Mohamed Khodja 
Malgré un certain scepticisme de certains managers (voir l’étude de Salesforce), l’IA apporte des réponses pertinentes pour optimiser le temps des commerciaux, réduire les coûts internes et améliorer la performance globale de l’entreprise.
Dans cet article, nous vous présentons 6 exemples pratiques pour intégrer l’IA dans votre processus de vente B2B. C’est parti…
Sommaire
IA dans la fonction commerciale : la dichotomie entre les managers et les collaborateurs
Comme l’explique Gartner, 65 % des directions commerciales auront achevé leur transition vers un modèle décisionnel 100 % Data-Driven à l’horizon 2026. Celles qui manqueront le coche accuseront un retard d’au moins 2 ans sur la concurrence. Pour parvenir à cette mue de la décision d’intuition à la décision rationalisée par la donnée, les directeurs commerciaux devront sans doute se montrer plus réceptifs à l’Intelligence Artificielle… une technologie qui s’est progressivement séparée de son image « de divertissement » pour s’imposer dans le quotidien opérationnel des entreprises, notamment depuis le lancement de ChatGPT, mais aussi Claude.ai, Dall-E ou encore Whisper.
Comme l’explique une étude récente signée Salesforce (relayée ici sur BtoB Leaders), seul un collaborateur sur dix serait « bien formé à l’IA »… tandis que 97 % d’entre eux estiment que la stratégie de développement du personnel de l’entreprise doit désormais prioriser l’acquisition des compétences en IA. Si les équipes sont unanimes, leurs managers sont un peu plus partagés, puisque seuls 58 % d’entre eux plaident pour une montée en compétence progressive dans l’IA parmi les commerciaux.
Et pourtant, l’IA semble pertinente pour venir à bout de plusieurs maux de la fonction commerciale, notamment sur le volet de l’optimisation du temps des Sales, qui restent une ressource rare et chère (pénurie) mais aussi et surtout décisive pour la performance globale de l’entreprise. L’IA apporte aussi une réponse intéressante aux impératifs d’optimisation des coûts internes dans une conjoncture compliquée. Voici quelques exemples pratiques pour intégrer l’IA dans votre processus de vente B2B.
#1 Automatisation de la LeadGen par l’IA
L’IA peut aider à automatiser la génération de leads en analysant les données en ligne et en identifiant les prospects les plus pertinents pour votre entreprise à partir de plusieurs sources comme LinkedIn, les blogs, les forums de discussion, les sites web des entreprises et les données CRM. Objectif : identifier des modèles et des signaux qui indiquent un intérêt potentiel.
Exemple pratique : des solutions comme Growbots ou LeadCrunch utilisent l’apprentissage automatique pour identifier et cibler les prospects en fonction de critères spécifiques et pertinents pour votre activité. Ces outils peuvent analyser des millions de points de données pour trouver les meilleures correspondances et vous aider à vous concentrer sur les prospects les plus prometteurs, que ce soit en matière de probabilité de transformation ou en potentiel de Lifetime Value.
#2 Analyse prédictive des comportements d’achat
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques des clients pour identifier les modèles d’achat et prédire les futurs besoins des clients, que ce soit pour une première vente, ou pour saisir les opportunités d’upselling et de cross-selling, qui ont d’ailleurs permis aux responsables commerciaux de générer jusqu’à 32 % de leurs revenus en 2022 selon HubSpot.
Exemple pratique : utilisez des outils d’analyse prédictive comme DataRobot ou RapidMiner pour créer des modèles d’apprentissage automatique qui analysent les données de vente passées et les données clients afin de prédire les produits ou services susceptibles d’intéresser un prospect à l’avenir.
#3 Amélioration de la segmentation des clients
L’IA peut vous aider à segmenter vos clients de manière plus précise en analysant les données démographiques, comportementales et transactionnelles.
Exemple pratique : pensez à des solutions comme Dynamic Yield ou Optimizely pour analyser les données clients et créer des segments de marché basés sur des critères spécifiques. Cela vous permettra de personnaliser vos communications et vos offres de manière plus ciblée pour chaque segment.
#4 Chatbots et assistants virtuels pour le support client et la qualification des leads
Les chatbots et les assistants virtuels utilisent l’intelligence artificielle pour fournir un support client en temps réel et aider à la qualification des leads.
Exemple pratique : intégrez des chatbots comme Drift ou Intercom sur votre site web pour interagir avec les visiteurs, répondre à leurs questions, et recueillir des informations sur les prospects. Les chatbots peuvent également être programmés pour qualifier les leads en posant des questions spécifiques et en évaluant les réponses pour déterminer si le prospect est un bon candidat pour votre produit ou service.
A noter : Drift a récemment lancé une intégration GPT basée sur l’API d’OpenAI. Cet outil fournit des réponses suggérées par l’IA dans le Live Chat, permettant aux commerciaux de répondre immédiatement aux questions complexes des clients sans jamais avoir à quitter la conversation. Pour suggérer des réponses pertinentes, l’IA se base sur les contenus du site web de l’entreprise, le matériel marketing mis à disposition et le contexte de la conversation.
Le commercial aura la possibilité de personnaliser la réponse suggérée avant de l’envoyer, ou de la rejeter et d’en générer une nouvelle si la première suggestion ne répond pas à ses besoins. La capacité de générer des réponses suggérées en réutilisant le contenu disponible permet également d’accélérer le temps de formation des nouvelles recrues en les accompagnant dans leur prise de fonction. Plus d’infos ici.
#5 Recommandations de produits personnalisées
Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données clients pour identifier les préférences et les comportements d’achat, permettant ainsi de proposer des recommandations de produits personnalisées.
Exemple pratique : utilisez des outils comme Adobe Target ou Certona pour analyser les données clients et générer des recommandations de produits basées sur les achats passés, les préférences et les comportements de navigation. Cela peut aider à augmenter la pertinence de vos offres et à renforcer la fidélité des clients.
#6 Optimisation des emails et du contenu marketing
L’IA peut aider à optimiser les e-mails et le contenu marketing en analysant les performances passées et en déterminant les facteurs clés de succès au niveau des thématiques, du ton, de la longueur, etc.
Exemple pratique : des solutions comme Phrasee ou Persado vous permettront de générer et optimiser les lignes d’objet des emails, le contenu et les appels à l’action en utilisant l’IA. Ces outils peuvent aider à améliorer les taux d’ouverture, les taux de clics et les conversions en proposant des formulations plus efficaces et attrayantes, en mode copywriting.
