Ventes

Automatisation des processus de vente avec l’intelligence artificielle

Les tâches des forces de vente impliquent de nombreuses tâches répétitives au quotidien, telles que la recherche des produits adaptés à chaque client ou la priorisation de leurs prospects. Cela est encore plus vrai pour les commerciaux qui réalisent des ventes avec des tickets moyens élevés.

Dans des secteurs tels que l'électronique ou les technologies, où le volume des ventes est relativement élevé, la gestion et l’organisation du processus de vente peut devenir un défi pour les forces de vente. De plus, les entreprises doivent souvent guider les clients tout au long de leur processus d'achat, même après qu'un client a décidé d'acheter.

Dans de tels cas, le volume de clients peut inciter à chercher des solutions d’automatisation du processus de vente. Les plates-formes d'automatisation des ventes peuvent alors inclure des fonctionnalités d'intelligence artificielle qui rationalisent certaines parties des processus de vente dans les entreprises.

L’intelligence artificielle peut probablement aider à gérer les problèmes de passage à l’échelle et à personnaliser les expériences de vente de chaque prospect. La plupart des applications actuelles impliquent l’augmentation des capacités (capacity building) des forces de vente existantes grâce à l’automatisation des processus.

Lead scoring avec l’intelligence artificielle

Par exemple, un commercial doit classer les clients par ordre de probabilité de passer à l’achat. Dans de tels cas, il existe généralement de nombreuses données client que les commerciaux doivent parcourir pour générer des listes de priorité. Il s'agit d'un processus répétitif qui peut être effectué quotidiennement par des représentants des ventes pendant de longues périodes.

L’application de techniques de machine learning aux données historiques des ventes provenant du CRM et l’entraînement d’algorithmes sur des data sets de vente indiquant clairement quels leads ont été convertis en ventes et lesquels qui ne l’ont pas été, peut aider les entreprises à automatiser  les listes de priorité et à réduire le temps consacré par le représentant aux ventes.

De même, dans un cas où les commerciaux doivent suivre plusieurs prospects à la fois et décider de la «Next Best Action» (NBA), il faut beaucoup de temps pour étudier l'état actuel du processus de vente de chaque prospect.

La next best action est une théorie appliquée au marketing depuis la fin des années 2000 et qui provient à l’origine de techniques d’optimisation des décisions dans le domaine militaire.

La 'Next Best Action' est obtenue en activant des techniques d'analyse prescriptive. L'analyse prescriptive est un domaine de l'intelligence artificielle qui se rapporte à la fois à l'analyse descriptive et prédictive et se concentre sur la meilleure direction à prendre pour un scénario connu donné. On peut imaginer que les recommandations de next best action soient  données chaque jour aux commerciaux. Ce type d’approche est désormais reconnu aux US, par certains experts, comme un outil très efficace pour permettre aux commerciaux à garder dans leur champs de vision les objectifs commerciaux de l'entreprise et les aider à atteindre ces objectifs. 

Ventes ciblées grâce à l’intelligence artificielle.

L’utilisation des données historiques des produits et des clients pour filtrer et segmenter les prospects tièdes et chauds constitue un élément essentiel des activités quotidiennes des équipes de vente de tous les secteurs. Sur base de ces infos, les équipes de vente peuvent être amenées à prendre des décisions cruciales et à prendre des risques calculés, en tenant compte à la fois des tendances du secteur et des objectifs de l’entreprise.Très rapidement, les logiciels d'automatisation des ventes améliorés avec l'intelligence artificielle vont probablement augmenter la capacité des vendeurs à de nouer des relations avec des clients potentiels et des clients potentiels. Par exemple, un commercial BtoB de pièces de rechange automobile peut utiliser l’intelligence artificielle pour accéder plus facilement à des informations sur ses produits, ses fabricants et ses clients, afin de personnaliser les argumentaires de vente.

Si l'entreprise de pièces de rechange a reçu plusieurs commandes de bougies défectueuses pour un modèle de voiture donné, le logiciel du module AI peut envoyer une alerte à l'équipe des ventes leur suggérant de proposer au fabricant un plus grand nombre de bougies à un prix compétitif.

Au cours des toutes prochaines années, les fonctionnalités d'intelligence artificielle s’intégreront aux plateformes de gestion des ventes afin d’aider les commerciaux à mieux segmenter et filtrer les listes de clients potentiels. Il est possible que l’IA pourrait faire mieux que l'homme sur ce type d’applications, sur l’identification de tendances et de corrélations dans les données, qui passeraient inaperçue aux yeux des humains. 

Génération de leads et l’intelligence artificielle

La personnalisation des actions commerciales et marketing auprès des clients figure en tête de liste des entreprises utilisant l'IA aujourd'hui. Certains cadres dirigeants de service ventes et marketing des grandes entreprises américaines pensent que l’intelligence artificielle est déjà en train de faire ses preuves sur la partie d’analyse des vente en permettant parfois l’identification de nouveaux marchés ou de nouveaux segments de clients.

Par exemple, une équipe de vente de produits pharmaceutiques peut utiliser une plate-forme de génération de leads dotée de fonctionnalités d’intelligence artificielle pour identifier les tendances des ventes historiques et des données client et les utiliser pour prédire quels seront les clients d’une ville donnée préféreront leur marque.

De nos jours, l'IA peut être capable de détecter de nouvelles pistes commerciales en minant les données et en extrayant ou en catégorisant automatiquement les informations pertinentes. Le machine learning peut découvrir des modèles dans les données client et trouver des relations de cause à effet entre les produits et les clients.

Par exemple, un logiciel d’intelligence artificielle augmentant un gestionnaire d’actifs dans une banque pourrait les inciter à proposer un nouveau fonds commun de placement entièrement constitué d’entreprises respectueuses de l’environnement à un client particulier dont les données personnelles seraient étiquetées «Ecolo» ou " concerné par l'environnement. 

L'avenir de l'IA dans les ventes

À long terme, avec l'augmentation du nombre et des sources de données dans les entreprises, les fonctionnalités d'intelligence artificielle, intégrées à toute plateforme d'activation des ventes, pourront aider les utilisateurs en leur formulant des suggestions (propositions commerciales, argument à utiliser auprès d’un client donné, optimisation du timing de la relation commerciale…)

Concrètement, les forces de vente pourraient à l'avenir «dialoguer» avec des plates-formes de type Siri-, Alexa- ou Google Home qui formuleraient des suggestions et gèreraient de manière proactive les horaires de travail de leurs employés.

Un logiciel d'IA pourrait, par ailleurs, avoir en charge l’évaluation du risque de perte d’un contrat client en suivant en temps réel les actualités et les médias pour avertir les représentants des ventes en cas d'événement comme une baisse des prix des concurrents ou en les incitant à répondre à un courrier électronique avec un sentiment très négatif.

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