Intelligence Artificielle et CRM Sales : Exemples d’Applications de l’IA
L’Intelligence Artificielle révolutionne la sphère du CRM Sales (ou CRM de vente), redéfinissant la façon dont les entreprises abordent la prospection et la vente. Au cœur de cette transformation, l’IA influence désormais chaque aspect du processus de vente : de l’optimisation de la prospection, à l’amélioration de la productivité des équipes de vente, en passant par l’analyse prédictive des comportements des clients, l’automatisation des tâches administratives, le suivi et la gestion des interactions client et la signature des contrats.
Dans cet article, nous explorons des cas d’usage emblématiques de l’Intelligence Artificielle appliquée au CRM Sales, en mettant en lumière comment l’IA peut rendre les processus de vente plus efficaces et productifs. Nous examinerons comment l’IA peut aider une personne chargée de la prospection et de la vente, en listant les tâches associées à chaque cas d’usage et en proposant des outils d’aide pertinents.
Au-delà des modèles d’IA génératifs les plus connus (comme ChatGPT, Bard ou Claude), l’IA dans le CRM Sales englobe une gamme bien plus large d’applications et de solutions. Des systèmes CRM tels que Salesforce Sales, Hubspot Sales, Divalto Weavy, Pipedrive, Zoho CRM et Freshworks Freshsales sont actuellement à l’avant-garde de cette intégration. Au-delà de citer des outils, nous allons surtout vous partager des exemples concrets d’utilisation de l’IA pour améliorer la performance de vos équipes de vente.
Chez CustUp, agence CRM, nous aidons les entreprises de toutes tailles à naviguer dans ce paysage en évolution, en les accompagnant dans l’intégration de l’IA dans leurs stratégies de vente. Notre objectif est d’optimiser les processus de vente, en rendant les équipes plus efficaces et en maximisant les opportunités commerciales grâce à l’intelligence artificielle.
- 9 cas d’usage de l’Intelligence Artificielle en CRM Sales
- Rechercher et générer des leads
- Faire du scoring de leads
- Affecter des leads à chaque commercial
- Contacter les leads
- Identifier la next best action (pour un client, un prospect ou un commercial)
- Optimiser l’agenda et le planning des équipes sales
- Proposer l’offre la plus adaptée au client
- Automatiser des workflows de travail
- Analyser des fichiers clients pour augmenter la valeur clients (et la performance commerciale)
- CustUp vous aide à améliorer l’efficacité de votre CRM Sales grâce à l’Intelligence Artificielle (IA)
L’Intelligence Artificielle est un moteur de transformation pour le CRM Sales, redéfinissant les méthodes traditionnelles de gestion des relations client dans le domaine des ventes. En intégrant l’IA, les équipes de vente ont la possibilité de travailler plus efficacement, plus rapidement et à moindre coût.
Voici 9 cas d’usage emblématiques de l’Intelligence Artificielle en CRM Sales (à distinguer de l’utilisation de l’IA dans les CRM Marketing), où l’intelligence artificielle aide non seulement à rationaliser les processus de vente, mais aussi à améliorer l’engagement client et la performance commerciale.
L’Intelligence Artificielle redéfinit la manière de rechercher et de générer des leads dans le CRM Sales, en proposant des solutions innovantes pour optimiser ce processus crucial.
Un exemple éloquent est le « Générateur de texte intelligent » de la solution Hubspot, qui exploite le modèle GPT d’OpenAI. Cet outil intégré permet de choisir entre la création de contenu manuelle ou basée sur l’IA pour produire des modèles d’articles de blog, des posts sur les réseaux sociaux ou des e-mails marketing. Il génère ainsi des contenus de haute qualité, publiés sur de multiples plateformes. De plus, avec les « Suggestions SEO » de Hubspot, il est possible de perfectionner votre stratégie de contenu grâce à des outils d’optimisation SEO automatisés, augmentant la visibilité et l’efficacité de votre contenu de vente.
En complément, des outils externes utilisant l’IA, tels que Leadfuze et GetQuanty, offrent des méthodes avancées pour identifier des leads intéressants. Leadfuze, par exemple, utilise l’IA pour générer des listes de leads qualifiés, avec un accès à des millions de contacts et d’entreprises, et une intégration possible avec des CRM tels que Salesforce, Pipedrive, et Hubspot. Sa fonctionnalité clé, Fuzebot, garantit que vos listes sont à jour, dédupliquées et pertinentes pour vos besoins.
GetQuanty est une plateforme marketing SaaS (lancée en 2017) qui excelle dans la détection, l’enrichissement et le réengagement de vos visiteurs web B2B. Grâce à sa technologie basée sur Google Cloud et des approches de machine learning inspirées de la physique quantique, GetQuanty surpasse la plupart des solutions de prédiction B2B. Cette solution permet d’identifier en temps réel les visiteurs de votre site web, de les scorer et d’alimenter vos bases de données CRM avec des contacts de prospects chauds, augmentant significativement vos chances de conversion.
Comme GetQuanty aide à identifier les clients sur la base de leurs intentions réelles d’utiliser vos services, vous êtes en mesure de conclure jusqu’à 3x plus d’affaires par rapport à l’appel à froid classique. Car vous appelez au bon moment quand votre lead est le plus chaud !
Avec ces outils, l’IA en CRM Sales ne se limite pas à la recherche de leads : elle transforme la manière dont ces leads sont identifiés, segmentés et engagés. C’est l’occasion d’améliorer considérablement vos taux de conversion et votre efficacité commerciale.
L’utilisation de l’Intelligence Artificielle pour le scoring de leads révolutionne la manière dont les entreprises évaluent et priorisent leurs prospects. Cette technologie permet d’identifier avec précision les leads les plus prometteurs, améliorant ainsi l’efficacité des efforts de vente.
Par exemple, Hubspot offre un outil de conversation intelligente qui applique l’IA pour prendre des notes automatiquement lors des appels, capturant les informations critiques qui aident à identifier les prospects à haute valeur ajoutée. Cette automatisation des processus de prise de notes et d’analyse des conversations permet une évaluation plus rapide et plus précise des prospects.
De son côté, Salesforce Einstein a développé le système « Einstein lead scoring« , qui utilise l’IA pour scorer et prioriser les leads susceptibles de convertir. Ce système se base sur les profils similaires ayant été convertis par le passé. Il met à jour les scores tous les 10 jours pour détecter des tendances, offrant ainsi une vue dynamique et évolutive des prospects.
Oracle Sales utilise également l’IA pour noter les leads, en s’appuyant sur des analyses avancées pour comparer les succès passés avec les leads actuels, éliminant ainsi les approximations et améliorant la qualité des prédictions.
Chez Freshsales, le « Contact scoring » enrichi par l’IA (Freddy AI) identifie et priorise les prospects les plus chauds. Les scores sont déterminés à partir de signaux positifs et négatifs tels que l’identité des contacts, leur comportement sur votre site web ou application, et leur engagement avec votre activité. Freddy AI suggère également la Next Best Action pour entrer en contact avec ces prospects. Cette fonctionnalité, intégrée sans coût additionnel, permet une personnalisation fine en fonction du profil du client idéal.
Enfin, Microsoft Dynamics 365 propose le scoring comme un complément dans son plan Sales Professional, tandis que des outils externes comme Apollo.io offrent un scoring de leads en temps réel généré par l’IA, rendant ces outils particulièrement utiles pour la recherche et l’engagement de leads.
Ces outils d’IA, qu’ils soient intégrés dans des CRM Sales ou disponibles en tant qu’extensions, transforment le processus de scoring de leads. Ils permettent aux équipes de vente de se concentrer sur les leads les plus prometteurs, optimisant ainsi leurs efforts et augmentant les taux de conversion.
Affecter efficacement des leads aux différents commerciaux est essentiel pour maximiser les chances de conversion. L’IA joue là encore un rôle clé en permettant une gestion automatique et optimisée de l’affectation des leads.
Illustrons ce cas d’usage avec Zoho CRM. Zoho est maintenant équipé de Zia, une assistante virtuelle alimentée par l’IA, conçue pour aider les équipes de vente à prendre les meilleures décisions possibles. Zia analyse minutieusement les données saisies par chaque commercial, ainsi que les tâches qu’il réalise quotidiennement. Cette analyse approfondie lui permet de comprendre en détail les activités commerciales de chaque membre de l’équipe.
Ce qui distingue Zia, c’est sa capacité à proposer des solutions pour exécuter ces activités de manière plus rapide, précise et sans effort. Une fonctionnalité particulièrement impressionnante est la capacité de Zia à attribuer des enregistrements aux commerciaux les plus qualifiés. Cette attribution se base sur l’historique de traitement de tâches similaires pour chaque commercial, assurant ainsi que chaque lead est géré par la personne la mieux équipée pour le convertir.
Grâce à l’IA, le processus d’affectation des leads devient non seulement plus rapide et plus efficient, mais également plus stratégique. En alignant les compétences des commerciaux avec les besoins spécifiques des leads, les entreprises peuvent améliorer considérablement leurs taux de conversion et optimiser la performance globale de leur force de vente.
L’IA offre des moyens innovants pour prendre contact avec des leads, en améliorant la pertinence et l’efficacité de la communication. Les outils de CRM intégrant l’IA (parmi lesquels Salesforce, Hubspot, Pipedrive, Zoho CRM et Freshsales) proposent des fonctionnalités qui transforment la manière dont les commerciaux interagissent avec les prospects.
À titre d’exemple, Salesforce Einstein GPT for Sales donne rapidement les éléments de préparation d’un meeting sur l’entreprise et la/les personnes à contacter. La plateforme permet également de rédiger des emails commerciaux personnalisés avec une intelligence conversationnelle, aidant à mieux argumenter et négocier.
Hubspot, de son côté, utilise le machine learning pour programmer l’envoi d’emails au moment le plus opportun. De plus, avec ChatSpot.ai (un chatbot conversationnel intelligent), Hubspot offre une intégration avancée avec le CRM pour des tâches telles que l’identification des leads à contacter, combinant le modèle de langage ChatGPT et Dall-E pour les visuels, avec d’autres sources de données (Google Docs / Sheets / Slides…).
Autre exemple avec Pipedrive, qui met en œuvre un assistant intelligent capable d’informer lorsque les e-mails envoyés sont lus ou lorsque les liens qu’ils contiennent sont cliqués. Cela offre ainsi une opportunité de suivi en temps réel.
Quant à Zoho CRM (toujours via son assistant Zia), il propose une personnalisation du message d’introduction, améliorant l’efficacité des interactions avec les leads.
Freshsales intègre Freddy AI, qui assiste dans la personnalisation des emails pour la prospection, permettant aux commerciaux de choisir le ton approprié pour chaque communication.
Enfin, Modjo associe un résumé automatique des réunions (appelé AI Notes) avec le CRM dans le but de gagner du temps.
Ces outils d’IA ne se contentent pas de faciliter le contact avec les leads. Ils augmentent significativement les chances de conversion en personnalisant et en optimisant la communication, assurant ainsi que chaque interaction avec un lead est pertinente et efficace.
L’IA joue un rôle crucial dans l’identification de la « next best action » pour un client, un prospect ou un commercial, en générant des suggestions d’actions pertinentes et en temps réel pour accélérer les prises de décision (et les ventes !).
Salesforce Einstein GPT for Sales (encore lui) illustre parfaitement cette capacité. Il génère rapidement des résumés de conversation et des listes de tâches à entreprendre, offrant ainsi des orientations claires pour les actions suivantes. De plus, Salesforce propose un service GPT dédié au service client, qui prend en compte des informations externes, comme la météo, pour proposer des actions suivantes personnalisées, et ajuster le ton du message en conséquence.
Via sa solution Commerce GPT, Salesforce va encore plus loin en proposant les actions de vente suivantes (avec des suggestions automatiques sur le canal, le message et l’heure d’envoi les plus appropriés), affinant ainsi les stratégies de vente pour maximiser les résultats.
Pipedrive, de son côté, met en œuvre un assistant intelligent pour le commercial. Cet assistant offre des conseils personnalisés pour aider les commerciaux à se concentrer sur les aspects les plus importants et à améliorer leur processus de vente.
Enfin, Freshsales intègre Freddy, un outil d’IA qui analyse les e-mails et les données historiques pour proposer des recommandations en temps réel. Cette fonctionnalité permet aux commerciaux de prendre les mesures les plus appropriées pour accélérer le cycle de vente.
En bref, l’IA dans le CRM Sales ne se limite pas à fournir des données. Elle guide activement les équipes de vente vers les actions les plus prometteuses, améliorant l’efficacité des interactions avec les clients et les prospects (et accélérant ainsi le processus de vente).
L’optimisation de l’agenda et du planning des équipes de vente est un aspect crucial pour maximiser l’efficacité et minimiser le temps perdu en déplacements ou en organisation. L’IA offre là aussi des solutions innovantes pour rendre ces processus bien moins chronophages.
Bien que Divalto Weavy n’utilise pas explicitement l’IA pour sa fonction de géoptimisation, elle offre néanmoins un exemple pertinent d’optimisation technologique dans la gestion des agendas de vente. Son système d’agenda CRM est couplé à une solution de géoptimisation, permettant d’optimiser les déplacements des commerciaux. Cette fonctionnalité est particulièrement utile en cas d’imprévus, comme l’annulation d’un rendez-vous client, en proposant automatiquement un nouveau trajet ou en identifiant d’autres clients potentiels à proximité.
De son côté, Zoho CRM (toujours via son assistante virtuelle Zia) propose l’heure et le jour les plus adaptés pour contacter chaque client. Zia utilise des données sur les comportements passés pour déterminer le moment optimal pour une réponse favorable, optimisant ainsi l’organisation quotidienne des commerciaux.
Ces technologies permettent non seulement de gagner du temps précieux, mais aussi d’améliorer la qualité des interactions avec les clients en s’assurant que les commerciaux sont au bon endroit au bon moment.
L’Intelligence Artificielle transforme aussi la manière dont les équipes de vente peuvent proposer l’offre la plus adaptée à leurs clients, en offrant des recommandations de produits personnalisées. Et en identifiant les opportunités de vente croisée (cross-sell) et de montée en gamme (up-sell).
SalesGPT de Salesforce est un bon exemple de cette application. Il intègre l’IA générative et toutes les données sur une plateforme unique, permettant aux vendeurs de transformer leur approche de vente. Cette intégration offre une vision complète des besoins et des intérêts des clients, permettant ainsi de proposer des offres plus ciblées et personnalisées.
Nutshell CRM, quant à lui, offre une fonctionnalité de “Timeline summarize” (“résumé de la chronologie”). Très utile pour se remémorer rapidement les produits qui intéressent un client. Surtout lorsque ce dernier a un historique important avec l’entreprise. Ce résumé intègre des informations issues de sources telles que les visioconférences Zoom, fournissant un contexte particulièrement riche pour recommander les bons produits aux bons clients.
Autre solution (que nous n’avons pas encore présentée jusqu’à présent) : Adobe Target utilise son moteur de recommandation basé sur l’IA pour personnaliser l’offre aux consommateurs. Il analyse l’historique d’achat, les lookalike (audiences comparables) et le filtrage collaboratif (basé sur les utilisateurs ayant un comportement similaire), permettant ainsi de suggérer les produits les plus pertinents pour chaque client.
Enfin, Dataïku aide les entreprises à bâtir leur propre moteur de recommandation personnalisé. Cela permet aux organisations de développer des solutions sur mesure pour leurs besoins spécifiques en matière de recommandation de produits (augmentant ainsi la pertinence des offres pour chaque client).
Vous le voyez, grâce à l’IA, les équipes de sales peuvent non seulement comprendre plus précisément les besoins et les préférences des clients, mais aussi agir sur ces données pour proposer des offres personnalisées. C’est le meilleur moyen d’augmenter les chances de conversion et de fidélisation des clients.
L’automatisation des workflows de travail grâce à l’IA offre aux équipes de vente la possibilité de gagner du temps et d’accroître leur efficacité en réduisant les tâches manuelles et répétitives.
Par exemple, Zoho CRM (via Zia) analyse l’historique des activités du commercial pour recommander des workflows personnalisés. Ces workflows peuvent inclure des actions automatisées telles que l’envoi d’e-mails, la mise à jour de champs dans le CRM, et la création d’enregistrements. En outre, Zia propose des macros pour automatiser les tâches répétitives, permettant ainsi aux commerciaux de se concentrer sur des aspects plus stratégiques de leur travail.
Autre exemple, avec Salesforce Einstein GPT for Sales qui introduit lui aussi une dimension innovante dans l’automatisation des workflows. Grâce à une conversation interactive avec l’assistant chat Einstein GPT, les équipes commerciales peuvent générer des workflows adaptés à leurs besoins spécifiques (comme le montre la démo). Cette interaction permet de créer des processus de travail personnalisés basés sur des données concrètes et des suggestions générées par l’IA.
L’utilisation de l’IA dans l’automatisation des workflows transforme non seulement la manière dont les tâches sont exécutées, mais aussi la façon dont les équipes commerciales planifient et gèrent leur journée de travail. Cette technologie permet une approche plus stratégique et personnalisée de la gestion des tâches, libérant ainsi du temps précieux pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
L’analyse des fichiers clients par l’Intelligence Artificielle joue un rôle essentiel dans l’augmentation de la valeur client et l’amélioration de la performance commerciale. Cette approche permet d’identifier des opportunités de vente et de comprendre en profondeur les besoins ainsi que les préférences des clients… pour mieux y répondre !
Microsoft Dynamics 365 est un exemple évocateur d’utilisation de l’IA dans l’analyse de fichiers clients. Le système offre une notation des opportunités alimentée par l’IA, qui évalue le potentiel de chaque opportunité de vente. Cette évaluation est basée sur une capture automatisée des données et une assistance aux tâches avec Microsoft Sales Copilot. Cette fonctionnalité permet aux équipes commerciales d’avoir une vision claire des prospects les plus prometteurs et des actions à entreprendre pour les convertir en ventes.
L’utilisation de l’IA pour analyser les fichiers clients permet de conclure davantage de ventes en identifiant les opportunités les plus pertinentes et en fournissant des recommandations stratégiques basées sur les données. Cela conduit à une meilleure compréhension des clients, à des interactions plus ciblées et à une augmentation globale de la valeur client.
Nous arrivons au bout de ce petit tour d’horizon des cas d’usage de l’IA en CRM Sales. Il y en a d’autres (et il y en aura de nouveaux vu la rapidité avec laquelle se déploie l’IA !).
C’est pourquoi nous produirons à l’avenir des analyses détaillées pour chaque cas d’usage. Si ce n’est pas déjà fait, inscrivez-vous à notre newsletter pour être tenu(e) informé(e) dès que ça sort !
Pour compléter cette lecture, nous vous invitons à découvrir la publication que nous avons consacrée aux cas d’usage de l’Intelligence Artificielle dans l’univers du CRM Marketing.
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Résolument orientés vers le Conseil Opérationnel, nous accompagnons nos clients dans leurs projets CRM, nous les aidons à déployer les solutions d’IA au sein de leurs écosystèmes et de leurs équipes Sales. En exploitant les données et les derniers outils, vous aurez l’occasion de faire monter en compétences vos forces de vente, tout en obtenant rapidement des premiers résultats.
Voici les étapes types d’une intervention de déploiement de l’IA :
- Ajustement des Objectifs, Diagnostic et Construction du Plan d’Actions
- Compréhension de vos Objectifs de Vente : Nous analysons vos objectifs de vente pour identifier comment l’intégration de l’IA peut les renforcer et les optimiser.
- Évaluation de votre CRM et de vos Pratiques de Vente : Nous examinons en détail vos systèmes CRM actuels, vos Données Clients et vos pratiques en vente pour saisir les opportunités d’amélioration grâce à l’IA.
- Élaboration d’un Plan d’Actions Ciblé : Nous concevons un plan d’actions sur mesure, en détaillant les étapes, les ressources et les délais pour intégrer de l’IA dans vos processus CRM et vente.
Personnalisation et Intégration des Solutions d’IA
- Choix des Technologies d’IA adaptées à votre équipe commerciale : Nous déployons des outils d’IA adaptés spécifiquement à l’amélioration de votre CRM et à l’efficacité de votre stratégie de vente. Autant que possible, nous privilégions les solutions proposées par vos éditeurs partenaires. Si besoin, nous les complétons via API par des solutions externes. Enfin, nous pouvons aussi exploiter des outils non encore présents dans votre environnement applicatif.
- Configuration Sur Mesure : Nous customisons ces outils pour qu’ils s’intègrent parfaitement à vos processus existants et correspondent à la culture de votre entreprise.
Formation et Accompagnement de vos Équipes
Mise en Œuvre et Optimisation des Systèmes CRM et Vente
Suivi des Performances et Ajustements