Une bonne partie des entreprises est consciente du potentiel de l’Intelligence Artificielle (IA) pour optimiser les processus de vente B2B. Tant mieux !
Mais si beaucoup ont déjà expérimenté des solutions IA, rares sont les entreprises qui ont véritablement structuré et industrialisé leur approche. L’IA reste encore largement à un stade exploratoire, voire de “bricolage”, sans que ça se traduise par une intégration rationnelle dans les rouages de l’organisation commerciale.
Pourtant, de la prédiction des ventes à l’automatisation du reporting, en passant par la recommandation produit et l’optimisation des tournées, les cas d’usage de l’IA sont multiples et touchent toutes les facettes des métiers de la vente B2B.
Cet article propose un tour d’horizon de 9 applications concrètes de l’IA, 9 pistes pour passer d’une logique d’expérimentation à une véritable industrialisation de l’IA dans la fonction commerciale.
Sommaire
#1 Utiliser l’IA pour prédire les ventes
Le prédictif est l’un des grands champs d’application de l’IA. Avec les progrès de l’intelligence artificielle, il devient possible de prédire les ventes avec un niveau de précision de plus en plus satisfaisant.
Le principe est simple : en analysant l’historique des ventes, le comportement des clients et plein d’autres d’autres signaux issus des données, l’IA est capable de détecter des schémas récurrents et d’en extraire des tendances prédictives. Appliqués aux données de l’entreprise, ces modèles permettent d’obtenir des projections assez fiables sur les résultats commerciaux à venir, que ce soit à court et moyen terme.
L’intérêt est multiple pour les équipes commerciales et le management. Cela permet par exemple d’adapter les tactiques commerciales en fonction des prévisions, d’optimiser l’allocation des ressources, d’identifier les deals à risque…
Des solutions comme Sales Cloud de Salesforce intègrent nativement ces fonctionnalités d’analyse prédictive, basées sur l’IA maison du géant du CRM : Einstein IA. Mais, évidemment, la plupart des logiciels CRM se sont lancés dans la course de l’IA.
#2 Mettre en place une tarification dynamique avec l’IA
Comment s’assurer que le prix proposé est toujours le bon, celui qui maximise les ventes sans dégrader les marges ? Là encore, l’IA peut aider.
Les algorithmes de tarification dynamique basés sur l’IA sont capables d’analyser en temps réel une multitude de facteurs qui influencent la décision d’achat : le profil du client, son historique de transactions, la demande pour le produit, le prix des concurrents…
À partir de ces données, ils recommandent le meilleur prix pour chaque transaction, voire ajustent automatiquement les tarifs sur les canaux digitaux.
Le résultat : une tarification optimisée en continu, qui s’adapte à chaque client et à chaque situation. Cela permet aux entreprises de gagner en compétitivité tout en préservant leurs marges. Les commerciaux peuvent se concentrer sur la relation client, en s’appuyant sur des recommandations tarifaires intelligentes.
#3 L’IA au service de la segmentation client
L’IA peut aussi être utilisée dans la vente B2B pour générer une segmentation client plus fine et plus pertinente.
Comment ? Là encore, grâce aux données et à leur analyse à grande échelle. L’intelligence artificielle permet d’analyser de vastes volumes de données clients et d’aller au-delà des critères classiques et parfois basiques utilisés en segmentation. Comportements d’achat, interactions digitales, réactions aux campagnes : chaque signal est analysé pour détecter des similitudes subtiles entre les clients et faire émerger des segments ou “micro-segments” à forte valeur.
L’IA ouvre la voie à l’hyper-segmentation et à des approches commerciales ultra-personnalisées. L’hyper-segmentation rend possible l’hyper-ciblage, ce qui permet aux entreprises d’optimiser l’efficacité de leurs actions et développer des relations plus pertinentes avec chaque client.
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Salesforce est aujourd’hui le CRM qui propose le plus de fonctionnalités de vente B2B basées sur l’intelligence artificielle. Tous les cas d’usage présentés dans cet article sont gérés par « Einstein », le nom de l’IA de Salesforce. Vous voulez en savoir plus sur les capacités d’IA de Salesforce ? L’éditeur propose une démo gratuite.
#4 Utiliser l’intelligence artificielle pour le lead scoring
Tous les leads ne se valent pas. C’est pourquoi il est important pour les forces de vente de rapidement les qualifier et prioriser les actions. Problème : avec la multiplication des canaux d’interaction, il devient difficile d’avoir une vision exhaustive de chaque lead. Comment s’y retrouver ?
L’IA apporte une réponse efficace avec les modèles de lead scoring nouvelle génération. Leur principe : analyser de façon automatisée un large spectre de données sur chaque lead (démographie, firmographie, comportement en ligne, engagement…) pour évaluer en temps réel son niveau d’engagement et sa propension à acheter.
Chaque lead se voit ainsi attribuer un score prédictif qui reflète sa « valeur » potentielle de manière objective. Le lead scoring permet aux équipes de vente de concentrer leurs efforts sur les prospects les plus chauds, ceux qui nécessitent une action rapide.
#5 Les chatbots IA, nouveaux assistants des commerciaux
Les chatbots ont fait d’énormes progrès ces dernières années grâce à l’intelligence artificielle.
Comme vous le savez sans doute déjà, ces agents conversationnels utilisent des technologies de traitement automatique du langage naturel (TALN) et de machine learning pour analyser les messages des clients, en saisir le contexte et l’intention, puis ensuite construire des réponses adaptées en piochant dans une base de connaissances. Le tout de façon fluide et instantanée, comme dans une conversation naturelle.
Les cas d’usage des chatbots en vente B2B et en CRM sont multiples : support produit, prise de rendez-vous, qualification de leads, recommandations personnalisées…
Les chatbots peuvent contribuer à automatiser un certain nombre de tâches fastidieuses. Non seulement ils libèrent un temps précieux pour les équipes commerciales mais ils contribuent aussi à améliorer l’expérience client, en offrant un service 24/7 et des réponses immédiates.
Aller plus loin sur l’IA appliquée au CRM / Vente B2B
#6 L’IA pour optimiser les tournées et plannings des commerciaux
Pour les commerciaux itinérants, l’optimisation des tournées fait partie des grands défis. Comment organiser ses déplacements de manière efficiente, en tenant compte des priorités de l’activité et des contraintes de temps ? Une problématique complexe, où l’IA peut faire la différence.
Les solutions d’optimisation de tournées basées sur l’IA s’appuient sur des algorithmes avancés capables de traiter en quelques secondes une multitude de paramètres : localisation des clients, priorité des rendez-vous, distances, temps de trajet, disponibilités des commerciaux…Le croisement de toutes ces données permet de générer le planning optimal, celui qui maximise le nombre de visites tout en minimisant les temps de trajet.
Cela signifie pour les commerciaux un gain d’efficacité significatif qui leur permet de se concentrer sur la relation client plutôt que sur la logistique. C’est aussi un levier de performance commerciale puisque ça permet de voir plus de clients et de saisir plus d’opportunités.
#7 Utiliser l’IA pour des recommandations produits personnalisées
La recommandation produit est l’un des axes majeurs de personnalisation de la relation commerciale. Aider le client à trouver le produit qui lui convient n’est pas qu’un enjeu B2C, c’est aussi vrai en B2B, évidemment.
C’est là que les moteurs de recommandation IA entrent en jeu. Leur mission est d’analyser le comportement et les préférences de chaque client pour lui suggérer les produits les plus pertinents au bon moment.
Comment ? En s’appuyant, là encore, sur des algorithmes de machine learning capables de traiter de vastes volumes de données clients : historique d’achats, comportement de navigation, interactions avec la marque…Ces données sont autant de signaux permettant de dresser un profil précis des goûts et besoins du client.
Fort de cette connaissance, le système peut alors générer des recommandations ultra-personnalisées, qu’il s’agisse de produits complémentaires, de nouvelles catégories ou de promotions ciblées. Le tout de façon automatisée et à grande échelle, sur l’ensemble des points de contact : site, application mobile, email…
De grands acteurs du CRM (à commencer par Salesforce) intègrent désormais ces technologies dans leurs solutions, que ce soit en B2C ou en vente B2B.
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#8 L’IA au service de la connaissance client
Bien connaître ses clients est un prérequis pour toute stratégie commerciale efficace. Mais avec la multiplication des canaux d’interaction et des sources de données, il devient difficile d’avoir une vision unifiée de chaque client. C’est là que l’IA peut aider les entreprises à passer un cap dans la gestion de la connaissance client.
Les solutions de Customer Intelligence basées sur l’IA sont capables de collecter et d’analyser les données client provenant de sources multiples : CRM, service client, réseaux sociaux, enquêtes…
Chaque interaction, chaque retour est transformé en insight actionnable.
L’IA permet de consolider toutes ces informations pour construire une vue à 360° de chaque client, avec une compréhension fine de son profil, de ses préférences, de ses irritants…
Ce cas d’usage n’a rien d’étonnant : l’IA, c’est d’abord et avant de l’analyse de données. Ce qui nous amène au dernier cas d’usage de cette sélection.
#9 L’IA pour passer un cap dans le reporting commercial
Le reporting est souvent perçu comme une tâche chronophage pour les commerciaux et leurs managers. Collecter les données, les consolider, les analyses, etc. C’est autant de temps passé loin du terrain et des clients.
Avec l’IA, il est possible d’automatiser une grande partie de ce travail, tout en en améliorant la pertinence.
Les solutions de reporting basées sur l’IA procédent à une analyse complète des données à disposition de vos systèmes sources (à commencer par le CRM) pour
- Offrir une vue unifiée de la performance commerciale.
- Répondre aux questions des commerciaux, sous la forme d’assistants conversationnels.
Résultat : des reportings commerciaux plus complets, plus fiables et surtout plus actionnables. Chaque commercial, chaque manager reçoit des insights personnalisés en fonction de ses objectifs et de son périmètre, ce qui aide ensuite à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. L’IA devient comme un copilote au service de l’efficacité commerciale.
L’intelligence artificielle permet même d’aller plus loin en détectant les tendances clés, les opportunités et les risques…ce qui nous ramène au premier cas d’usage de l’IA en vente B2B présenté dans cet article. La boucle est bouclée. Et encore, dites-vous bien que cette sélection n’est qu’un petit aperçu de la manière dont l’IA peut intervenir dans l’amélioration des processus de vente B2B et de gestion CRM. La révolution de l’IA, ici comme ailleurs, n’en est qu’à ses prémisses.
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