Optimiser les ventes B2B grâce à l’intelligence artificielle

Ne pas adopter l’IA, c'est prendre du retard dans son secteur ! Les décideurs l’ont bien compris : 80 % des entreprises ont intégré des solutions d’IA dans leurs processus de vente sur les 12 derniers mois. Les efforts investis dans cette démarche en valent la peine. En effet, 63 % des entreprises ayant déployé l’IA constatent une augmentation de leur chiffre d’affaires. Le détail dans cet article.

Pourquoi l’IA devient un levier stratégique pour les ventes et les achats B2B

• Explosion des données : les entreprises génèrent et collectent des volumes de données clients, transactions ou fournisseurs jamais vus auparavant. L’IA peut analyser ces données massives en temps réel, repérer des schémas et extraire des informations clés impossibles à déceler manuellement. Elle aide ainsi à mieux comprendre les besoins clients et à y répondre de manière personnalisée.

• Automatisation des tâches à faible valeur : Une grande partie du travail en commerce et en achats est consacrée à la saisie de données et aux relances clients. En prenant en charge ces tâches répétitives et chronophages, l’IA libère du temps aux équipes. Les vendeurs gagnent environ 2 heures par jour grâce à l’automatisation intelligente. Ce temps dégagé peut être réinvesti dans des actions à plus forte valeur ajoutée comme la négociation complexe ou encore la relation client.

• Décisions guidées par les données : l'IA améliore la qualité des décisions en fournissant des analyses prédictives et des recommandations objectives. Fini le pilotage uniquement à l’intuition : les équipes peuvent s’appuyer sur des faits et des modèles pour orienter leur stratégie. À la clé, de l'aide à la prise de décision grâce à l'IA, des choix plus pertinents et des résultats améliorés.

De l’automatisation à la performance : ce que change vraiment l’IA en B2B

Il est important de souligner que l’IA ne se limite pas à automatiser pour « faire la même chose, seulement plus vite ». Elle change vraiment la donne en B2B.

• Efficacité opérationnelle accrue : en automatisant de nombreuses tâches administratives ou de saisie, l’IA réduit les erreurs et accélère les flux de travail. Par exemple, une fonctionnalité IA et automatisation de la gestion des commandes élimine les goulots d’étranglement.

• Approche proactive et prédictive : là où l’humain réagit après coup, l’IA anticipe. Elle prédit les ventes futures, anticipe la demande clients ou les risques fournisseurs, détecte les signaux faibles du marché. Cette approche proactive vous permet d’agir en amont et de saisir des opportunités que les méthodes traditionnelles laissaient filer. Vous pourriez peut-être ajuster un stock avant une rupture ou contacter un prospect avant qu’il ne se désintéresse.

• Personnalisation à grande échelle : L'IA permet de personnaliser l’expérience client et les offres de manière fine, à grande échelle. Chaque prospect ou client peut recevoir le bon message, au bon moment, via le bon canal, adapté à son profil et à son historique. Cette personnalisation massive était impossible manuellement.

Comment l'IA transforme les processus de vente B2B

L'IA transforme chaque étape du cycle de vente B2B, de la génération de leads jusqu'à la conclusion des affaires.

Génération de leads avec l'IA

Voici comment la prospection bénéficie des apports de l'IA:

• Des outils dédiés analysent de vastes ensembles de données (données clients, historiques d'achat...) afin d'identifier les prospects les plus prometteurs.

• Des outils comme LinkedIn Sales Navigator ou ZoomInfo exploitent l’IA pour identifier les prospects les plus pertinents selon leur comportement et leur profil.

• Einstein AI de Salesforce évalue et classe les leads grâce à l’analyse prédictive.

Les équipes se concentrent ainsi sur les opportunités à plus forte valeur.

Automatisation des interactions et de l'engagement

L'IA change la donne avec l'automatisation intelligente des interactions :

• Des agents conversationnels évolués (chatbots) peuvent échanger avec les prospects ou clients en temps réel, 24 h/24 et 7 j/7 :

• Drift ou Intercom prennent en charge les premières discussions en ligne en guidant les prospects dans leur parcours.

• Les outils d'automatisation des e-mails comme HubSpot ou Outreach.io exploitent l'IA pour personnaliser les messages et séquences d'envoi.

Ces interactions automatisées mais personnalisées garantissent que chaque prospect reçoit l'attention nécessaire sans mobiliser constamment un commercial.

Prédiction des ventes avec l'IA

L'IA apporte une puissance d'analyse prédictive précieuse, qui permet d'obtenir des prévisions beaucoup plus fiables. Comment ? En entraînant des modèles de machine learning sur les données historiques de l'entreprise et sur des tendances de marché externes.

Par ailleurs, des outils d'IA tels que Gong.io ou Chorus.ai fournissent aux managers une vision en temps réel de l'avancement des affaires. Ils analysent les appels de vente, les e-mails et les interactions en cours. Ensuite, ces systèmes détectent les signaux indiquant qu'un deal risque de stagner ou qu'un client est prêt à acheter, et recommandent les meilleures actions à entreprendre.

Conversion avec l'IA

Les moteurs de recommandation pilotés par l'IA peuvent suggérer les meilleures stratégies de tarification et les conditions commerciales optimales. En analysant les données historiques, l'IA détermine le prix optimal pour remporter l'affaire tout en maximisant la marge. D'après McKinsey, l'automatisation intelligente des ventes par l'IA peut accroître la productivité commerciale de près de 30 %.

Bon à savoir : des assistants virtuels comme Conversica automatisent les relances des prospects inactifs, assurant qu'aucun prospect chaud ne tombe dans l'oubli.

L'IA dans les achats : la fin du sourcing manuel ?

Les équipes Achats profitent tout autant de la révolution de l'IA. L'IA automatise désormais une grande partie de ces processus.

Sélection des fournisseurs avec l'IA

Les plateformes d'achats intelligentes rendent ce processus beaucoup plus efficace et objectif. Des solutions comme SAP Ariba ou GEP Smart analysent en continu :

• Les performances des fournisseurs existants (respect des délais, qualité, prix

• Les tendances du marché fournisseurs

• Les facteurs de risque.

L'IA recommande ensuite les partenaires idéaux pour un besoin donné.

Autre exemple : les capacités d'IA d'IBM Watson aident les entreprises à évaluer les fournisseurs selon des critères ESG (environnementaux, sociaux et de gouvernance). C'est un moyen fiable pour s'assurer qu'ils respectent les normes de durabilité attendues.

Prévision de la demande avec l'IA

L'IA vient fiabiliser et affiner les prévisions en intégrant un grand nombre de données externes et de signaux en temps réel. Des modèles prédictifs alimentés par l'IA tiennent compte :

• Des tendances du marché actuelles

• Des indicateurs économiques

• Des événements géopolitiques ou climatiques.

Le système d'approvisionnement d'Amazon, dopé à l'IA, utilise en continu les données de ventes en temps réel et des algorithmes prédictifs. La raison ? Pour optimiser le réapprovisionnement des stocks. Il anticipe ainsi les besoins, réduisant à la fois les ruptures de stock et les excédents d'inventaire coûteux.

Négociation des achats avec l'IA

Des outils de négociation automatisée, comme Pactum ou Keelvar, analysent :

• Les termes des contrats passés

• L'historique des négociations avec chaque fournisseur

• Les conditions du marché en temps réel.

Sur cette base, l'IA propose des accords optimaux qui satisfont les deux parties. Ces outils automatisent en particulier les négociations répétitives et à faible valeur ajoutée. Ils permettant ainsi aux équipes d'achat de se concentrer sur l'approvisionnement stratégique. Une étude Harvard Business Review (2023) a révélé que les systèmes d'achat pilotés par l'IA peuvent réduire les délais d'approvisionnement jusqu'à 50 %.

Tarification dynamique B2B avec l'IA : un changement radical ?

Fonctionnement de la tarification dynamique basée sur l'IA

Les moteurs de tarification basés sur l’IA analysent les données de vente et les profils clients. Des outils comme PROS ou Pricefx croisent ces informations avec les coûts, les prix du marché et les variations économiques. L’IA ajuste ensuite les tarifs en continu pour maximiser les revenus tout en restant compétitif. Là où une mise à jour prenait des mois, tout se fait désormais en quelques minutes.

Avantages de la tarification dynamique basée sur l'IA

• Augmentation des marges bénéficiaires : l'IA identifie les points de prix optimaux pour maximiser les revenus sans perdre de clients.

• Amélioration de la satisfaction client : des stratégies de tarification personnalisées garantissent des prix équitables en fonction de la valeur perçue par le client.

• Réactivité au marché : l'IA réagit instantanément aux évolutions du marché, permettant aux entreprises d'être plus agiles.

Défis et considérations

• Des prix qui changent fréquemment peuvent déstabiliser les clients si cela n'est pas expliqué avec transparence.

• Les modèles d'IA doivent être encadrés par des règles métier assurant une certaine équité dans la politique tarifaire.

• Dans certains secteurs, la tarification est surveillée ou encadrée par des régulateurs. Une supervision humaine et des audits réguliers des algorithmes s'imposent pour garantir la conformité.

Comment déployer l'IA dans ses ventes et achats B2B

Identifier les processus à fort potentiel d'automatisation

La première étape consiste à cibler où l'IA apportera le plus de valeur. Il s'agit de repérer les processus qui sont à la fois chronophages, répétitifs et susceptibles d'être optimisés par l'automatisation ou l'analyse de données. En priorisant ces cas d'usage à fort potentiel, on peut définir un périmètre pilote pour l'IA. Commencer par des victoires rapides aide à démontrer la valeur de l'IA en interne.

Intégrer l'IA dans un écosystème existant

L'IA ne doit pas fonctionner en silo : sa puissance vient de son accès aux données de l'entreprise et de son intégration aux flux de travail. Comme le souligne Salesforce, deux tiers des marketeurs estiment que leurs données ne sont pas prêtes pour l'IA générative du fait de silos et de problèmes de qualité. Il est souvent nécessaire de rassembler et nettoyer les données dispersées (CRM, ERP, historiques) avant de déployer l'IA.

Accompagner les équipes et sécuriser l'adoption

Le facteur humain est décisif dans la réussite d'un projet IA. Il est crucial d'accompagner les équipes dès le départ pour assurer une adoption réussie. Les vendeurs et acheteurs doivent comprendre que l'IA est là pour les aider et il faut investir dans la formation

DJUST, accélérateur de l'optimisation ventes et achats par l'IA

DJUST s'inscrit comme un accélérateur de cette transformation digitale dans le B2B. Sa plateforme de commerce B2B intègre nativement des solutions d'IA pour optimiser tant les processus de vente que d'achat.

DJUST exploite l'IA et l'eCommerce pour :

• Améliorer et personnaliser l'expérience en ligne,

• Proposer des recommandations de produits pertinentes,

• Automatiser la gestion des commandes...

Nos experts B2B et data travaillent avec vos équipes pour identifier les meilleures opportunités d'optimisation et intégrer les outils IA dans vos workflows.