Hier encore confidentielle, l’intelligence artificielle s’invite désormais dans tous les rouages du marketing et des ventes. Les algorithmes dopent la connaissance client, optimisent les actions et décuplent les résultats commerciaux. Toutefois, dans cet engouement technologique, les entreprises doivent veiller à ne pas sombrer dans une approche déshumanisée, puisque le facteur humain demeure le garant d’une relation client pérenne.
Découvrez dans cet article 9 applications concrètes de l’IA pour la vente augmentée. Au fil de la lecture, vous saurez comment ces technologies transforment le travail du commercial pour stimuler les résultats, tout en renforçant l’approche client centrée sur le facteur humain.
1 - Les chatbots
Solution d’IA désormais incontournable, le chatbot automatise les échanges avec les clients sur les canaux digitaux. Grâce à cette technologie, les requêtes les plus fréquentes obtiennent une réponse instantanée, sans nécessiter l’intervention d’un agent.
Le chatbot comprend les questions posées grâce au traitement du langage naturel (NLP) et y répond selon les données présentes dans sa base de connaissances. Les réponses les plus pertinentes ont été définies au préalable par les équipes marketing et customer service.
Le chatbot sélectionne alors la réponse appropriée en fonction de l’analyse du message client.
Cette automatisation des requêtes simples et récurrentes présente de multiples avantages :
- Gain de temps pour le client qui obtient une réponse immédiate, 24h/24 et 7j/7.
- Désengorgement des équipes du customer service, focalisées sur les demandes complexes.
- Amélioration du taux de satisfaction client grâce au traitement instantané.
- Personnalisation des réponses en affinant les algorithmes selon le profil du client.
De nombreux secteurs adoptent désormais les chatbots pour améliorer la relation client digitale :
- Dans l’e-commerce, un chatbot sur le site web renseigne les visiteurs sur les produits et facilite le parcours d’achat.
- Dans la banque, il interagit avec les clients via l’application mobile pour fournir le solde du compte ou bloquer une carte.
- Dans les télécoms, il informe par notification les utilisateurs de leur consommation ou de l’évolution de leur forfait.
- Dans le tourisme, il dialogue sur les réseaux sociaux pour recommander des activités ou répondre aux questions pratiques.
Avec les chatbots, l’expérience client devient plus efficace dans de nombreux secteurs. Cette technologie d’IA optimise les échanges sur tous les canaux pour un service client accessible 24/7.
2 - Des recommandations ultra personnalisées
Les algorithmes de recommandation produits utilisent l’intelligence artificielle pour proposer à chaque client les références les plus pertinentes selon ses goûts. Cette personnalisation extrême booste les ventes en facilitant la découverte de nouveaux produits adaptés.
Le moteur de recommandation exploite diverses données comme les produits déjà consultés ou achetés par le client. Il identifie ses préférences et détermine quelles références sont susceptibles de l’intéresser, parmi un vaste catalogue.
L’IA va même plus loin en analysant le comportement global des clients. Elle détecte des corrélations entre produits qui échapperaient à l’œil humain. Le moteur est ainsi capable de proposer des articles en adéquation avec les attentes du client, quand bien même il n’y aurait pas de lien évident avec ses habitudes.
Cibler finement les recommandations pour chaque profil client présente de multiples atouts :
- Personnalisation extrême de l’expérience utilisateur sur le site ou l’appli.
- Découverte facilitée de nouveaux produits pertinents.
- Taux de conversion boosté grâce à la proposition de références en phase avec les besoins.
- Ventes additionnelles par l’incitation à acheter des produits connexes.
Cette technologie de recommandation ultra personnalisée est notamment utilisée avec succès par Amazon, Netflix ou Spotify. Quel que soit le secteur, l’IA ouvre la voie à des suggestions sur-mesure pour chaque client, afin d’augmenter le panier moyen.
3 - Prédire les ventes grâce aux modèles statistiques
L’analyse prédictive des ventes par IA permet d’estimer avec précision les volumes de vente futurs. Les modèles statistiques établissent des projections solides à partir des données passées et des tendances du marché.
Ces modèles mathématiques complexes intègrent de multiples paramètres. Ils prennent en compte les ventes historiques sur plusieurs années pour dégager des tendances. Les nouvelles parts de marché conquises sont également considérées, de même que l’évolution constante de la demande et des comportements d’achat. L’impact de la saisonnalité entre en ligne de compte, certains produits voyant leurs ventes fluctuer selon la période de l’année. Les actions marketing et commerciales prévues pour les mois à venir sont projetées dans les estimations. Les lancements et arrêts de références influencent les projections.
Enfin, la conjoncture économique globale et ses répercussions sur le secteur d’activité sont analysées. La combinaison de tous ces paramètres permet d’établir des prévisions solides grâce à la puissance de l’IA.
La prévision précise des ventes présente, entre autres, les avantages suivants :
- Anticiper les ruptures de stock et les pénuries en ajustant les niveaux de production et d’approvisionnement.
- Optimiser le dimensionnement des équipes pour absorber les pics d’activité prévus.
- Adapter les objectifs individuels et collectifs aux tendances anticipées.
- Allouer les budgets marketing et commerciaux aux périodes où l’impact sera maximal.
- Ajuster la supply chain en alertant les fournisseurs des besoins futurs.
On le voit, l’analyse prédictive des ventes par l’IA améliore ainsi l’anticipation dans de nombreux domaines. Les entreprises peuvent se projeter avec confiance et optimiser leurs opérations en conséquence.
4 - Cibler automatiquement les clients à fort potentiel
Les algorithmes de ciblage automatique identifient, parmi votre base clients, les profils les plus susceptibles d’acheter vos produits ou services. L’IA détermine les prospects présentant le meilleur potentiel pour optimiser les actions commerciales.
Le moteur de ciblage exploite les data comportementales collectées. Il analyse finement chaque profil client :
- Ses interactions sur le site web ;
- Son historique d’achats ;
- Ses réactions aux campagnes marketing ;
- Etc.
Il en déduit un score de propension, reflétant la probabilité d’achat ou de conversion. Les profils aux scores les plus élevés sont automatiquement intégrés dans les campagnes emailing, social selling ou pub en ligne. Les scores les plus bas sont travaillés avec les algorithmes de « churn » pour retenir les prospects avant qu’ils ne quittent définitivement le site, par exemple.
Optimiser le ciblage commercial grâce à l’IA génère de multiples bénéfices. La conversion des prospects s’accroît en ciblant les profils mûrs et avancés dans le tunnel. La productivité commerciale se trouve renforcée du fait que les équipes se concentrent exclusivement sur les leads à très fort potentiel.
En outre, les coûts d’acquisition baissent dans la mesure où seuls les prospects pertinents sont ciblés. Le taux de transformation augmente sur l’ensemble du parcours client grâce à ce ciblage affiné.
Enfin, le retour sur investissement des campagnes s’améliore nettement grâce à la précision du ciblage rendu possible par les algorithmes.
Ainsi, grâce au ciblage automatisé, les équipes concentrent leurs efforts sur les prospects et clients à très haut potentiel pour plus d’efficacité.
5 - Segmenter finement la base clients
La segmentation intelligente par l’IA partitionne automatiquement la base clients en groupes homogènes. Chaque segment présente des caractéristiques et des comportements communs. Cette segmentation sur-mesure permet de personnaliser les actions commerciales.
L’algorithme de segmentation exploite de nombreuses données comme :
- Les caractéristiques sociodémographiques ;
- L’historique des achats ;
- Les interactions sur les différents canaux ;
- La sensibilité aux promotions ;
- La fréquence d’achat ;
- Le panier moyen ;
- Etc.
Il identifie des corrélations imperceptibles pour l’humain et fait émerger des segments aux profils similaires. Chaque groupe bénéficie alors d’actions marketing et commerciales ultra personnalisées.
Cibler finement des segments sur-mesure génère de multiples bénéfices. Tout d’abord, les campagnes et offres deviennent pleinement adaptées aux attentes de chaque segment, ce qui renforce leur impact.
Ensuite, l’expérience client s’en trouve enrichie, les messages et contenus étant en totale adéquation avec les besoins. Par ailleurs, des opportunités de ventes additionnelles émergent en activant les leviers spécifiques à chaque profil segmenté.
Enfin, l’efficacité marketing s’accroît de manière significative grâce à des actions commerciales hyper ciblées et personnalisées.
Grâce à l’IA, la segmentation devient un processus dynamique et continu. Les groupes évoluent et s’affinent au fil du temps pour toujours plus de finesse.
6 - Datavisualisation pour piloter l'activité
La datavisualisation restitue de manière graphique les données commerciales et marketing. Tableaux de bord, graphiques interactifs et dataviz en temps réel facilitent le pilotage de l’activité.
Les solutions de datavisualisation exploitent les volumes massifs de data générées par les actions marketing et commerciales. Elles synthétisent ces informations sous forme visuelle pour en faciliter l’analyse par les équipes.
Ces outils permettent de :
- Visualiser l’évolution des ventes, marges, paniers moyens, etc.
- Analyser finement les performances par canal, campagne, produit.
- Comparer les résultats à des périodes antérieures.
- Détecter les tendances et les corrélations dans les données.
- Partager des indicateurs clefs au sein de tableaux de bord interactifs.
La datavisualisation dynamique et en temps réel confère de multiples possibilités pour exploiter l’information de manière optimale. Elle permet tout d’abord de piloter finement l’activité commerciale dans son ensemble, en suivant en direct l’évolution de tous les indicateurs clefs. Dès lors, il devient possible d’ajuster rapidement les actions marketing et commerciales en cas d’écart par rapport aux objectifs ou pour saisir une opportunité soudaine sur le marché.
Par ailleurs, le partage fluide de ces données visualisées en interne accroît la réactivité et la collaboration au sein des équipes commerciales. La datavisualisation favorise également une compréhension intuitive et immédiate des informations stratégiques. Ainsi, les décisions importantes peuvent être prises sur la base de données tangibles, et non plus seulement d’intuitions.
Grâce à ces graphiques et tableaux de bord dynamiques, les commerciaux disposent d’une vision synoptique de leur activité.
7 - Extraire des insights des données textuelles
L’analyse sémantique explore en profondeur les données textuelles générées au quotidien par les clients. Commentaires sur les réseaux sociaux, avis produits, emails, conversations téléphoniques, etc., regorgent d’informations non structurées.
Grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP), l’IA extrait du sens de ces gisements textuels. Elle détecte les tendances, les sentiments dominants, les sujets récurrents.
Les cas d’usage de l’analyse sémantique sont multiples. Elle permet, par exemple, d’analyser finement les verbatim client dans le but de :
- Identifier les irritants et les points de satisfaction dans le parcours client.
- Dégager les attentes et les besoins exprimés par les clients.
- Détecter les nouvelles tendances et préférences émergentes.
- Analyser l’image de marque et la réputation sur les réseaux sociaux.
- Suivre l’évolution de la perception des produits et services.
L’analyse sémantique révèle ainsi des insights clés au sein des données non structurées. Elle ouvre la voie à une compréhension affinée des clients pour mieux répondre à leurs attentes.
8 - Ajuster les prix de manière dynamique
Les algorithmes d’optimisation des prix ajustent de façon automatique et en temps réel le prix des produits. L’IA intègre de multiples paramètres pour fixer le prix idéal au moment opportun.
Les algorithmes de pricing intègrent parfois également la notion de juste prix perçu par les clients. En analysant les données historiques, l’IA cerne la fourchette de prix acceptable pour chaque référence afin de rester compétitif tout en maximisant la marge.
Certains moteurs de tarification poussent même la personnalisation jusqu’à définir un prix sur-mesure pour chaque client selon son profil. Ils tiennent compte de sa sensibilité au prix, de ses achats passés, de sa fidélité à la marque, afin d’optimiser les opportunités de vente et de marge pour chaque profil.
L’IA va également affiner continuellement ses algorithmes de pricing grâce au machine learning. En testant des millions de combinaisons prix/produits/clients et en mesurant les résultats, les moteurs de tarification deviennent de plus en plus performants.
La dynamique d’optimisation peut s’appliquer à différentes échelles de temps en fonction de la stratégie. Certaines enseignes réajustent leurs prix plusieurs fois par jour pour s’adapter en live aux fluctuations du marché.
Grâce à cette approche dynamique et individualisée, l’IA ouvre la voie à une optimisation des prix en continu pour maximiser les profits.
9 - Détecter les transactions frauduleuses
Enfin, l’IA est également en mesure de repérer automatiquement les transactions suspectes et les tentatives de fraude. Grâce à l’analyse prédictive, les algorithmes identifient les anomalies en temps réel.
Les solutions de détection de fraude par IA scrutent de nombreux signaux d’alerte comme :
- Les incohérences entre les données du paiement et le profil client.
- Les commandes inhabituelles en termes de montant ou de quantités.
- Les tentatives pour contourner les vérifications d’identité.
- L’utilisation d’une nouvelle carte bancaire pour un client connu.
- Les connexions depuis des adresses IP suspectes.
En combinant ces différents indicateurs grâce à l’apprentissage automatique, les modèles statistiques définissent un score de risque pour chaque transaction. Si le score dépasse un certain seuil, la commande est bloquée.
La prévention des fraudes permise par l’IA génère de nombreux bénéfices. Tout d’abord, les pertes financières diminuent de manière significative, les paiements frauduleux étant bloqués avant finalisation. De même, les impayés et litiges se réduisent drastiquement.
La relation client s’en trouve protégée et pérennisée en évitant les conflits liés à des transactions non consenties. Par ailleurs, la conformité avec la réglementation en vigueur se voit renforcée grâce à une détection rapide des anomalies.
L’expérience utilisateur s’améliore également dans la mesure où les vérifications restent discrètes et minimisent les frictions.
Enfin, la sécurisation face aux cyberattaques croissantes se trouve consolidée, les tentatives de fraude ou d’intrusion étant systématiquement déjouées par l’IA.
En conclusion
L’IA révolutionne en profondeur le marketing et la vente en offrant de nouveaux leviers de performance. Les algorithmes transforment la connaissance client, optimisent le ciblage, stimulent l’engagement et décuplent les résultats commerciaux.
Grâce aux multiples cas d’usage présentés tels que les chatbots, les recommandations produits ou l’optimisation des prix, nous avons souligné le potentiel considérable de l’IA tout au long du tunnel de conversion. Ces technologies boostent les ventes si elles sont implémentées de manière stratégique et cohérente.
Cependant, l’IA ne constitue pas une fin en soi. Pour générer de la valeur durable, elle doit s’inscrire dans une démarche globale reposant avant tout sur la data et l’orientation client. La clé réside dans l’association harmonieuse de l’humain et de la machine au service de l’excellence opérationnelle.
Les prochaines années verront se multiplier les applications de l’IA pour immerger toujours plus les vendeurs dans un environnement augmenté. L’enjeu sera alors de placer l’IA au service de la création de lien, et non l’inverse, pour conjuguer high-tech et high-touch au sein de la relation client.
Chez OnOff Business, nous proposons une solution complète de téléphonie dans le cloud pour transformer la productivité de vos équipes commerciales.
Notre offre de communications unifiées intègre les dernières innovations : numéros professionnels dématérialisés, messagerie vocale visuelle, conférences téléphoniques, partage de documents, etc. Vos collaborateurs disposent d’outils simples et efficaces pour mieux collaborer.
Nous nous intégrons aux principaux CRM du marché afin de centraliser les interactions clients en un point unique. Grâce à nos API, les appels entrants s’affichent directement dans le CRM pour plus de fluidité.
Nos tableaux de bord en temps réel vous offrent une visibilité sur l’activité téléphonique de vos équipes pour mieux la piloter. L’enregistrement des appels et leur retranscription facilitent également le suivi commercial.
Bénéficiez de toutes les fonctionnalités innovantes de la téléphonie dans le cloud pour maximiser la productivité de vos commerciaux et renforcer votre performance commerciale !
Vous souhaitez obtenir de l'aide concernant la téléphonie pour votre entreprise ?
Un de nos experts peut vous conseiller :
Vous avez aimé cet article ? N’hésitez pas à le partager avec votre réseau
Articles récents :
Actuellement, les cycles de vente vivent une incessante mutation sous l’influence du digital. Face à ces nouveaux modes …
← Blog Manager une équipe de vente à l’heure de l’IA L’intelligence artificielle bouscule les codes du management …
Le choix de la téléphonie pour chaque entreprise est un vrai enjeu business avec des conséquences à ne pas prendre à léger. Stratégiquement, il faut définir le critère clé et ensuite voir quels sont les autres éléments pertinents à prendre en compte.
