Stratégie de commercialisation B2B et IA : l’avenir de l’intelligence des données avec Cortex

Le concept de stratégie de commercialisation (GTM) n'est plus perçu comme un événement isolé, le « lancement » d'un produit, mais comme un processus continu et systématique. Dans un environnement commercial de plus en plus concurrentiel, la survie des entreprises repose sur une symbiose entre l'intuition humaine et l'intelligence augmentée.

podcast Trend Off, Leonardo Rangel, PDG de Cortex, a partagé son analyse approfondie de la manière dont 20 ans d'expérience en IA ont façonné notre conception actuelle de l'efficacité opérationnelle. Aux côtés de Skyone, spécialiste des infrastructures de données et de la création d'agents via AI Factory, la discussion a esquissé les contours du « logiciel du futur ».

Dans cet article, nous explorons les principaux piliers de cette révolution technologique.

1. Redéfinir la stratégie de commercialisation : du lancement au processus continu

Traditionnellement, le secteur des biens de consommation a popularisé le terme GTM (Going-to-Market) comme un projet avec une date de début et de fin. Cependant, pour le marché B2B et les services techniques, le terme a évolué vers « Going-to-Market »: un système continu de sensibilisation, de génération de prospects, de conclusion de ventes et d’expansion de la clientèle.

Pour que ce processus soit efficace, la structuration doit être axée sur les données et divisée en quatre domaines principaux, comme l'illustrent les solutions Cortex :

1. Commerce de détail : décisions relatives à l'expansion géographique et aux revenus prévisionnels par emplacement.
2. B2B : veille stratégique et orchestration des ventes.
3. Biens de consommation : optimisation de la présence sur les points de vente et de la gamme de produits (UGS).
4. Image de marque : mesurer l’impact économique des relations publiques et du marketing.

2. IA prédictive vs. IA générative : la puissance du « ET »

L'une des questions majeures du marché concerne la différence entre les modèles d'intelligence. Leonardo Rangel précise que l'avenir n'appartient pas à un seul type, mais à une combinaison des deux.

Intelligence prédictive (apprentissage automatique)

Axé sur les données quantitatives et numériques, il permet d'effectuer des calculs de probabilité, des scores de conversion, des regroupements et des prévisions de revenus. C'est lui qui détermine qui est le plus susceptible d'acheter.

Intelligence générative (GenAI)

Spécialisée dans l'interprétation et la production de données non structurées(texte, audio, images), elle travaille, dans le domaine des ventes, sur l'interface utilisateur et l'enrichissement des données.

« L’intelligence générative peut analyser des images ou la parole et extraire des sous-thèmes ou des nuances du dialogue qui alimentent le modèle prédictif, rendant la décision beaucoup plus précise. ».

3. Le dossier d’engagement : la fin de la prospection superficielle

L'un des plus grands progrès en matière de productivité dans le domaine du GTM B2B consiste à remplacer la prospection à froid et générique par l'utilisation d' agents d'orchestration.

Au lieu de recevoir uniquement un nom et un numéro de téléphone, les commerciaux (BDR ou SDR) disposent désormais d'un dossier d'engagement. Ce document, intégré directement au CRM, constitue la « feuille de route » :

• Adéquation au marché : pourquoi cette entreprise est-elle une cible maintenant ?
• Comité d'achat : qui sont les décideurs et les influenceurs identifiés ?
• Signes récents : L’entreprise a-t-elle embauché de nouveaux professionnels ? Modifié sa technologie ? Publié des informations pertinentes sur LinkedIn ?

Cette intelligence permet aux professionnels de se concentrer sur ce qu'ils font de mieux : établir des relations et conclure des ventes complexes, tandis que la technologie se charge de l'analyse des données et de la préparation stratégique.

4. L'ère de l'usine à IA et du logiciel en tant que service (SaaS v2)

Skyone a introduit le concept d' usine à IA, un cadre qui transforme les données brutes en agents experts. Le processus consiste à collecter les données, à les structurer dans des lacs de données et à utiliser des modèles de langage pour créer des agents capables d'agir comme un « directeur financier virtuel » ou un « stratège marketing ».

Dans un avenir proche, les logiciels ne seront plus de simples outils d'archivage, mais deviendront une couche de services. La valeur ajoutée passera du simple fait de « cliquer sur des boutons » à la spécificité des données propriétaires et à la capacité d'exécuter de manière autonome des tâches complexes.

5. Surmonter le bruit excessif

Avec la démocratisation de l'IA, le défi a changé : l'information ne manque pas, mais le bruit est omniprésent. Le plus difficile est d'extraire l'essentiel de cette masse de données.

Les entreprises solides privilégient la sécurité de leurs données et se spécialisent dans des problématiques spécifiques. Le client ne se contente pas d'une simple compétence ; il recherche une solution à un problème métier, qu'il s'agisse d'augmenter les ventes, de se développer en toute sécurité ou d'optimiser les coûts.

Conclusion : l’intelligence augmentée est la norme

Le niveau global de productivité sociétale a progressé lors de toutes les révolutions technologiques précédentes, et l'IA ne fera pas exception. La symbiose entre les capacités analytiques des machines et le jugement stratégique humain définira les leaders du marché dans les années à venir.

Si vous souhaitez approfondir ce sujet et entendre les détails de cette conversation fascinante sur les données, l'IA et l'avenir des entreprises, ne manquez pas l'épisode complet.

🎧Écoutez dès maintenant le podcast Trend Off avec Leonardo Rangel (Cortex) sur Spotify !

Écrit par Skyone