Selon Gartner, l’intelligence artificielle (IA) devrait remplir 60 % des tâches de vente d’ici à 2028. Cependant, les forces de vente ont encore du mal à discerner comment l’IA améliorera leurs décisions et leurs pratiques. Pour le moment, les commerciaux disposent de diverses applications numériques basées sur l’IA répondant à des usages spécifiques. Par exemple, il existe des outils d’IA pour recueillir des informations sur les prospects. D’autres permettent de créer une liste de contacts qui peut ensuite être utilisée dans le cadre de campagne de sensibilisation par courriel. Des outils comme Lavender aident à rédiger des courriels et lorsqu’ils sont associés à des logiciels comme Crystal, ils peuvent même adapter le ton du courriel au type de personnalité du prospect ciblé.
Pourtant, leur utilisation quotidienne auprès de la force de vente reste limitée. Cela est notamment dû à la difficulté à choisir des bons outils complémentaires au processus de vente de l’entreprise.
Dans notre dernier article, publié dans une revue universitaire de référence, consacrée à la vente, Journal of Personal Selling and Sales Management, nous avons interrogé 18 managers et professionnels de la vente à travers des entretiens qualitatifs et étudié les réflexions d’experts du monde entier sur l’utilisation de l’IA dans la vente. Puis nous avons élaboré un guide pratique pour comprendre comment l’IA peut être utilisée à chaque étape du processus de vente. Cela nous a permis d’identifier les opportunités et les défis que l’IA représente pour les commerciaux, les responsables des ventes, l’organisation commerciale et même le client.
Retour sur le cœur de métier ?
C’est dans la phase de prospection commerciale et de recherche d’informations sur les clients que l’IA est le plus rapidement mise à profit. L’IA optimise la génération de « leads » en construisant des profils de clients à prospecter personnalisés et basés sur une variété de données. Une fois les profils identifiés, l’IA pourra qualifier ces « leads » grâce à l’analyse prédictive et identifier la probabilité d’achat de chaque profil, permettant ainsi un travail collaboratif avec les commerciaux. Un exemple concret est le service de Gong qui note et évalue les prospects. Cette utilisation de l’IA contribue à limiter la subjectivité du commercial en se concentrant sur des données factuelles.
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