IA et machine learning dans les ventes : ce que vous devez savoir pour l'avenir

"Innovation distingue entre un leader et un suiveur."

Steve Jobs

Les organisations transforment leurs fonctions de vente grâce à l'intelligence artificielle pour garder une longueur d'avance. Si vous n'avez pas encore adopté la tendance, il vous manque un avantage concurrentiel crucial.

L'émergence de grandes quantités de données provenant de multiples sources et plates-formes, générant de nouvelles informations à chaque minute, a offert aux entreprises plus d'informations sur les consommateurs qu'elles n'en avaient jamais eu auparavant. La technologie devient plus intelligente à mesure qu'elle continue d'apprendre et d'optimiser les recommandations. Une étude publiée dans MIT Sloan Management Review révèle que "76 % des premiers utilisateurs visent une croissance des ventes plus élevée grâce à l'apprentissage automatique".

IA et machine learning dans les ventes : un explicatif

L'intelligence artificielle est le concept plus large de machines prenant des décisions ou exécutant des processus comme le ferait un humain. L'apprentissage automatique est une application de l'intelligence artificielle qui permet aux modèles informatiques de reconnaître les formes, les conceptions et les modèles dans les données existantes, permettant aux machines d'apprendre ensuite par elles-mêmes comment prendre la prochaine action ou faire des prévisions commerciales.

Chaque nouvelle donnée reçue permet à la machine d'en apprendre encore plus, de mettre à jour les informations, de rechercher de nouveaux modèles et d'optimiser en permanence les recommandations. Par exemple, chaque fois qu'Alexa ne reçoit pas la bonne commande ou que Netflix manque la recommandation de film, le modèle apprend de ces nouvelles données et modifie son processus de reconnaissance pour s'adapter et mieux répondre, ou fournir de meilleures suggestions la prochaine fois.

Ventes intelligentes : du prospect au client, l'IA sera le meilleur ami des ventes

Nous assistons à un changement de paradigme dans les ventes, passant de la réactivité à la proactivité, et de l'instinct à la perspicacité et aux données. L'IA peut guider le parcours de vente, de l'identification à la fidélisation des clients. Les applications de vente peuvent capter chaque signal, sous la forme de n'importe quelle action, par n'importe quel client, communauté ou partenaire, tandis que l'apprentissage automatique peut améliorer en permanence les actions, les offres et les processus de votre organisation commerciale.

Prospection

Les organisations disposent de vastes collections de données concernant les habitudes d'achat et de comportement des clients. L'apprentissage automatique peut identifier ces modèles pour fournir des informations sur le comportement des clients au fil du temps. Il peut générer des modèles pour corréler les signaux lorsqu'un client a effectué des achats et lorsqu'il ne l'a pas fait. Ces modèles peuvent alors reconnaître les signaux des futurs clients, en identifiant les prospects où ils pourraient se trouver dans le cycle de vente.

L'apprentissage automatique peut analyser les données sur les prospects qui ont déjà été convertis pour reconnaître les signaux de ce à quoi un prospect converti peut ressembler. Une fois l'algorithme formé, la notation des prospects peut être utilisée pour identifier les prospects susceptibles d'être convertis. En l'absence de données catégorisées, l'apprentissage non supervisé permet à l'algorithme d'identifier lui-même des modèles. La notation des prospects permet à l'équipe commerciale de réaliser plus de ventes et d'éviter de perdre du temps sur des prospects qui ne se convertiraient probablement jamais.

Cultiver et positionner

Grâce au machine learning, nous nous dirigeons vers une transformation radicale de la communication consommateur et de l'expérience client. Plusieurs recherches ont suggéré que "57 % du processus d'achat est terminé avant une première interaction avec les ventes". Les bots de vente IA peuvent se concentrer sur les signaux « d'intention » des clients et avoir des réponses proactives aux questions initiales sur les prix, les caractéristiques du produit ou les conditions du contrat.

L'apprentissage automatique offrira aux organisations la possibilité de comparer les efforts de vente historiques avec les données des prospects (taille de l'entreprise, parties prenantes, solutions souhaitées), puis de relier les points pour mieux prédire quelles solutions seraient efficaces, qui peut influencer la transaction, quelles activités pourraient augmenter le probabilité de conclure la transaction, combien de temps cela prendra-t-il et quoi vendre ou vendre de manière croisée.

La notation des opportunités (modèle basé sur les opportunités historiques gagnées/perdues) accélérera l'exécution des ventes en alignant les efforts de l'équipe commerciale sur les transactions les mieux notées, améliorant ainsi les taux de réussite. En fusionnant l'IA avec la réalité virtuelle, les ventes peuvent recevoir virtuellement des prospects, visiter une usine et voir le processus de fabrication, ainsi que faire des démonstrations et tenir des réunions initiales avec des commerciaux virtuels. Les résultats seront plus efficaces et systématiques car la discussion avec les prospects se concentrera sur les domaines les plus susceptibles d'être pertinents pour eux.

Exécution

L'IA peut générer des prévisions de revenus précises au niveau macro pour les directeurs des ventes en fournissant des informations sur les tendances des ventes segmentées par les organisations commerciales, les commerciaux, etc. Cela peut aider à optimiser l'allocation des ressources pour créer un pipeline sain, analyser les performances de l'équipe et être rentable. Grâce à des informations prescriptives, les responsables peuvent mieux comprendre les raisons sous-jacentes des tendances des ventes, ainsi que les actions nécessaires pour améliorer les ventes.

L'apprentissage automatique peut guider les managers avec un coaching de vente, ce qui est essentiel pour construire une équipe solide. Dans le même temps, l'IA peut générer un plan de formation en analysant les processus suivis par les artistes vedettes. L'IA peut également aider à améliorer la productivité des commerciaux en réduisant le temps consacré aux tâches administratives banales qui peuvent être automatisées, comme l'envoi de messages personnalisés basés sur les communications précédentes, les réponses sur les réseaux sociaux et les mises à jour du profil CRM.

Fermeture

De la génération de prix précis aux remises, les processus qui prennent des dizaines de milliers d'heures peuvent être automatisés grâce à l'apprentissage automatique. Sur la base des données de ventes passées, un modèle peut recommander une tarification personnalisée pour aider les commerciaux à signer l'accord.

L'IA et l'apprentissage automatique dans les ventes peuvent fournir des conseils concernant les remises et les commissions en analysant le succès de diverses remises précédemment utilisées par les meilleurs représentants et les commissions gagnées. Dans un avenir proche, des applications d'IA sophistiquées rédigeront des devis et des contrats pourraient être générés et envoyés aux clients.

L'IA et l'apprentissage automatique dans les ventes rendront les ventes plus intelligentes

L'IA ne peut pas remplacer la valeur de l'interaction humaine lorsqu'il s'agit d'établir des relations avec les clients, mais elle peut les rendre plus intelligents et plus productifs grâce à la vente guidée et à l'automatisation du travail opérationnel, permettant aux commerciaux de se concentrer sur leur travail principal : apporter de la valeur à clients et la fidélisation qui conduit à une croissance organique des revenus.

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