Rédaction BtoB leaders 
Près de 95 % des décisionnaires sont « ouverts à l’apport des nouvelles technologies » pour les aider à rationaliser leur prise de décision. C’est le principal constat qui ressort de l’étude réalisée par BVIK sur la thématique de la transformation digitale des entreprises B2B. Parce que la Data n’a jamais été aussi abondante, l’Intelligence Artificielle s’impose à l’avant-garde des technologies plébiscitées par les décisionnaires.
La littérature autour de cette prouesse est relativement abondante, mais la thématique de l’IA appliquée aux ventes B2B reste un sujet de niche. Dans le cadre de sa série de chroniques qui préparent les Business Cases, les Master Classes et les Tables Rondes de la 9e édition du BtoB Summit, BtoB Leaders vous propose une revue des études les plus rigoureuses sur l’impact de l’IA sur les Sales B2B.
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Sommaire
Le paradoxe du taux de pénétration de l’Intelligence Artificielle dans le B2B
Redonner au commercial un pouvoir d’influence dans le parcours d’achat
Les tendances engagées au milieu de la dernière décennie se sont vues exacerbées par la parenthèse pandémique. Après deux ans de séquences de confinement et de restrictions, le cycle d’achat B2B devient plus long, plus complexe et plus collégial (5,4 personnes intégrées dans la décision d’achat selon Gartner). L’autre défi concerne la relative éviction des commerciaux du parcours d’achat par des acheteurs autonomes et portés vers le self-service.
Pour que le commercial puisse rejouer son rôle d’influenceur, d’éclaireur et de partenaire de confiance des acheteurs, le B2B peut compter sur plusieurs leviers : le Sales Enablement pour mieux outiller les vendeurs, la Data pour mieux appréhender les attentes de la cible, le Growth Marketing pour « scientifiser » la LeadGen, l’ABM pour viser des comptes à fort potentiel, la refonte de l’expérience client pour tendre vers du B2C, etc. Le B2B est également attendu sur une meilleure intégration des innovations technologiques pour mieux répondre aux attentes des acheteurs.
L’IA agit sur les deux variables de la rentabilité opérationnelle
Accessibles et opérationnelles, les technologies de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning s’imposent avec force. Le B2C les a d’ailleurs intégrées depuis une dizaine d’années pour aligner l’offre au gré de la fluctuation des besoins. Dans le B2B, la portée est plus confidentielle, même si les lignes bougent. Une étude réalisée par DemandMetric explique en effet que seules 18 % des entreprises B2B utilisent « une forme d’IA » dans leurs opérations quotidiennes. En revanche, environ 46 % des entreprises sondées affirment « tester » ou « être en phase d’implémentation » de solutions basées sur l’Intelligence Artificielle, notamment dans la recommandation de contenus à pousser, le Marketing Conversationnel (Chatbots) et la LeadGen.
L’adoption de l’IA et du Machine Learning dans le B2B sera particulièrement discutée à l’occasion de la 9e édition du BtoB Summit. Les experts exploreront les deux facteurs contradictoires qui devraient impacter le taux de pénétration de ces technologies sur le court terme.
- Facteurs favorables à une adoption dans l’immédiat: redresser le cap post-Covid. Parce qu’elle rationalise l’automatisation et étend son scope, l’IA permet de réduire le coût de revient opérationnel. D’un autre côté, elle permet de mieux baliser le parcours d’achat B2B pour mieux comprendre l’acheteur et maximiser la conversion. En somme, en réduisant le coût de revient et en améliorant le volume d’affaires, l’IA agit sur les deux variables de la rentabilité.
- Facteurs défavorables à l’adoption de l’IA dans l’immédiat : les coupes budgétaires conséquentes à la crise de la Covid-19 ne permettent pas forcément de lancer des chantiers technologiques.
Quoi qu’il en soit, les entreprises qui peuvent compter sur une assise financière confortable pour investir et dont les décideurs sont sensibilisés au potentiel de l’IA devraient tirer leur épingle du jeu.
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Les 4 études les plus rigoureuses sur l’IA appliquée aux Sales B2B
#1 L’IA dans le B2B : des résultats probants à (très) court terme
La question de la date de rentabilité (ou « point mort ») de l’intégration de l’IA et du Machine Learning est légitime. Une étude allemande parue aux éditions Lufthansa a révélé que 62 % des entreprises récoltaient les premiers résultats de l’IA, au maximum, dans les trois mois. Pour des résultat « significatifs », il a fallu attendre « un an au maximum », expliquent les auteurs de l’étude :
- Amélioration de la productivité (49 %) ;
- Réduction des coûts (47 %) ;
- Amélioration de l’efficience (43 %).
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#2 L’IA pour une meilleure fidélisation des clients
Une étude réalisée par PwC sur 2 500 décideurs américains (relayée par Forbes) a mis en exergue l’impact de l’IA dans la fidélisation des clients. Ainsi, 80 % des équipes de vente ont fait état d’un impact positif sur l’engagement de la cible. Aussi, l’ « automatisation intelligente » que permet l’IA soulage les équipes Sales et Marketing des tâches redondantes pour leur permettre de se concentrer sur la personnalisation et la gestion de la relation client. Enfin, 72 % des décideurs expliquent que l’IA a permis une réduction drastique des frais administratifs.
#3 L’IA pour affiner les prédictions des ventes
Une étude réalisée par Mehendale et Sherin en 2018 et publiée dans le Journal of Contemporary Management Research explique que les modèles de prédiction des ventes basés sur l’IA étaient à la fois plus précis et plus facilement adaptables aux changements du macroenvironnement.
« Le Machine Learning et le Big Data conduisent à un changement de paradigme dans le développement des modèles de prévision. Ces technologies ont le potentiel d’analyser des quantités massives de données et de fourni des informations actionnables dans l’immédiat pour améliorer la performance globale des entreprises de manière significative. »
Etude « Application of AI for effective and adaptive Sales Forecasting », Mehendale et Sherin (2018)
#4 Les entreprises qui ont recours à l’IA surpassent les autres
Une enquête conjointement réalisée par Forbes Insights et le cabinet EY montre qu’ « une proportion non négligeable de décideurs B2B » font plus volontiers confiance à leur instinct qu’aux enseignements de la Data. Seulement voilà : les entreprises qui utilisent systématiquement l’analytique et l’IA pour prendre des décisions commerciales sont plus performantes sur le volet de la génération de revenus, la rentabilité et la valorisation sur le marché (source). La même étude démontre que les entreprises qui mobilisent l’IA pour analyser la Data enregistrent un bond d’au moins 15 % dans leur marge commerciale.
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