Imaginez que vous investissiez 100 dollars par utilisateur dans un outil d’« apprentissage automatique » parce qu’on vous a dit que l’IA était la solution miracle.
Votre équipe se familiarise avec l'outil, mais ses fonctionnalités s'avèrent complexes. Il faut beaucoup de formation et y consacrer de nombreuses heures. Finalement, après des semaines de galère, vous avez réussi à intégrer l'outil à votre système…
… pour finalement vous rendre compte que vous avez acheté un outil d'apprentissage automatique alors que ce dont vous avez vraiment besoin, c'est d'une automatisation CRM. Oups.
Définir les notions d’« IA », d’« apprentissage automatique » etd’« automatisation »ne fait peut-être pas vraiment penser à un « conseil commercial sexy ». Mais cela pourrait bien déterminer si votre prochain investissement dans un outil sera une véritable bouée de sauvetage… ou simplement un moyen de colmater vos problèmes commerciaux à coups d’outils coûteux.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
Sauf que ce n'est pas le cas. Ce qui est un peu bizarre.
Le terme « IA » est ici utilisé au sens large ; il est donc utile d'examiner plus en détail ce que les logiciels d'IA sont réellement capables de faire :
- Raisonner à partir de vos données. L'IA peut analyser vos données et comparer plusieurs variables pour générer un résultat qui donne l'impression d'une interaction authentique. L'exemple le plus évident est celui des algorithmes linguistiques, dont les réponses vous font vous demander s'il y a bien quelqu'un de l'autre côté de l'écran. Mais elle peut également traiter des fichiers PDF, des feuilles de calcul et de grands ensembles de données en appliquant les mêmes principes.
- Apprendre et s'améliorer au fil du temps. Plus vous affinez l'IA et l'« entraînez » à partir de vos données, plus elle gagne en intelligence. Avec les bonnes instructions, l'IA n'est pas aussi « distrait » qu'un être humain peut l'être. Continuez à lui fournir des données de bonne qualité et elle gagnera en intelligence chaque semaine.
- Imiter la perception humaine. Donnez à l'IA des données qu'elle peut traiter (comme du texte ou des images) et elle sera capable d'interpréter les nuances de ton, tout comme un être humain.
- Prendre des décisions en tenant compte du contexte. Une fois que l'IA a été entraînée sur un volume de données suffisant, elle est capable d'analyser les différentes options et de vous proposer des recommandations pour vos décisions futures. C'est l'une des raisons pour lesquelles certaines personnes s'essaient même à des portefeuilles boursiers sélectionnés par l'IA.
Passons maintenant aux détails. Où trouve-t-on aujourd'hui ces différents types d'IA dans les processus d'entreprise ?
- L'IA conversationnelle (présente dans des outils tels que Claude, ChatGPT et Google Gemini) interagit avec les utilisateurs individuels à la manière d'un assistant personnel.
- Les moteurs de recommandation sont à la base de tout, des algorithmes de Netflix aux suggestions du type « Les clients ont également acheté… » sur les sites de vente en ligne.
- L'IA générative peut rédiger un discours de mariage, transformer votre texte en vidéo et s'occuper de pratiquement tout ce que vous auriez pu faire manuellement avec un logiciel vers 2015.
La question suivante est de savoir à quel moment ce type de technologie s'avère utile dans votre processus de vente :
- Les agents IA peuvent traiter les demandes entrantes et même « trier » vos messages pour signaler quand un prospect est prêt à acheter.
- Une rédaction intelligente de vos e-mails peut vous aider à gagner en efficacité dans votre processus de vente sortant, même si vous continuez à relire chaque e-mail avant son envoi.
- Le scoring prédictif des prospects peut vous aider à analyser minutieusement de grandes quantités de données afin d'identifier les tendances parmi vos prospects : qui est le plus susceptible de devenir client, et où vous devez concentrer vos efforts.
Jusqu'ici, tout va bien : la capacité de l'IA à imiter la prise de décision peut vous soulager d'un poids. Mais comment peut-elle s'intégrer concrètement à votre écosystème commercial existant ?
Qu'est-ce que l'automatisation ?
On distingue généralement l'automatisation de l'IA dans son ensemble grâce à quelques caractéristiques clés :
- Ce système repose sur des règles, ce qui signifie que vous pouvez définir les paramètres des automatisations dans vos flux de travail avant de les exécuter. Tout se déroulera alors conformément aux décisions que vous aurez prédéfinies.
- C'est un processus reproductible, ce qui signifie qu'il peut s'exécuter à grande échelle, même pendant que vous dormez. C'est sans doute là le principal attrait de l'automatisation, après tout.
- Ce système est fiable car il fonctionne dans le cadre des paramètres existants, tels que les champs définis dans votre logiciel. Il n'y a pratiquement pas de « prise de décision » à effectuer, ce qui signifie que si vous souhaitez modifier l'automatisation, il vous suffit de modifier les règles.
- C'est rapide et ennuyeux. Et on le dit dans le bon sens du terme. Le fait que les problèmes soient résolus — sans que vous ayez à intervenir à l'avenir —, c'est ennuyeux. Une fois que vous avez automatisé un processus de vente, vous êtes libre de vous consacrer à autre chose.
Bien sûr, toutes les solutions d'automatisation ne se valent pas.
Il y a l'automatisation des tâches, qui peut désigner l'envoi d'e-mails et de relances — le genre de tâches dont vous vous chargez habituellement.
Il existe également l'automatisation des processus, dans le cadre de laquelle un CRM basé sur l'IA commerciale peut gérer l'intégralité des séquences ou des flux de travail que vous définissez.
Enfin, il existe la RPA (automatisation robotisée des processus), une technologie plus avancée dans laquelle des robots, fonctionnant selon des règles programmées, reproduisent les clics et les actions des utilisateurs.
Chaque niveau d'automatisation a ses propres avantages. Mais même l'automatisation la plus simple peut vous permettre de gagner considérablement en efficacité, notamment dans le domaine de la vente :
- L'automatisation permet de créer automatiquement des contacts à partir des prospects entrants, ce qui fait que ces nouveaux prospects sont enregistrés dans votre CRM en tant que nouveaux contacts sans que vous ayez à remplir les champs manuellement.
- L'automatisation permet également d'envoyer des e-mails déclenchés et des séquences, ce qui donne à un nouveau prospect l'impression que votre entreprise est très réactive. Il se peut qu'il s'inscrive à votre liste de diffusion et reçoive un document, comme un ebook utile — le tout entièrement géré par des séquences d'automatisation des e-mails.
- L'automatisation permet de mettre à jour les étapes des dossiers dans votre CRM ; cela ne déclenchera peut-être pas de processus importants, mais garantira la cohérence de vos données et une bonne organisation de vos prospects.
- L'automatisation présente l'avantage de pouvoir gérer à votre place les rappels, les relances et les notifications. Elle peut par exemple envoyer une relance à un prospect après un rendez-vous, ou vous envoyer une notification pour vous rappeler de faire le point sur une vente potentielle.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est le domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à apprendre à reconnaître des modèles. En matière d'automatisation, il faut des règles claires et bien définies pour mettre en place un nouveau flux de travail.
L'apprentissage automatique est un peu plus complexe : il nécessite à la fois de la quantité et de la qualité de données pour générer des informations utiles.
Une différence essentielle : l'apprentissage automatique permet de commencer à prédire des résultats. Par exemple, si vous lui fournissez toutes sortes de données sur les prospects et les ventes, l'apprentissage automatique peut analyser vos données et isoler certaines variables :
- Probabilité qu'un prospect se transforme en client
- Les risques éventuels liés à cette transaction
- Probabilité de désabonnement à long terme
- Proposer la meilleure action à entreprendre pour l'équipe commerciale
L'apprentissage automatique repose généralement sur des probabilités. Par exemple, lorsque vous interagissez avec un chatbot basé sur l'IA, celui-ci utilise des schémas linguistiques pour générer de nouveaux mots en s'appuyant sur des probabilités algorithmiques, ce qui lui donne l'impression de posséder une intelligence humaine.
Une mise en garde importante : on pourrait croire que l'apprentissage automatique est là pour voler la vedette à vos principaux décideurs. Pas du tout. Il s'agit d'un outil qui vient enrichir vos analyses.
Voici quelques-uns des cas d'application les plus utiles du ML :
- Repérer les tendances qui échappent aux humains. Avouez-le : vous n'aimez pas parcourir des données dans d'énormes feuilles de calcul dans l'espoir d'y trouver des tendances. Même dans le meilleur des cas, lorsque cette méthode s'avère utile, elle reste chronophage. L'avantage du ML est qu'il peut traiter ces données beaucoup plus rapidement et mettre en évidence certaines tendances que vous pourrez ensuite examiner.
- S'améliorer grâce à davantage de données. Le ML a la particularité de créer un cercle vertueux. Vous lui fournissez des données de vente. Ces données vous aident à augmenter vos ventes. Vous lui transmettez ces données, et le processus se poursuit. Au fil du temps, le ML apprend à connaître si bien votre public, vos stratégies et vos schémas qu'il finit par faire partie intégrante de l'équipe.
- Faire des prévisions. C'est là que le ML commence à devenir vraiment intéressant. Il peut prédire des actions futures, voire attribuer des probabilités. Quelle est la probabilité qu'un prospect devienne client ? Quel prospect a le plus de chances de se convertir ? Quelle est la meilleure action à entreprendre ensuite ? Quel est le principal point sensible de chaque prospect ? Le ML peut analyser vos données et vous aider à répondre à chacune de ces questions.
« D'accord, mais que se passerait-il si l'apprentissage automatique tirait toutes les mauvaises conclusions de mes données ? », vous demandez-vous peut-être. C'est une question légitime.
Il n'est pas nécessaire, pour ainsi dire, de simplement « lâcher » la technologie d'apprentissage automatique dans une pièce et de la laisser seule avec toutes vos données. Vous pouvez entraîner le système à partir d'exemples spécifiquement étiquetés, ce qui revient en quelque sorte à « superviser » son apprentissage. Vous pouvez également lui confier un apprentissage totalement non supervisé et lui demander s'il est capable de détecter des schémas cachés que vous n'auriez peut-être pas découverts autrement.
Et, ce qui est peut-être le plus important, le ML tient compte des retours.
Vous pouvez lui attribuer une note positive ou négative. L'apprentissage automatique assimile ces informations par essais et erreurs, puis affine ses résultats. Ainsi, vous aurez toujours le sentiment que la qualité des données que vous recevez correspond davantage à vos priorités en tant qu'entreprise. Après tout, c'est vous qui lui attribuez des notes, un peu comme si c'était votre chauffeur Uber.
Il apprend tout seul, c'est vrai. Mais il peut aussi apprendre ce que vous voulez qu'il apprenne.
Cela confère à votre système d'apprentissage automatique des capacités quasi humaines, presque troublantes. Après tout, c'est vous qui déterminez la qualité de son apprentissage.
En quoi cela se traduit-il sur la qualité de vos ventes ?
- Prédire quelles pistes pourraient aboutir à une vente
- Amélioration de la précision des prévisions de ventes
- Routage basé sur le comportement, interagissant avec votre CRM pour prédire les probabilités et attribuer des flux de travail
- Recommandations personnalisées
- Suggestions pour accompagner votre équipe commerciale
Tout comme les autres définitions de cette liste, l'apprentissage automatique ne vise pas à remplacer qui que ce soit. Il s'agit d'un nouvel outil qui vous permet d'améliorer la gestion des processus de vente tels qu'ils existent déjà.
Considérez-le comme un deuxième cerveau intelligent, prêt à vous faire part de ses commentaires, à tirer des enseignements de vos données et à vous indiquer les prochaines étapes à suivre pour votre entreprise.
Les domaines où l'IA, l'automatisation et l'apprentissage automatique trouvent leur place (et ceux où ils échouent)
Différences entre l'IA, l'automatisation et l'apprentissage automatique
L'« IA »et l'« apprentissage automatique » relèvent peut-être des mêmes catégories technologiques, mais cela ne signifie pas pour autant qu'il s'agisse de la même chose. Voyons en détail en quoi ces trois termes diffèrent les uns des autres.
Objectif
- L'IA est une technologie d'aide à la décision. Elle simule la « pensée » avec moins de programmation. On peut également la considérer comme un terme générique désignant toute technologie censée simuler l'intelligence humaine.
- L'automatisation obéit à des règles strictes ; elle fonctionne davantage comme une chaîne de montage, avec des paramètres prédéfinis pour chaque étape, que comme une force créative.
- L'apprentissage automatique tire des enseignements des tendances et commence à créer des modèles prédictifs pour vous aider à mieux comprendre les données.
Niveau d'intelligence
L'IA et l'apprentissage automatique sont « intelligents » dans le sens où ils « semblent » intelligents aux yeux de ceux qui les utilisent. En revanche, l'automatisation peut souvent donner l'impression d'être une machine sans âme, qui s'apparente davantage à un simple programme informatique fonctionnant selon un ensemble de règles que vous définissez.
Actions basées sur une base de données vs actions basées sur des règles
L'apprentissage automatique est un processus qui nécessite d'énormes quantités de données . En effet, la qualité de vos modèles d'apprentissage automatique dépend de la qualité (et de la quantité) des données que vous leur fournissez. L'automatisation, en revanche, repose presque entièrement sur des règles. Elle cessera de fonctionner si vous ne lui fournissez pas de règles solides pour gérer toutes les situations auxquelles elle est confrontée.
L'IA, en tant que terme générique dans ce contexte, est un concept hétérogène. Elle est capable d' analyser de vastes quantités de données. Elle peut également automatiser certains processus en s'appuyant sur vos instructions pour définir des règles de base.
Quand utiliser chacune d'entre elles
- Utilisez l'IA pour simuler l'intelligence humaine : conversations, évaluation et aide à la décision. L'IA est votre stratège de haut niveau. Elle est là pour aider à estomper les frontières entre la technologie pure et les compétences relationnelles propres à l'être humain.
- Utilisez l'automatisation pour des objectifs et des tâches spécifiques, régis par des règles. Si vos processus sont très prévisibles — comme la manière dont vous qualifiez un prospect —, l'automatisation sera votre atout majeur. Elle peut également aider à organiser les grandes équipes commerciales en leur attribuant ou en leur associant les prospects appropriés. Elle est efficace pour la mise à l'échelle, mais pas pour la réflexion.
- Utilisez le ML pour les prévisions, l'optimisation et le traitement des données. Le ML peut vous servir à explorer le terrain. Et n'oubliez pas qu'il s'agit d'un cercle vertueux qui s'autoalimente : si vous continuez à lui fournir des données de meilleure qualité, il vous donnera en retour des informations de meilleure qualité.
Les avantages de l'utilisation de l'IA, de l'automatisation et de l'apprentissage automatique dans le domaine de la vente
On peut affirmer sans crainte que le recours judicieux à l'intelligence artificielle peut vous aider à augmenter vos ventes.
Mais même si l'IA est censée prendre en charge la partie « intelligence » de l'équation et la confier à des logiciels, vous constaterez qu'une approche intelligente de votre part vous apportera toutes sortes d'avantages commerciaux :
- Une efficacité accrue. Si vous automatisez ne serait-ce qu’une seule tâche au cours de la semaine prochaine, vous remportez d’emblée une victoire qui portera ses fruits tout au long de l’année. Fini le travail manuel fastidieux ou la saisie de données. Le simple fait de laisser votre système d’IA s’en charger automatiquement constitue un gain immédiat.
- Une meilleure notation et hiérarchisation des prospects. La notation manuelle des prospects est un travail qui nécessite beaucoup de données. Ce n'est pas toujours une tâche agréable, à moins d'être un passionné de tableurs. Les outils d'apprentissage automatique excellent dans ce domaine et permettent en outre de traiter vos données beaucoup plus rapidement.
- Des prévisions plus précises. Imaginez qu'une IA vous aide à établir des prévisions fondées sur des données, qui s'apparentent moins à des conjectures qu'à de véritables prévisions. En intégrant des données de qualité dans vos systèmes et en disposant des outils nécessaires pour les transformer en prévisions précises, vous aurez davantage l'impression d'utiliser une boule de cristal qu'un simple logiciel.
- Une approche personnalisée à grande échelle. Plus vous personnalisez votre approche, plus vos ventes paraissent humaines. Le problème, c'est de parvenir à le faire à grande échelle. Grâce à l'IA, à l'automatisation et à l'apprentissage automatique, qui remplissent tous leurs fonctions respectives, vous seriez surpris de voir à quel point c'est facile à réaliser.
- Des taux de conversion plus élevés. Que se passe-t-il lorsque les bonnes personnes ne reçoivent pas les relances appropriées ? Elles ne se transforment pas en clients. Elles se sentent laissées pour compte. Mais grâce aux outils d'IA qui permettent de « trier » chaque prospect et d'automatiser les relances, chaque nouveau prospect a le sentiment d'être pris en charge comme il se doit. Et cela signifie qu'il se transforme en client.
- Des flux de travail et des pipelines de vente optimisés. Imaginez un outil capable de gérer les transitions entre les services, les équipes et les commerciaux. Vous disposerez ainsi d'un système parfaitement rodé, avec des flux de travail fluides qui garantissent le bon déroulement de l'ensemble des opérations.
- Réduction des coûts. Avez-vous remarqué ce dont ces outils n’ont pas besoin ? Autant d’intervention ou de formation qu’un être humain. Cela se traduit par une réduction des coûts, car vous faites plus avec moins.
Le pouvoir de l'IA dans votre CRM
Peut-être n'avez-vous pas besoin de connaître toutes les définitions du monde de l'IA pour en comprendre le sens. Mais vous devez garder à l'esprit un vieil adage :
Une place pour chaque chose, et chaque chose à sa place.
C'est ce qu'un CRM basé sur l'IA, conçu pour vous fournir les meilleurs outils adaptés à chaque tâche, peut vous apporter. Alors si vous souhaitez vendre plus efficacement grâce à un CRM basé sur l'IA, pensez à essayer Close .
