Vendre à l'ère de l'IA

Il ne fait aucun doute que l'essor des outils d'IA dans les ventes a le potentiel de révolutionner l'industrie. Et que nous l'aimions ou non, l'IA est là pour rester pendant un certain temps. Il semble que la majorité des organisations de vente performantes (57 %) utilisent la technologie pour améliorer les processus internes et l'expérience client et l'étude du rapport « State Of » de Salesforce prouve que ce nombre est en augmentation.

La capacité de l'IA à transformer le secteur de la vente est vaste et son adoption ne fera que croître. À mesure que les entreprises deviennent de plus en plus axées sur les données et centrées sur le client, le besoin d'outils d'IA pour gérer et analyser les données des clients en temps réel augmente. Et avec le marché des logiciels d'IA qui devrait atteindre 37 milliards de dollars d'ici 2025, il ne fait aucun doute que l'industrie de la vente sera un moteur majeur de cette croissance. Cependant, le potentiel de l'IA s'étend bien au-delà de ce que nous avons vu jusqu'à présent. Au fur et à mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à voir émerger des applications encore plus innovantes, allant de l'analyse prédictive complexe des ventes à un service client automatisé encore plus développé. Aujourd'hui, avec le Chat GTP d'Open.ai écrivant un texte d'une page en quelques secondes et des algorithmes inventant des molécules médicamenteuses pour guérir le TOC, l'éventail des capacités de l'IA semble infini, tout comme les possibilités de tirer parti de l'intelligence artificielle.

Comprendre les différences : automatisation, IA, apprentissage en profondeur, apprentissage automatique et réseau neutre

La frontière entre tous les concepts semble floue et bien que tous soient liés, il existe des différences majeures entre eux. Avoir une meilleure compréhension des différentes technologies nous permet de prendre des décisions plus éclairées en ce qui concerne l'utilisation de l'IA.

L'automatisation fait référence à l'utilisation de la technologie pour effectuer des tâches qui seraient autrement effectuées par des humains. Cela peut inclure des tâches simples et répétitives qui suivent des règles préprogrammées comme la saisie de données, la personnalisation ou des tâches plus complexes comme la fabrication et la logistique. La majorité de l'automatisation utilise des logiciels traditionnels qui déplacent simplement les données, tandis que l'IA a la capacité de comprendre ces données.

L'intelligence artificielle (IA) , d'autre part, fait spécifiquement référence à la capacité des machines à apprendre à partir de données historiques et à effectuer des tâches qui imiteraient ou dépasseraient les capacités humaines telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction linguistique . L'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, des modèles statistiques et des réseaux de neurones pour traiter et analyser les données, en tirer des enseignements et faire des prédictions ou prendre des décisions.

L'apprentissage automatique (ML) est l'une des sous-catégories de l'intelligence artificielle qui apprend automatiquement des informations, reconnaît des modèles à partir de données et applique cet apprentissage pour prendre des décisions. Il donne aux systèmes la capacité d'apprendre sans être programmés pour le faire et se concentre sur l'utilisation de techniques statistiques pour permettre l'amélioration des performances sur une tâche spécifique en apprenant à partir des données. L'apprentissage automatique est utilisé dans un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, la détection des fraudes et le diagnostic médical.

Deep Learning (DL) est une approche spécialisée de l'apprentissage automatique qui exécute de nombreuses applications et services d'IA. Il extrait et apprend des données pour créer plusieurs modèles en comprenant les modèles et les tendances qui sont ensuite traduits en informations. Bien qu'il s'inspire des fonctions du cerveau humain, il dépasse déjà les capacités humaines en analysant des données à des niveaux extrêmement abstraits. Les algorithmes DL sont utilisés dans notre vie quotidienne, d'Alexa et Siri à la détection d'objets dans l'assistance de voie dans les voitures.

Le réseau de neurones joue un rôle primordial dans l'intelligence artificielle. Cet algorithme croît à un rythme de 40 % chaque année et devrait atteindre 163 000 milliards de gigaoctets d'ici 2025. Il est conçu pour imiter le fonctionnement d'un cerveau humain. Composé de couches de neurones artificiels, il entre une prédiction basée sur des valeurs dans son algorithme. Le réseau neuronal est un algorithme composé de quelques couches de nœuds, tandis que DL est une technique composée de plusieurs couches de réseau neuronal.

L'apprentissage automatique et l'IA peuvent être extrêmement bénéfiques dans de nombreux secteurs s'ils sont utilisés correctement. En leur fournissant des données correctes et complètes, et en sachant quand et comment les utiliser, une collaboration entre un cerveau humain et une intelligence artificielle a le potentiel d'obtenir des résultats remarquables.

Quel rôle joue l'IA dans les ventes ?  

À l'heure actuelle, l'IA peut être incluse à chaque étape du cycle de vente. Cependant, malgré ses capacités, il n'exclut pas et n'exclut peut-être jamais entièrement l'apport humain, mais change plutôt notre façon de travailler. Et avec l'automatisation des tâches répétitives et l'analyse de grandes quantités de données, l'IA peut aider les commerciaux à travailler plus efficacement, tout en fournissant des informations précieuses qui peuvent les aider à prendre des décisions plus éclairées.

Les chatbots alimentés par l'IA peuvent également aider à rationaliser le processus de vente, en répondant aux questions des clients tout en libérant les commerciaux pour qu'ils se concentrent sur des tâches de plus haut niveau telles que l'établissement de relations et la conclusion de transactions. En identifiant les modèles et les tendances du comportement des clients, l'IA peut aider les organisations commerciales à prévoir les besoins et les préférences des clients, leur permettant d'adapter leur approche et de fournir un service plus personnalisé.

Voici quelques exemples de la façon dont l'IA peut stimuler la productivité, améliorer la prise de décision et stimuler la croissance des revenus :

Génération et qualification de leads :

La génération de leads est complexe, en particulier dans l'écosystème B2B. La génération de leads et la recherche consomment à elles seules environ 21 % du temps d'un commercial B2B et au moins la moitié du budget de la plupart des spécialistes du marketing. Et malgré tous les efforts, près de 79 % des prospects ne se convertissent jamais . Il n'est pas étonnant que les solutions Demand Gen AI soient en plein essor, et nous constatons une augmentation du nombre de plates-formes rationalisant les processus de génération de leads. Par exemple, l'un des principaux objectifs de 6sense est l'analyse prédictive - capturer les données pertinentes des acheteurs potentiels, cartographier le comportement des décideurs, découvrir l'intention et prédire les comptes sur le marché. Cela permet aux équipes de vente de concentrer leurs efforts sur les prospects qui seront très probablement convertis, en éliminant les conjectures.

L'engagement des clients:

Personnalisation : la personnalisation de l'IA va au-delà de ce que la simple automatisation peut faire. Aujourd'hui, l'IA combinée à CDP (Customer Data Platform) peut parler la langue de votre public et aider les commerciaux à adapter leur approche à chaque client individuel, en utilisant des données sur leur comportement et leurs préférences pour offrir une expérience personnalisée. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des expériences personnalisées pour chaque client, en adaptant l'argumentaire de vente et la messagerie en fonction de leurs besoins et intérêts spécifiques.

Des solutions comme Nytro.ai utilisent l'intelligence artificielle pour évaluer et analyser les enregistrements de présentation de démonstration des représentants en contact avec les clients. À l'aide de plusieurs techniques d'apprentissage automatique, la plate-forme peut déterminer rapidement les performances de présentation d'un représentant.

Chatbots, assistants vocaux, planificateurs de rendez-vous : les chatbots d'aujourd'hui ont parcouru un long chemin depuis que les chatbots (chatterbots) ont été introduits pour la première fois en 1966, ou même ceux dont nous nous souvenons il y a quelques années. Le traitement du langage naturel (NLP) utilisé aujourd'hui permet aux chatbots et aux assistants vocaux de comprendre et d'interpréter des messages complexes et de répondre avec précision. En plus de l'un des principaux avantages qui est de libérer du temps pour les commerciaux et les agents du service client, ils améliorent également considérablement le temps de réponse tout en renforçant l'engagement client.

Selon Conversica, "34 % des contacts ne trouvent pas de réponses à des questions simples, ils se tournent donc vers un chatbot, mais 87 % des utilisateurs ne sont pas satisfaits des chatbots scénarisés". L'IA générative reste à l'écart des réponses scénarisées et offre à la place une expérience authentique grâce à un engagement dynamique tout en capturant des données et des informations en cours de route.

Analyse des sentiments : en marketing, l'analyse des sentiments (ou exploration d'opinions) est utilisée comme une forme d'écoute sociale pour évaluer les perceptions du public à l'égard d'une marque, d'un produit ou d'un service. Il surveille les canaux de médias sociaux et les avis en ligne pour identifier les problèmes potentiels et les résoudre de manière proactive. Dans le service client, l'analyse des sentiments peut être utilisée pour catégoriser les commentaires des clients et hiérarchiser les réponses en fonction du niveau d'urgence. En comprenant le sentiment des clients, les équipes commerciales peuvent adapter leur approche et leurs messages pour répondre aux préoccupations des clients et améliorer la satisfaction globale.

Analyse et prévision des ventes :

Les commerciaux submergés de données semblent obsolètes. L'IA aide à créer des prévisions précises, de la création de prévisions précises aux mises à jour en temps réel sur les performances des ventes. Cela permet aux équipes de vente de réagir rapidement aux changements du marché ou du comportement des clients et de reconnaître les opportunités de vente. L'identification de modèles et de tendances dans les données peut révéler des informations sur la dynamique du marché qui peuvent ne pas être apparentes à l'œil humain. L'automatisation du processus de prévision est particulièrement utile dans le secteur des ventes, où il existe une multitude de données à filtrer, notamment les données démographiques des clients, les chiffres des ventes, les tendances du marché, etc.

L'IA peut également aider à identifier les anomalies dans les données, telles que les clients qui risquent de se désabonner, et avec l'accent mis aujourd'hui sur la fidélisation des clients, cela compte comme l'une des utilisations les plus précieuses de l'IA. Des plates-formes comme Gong.io permettent une identification rapide des risques légitimes dans votre pipeline, le suivi des initiatives stratégiques ainsi que la transformation des tâches quotidiennes en une liste automatisée en direct des mouvements gagnants sur lesquels vous pouvez agir.

Garder une longueur d'avance sur la concurrence

Même si l'IA a un énorme potentiel pour transformer les entreprises, des obstacles à son adoption existent toujours. Les coûts associés à la mise en œuvre de technologies basées sur l'IA, le manque de compréhension ou d'expertise et les problèmes de données sont parmi les préoccupations les plus courantes que nos clients mentionnent à nos experts.

Mais ces défis ne signifient pas nécessairement que les portes de l'IA leur sont fermées. L'externalisation est l'une des meilleures solutions pour continuer à utiliser la puissance des outils d'IA dans votre cycle de vente et un moyen pour vous de tester des technologies innovantes tout en ayant la confiance nécessaire pour expérimenter dans un environnement de données et de réglementation sûr. Chez MarketStar, nous travaillons avec et comprenons l'industrie, les dernières tendances et les outils. En fait, nous travaillons activement à trouver les meilleures solutions pour fournir des revenus rentables à nos clients. Maintenir une position de leader sans recourir à l'automatisation ou à l'IA s'avère chaque année plus difficile, mais faire appel à un sous-traitant qui utilise les dernières technologies devient de plus en plus accessible et constitue une recette de croissance éprouvée.