Quel est le rôle des commerciaux BtoB après l’Intelligence artificielle

Les commerciaux sont et demeureront essentiels dans la vente BtoB. Cependant, il est impératif qu'ils adaptent leur posture, transforment leurs comportements, et surmontent les a priori et les craintes engendrées par leur profession. L'Intelligence Artificielle est un des sujets à questionner, à ouvrir au grand jour pour redéfinir les rôles de la machine et de l'humain.

Ainsi, depuis 2011, une multitude de recherches ont abouties,  à la mise en œuvre de projets de Predictive Sales Analytics (PSA) :   15% d’entreprises ont déjà mis en œuvre ce type de projet et 36,8% qui l’envisagent (2023 - Gartner).

De manière indiscutable, les Predictive Sales Analytics sont les leviers modernes de la performance marketing et commerciale. Performance dans le sens : aide à la construction des budgets pour les managers, aide à la priorisation des actions pour les commerciaux, aide à la construction des choix d’approches, de la rédaction de mail, de la découverte des enjeux et priorités des prospects pour les commerciaux.

Cependant, deux obstacles subsistent au sein des organisations : l'un est d'ordre rationnel, l'autre émotionnel.

1) Frein rapidement évolutif : la donnée

Depuis 2011, les CRM aidés de la data science, des automatisations, des API, des capacités de CPU et GPU permettent de capter massivement la donnée utile, de la nettoyer, de la catégoriser, de la lier, de l’intégrer, de la mettre à jour et enfin de la rendre utile.

Les projets de PSA permettent alors de fournir des informations aux effets de levier considérables.

Informations à usage marketing et à levier immédiats :

Exemple : identifier les entreprises chez qui réaliser des ventes croisées (cross selling) et ventes additionnelles (up-selling), celles qui sont le plus en risque d'attrition (churn)

Comment fonctionne la prédiction :

• • • La prédiction est alors fondée sur une analyse des comportements passés des clients existants couplée à une analyse de similarité entre clients de votre base.
    • Ainsi les prédictions vous annoncent quelles organisations clientes seront les plus susceptible d’acheter un nouveau produit ou service que ce soit en vente croisée ou additionnelle, tout autant que susceptible de stopper, ne pas renouveler le contrat.
    • Au-delà de l’organisation, la prédiction vous dit aussi quels sont le ou les persona qui sont à adresser pour telle ou telle offre.
    • Exemple concret : Un artisan passe en boutique dans un grand magasin, il se fait conseiller et il achète toujours au même vendeur. Puis 3 fois de suite, ce n'est plus le même vendeur...Cette information 
  • Action :
    • Cela permet au marketing de prévoir des campagnes de nurturing dont l’objet est de sensibiliser les persona, en fournissant les bons témoignages clients (Business Case, Case Study), dans des logiques de storytelling : Avant, Après Comment dont le texte et le séquençage peut-être prérédigé par l’IA et affiné par l’humain.
  • Intelligence artificielle :
    • Les logiques technologiques alors mises en place pour parler de Predictif sont le machine learning avec des analyses de régressions, de réseau bayésien et parfois réseaux neuronaux.
  • La logique globale et en langage commun est : similarité
• Vente : priorisation des actions, aide au choix des accroches, aide aux choix des argumentaires
  • Prédiction :
    • Dans les CRM, les commerciaux bien équipés ont depuis de nombreuses années accès au tableau de bord de leurs actions quotidiennes. La logique étant une forme de scoring plus ou moins élaborée, historiquement faite à partir de données statiques et limitées.
    • Depuis 2016, grâce au NLP (Natural Language Processing) le scoring fait l’objet de travaux d’explication et de justification expliqué en langage naturel sur les interfaces des CRM.
    • Ainsi, derrière un score, vont arriver des mots et des informations utiles.
      • Les mots peuvent être le nom de l’offre du service à proposer
      • Les informations utiles peuvent-être
        • le persona à contacter pour proposer cela
        • le nom des entreprises similaires à celles que le commercial va démarcher, qui ont été dans la situation du prospect et ont eu un nouveau succès du fait de la vente additionnelle ou croisée
        • L’accès direct aux contenus indexés en lien avec la situation et permettant de raconter une histoire directement liée et à valeur. Logique d’Atomic Content (Sweet show)

MAIS il y a un MAIS

Le MAIS principal est lié aux comportements humains des commerciaux et de leurs managers. La vente est un acte complexe et qui nécessité de l’intelligence émotionnelle, la connaissance du marché et du client, et de la technique.

Du fait de la difficulté de la vente, entre autres liée à l’hyperconcurrence directe ou par produits concurrents sur le budget cible, les commerciaux se fient encore plus à leurs expériences vécues. Ce que l’on considère comme la « routine de leur succès ». C’est une logique constatée depuis fort longtemps et qui est une des nombreuses motivations pour initier des formations. L’objet étant de lutter contre ces routines.

L’exemple le plus connu est celui du commercial qui réussit à vendre l’offre 1 et a plus de difficulté pour les autres offres. Sans coaching, petit à petit, il va restreindre ses présentations à l’offre 1 en omettant les autres offres.

La routine est donc l’ennemi de la performance commerciale, là aussi, ce phénomène est analysé et connu depuis fort longtemps.

Et avec l’arrivée des PSA, les organisations sont à nouveau et encore plus fortement en face de commerciaux réticents à s’engager. Deux raisons à cela.

• La prédiction s'affine avec le temps, impliquant parfois des erreurs, alors même que le commercial se doit d'atteindre ses objectifs. Cela souligne la responsabilité du management dans la définition de ces objectifs.
• La prédiction fait perdre de l’autonomie et réduit le rôle du commercial en apparence et en réalité. Cela permet d’identifier la responsabilité du management dans le discours de change management, ou d’adoption. Factuellement prenons l’exemple de LinkedIn. Leur projet d’IA pour prioriser les comptes et les actions commerciales en moyenne a produit +8,08% de croissance. Mais les meilleurs commerciaux, c’est-à-dire ceux qui ont décidé de suivre les recommandations ont eu une croissance de 20,4% ! Libre à vous d’interpréter ces résultats.

Change management :

Les recherches révèlent que 68 % du temps d'un commercial sont consacrés à des activités autres que le face-à-face. Les PSA sont le levier qui va permettre aux commerciaux de faire ce qu’ils aiment le plus, à savoir du face à face (virtuel ou physique, tel n’est pas le débat ici). C’est aussi, mais cela vous le savez, à force de face à face que l’on s’affine, que l’on s’améliore. Donc augmenter le temps en face à face est un des leviers clés de la performance commerciale. Pardon pour l’évidence, mais parfois, il faut revenir aux basiques.

En synthèse sur ce point, les commerciaux, encore plus que d’autres populations, doivent être motivés à changer leurs routines. Pour cela ils sont comme St Thomas, il faut leur expliquer les choses, puis les prouver.  Et c’est légitime.

Ma conférence « Intelligence Artificielle vente et marketing : y goûter et devenir addict » s’adapte à son public.

Sur un public large, je vais les toucher avec des histoires et métaphores de la vie de tous les jours, puis des exemples précis, de type effet waouh, sur la vente et le marketing.

Sur une audience d’équipe commerciale, je vais les challenger et leur démontrer la valeur, en faisant un focus sur quelques applications très précises, à fort effet waouh, puis en les rendant intelligents, car une fois captivé, les commerciaux sont naturellement curieux et on soif de compréhension.

Les 7 définitions des mots de l'article :

Intelligence Artificielle en BtoB : techniques d'IA pour automatiser et optimiser les processus de vente et de marketing. Sont entendues : l'analyse de données, la prise de décision automatisée et la personnalisation du contenu.

Predictive Sales Analytics (PSA) : Utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques pour analyser les données historiques et actuelles afin de prédire les tendances futures de vente. Usages connus : insertion des données clients de votre ERP pour identifier massivement tous les prospects similaires à vos clients. Et ce dans une logique de méthode ABC ou non.

Machine Learning en BtoB : Application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données commerciales, afin d'identifier les tendances, de prédire les comportements des clients et d'améliorer les processus de prise de décision. Usages connus : Identifier les clients qui seraient les plus susceptibles d’acheter un produit additionnel ou une offre croiséé.  

Data Science en BtoB : intégration de techniques de data science dans les systèmes de gestion de la relation client (CRM) pour analyser les données client et améliorer l'engagement, la fidélisation et la personnalisation. Autres usages connus : Captation massive de données sur le web, nettoyage, catégorisation puis enrichissement du CRM ou des solutions de Growth Hacking. C’est avec un Data-Scientist que les forces commerciales gagnent en réactivité et donc en performance.

Performance marketing et commerciale : Utilisation de données et d'analyses pour mesurer, suivre et optimiser les performances des stratégies et des campagnes de marketing et de vente. Selon les industrie nous sommes dans une logique de taylorisation de la vente ou non. Les documents de recherches ont clairement établis que la taylorisation de la vente est source de performance.

Natural Language Processing (NLP) : Application de techniques de traitement du langage naturel pour analyser et comprendre le texte des communications clients dans les systèmes CRM, afin d'améliorer l'interaction client et l'extraction d'informations. Usages connus : de plus en plus d’usages se développement grâce à l’IA Générative. Les meilleurs commerciaux selon mon réseau l’utilisent pour connaitre leur prospect, construire l’accroche et l’approche, reformuler leurs textes de mails.

Ventes croisées et ventes additionnelles : Stratégies visant à augmenter la valeur des transactions en proposant aux clients des produits complémentaires (ventes croisées) ou des versions plus avancées ou chères des produits (ventes additionnelles).