Guide pratique : comment structurer votre pipeline de vente complexe grâce à l’IA

Le marché des technologies est confronté à une contradiction majeure. Alors que l'intelligence artificielle (IA) est présentée comme le principal moteur de prospérité et de productivité de notre époque, les dirigeants d'entreprise font face à une statistique alarmante : 95 % des projets d'IA échouent. Et lorsqu'on examine plus précisément les outils d'IA destinés à améliorer la performance des entreprises, ce constat se répète.

Si cette technologie est si révolutionnaire, pourquoi le taux d'échec de ces projets est-il si élevé ?

Dans l'épisode 12 de Builders by Skycast, Robson Del Fiol (directeur de l'éducation chez Skyone), Guilherme Goulart(directeur des ventes partenaires) et Bruno Custódio (spécialiste des ventes aux entreprises) ont révélé que la réponse ne réside pas dans un manque de capacité des algorithmes, mais plutôt dans un écart d'exécution chronique.

Ci-dessous, nous détaillons les principales stratégies abordées par les experts pour vous aider à optimiser votre pipeline de ventes, structurer vos données et combiner l'IA et le storytelling pour vendre plus et avec de meilleures marges.

1. L'échiquier complexe des ventes : contexte superficiel, réponse superficielle

Dans le contexte des ventes interentreprises (B2B), le processus de vente s'est transformé en un écosystème extrêmement volatil. Contrairement aux transactions de moindre envergure, le paysage commercial actuel est marqué par des fusions-acquisitions constantes, un fort taux de rotation des cadres dirigeants et des comités d'achat de plus en plus importants et analytiques.

Dans ce contexte, tenter d'utiliser des outils d'IA générative sans les avoir correctement perfectionnés est voué à l'échec. Comme Goulart l'a judicieusement souligné :

Si vous alimentez votre IA avec des données superficielles, elle fournira des informations générales qui ne permettront pas d'obtenir des résultats concrets lors de négociations complexes. Pour extraire des réponses véritablement créatives, innovantes et originales, le professionnel doit doter le modèle d'un maximum de spécificités : de l'historique complet du compte aux problématiques macroéconomiques du secteur du client.

2. Coopérer avec l'IA : spécialisation par étape du processus

L'une des plus grandes erreurs opérationnelles commises par les entreprises est de considérer l'IA comme une entité unique et magique capable de résoudre tous les problèmes de vente d'un seul coup. La solution préconisée par Bruno Custódio est exactement l'inverse : la création d' agents d'IA spécialisés pour des étapes spécifiques du processus de vente.

Au lieu d'un assistant générique, l'excellence opérationnelle est atteinte grâce à la collaboration de plusieurs IA :

Le référentiel de données et l'architecture RAC

Pour que ce mécanisme fonctionne sans générer les fameuses « hallucinations » (lorsque l'IA invente des données fictives basées sur des systèmes d'incitation incorrects), l'intégration du système devient obligatoire.

Il est inutile de disperser les données entre le CRM, WhatsApp et les enregistrements d'appels si ces systèmes ne communiquent pas entre eux. Il est indispensable d'unifier le lac de données et d'appliquer des cadres de gouvernance et d'architecture modernes, permettant ainsi à l'IA d'exploiter des informations privées, auditées et structurées.

3. Le phénomène de « bâcle » et l’importance d’une perspective critique

La démocratisation de l'intelligence artificielle a engendré un effet secondaire dangereux dans les opérations commerciales : le « slop », qui consiste en un contenu de « mauvaise qualité » ou de faible qualité généré en masse par l'IA au sein de l'environnement de travail.

Le recours excessif aux outils sans supervision humaine présente des risques graves pour la main-d'œuvre :

• Pasteurisation de l'équipe : des commerciaux qui produisent des e-mails impersonnels et froids, sans aucune différenciation concurrentielle.
• Atrophie de la pensée critique : les professionnels cessent d’appliquer leur expérience du marché et leurs connaissances académiques, acceptant aveuglément le premier résultat du modèle linguistique.
• Rupture du lien social : en fin de compte, les entreprises clientes achètent auprès d’êtres humains. Elles accordent de l’importance à la relation, au ton de la voix et au café partagé. L’IA doit se limiter à un rôle de catalyseur d’efficacité, et ne jamais constituer le point de contact final.

4. La renaissance du professionnel de la vente : l'architecte vendeur

Le modèle traditionnel du vendeur opérationnel, dont la principale fonction consiste à saisir manuellement des données dans de multiples systèmes, à générer des rapports bureaucratiques et à prendre des commandes répétitives, est en voie de disparition. Avec l'automatisation intelligente qui prend en charge ces tâches opérationnelles, nous assistons à la naissance d'une nouvelle catégorie professionnelle : le vendeur stratégique ou architecte de la relation client.

Comme l'a souligné Goulart, dans les processus de sélection actuels, les professionnels qui maîtrisent l'IA et les données bénéficient d'un avantage considérable. Ils témoignent d'un engagement actif envers la formation continue et sont capables d'accélérer la mise sur le marché des propositions commerciales.

Des astuces pratiques pour améliorer sa productivité, proposées par des experts

Pour conclure la discussion, les dirigeants ont partagé deux tactiques qui sont devenues des habitudes bien ancrées dans leurs pratiques pour obtenir un retour sur investissement maximal grâce à la technologie :

Le hack de narration de Bruno Custódio

Utilisez l'IA pour transformer le chaos des comptes rendus de réunions en une proposition commerciale structurée, au format d'une proposition de direction. Cette proposition doit être conçue à partir des données et des récits recueillis, de manière à ce que votre interlocuteur interne puisse s'en emparer, la présenter directement auconseilet la présenter comme s'il en était l'auteur. Cela favorise un fort sentiment d'implication et d'appropriation.

Le hack des prévisions hebdomadaires de Guilherme Goulart

Au lieu d'attendre la fin du mois ou du trimestre pour ajuster vos actions, utilisez des outils d'analyse de données agrégées pour suivre l'état de votre pipeline et de vos prévisions semaine après semaine. Grâce à des indicateurs prédictifs déclenchés dès les sept premiers jours du mois, la direction gagne en agilité pour réorienter les efforts, corriger les écarts opérationnels avec ses partenaires et garantir la prévisibilité des revenus.

Écoutez l'épisode complet sur Spotify

Souhaitez-vous comprendre en détail comment structurer ces agents d'IA, gérer des équipes performantes sur le marché du marketing de canal et acquérir des connaissances pratiques en matière de transformation d'entreprise ?

Ne manquez pas l'intégralité de la conversation avec Robson Del Fiol, Guilherme Nemo et Bruno Custódio. Cliquez sur le lien ci-dessous pour écouter le podcast en entier :

👉 Écoutez dès maintenant l'épisode 12 de Builders by Skycast sur Spotify !

Écrit par Skyone