Les équipes commerciales ont tendance à déployer un nouvel outil d'IA comme s'il s'agissait d'une simple mise à jour de fonctionnalités. Il suffit d'appuyer sur un bouton ! De synchroniser le CRM ! Et voilà, l'IA fonctionne désormais parfaitement en arrière-plan, sans le moindre problème.
Mais depuis quand la vie fonctionne-t-elle ainsi ?
Les équipes commerciales les plus performantes le savent mieux que quiconque : pour atteindre un haut niveau de performance, il faut une formation de qualité, en particulier lors de l'intégration.
Il ne devrait pas en être autrement pour l'IA.
Si vous utilisez les fonctionnalités d'IA de manière statique (avec très peu d'instructions, voire les plus simples), devinez quoi ? Vos résultats finiront eux aussi par paraître médiocres.
Si vous formez et intégrez un nouvel agent IA, vous devriez aborder cette tâche de la même manière que si vous formiez et intégriez un nouveau commercial :
- Mise en place des règles de vente de base (et des systèmes d'escalade des ventes) avant le lancement de l'agent
- Intégrer des boucles de rétroaction dans votre agent afin de pouvoir continuer à former votre IA au fur et à mesure
- Transformer vos activités commerciales quotidiennes en données exploitables pour améliorer également la manière dont vous déployez vos agents IA
Voyons quelques bonnes pratiques pour former votre agent IA, comme vous le feriez avec un nouveau commercial débutant.
Bon pratique n° 1 : Traitez votre agent IA comme un nouvel employé
Personne ne s'attend à ce que même le commercial le plus brillant et le plus chevronné « comprenne tout » dès le premier essai. Alors pourquoi en attendons-nous autant d'une IA que nous n'avons même pas encore formée ? Arrêtez ça. Nous savons que l'IA est un logiciel, nous nous attendons donc à l'installer et à l'utiliser comme un logiciel. Mais cela s'apparente davantage à une intégration — c'est exactement pour cette raison que nous avons créé Chloé, une coéquipière commerciale IA qui réside directement au sein de Close, prête à être formée à votre stratégie commerciale de la même manière que vous intégreriez un nouveau SDR. (Elle est en version bêta — inscrivez-vous sur la liste d'attente si vous souhaitez qu'elle contacte vos prospects.)
« Traitez votre agent IA comme si vous intégriez un nouveau membre dans votre équipe, et non comme si vous installiez un logiciel. Avant même de commencer la formation, définissez clairement vos règles d’escalade et les limites de ses compétences — en gros, apprenez-lui quand il ne doit PAS intervenir avant de lui apprendre comment aider. Abordez ensuite la formation de la même manière que vous le feriez avec un être humain. »—Lisa Popovici, présidente et cofondatrice de Siena AI, développeurs d’une IA empathique et autonome
Que signifie concrètement « former son agent IA comme un être humain » ? Tout d'abord, il faut lui dire quoi faire. Lui montrer les ficelles du métier. Voici quelques bonnes pistes à donner à votre agent IA avant de le lancer dans le monde :
- Quand faut-il faire appel à un interlocuteur humain ?
- Quelles objections ne devrait-il pas tenter de traiter ?
- La meilleure façon de gérer les objections
- Quelle langue est interdite ?
- Quelles transactions nécessitent un examen manuel ?
Répondez d'abord à ces questions. Intégrez ensuite ces réponses dans un nouveau document d'intégration de l'IA et expliquez-les en termes précis.
Avec les agents IA, il faut s'en tenir à une règle d'or : « la qualité de l'entrée détermine la qualité de la sortie ». Plus vous fournissez d'informations et d'instructions de qualité dès le départ, plus vous pouvez compter sur l'IA pour fonctionner selon les règles que vous définissez. Si vous ne lui donnez qu'une seule consigne et que vous vous attendez à ce qu'elle gère le reste toute seule ? Vous exposez l'agent IA à toutes sortes de problèmes potentiels, comme l'incapacité à gérer les escalades ou les objections.
Commencez par une phase d'intégration, un peu comme pour un nouveau commercial. Rédigez un document explicatif clair décrivant comment votre marque vend ses produits et à qui. C'est à ce moment-là que votre agent IA commencera à parler comme s'il faisait partie de votre équipe.
Bon pratique n° 2 : Mettre en place un cercle vertueux dès le départ
Pensez un instant à vos commerciaux.
Quelles sont les caractéristiques que vous remarquez chez les vrais battants ? Il y a fort à parier qu'ils sont proactifs en matière de retour d'expérience. Ils ne sont peut-être pas parfaits dès le départ, mais ils sont très motivés pour recueillir des commentaires, corriger leurs erreurs et combler leurs lacunes.
Même s’ils commettent des erreurs, il n’est pas difficile de repérer quelqu’un qui a clairement de l’avenir devant lui. Ce sont généralement ceux qui sollicitent (et mettent en pratique) des retours d’expérience à profusion.
Appliquez ce même principe à votre agent IA. Considérez le retour d'information comme un processus d'amélioration continue.
« MLa plupart des équipes déploient l’IA comme un outil statique. On la configure une fois, on la laisse tourner, en espérant que tout se passe bien. … Ce n’est pas ainsi que fonctionnent les équipes gagnantes. » —Donna McCurley, créatrice de l’AI Sales Operating System™, forte de plus de 20 ans d’expérience dans l’aide à la vente
Donna McCurley a récemment proposé trois méthodes concrètes pour mettre en place des boucles de rétroaction qui garantissent l'amélioration de votre agent IA :
Mettre en place des boucles de rétroaction qui « fonctionnent vraiment »
Imaginons que vous ayez développé votre agent IA, que vous l'ayez mis en service et que vous l'ayez déployé. Il mène alors la conversation jusqu'à la conclusion d'un accord et la transmet à un membre de votre équipe commerciale pour la finalisation effective.
Ce transfert s'accompagne d'une estimation selon laquelle cette transaction a 85 % de chances d'aboutir.
Mais la transaction est au point mort. Le commercial la signale tout en précisant le problème (par exemple, l'IA n'a pas détecté le signal « gel du budget » émis par le responsable).
Si votre processus s'arrête là, votre agent IA dédié aux ventes n'aura rien appris.
Mais si vous ajoutez les « mentions de gel budgétaire » pour déclencher de nouvelles alertes de risque, vous disposez désormais d'un agent IA qui
- sait qu'il faut se méfier de ce risque et
- souligne le risque lié au renvoi d'une escalade vers votre flux de travail.
Intégrer un processus impliquant une intervention humaine
Les humains ne sont pas encore tout à fait prêts à tout confier à l'IA pour aller se prélasser à la plage en sirotant des daiquiris à la fraise. Il faut toujours un être humain dans le processus pour superviser, repérer les erreurs manifestes et détecter les hallucinations.
Par exemple, explique M. McCurley, imaginez qu'une IA identifie un client potentiel et lui recommande la meilleure action à entreprendre : planifier un examen technique.
Mais le représentant humain qui intervient dans votre processus peut observer le client et se rendre compte qu'il déteste les démonstrations.
Ce n'est que lorsqu'un utilisateur exprime sa préférence pour ne pas assister à une démonstration que l'IA prend conscience de cette caractéristique. Le système peut désormais s'adapter en analysant des profils de clients similaires et, le cas échéant, recommander de ne pas assister à la démonstration.
Le résultat : un cycle de vente plus rapide, car l'IA apprend à connaître les particularités de vos clients. Et vous vous rapprochez un peu plus de ces daiquiris.
Intégrez la formation quotidienne à vos processus existants
Un bon entraînement est un processus continu. C'est un système cohérent qui consiste à se concentrer sur ce qui fonctionne et à éliminer ce qui ne fonctionne pas. Vous n'atteindrez peut-être jamais la perfection, mais vous vous améliorerez de plus en plus avec le temps.
Il en va de même pour votre agent IA. Mettez en place un processus existant pour former régulièrement votre IA. S'il s'agit d'une IA vocale, vous pourriez par exemple relire les transcriptions pour repérer les erreurs manifestes. Vous pourriez également intégrer à vos mises à jour CRM une « note de précision de l'IA » afin qu'elle puisse vérifier ses propres retours. Ou bien, vous pouvez inclure l'analyse des appels dans votre processus, puis vérifier si les conseils prodigués par l'IA avant l'appel avec ce client étaient justes ou erronés.
Vous pouvez même passer en revue vos transactions conclues avec succès. Effectuez régulièrement des analyses « post-transaction » pour identifier ce que l'IA aurait dû détecter ou mettre en évidence ce qui s'est avéré particulièrement efficace.
Bon pratique n° 3 : privilégier les effets cumulés plutôt que les résultats à court terme
Suivez les étapes ci-dessus, et vous verrez que votre attitude changera. Vous n'aurez plus l'impression qu'un agent IA doit tout réussir du premier coup.
L'objectif est plutôt de tirer pleinement parti de cet avantage. Votre agent devrait devenir de plus en plus performant, en assumant progressivement davantage de responsabilités. La formation initiale et les boucles de rétroaction que vous aurez mises en place porteront leurs fruits à terme : vous obtiendrez des informations plus exploitables et gagnerez davantage de temps.
Mais comment opérer ce changement de mentalité ? Voici deux suggestions.
Il faut se méfier des évaluations de l'IA basées uniquement sur ses performances actuelles
Oui, il se peut que votre agent IA ne rédige pas un e-mail qui vous ressemble. Il se peut aussi que ses analyses et prévisions commerciales ne semblent pas tout à fait exactes.
(Si c'est le cas, tant mieux. Mais ne jetez pas le bébé avec l'eau du bain si tout n'est pas encore parfait.)
« La plus grande erreur que commettent les gens est de traiter un agent IA comme une simple installation logicielle, alors qu’ils devraient l’aborder comme une refonte des processus. On ne peut pas former un agent pour qu’il soit efficace si le processus sous-jacent est chaotique : on se retrouve alors tout simplement dans les limbes des projets pilotes, là où 95 % des projets d’IA finissent par échouer. Pour passer d’un chatbot qui se contente de parler à un agent qui fait réellement le travail, il faut cesser de se focaliser sur les invites et commencer à structurer les données auxquelles l’agent est autorisé à accéder. Si vous ne mettez pas d’abord en place les garde-fous et le flux de travail, vous ne créez pas une équipe numérique ; vous ne faites que créer un risque. » —Mike Allton, directeur de la croissance pilotée par les partenaires chez Agorapulse
Notez bien ce que dit Allton : il ne faut pas se focaliser sur la consigne. Les consignes sont très utiles et importantes, mais elles ne font pas tout. Considérez l'agent IA comme un élément à part entière de vos systèmes : garde-fous, flux de travail et accès aux données.
Et affiner la manière dont cela concerne ces trois aspects ne se fera pas du jour au lendemain.
Commencez votre évaluation en gardant à l'esprit vos objectifs à long terme
Le contraire de « du jour au lendemain » consiste donc à miser sur les bénéfices à long terme.
Cessez d'évaluer les compétences d'un agent à l'aune de ses résultats immédiats et commencez à rechercher ces progrès progressifs. Par exemple :
- Votre IA signale-t-elle les risques plus tôt, notamment après avoir identifié les ventes qui n'ont pas abouti ?
- Vos prévisions s'améliorent-elles à mesure que le système apprend à identifier les signaux qui font la différence lorsque vous concluez une vente ?
- Votre accompagnement commercial gagne-t-il en efficacité grâce au fait que l'IA met davantage en évidence les risques ?
L'idée, c'est que plus vous utilisez (et formez) votre IA, plus vos avantages concurrentiels s'accumulent.
« Alors que vos concurrents ont recours à une IA générique, votre IA apprend à connaître votre marché spécifique, les habitudes de vos clients et les stratégies qui vous permettent de réussir », explique McCurley.
Bonnes pratiques n° 4 : Respectez les consignes et les interdictions relatives à l'entraînement des IA
D'un point de vue stratégique ? Les principes fondamentaux de la formation à l'IA sont les suivants : il faut la considérer comme un processus continu et ne pas s'attendre à des résultats du jour au lendemain.
Mais partons du principe que vous le savez déjà. Il existe des moyens plus précis de vous assurer que votre agent commercial IA s'améliore au fil du temps.
À NE PAS FAIRE :
- Déployez l'IA sans critères de qualification documentés. En d'autres termes, n'oubliez jamais de lui indiquer le profil de vos clients. Si vous ne lui fournissez pas de données historiques sur vos clients (données démographiques, difficultés rencontrées, etc.), comment pouvez-vous espérer qu'elle prédise avec précision si un prospect deviendra client ?
- Ignorez les résultats erronés. L'IA se fera un plaisir de continuer à vous fournir des informations erronées si vous ne les corrigez jamais. En fait, elle en conclura qu'elle fait du bon travail. Corriger l'IA n'est pas toujours très agréable, car vous aurez l'impression de lui apprendre à faire son travail. Mais c'est précisément ce que vous faites. Une correction aujourd'hui n'est pas toujours agréable, mais elle vous fera gagner un temps considérable plus tard.
- Évaluer les performances sur la base d'un seul mauvais résultat. C'est là que l'idée reçue sur les « logiciels » refait surface. L'IA est certes un logiciel, mais c'est un logiciel conçu pour s'adapter automatiquement à ce qui vous convient. Si elle rate la cible, il suffit de lui rappeler où se trouve cette cible.
- Considérez l'IA comme un raccourci pour une réflexion floue. Parfois, les instructions ne fonctionnent pas parce que nous ne savons pas vraiment ce que nous demandons. Faut-il s'étonner que l'IA nous déçoive dans ces situations ? Définissez clairement ce que vous voulez, y compris le résultat précis dont vous avez besoin. Votre agent IA pourrait bien vous surprendre.
À FAIRE :
- Documentez votre processus avant la formation. Présentez à l'IA l'ensemble de votre processus de vente. D'où proviennent les prospects ? Quel commercial gère quels canaux ? Qui a besoin de quelles données ?
- Mettez en place de petites boucles de correction. Intégrez à votre processus un élément permettant d'évaluer les performances d'un agent IA. Ses prévisions concernant la qualité d'un prospect étaient-elles exactes, ou avez-vous dû intervenir pour apporter une petite correction ? Et si la prévision était exacte, l'agent devrait également en être informé.
- Définissez les limites de l'escalade. Votre agent IA doit connaître ses propres limites. S'il ne parvient pas à gérer une objection sans inventer de fausses informations, il doit savoir comment transférer le prospect à un commercial en premier lieu.
- Examinez le raisonnement de l'IA, et pas seulement ses résultats. Si le caractère d'une personne détermine son destin, alors le raisonnement de l'IA détermine le sien. Un raisonnement erroné mènera à des résultats erronés. Vous devez corriger son raisonnement, ou rechercher un bon raisonnement ayant produit de bons résultats, afin de déterminer quelles instructions supplémentaires votre agent IA pourrait avoir besoin.
Cela peut sembler fastidieux, mais vous trouverez peut-être que ce processus en vaut la peine. En effet, apprendre à former un agent IA pourrait vous aider à mettre en lumière des lacunes dans vos processus dont vous ignoriez l'existence.
De ce point de vue, l'agent IA s'améliore grâce à un apprentissage continu… mais vous aussi.
Bonnes pratiques pour que votre agent IA « comprenne »
En attendant l'avènement d'une IA comparable à HAL, ne vous attendez pas à ce qu'un agent IA maîtrise tout votre processus de vente dès le premier essai. Les humains ont besoin d'être formés ; il en va de même pour les logiciels. Les SDR basés sur l'IA ne sont pas encore prêts à vous remplacer.
La bonne nouvelle ? D'autres s'en servent comme excuse pour ne pas faire d'efforts. Si un agent IA ne parvient pas à répondre correctement à une demande, vos concurrents pourraient en conclure que l'IA « n'a pas fonctionné ».
Tu ne vas pas faire ça, et c'est ça ton avantage.
Au contraire, vous allez traiter votre IA au quotidien comme un commercial junior docile. Vous définirez des attentes claires. Vous passerez en revue son raisonnement. Vous corrigerez ses erreurs. Vous continuerez à l'accompagner. Faites tout cela avec constance, et vous disposerez d'un atout qui améliorera la qualité (et la rapidité) de votre processus de vente.
Ou bien — écoutez-nous bien — vous pouvez laisser tomber l'étape « créer votre propre IA de A à Z » et faire la connaissance de Chloé, la coéquipière IA Close chargée des ventes. Elle appelle vos prospects entrants en quelques secondes, mène de véritables entretiens de qualification, fixe des rendez-vous et enregistre tout dans votre CRM (car elle est intégrée à Close). Formez-la une seule fois ; elle n'en sera que plus performante par la suite. Inscrivez-vous sur la liste d'attente pour Chloé — elle est gratuite pendant la phase bêta.
Prêt à intégrer l'IA à votre processus de vente ? Inscrivez-vous Close pour bénéficier d'un essai gratuit de Close .
