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5 bénéfices concrets et immédiats de l’IA pour la vente B2B

Quels sont les bénéfices tangibles et immédiats de l’IA appliquée à la vente en B2B ? En 2016, une étude de Demand Base affirmait que 80% des Directeurs Marketing prédisaient que l’Intelligence Artificielle allait révolutionner le Marketing d’ici 2020. Avec du recul, il est certainement plus pertinent de parler d’évolution plutôt que de révolution.

D’ailleurs, cette étude indiquait également que seulement 10% de ces mêmes répondants utilisaient des outils d’IA dans leur processus marketing, démontrant qu’il faut donner du temps au changement.

En réalité, l’IA n’est pas une simple baguette magique que le marketeur peut agiter pour transformer subitement ses processus. Pour mieux cerner ce qu’est l’IA et son rôle dans la vente B2B, voici un article de Sam Hurley paru en 2017 sur ce blog et que nous republions, avec quelques nécessaires mises à jour, à l’occasion de ces vacances pascales.

Ce que Sam décrit dans cet article, que nous avons remis dans le contexte d’aujourd’hui, est encore d’actualité puisqu’il définit les bases de l’intelligence artificielle et ses possibilités dans le domaine des ventes B2B dans le contexte de ce qui existe déjà.

5 bénéfices concrets et immédiats de l’IA pour la vente B2B

Intelligence Artificielle et vente B2B _ 5 bénéfices à connaître(1)

Pas besoin d’attendre le 22e siècle pour appliquer l’IA à la vente en B2B : ses bénéfices sont déjà concrets, tangibles et immédiats nous explique Sam Hurley

En matière de ventes, l’IA est centrée sur les prédictions : L’Intelligence Artificielle aide à s’y retrouver dans les eaux troubles des relations avec les clients et prospects, en fournissant aux commerciaux les éléments dont ils ont besoin pour comprendre précisément les comportements, les motivations et les hésitations à la fois de leurs clients et de leurs prospects.

Cette amélioration de la compréhension du client et de ses motivations permet d’améliorer considérablement la fidélité des clients, en évitant de se perdre en conjectures et erreurs d’analyse.

Avant de rentrer dans le vif du sujet, je voudrais partager quelques éclaircissements importants avec vous. Strong AI, Super Intelligence, Narrow AI, Machine Learning et Deep Learning sont des termes anglais qui sont difficiles à appréhender et qui ont tendance à créer une certaine confusion lorsque l’on aborde le sujet de l’Intelligence Artificielle.

Voici un graphique pour comprendre facilement ces différents types d’Intelligence Artificielle :

Machine learning and Deep Learning

(Source: Dun & Bradstreet)

Après avoir éclairci ces notions, intéressons-nous maintenant à ce que l’Intelligence Artificielle apporte aux méthodes de vente B2B. J’ai ainsi identifié 5 points spécifiques sur lesquels l’Intelligence Artificielle peut renforcer les commerciaux :

Force #1: L’identification de prospects

L’Intelligence Artificielle se base sur l’analyse prédictive afin de découvrir de nouveaux prospects pertinents au profit de votre équipe commerciale.

Une solution basée sur l’Intelligence Artificielle, comme c’est le cas pour la solution Predict de Sparklane, se concentre sur les meilleurs prospects et les score automatiquement selon leur potentiel à acheter votre produit ou votre service. Ce score est le résultat d’une analyse de grands volumes de données, comparées à votre profil de client idéal. En automatisant la recherche et la suggestion de nouveaux prospects pertinents, votre équipe commerciale gagnera un temps précieux. Elle n’a plus à dépenser son énergie à identifier et qualifier les prospects. La machine le fait pour elle.

Opportunity score

(Source: Sparklane)

A titre d’illustration, voici quelques exemples de données prises en compte par une solution d’Intelligence Artificielle comme Predict :

  • Taille de l’entreprise
  • Localisation
  • Récentes acquisitions
  • Durée du cycle de vente
  • Chiffre d’affaires
  • Taux de croissance
  • Santé financière
  • Recrutements
  • Déménagements
  • Levées de fonds
  • Activité sur les réseaux sociaux
  • Nomination de dirigeants
  • Etc.

Ce type de solution permet à votre équipe commerciale d’approcher les prospects avec les bons arguments au moment le plus approprié.

Ces dernières années, le recours aux méthodes d’Account Based Marketing (ABM) a littéralement explosé : plus de 70% des entreprises B2B ont mis en place une stratégie ABM, consistant à sélectionner des clients/prospects à fort potentiel et à les attirer via une diffusion de contenus fortement personnalisés. Ce changement a été effectif au Royaume Uni dès 2016, comme le montre cette étude. Un mouvement similaire est en cours de développement de l’autre côté de la Manche en ce début des années 2020.

Ainsi, l’utilisation de l’ABM a continué à croître ces dernières années et le COVID-19 l’a même généralisé, passant de 77% des entreprises B2B qui l’utilisaient en 2019 à 94% en 2020. L’Intelligence Artificielle a donc un vrai rôle à jouer pour optimiser cette personnalisation dans le traitement des prospects.

Le graphique ci-dessous illustre bien les bénéfices à en tirer en termes de chiffre d’affaires. Selon des statistiques produites par MarTech Today, les entreprises qui ont mis en place une stratégie d’ABM ont vu la valeur annuelle moyenne de leurs contrats augmenter de 171%.

Average annual contract value

(Source: MarTech Today)

Ainsi, comme vous pouvez l’imaginer, introduire de l’Intelligence Artificielle permettant de prédire, hypercibler et scorer les prospects… Puis de vous alerter via des notifications, revient à « doper » votre stratégie d’Account Based Marketing !

Predict

(Source: Sparklane)

Le doute n’est plus permis… Il est temps de mettre de l’intelligence dans votre recherche de prospects ! Economisez votre temps et votre énergie, et laissez la machine prendre les choses en main !

Force #2: La conversion des leads

Savez-vous ce qu’il se passe si vous n’utilisez pas d’Intelligence Artificielle dans votre business B2B? La majorité de vos leads, pourtant pertinents, ne sont tout simplement pas exploités. Les statistiques le montrent : seulement 27% des leads sont effectivement contactés par un commercial, et dans la plupart des cas, les commerciaux n’ont pas de réelle connaissance du contexte et des intentions réelles des prospects. Un pur gâchis !

Une approche automatisée et intelligente de la conversion de leads permet de produire de bien meilleurs résultats grâce à l’exploitation du Big Data.

Pour illustrer ces résultats, le diagramme ci-dessous montre la différence entre le nombre d’appels nécessaires pour qualifier un lead (MQL) sans outil d’analyse prédictive et avec l’utilisation de ce type d’outil. Un outil intelligent permet de gagner considérablement en efficacité dans le traitement commercial des leads : vous ainsi économisez 88 appels sortants par lead qualifié !

outil d'analyse predictive

Et la flexibilité de l’Intelligence Artificielle ne s’arrête pas là…

Certains outils d’Intelligence Artificielle, comme les SalesBots, permettent même de contacter automatiquement par messagerie 100% des leads bruts, tout en évacuant le « déchet », d’une manière hyper-personnalisée, pertinente selon leurs besoins identifiés et leur étape dans le cycle d’achat.

En somme, utiliser l’Intelligence Artificielle pour communiquer auprès de ses leads est plus intelligent qu’artificiel. Certains outils peuvent lire les réponses des prospects aux messages envoyés, et leur apporter une réponse adaptée, en interprétant les intentions du prospect et ses sentiments, en se basant sur la manière dont chaque prospect a écrit son message, le ton qu’il a employé, etc. Pour ensuite passer la main au commercial au bon moment.

Pour un commercial, travailler un lead peut prendre des mois, et nécessiter de multiples relances. Mais seulement 12% des commerciaux passent plus de trois appels à un prospect. Alors que statistiquement,  80% des ventes B2B sont faites entre le 5ème et le 12ème contact avec le prospect.

Un processus de conversion de leads à base d’Intelligence Artificielle permet de suivre activement tous les leads, et d’augmenter ainsi la probabilité d’un rappel de la part du prospect, et à terme celle de lui vendre quelque chose.

Grâce à l’Intelligence Artificielle, tout ceci peut se faire automatiquement pour vous… Laissant ainsi à votre équipe commerciale le soin de se concentrer sur la vente.

Force #3: Des communications marketing intelligentes

Au-delà de ces communications personnalisées avec les prospects, l’Intelligence Artificielle peut également vous aider à adapter vos communications de masse sur votre marché pour optimiser l’acquisition de nouveaux clients… Une personnalisation à grande échelle.

Ainsi, selon Hubspot, « près de 74% des clients online sont frustrés par les offres présentées sur les sites web, sur les bannières publicitaires et autres types de contenus, insuffisamment en ligne avec leurs attentes. »
Heureusement, le marketing personnalisé est déjà en place avec les applications de l’Account Based Marketing. Mais cela n’est pas forcément scalable. L’emailing 1 on 1, les appels téléphoniques, l’envoi de contenus spécifiques à tel ou tel prospect, il est très difficile, à moins de disposer de ressources considérables, de mener ce type d’actions à grande échelle. Alors comment faire ?

Réponse : l’Intelligence Artificielle.

Disons que vous générez 5 millions de visiteurs à l’année sur votre site web. En utilisant l’Intelligence Artificielle, vous pouvez offrir à chacun d’eux une expérience client sur mesure, depuis des conversations humanisées via des chatbots jusqu’à la génération dynamique de bannières, de contenus et même d’interfaces personnalisées sur votre site web.

Il s’agit d’optimisation de conversion. En temps réel ! Et les possibilités sont infinies, la technologie progressant chaque jour à une vitesse étourdissante…

Types of website personalization

(Source: Duda)

Ainsi, l’Intelligence Artificielle rend l’hyper-personnalisation possible, à grande échelle. Nous n’en sommes encore qu’au début, mais ce type d’applications est amené à transformer la façon de faire du marketing de masse dans les années à venir.

Force #4: L’optimisation de rendez-vous

Dans un monde idéal, nous aurions tous une ou un secrétaire. Malheureusement, la plupart des entreprises ne peuvent pas se permettre de fournir un(e) assistant(e) à chaque commercial !

Ce n’est pourtant plus un problème car l’Intelligence Artificielle permet de le faire… Dès maintenant !

Connaissez-vous Amy Ingram, et son frère Andrew ? Probablement pas encore. Il s’agit en faire d’assistants personnels intelligents et virtuels. Avec cette technologie, Amy et Andrew peuvent fixer et confirmer vos rendez-vous commerciaux, gérer votre agenda !

Interagissant avec votre boîte email, vous avez juste à les mettre en copie de vos emails et leur demander de planifier un rendez-vous. Ils font le travail pour vous, entrent en contact email avec votre prospect, demandent des créneaux en fonction de votre agenda, fixent le rendez-vous, vous le confirment, etc. Exactement comme un humain pourrait le faire.

robot

(Source: TechRepublic)

Force #5: Un nettoyage efficace des données

N’oubliez pas : L’Intelligence Artificielle ne fonctionne correctement que si la donnée nécessaire est disponible et de bonne qualité. Enfin, pour le moment…

Pour que ça fonctionne, et atteindre un ROI maximum, il est absolument impératif de vous assurer que votre CRM et votre plateforme de Marketing Automation contiennent des sets de données nettoyés et enrichis.

Dans un article publié en 2014, le New York Times expliquait que les data scientists passent entre 50 et 80% de leur temps à nettoyer la donnée pour préparer une utilisation, quelle qu’elle soit. Grâce aux solutions de data cleaning proposées depuis par les fournisseurs d’Intelligence Artificielle pour le marché B2B, ce taux est tombé à 26% en 2020. Ainsi, vos équipes commerciales peuvent désormais utiliser des informations précises, de qualité, automatiquement mises à jour en temps réel.

nettoyer les données

(Source: 1CRM)

Ce type de services sont de plus en plus souvent assurés (au moins en partie) par des algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle.

Alors quand est-ce que vous vous y mettez ?

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