Contenu
- Réseaux de neurones artificiels (RNA)
- Algorithmes d'apprentissage en profondeur
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Bots d'apprentissage automatique et plates-formes d'automatisation des ventes
- Aider les humains avec l'expérience du client
- Conclusion
Source: Kirill Makarov / Dreamstime
À emporter:
AI assiste déjà les entreprises dans les ventes, mais est sur le point de devenir un acteur encore plus important dans le monde des ventes et du service client.
L'intelligence artificielle (IA) devient un acteur majeur dans le scénario de vente, avant, pendant et après la vente. Qu'il s'agisse de fouiller dans des données volumineuses qu'aucun humain n'a jamais pu analyser, jusqu'à l'automatisation complète du processus via des robots intelligents d'apprentissage automatique, l'IA est déjà essentielle pour renforcer les efforts marketing d'une marque.
Souvent appelée «révolution de l'IA», l'introduction de solutions informatiques pour automatiser le processus de vente en est encore à ses débuts. Cependant, nous ne sommes pas si loin d’un monde où les systèmes scriptés autogérés vont devenir une intelligence humaine de substitution. Il suffit de regarder dans quelle mesure Google Translate comprend maintenant les langues humaines ou dans quelle mesure des publicités ciblées hantent nos recherches, comme s'il y avait un «quelqu'un» caché qui connaît vraiment nos goûts.
L'intelligence artificielle va certainement changer le secteur de la vente à l'avenir, mais elle a déjà un impact considérable sur le secteur. (Voulez-vous en savoir plus sur l'IA? Alors consultez Comment dois-je commencer à apprendre sur l'IA?)
Réseaux de neurones artificiels (RNA)
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont la reproduction synthétique d'un cerveau de mammifère: un vaste réseau de processeurs interconnectés qui fonctionnent en parallèle. Tout comme une version beaucoup plus simplifiée des neurones humains, ces unités informatiques traitent des informations, tirent des enseignements de l'expérience et identifient des modèles. Bien qu'ils manquent de flexibilité et de capacité d'adaptation, à la différence des interfaces biologiques, les ANN peuvent prendre des exemples déjà résolus pour créer un système capable de prendre de nouvelles décisions.
L’une des utilisations traditionnelles des ANN est d’analyser les données historiques recueillies dans des feuilles de calcul afin de faire des prévisions assez précises et des prévisions de ventes. Après une courte «période de formation» au cours de laquelle le réseau de neurones apprend en utilisant des données historiques sur les problèmes dans lesquels les résultats sont connus, l'IA est capable de reconnaître les tendances et de proposer des solutions et des estimations.
Grâce à cette capacité, ils peuvent être utilisés pour allouer efficacement des ressources marketing et optimiser les efforts publicitaires d'une entreprise. En interprétant une pléthore de paramètres tels que les coûts de marketing et les bénéfices bruts, les ANN peuvent être utilisés pour prédire les ventes de la période suivante avec une marge d'erreur relativement étroite.
Algorithmes d'apprentissage en profondeur
Peu de temps après la recherche en ligne de l'un de nos centres d'intérêt, de nombreuses annonces pour des produits étroitement liés commencent à apparaître partout. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur ont déjà commencé à parcourir les mégadonnées pour changer en permanence le monde des annonces automatisées. Le moteur de recherche de Google incluait toujours un certain degré d’automatisation de la machine sous forme d’algorithmes, mais ce n’est que récemment que ceux-ci ont été développés.
Animés par des réseaux neuronaux très avancés, ils analysent en permanence des informations allant des commandes vocales de smartphone aux photos et statuts des réseaux sociaux, en passant par les requêtes des moteurs de recherche. Ils possèdent leur propre "intelligence", et comme ils sont beaucoup plus rapides et peuvent agir à une échelle beaucoup plus grande que les humains, ils sont déjà capables de nous surpasser dans cette tâche. Leur processus de formation ne se termine jamais, mais au cours des dernières années, ils ont été en mesure d’apprendre tellement de choses sur nos comportements qu’ils peuvent maintenant prévoir presque chaque étape de l’utilisateur moyen.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Bots d'apprentissage automatique et plates-formes d'automatisation des ventes
Tous les robots sont programmés pour trouver le moyen le plus rapide et le plus efficace d'atteindre un objectif - dans ce cas, automatiser le processus de vente. Les robots d'apprentissage automatique vont au-delà et, au fil du temps, apprennent à optimiser leurs processus en recueillant des données et des informations auprès des clients. Mais le plus grand défi auquel chaque IA doit faire face est de collecter les données nécessaires à la formation des algorithmes. Et bien que pour les géants qui traitent avec des quantités pratiquement infinies de données utilisateur, comme Google, et que cela ne soit pas un problème, ce n'est certainement pas le cas, pour les petites entreprises.
Cependant, tout comme Tesla a battu Google dans la course aux voitures autonomes (jeu de mots), certaines nouvelles entreprises ambitieuses et pleines de ressources, telles que Growbots, ont montré que même les nouvelles entreprises pourraient avoir la force de faire concurrence au même niveau. Avec une croissance de 10% sur un mois, cette entreprise relativement nouvelle modifie le scénario des ventes sortantes avec une plate-forme entièrement automatisée capable d'analyser des millions de sites Web chaque jour afin d'extraire des données sur les entreprises et les utilisateurs.
Les robots contrôlés par l'IA peuvent facilement atteindre des millions de clients, trouver les bons interlocuteurs, écrire des suivis et automatiser l'intégralité de la séquence de vente. En minimisant leurs dépenses de marketing avec ces solutions intelligentes, même les petites et moyennes entreprises (PME) peuvent désormais concurrencer les grands acteurs et leurs budgets énormes. L'intégration de Salesforce et les fonctions de déduplication intelligente permettent aux entreprises plus petites de réduire leur charge de travail jusqu'à 90% et d'économiser des ressources précieuses ainsi que le temps de leurs employés.
Aider les humains avec l'expérience du client
L'engagement des utilisateurs et l'expérience client sont des aspects critiques du processus après-vente. Les clients existants ont plus de valeur que les nouveaux clients en raison de leur fidélité et de leurs recommandations. Toutefois, que ce soit pour aider les clients ou s’assurer de nouveaux prospects, près de la moitié des vendeurs ne comprennent pas la douleur et les problèmes des clients. Ils manquent de confiance en eux pour découvrir leurs problèmes, ce qui entraîne des ratés et des incompréhensions qui les amènent finalement à gâcher la relation avec le client.
Pour réaliser un processus de génération de prospects plus intelligent, l'IA peut simplement aider les humains de nombreuses façons. AI peut analyser tous les points de données d'un processus de vente pour identifier les points faibles et créer une approche de vente normative plus complète et plus efficace.Il peut explorer toutes les données client disponibles pour déterminer le bon moment ou le bon jour pour appeler un client potentiel, ainsi que les intérêts, les désirs et les besoins de cette personne, afin d'aider les équipes de vente. Un processus bien établi renforcera la confiance des vendeurs et augmentera leurs chances de conclure un marché.
Les moteurs d'apprentissage automatique peuvent aider les agents du service clientèle en déterminant qui servira le mieux ce client. En outre, la reconnaissance vocale assistée par l'intelligence artificielle peut aider à repérer les mots-clés qui déclenchent des améliorations de service essentielles, telles qu'avertir un gestionnaire afin qu'il aide l'appel lorsque le mot «superviseur» est mentionné. (En savoir plus sur la reconnaissance vocale dans Comment le traitement du langage naturel peut améliorer Business Insights.)
Selon une étude récente, 70% des personnes interrogées affirment qu’elles seraient disposées à payer davantage pour une marque si la réputation de leur service à la clientèle est suffisante. Il n’est donc pas surprenant que, selon les prévisions récentes, dans cinq ans, AI gérera 85% des relations avec la clientèle.
Conclusion
L’amélioration de l’automatisation du marketing entraîne une plus grande échelle, de meilleurs résultats et une réduction des coûts. Des tâches peu pratiques sont déjà gérées par des machines autosuffisantes, et de nouvelles IA aident quotidiennement les travailleurs humains en facilitant leurs opérations.
Bien que, à l'avenir, quelques employés risquent de perdre leur emploi au profit de robots, le processus de vente avec augmentation de l'intelligence artificielle pourrait aider notre société à devenir un peu plus juste et équitable. En fait, même les PME qui ne peuvent pas se permettre d’embaucher des centaines d’employés pourraient alors rivaliser avec les plus grandes entreprises.
Toutefois, les bénéficiaires ultimes de cette prétendue révolution vont sans aucun doute être les clients, qui bénéficieront d’une expérience d’achat beaucoup plus fluide et mieux adaptée.