AI for Sales: How to Assess Real Vendor Value

Intelligence artificielle. Apprentissage automatique. En 2016, ces mots à la mode étaient parmi les termes les plus souvent utilisés par les vendeurs, mais mal compris par les acheteurs. Alors que signifient réellement ces termes? Bien que beaucoup utilisent les deux termes de manière interchangeable, il existe des différences clés.

Intelligence artificielle

Au cœur de l'IA se trouve la création de machines pensant comme le font les humains. Aujourd'hui, cela se manifeste principalement dans les logiciels informatiques capables d'automatiser des tâches simples que les humains font bien. L'IA est un terme générique pour décrire la technologie dont des mots à la mode comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel font partie.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une sous-catégorie de l'IA. À son niveau le plus élémentaire, l'apprentissage automatique consiste à utiliser des algorithmes pour analyser des données, en tirer des enseignements, puis faire une détermination ou une prédiction sur quelque chose. La clé réside dans la capacité de l'algorithme à apprendre et à évoluer par lui-même sans programmation supplémentaire.

Chaque année, Gartner publie son cycle de la hype pour les nouvelles technologies émergentes. À l'extrémité de la courbe ou au "pic des attentes démesurées", se trouve l'apprentissage automatique. Cela signifie qu'en 2017, l'IA et l'apprentissage automatique pourraient entrer dans le "creux de la désillusion" où les gens réalisent rapidement que de nombreuses entreprises peuvent parler d'intelligence artificielle, mais peu sont capables de tenir leurs promesses.

Nous avons également vu notre part équitable de vendeurs de logiciels en tant que service vantant leur utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans leurs produits. Alors, comment comprendre ce qui est réel parmi toute l'agitation? Et quelle valeur ajoutée supplémentaire les technologies activées par l'IA peuvent-elles apporter à votre équipe de vente en 2017?

Cas d'utilisation où l'IA a prouvé apporter une valeur commerciale pour les équipes de vente

À son plein potentiel, l'IA a la capacité de transformer la manière dont vos représentants de vente travaillent et d'augmenter leur efficacité. Et les statistiques montrent qu'il y a des gains de productivité à réaliser. Selon une étude réalisée par Accenture, seulement 34% du temps de vos représentants est consacré à la vente et 57% des cadres citent l'augmentation de l'efficacité des ventes comme l'une des 3 principales priorités de l'année à venir.

Les technologies activées par l'IA permettent à vos représentants de se concentrer sur l'essence de ce qu'ils font bien, en ayant les meilleures conversations possibles avec vos prospects. Au lieu de devoir se préoccuper des tâches fastidieuses comme identifier quels prospects travailler, les technologies activées par l'IA indiqueront à vos représentants quels prospects cibler ou mettront en lumière des connaissances pertinentes pour vos représentants automatiquement en fonction des conversations qu'ils ont.

Bien que toujours une technologie émergente, l'IA est intégrée aux logiciels d'entreprise et il existe déjà des cas d'utilisation dans la vente où elle a connu du succès. Les technologies activées par l'IA peuvent potentiellement ajouter de la valeur à vos équipes de vente si elles répondent à ces critères:

1. Domaine restreint: les meilleurs produits utilisant l'IA le font pour automatiser un problème commercial spécifique. Par exemple, 6sense utilise l'IA pour identifier de nouvelles pistes et opportunités les plus susceptibles de se concrétiser. Ils résoudent un problème spécifique qui consiste à réduire le temps nécessaire à vos commerciaux pour trouver de nouveaux prospects.
2. Données exclusives et uniques : Sans données uniques, même les algorithmes d'apprentissage les plus sophistiqués sont inutiles. Gong.io utilise le traitement du langage naturel pour analyser les conversations téléphoniques de vos commerciaux et l'apprentissage automatique pour découvrir des idées qui améliorent la communication de votre équipe commerciale avec les prospects. Avec accès à potentiellement des centaines d'heures de conversations téléphoniques uniques, les algorithmes d'apprentissage automatique de Gong peuvent continuellement améliorer les connaissances qu'ils apportent à votre entreprise.
3. Intégré à l'environnement de travail de votre équipe : Pour profiter du dernier logiciel activé par l'IA que votre entreprise apporte, il doit être adopté par votre équipe commerciale. La manière la plus simple de favoriser l'adoption est d'achèter un logiciel qui s'intègre parfaitement dans l'environnement de travail de votre équipe. X.ai est un assistant personnel propulsé par l'IA. Il n'y a pas d'application ou d'informations de connexion dont vous avez besoin, tous les utilisateurs doivent simplement envoyer un courriel à amy@x.ai pour que le robot planifie des réunions pour vous.

Les données, et non les algorithmes, sont la véritable PI pour les technologies activées par l'IA

Au cœur de l'IA se trouve les données. C'est le moteur qui alimente les améliorations des algorithmes d'apprentissage automatique. Fait intéressant, les algorithmes eux-mêmes peuvent avoir peu de valeur en tant que tel. Certaines des plus grandes entreprises du monde comme Google, Microsoft, IBM et Amazon réalisent cela et ont rendu leurs algorithmes d'apprentissage automatique open source. Ainsi, comme mentionné précédemment, avoir accès à des données uniques et exclusives est la façon dont les entreprises utilisant les technologies activées par l'IA vont acquérir un avantage concurrentiel.

Pour des plateformes comme Google, Facebook ou Salesforce, la collecte de données est facile. Alors quel genre de stratégies d'acquisition de données les petites start-ups peuvent-elles utiliser ? Une opportunité rarement évoquée est d'utiliser des technologies comme les extensions de navigateur ou les chatbots pour permettre la collecte de données en dehors de votre application native. Les entreprises avec des applications autonomes limitent leurs capacités de collecte de données car elles ne peuvent acquérir des données que lorsque les utilisateurs interagissent avec leur produit. Puisque les extensions sont sur votre navigateur, elles ont accès aux données (avec les autorisations appropriées activées) sur tout le parcours de l'utilisateur sur le web.

Briser le bla-bla des vendeurs

Puisque tout le monde parle d'IA, comment distinguer le vrai du faux et savoir quelles sont réellement les capacités d'IA d'un vendeur ?

Nous avons compilé une liste de questions que vous pouvez utiliser pour comprendre si les vendeurs que vous évaluez lancent de la fumée ou comprennent réellement comment l'IA impactera votre entreprise :

D'où proviennent vos données d'entraînement et comment les utilisez-vous ?

Bien que vous ne deviez pas vous attendre à ce que les vendeurs divulguent tous leurs secrets, c'est un signal d'alarme si un vendeur refuse de partager d'où il tire ses données d'entraînement. Un vendeur devrait être disposé à partager les signaux internes et externes qu'il utilise pour aider à entraîner ses algorithmes, pourquoi il les a choisis plutôt que d'autres, et comment l'utilisation de ces signaux ajoute de la valeur à votre entreprise.

Combien de données d'entraînement votre algorithme a-t-il besoin pour produire des résultats fiables ?

Méfiez-vous des vendeurs qui écartent cette question ou minimisent l'importance d'avoir suffisamment de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique ne peuvent produire que des résultats fiables lorsqu'ils disposent d'une quantité suffisante de données d'entraînement. Par exemple, pour les outils prédictifs de score de prospects qui dépendent de données de victoires/défaites, cela pourrait signifier que vous avez besoin d'au moins un an de données pour que les algorithmes fonctionnent correctement. Il est dans l'intérêt de votre équipe de retarder la mise en œuvre d'une solution basée sur l'IA jusqu'à ce que vous ayez suffisamment de données pour travailler avec.

Comment votre produit évoluera-t-il avec notre croissance et s'améliorera-t-il en accumulant plus de données d'entraînement?

À mesure que vous accumulez plus de données et que vous grandissez, il est important de comprendre comment les algorithmes d'apprentissage automatique d'un fournisseur évolueront avec votre croissance. Cela signifie apprendre comment les modèles sont mis à jour et à quelle fréquence ils les mettent à jour. Idéalement, ces modèles sont personnalisés pour les besoins spécifiques de votre entreprise et sont réentraînés en cas de besoin. Cette question devrait également vous donner une bonne idée de comprendre si le fournisseur a travaillé avec d'autres entreprises de votre secteur.

Faire la distinction entre les fournisseurs qui prétendent utiliser l'IA et ceux qui peuvent réellement ajouter de la valeur à votre entreprise avec l'IA est difficile.  Armé de cette liste de contrôle, nous espérons que vous vous sentirez prêt à évaluer correctement les fournisseurs vantant leurs capacités en matière d'IA et à mieux comprendre comment les technologies basées sur l'IA peuvent ajouter de la valeur à votre équipe commerciale en 2017.