ou des recommandations précises à partir des exemples appris. Par ailleurs, un algorithme ML a la capacité de s’améliorer à mesure qu’il s’exécute.
En termes de ventes, ce type d’IA permet d’extraire des informations utiles à partir des données et de comprendre les modèles tels que le comportement des clients.
L’analyse augmentée
Grâce à différents outils d’analyse statistique et linguistique, l’IA offre la possibilité d’exploiter une grande quantité de données. Tout d’abord, elle permet d’effectuer une analyse SWOT (diagnostic) qui permet d’identifier les forces et les faiblesses dans la stratégie commerciale de l’entreprise. Cela aide ensuite à mettre au point une nouvelle approche.
En outre, une analyse prédictive appuyée par l’IA consiste à exploiter les données historiques pour faire une estimation du futur. L’analyse prescriptive quant à elle permet d’optimiser la productivité des ventes en formulant des recommandations sur le meilleur plan d’action.
Les IA conversationnelles
Dans le secteur des ventes, une IA conversationnelle est un agent virtuel qui peut discuter avec les clients ou répondre à leurs questions. Il peut s’agir d’un assistant virtuel ou d’un chatbot utilisant le langage humain. En plus d’agir comme support au service client, les IA conversationnelles permettent de collecter des informations sur les nouveaux profils.
Le traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) est la branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et d’imiter le langage humain. Il intervient dans la reconnaissance vocale et dans la compréhension des documents écrits. Le NLP est donc utilisé par les IA conversationnelles, mais aussi pour analyser des courriels ou transcrire des appels.
Appliquée aux ventes, cette forme d’IA permet par exemple d’acheminer automatiquement les prospects vers les responsables commerciaux qui peuvent prendre en charge leur demande. D’autre part, le NLP facilite la localisation de nouveaux prospects en analysant les données personnelles.
La visualisation des données
La datavisualisation utilise des algorithmes d’IA pour générer des graphiques qui présentent les relations entre les entrées d’une base de données. Cette visualisation permet à l’entreprise de comprendre les informations essentielles sur les activités de ventes. Par exemple, la dataviz aide à voir les relations entre les différentes parties de la chaîne d’approvisionnement.
Cas d’utilisation de l’IA dans les ventes
Dans cette partie, nous allons voir comment utiliser l’IA pour améliorer les différents aspects des vents, notamment la productivité, la prédiction, la personnalisation et la performance.
Productivité
Selon l’estimation, 64,8 % des représentants commerciaux ne génèrent pas de revenu. En adoptant l’IA dans les ventes, l’entreprise peut réduire l’équipe à une plus petite taille et automatiser certaines tâches.
Tout d’abord, l’IA aide dans la gestion des pistes à qualifier pour les ventes. Par exemple, pour rechercher les données relatives aux prospects (noms, adresses, etc.), elle peut effectuer automatiquement des recherches sur internet. Ensuite, un outil de dataviz pourrait générer un graphique qui montre les relations entre les nouveaux prospects.
Outre la recherche de prospects, un logiciel de gestion de la relation client (CRM) permet aussi de faire des recommandations pour des actions spécifiques en fonction de chaque client. Ainsi, quand une entreprise lance un nouveau produit, les responsables de ventes peuvent contacter tous les consommateurs actuels pour leur présenter la nouvelle version. Il s’agit là d’une autre manière de tirer parti des informations extraites des données. Les recommandations pourraient également concerner la tarification. Enfin, l’IA améliore la productivité des ventes en automatisant la gestion du calendrier, en planifiant les réunions ou en évaluant le pipeline de chaque équipe.
Prédiction
Pour accentuer la précision dans les prévisions des ventes, l’IA intervient aussi dans le système de CRM d’une autre manière. Cette fois, elle analyse les données comportementales (historiques) des clients pour prédire leur comportement futur. Cela permet de connaître les produits qui les intéressent, leur fréquence d’achat ainsi que les canaux qu’ils utilisent. En fonction de ces informations, l’IA aide donc à prendre de meilleures décisions qui permettront d’augmenter le taux de ventes conclues.
D’autre part, l’analyse des données permet aussi d’identifier les tendances du marché. Cela aide les responsables à saisir toutes les opportunités de vente. Bien entendu, une bonne prédiction dépend avant tout de la qualité des données.
Personnalisation
Plus l’entreprise dispose d’informations sur les clients et les prospects, plus elle est en mesure de personnaliser les offres et services. Cette capacité de personnalisation permet alors d’améliorer les expériences clients (CX).
Par exemple, étant donné qu’une personne n’est pas joignable au même intervalle de temps tous les jours, un module d’IA peut déterminer le meilleur moment pour le contacter. De même, s’il ne répond pas souvent à son téléphone, mais qu’il les messages, le système peut en déduire le canal à privilégier.
En outre, il est possible d’analyser les requêtes d’entrées lorsqu’une personne effectue une recherche sur le site d’une entreprise. Le NLP aidera à déterminer s’il s’agit d’un habitué des produits ou d’un nouveau client. Ensuite, le générateur texte pourra formuler un message personnalisé en fonction de qui est qui. Par exemple, une IA conversationnelle peut guider le nouveau client pour lui faciliter la navigation.
Mais que ce soit pour le prospect débutant ou pour le client fidèle, l’objectif reste le même : offrir une meilleure interaction. Entre autres, il existe maintes façons de tirer parti de l’IA pour personnaliser les expériences de ventes. Nous pouvons encore citer la vente incitative ou la vente croisée.
Performance
La performance d’une stratégie commerciale se mesure aussi par un meilleur taux de conclusion et une réduction de la durée du cycle de vente. Déjà, l’analyse de données alimentée par l’IA aide à hiérarchiser les affaires en donnant la priorité aux contrats qui présentent une meilleure chance de conclure. Mais la même technique permet aussi de déterminer quels clients doivent être considérés comme prioritaires.
Adopter l’IA dans les ventes
Maintenant que nous avons compris comment l’IA améliore la productivité et les performances de ventes, voyons comment une entreprise peut se préparer à son intégration dans le processus.
Vous l’aurez compris, les systèmes intelligents dépendent principalement des données. C’est donc là le premier point à prendre en compte. Il faudra définir les sources et les types de données à exploiter ainsi que la manière dont elles seront utilisées.
Par ailleurs, il est important de noter que les outils d’IA utilisés pour les ventes ne nécessitent pas forcément des compétences techniques particulières. Il suffit d’avoir des connaissances de base sur l’intelligence artificielle et ses différentes catégories que nous avons présentées plus tôt.
Quelques exemples de solutions d’IA pour les ventes
Pour conclure ce guide, voici quelques exemples de fournisseurs de solutions d’IA pour les ventes. Salesforce propose un outil appelé Einstein pour la gestion et la hiérarchisation des pistes. Pour sa part, Conversica fournit un assistant commercial d’IA pour engager la conversation avec des prospects avant de les diriger vers un représentant. Enfin, Crayon est un outil de veille concurrentielle qui permet de suivre les activités des concurrents en se basant sur une centaine de types de données.
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