Salesforce Tour 2017: l'intelligence artificielle au coeur des évolutions de la vente
Mieux cibler ses prospects, accélérer le cycle de vente, augmenter le taux de conversion... pour mener toutes ces missions à bien, l'intelligence artificielle est de plus en plus présente. C'est ce qu'a démontré le Salesforce Tour, qui a mis en avant Einstein, l'assistant intelligent de l'éditeur.
Je m'abonneL'expérience client est aujourd'hui absolument essentielle, tous les acteurs présents lors du Salesforce Tour, qui s'est tenu en juin à Paris, s'accordent sur ce point. Pour recentrer la vente sur le client, l'éditeur a présenté lors de plusieurs conférences une partie des fonctionnalités d'Einstein, son outil d'intelligence artificielle.
"Dans un cycle de vente long, des équipes différentes sont impliquées, avec souvent un fonctionnement en silo, et l'expérience client risque de se détériorer si tous n'ont pas accès aux mêmes données", juge Arielle Delfosse, en charge de l'avant-vente chez Salesforce, lors d'une conférence sur l'utilisation de Salesforce dans les ventes. Pour l'éviter, il faut vendre "plus intelligemment, plus vite, et à votre manière".
En 2018, l'intelligence artificielle permettra à 500 millions de salariés d'économiser en moyenne deux heures de travail par jour.
L'intelligence artificielle joue alors un grand rôle dans ce processus : elle détecte les meilleures opportunités, et peut aussi prédire quelles sont les plus pertinentes à clôturer. L'objectif est que la base de données soit la plus complète possible, afin que l'assistant intelligent dispose des informations les plus complètes pour effectuer des prédictions. Guillaume Aurine, directeur marketing de Salesforce, explique dans une conférence dédiée à l'utilisation d'Eistein que des projections estiment qu'en 2018, l'intelligence artificielle permettra à 500 millions de salariés d'économiser en moyenne deux heures de travail par jour.
Einstein score ainsi tous les leads, en déterminant quelle est la probabilité de les clôturer, et surtout en expliquant pourquoi. Le système se base sur du machine learning : il n'est pas programmé à la base pour considérer que tel ou tel critère augmente les chances de conclure une vente, mais est capable, en remontant l'historique dans le CRM, de déterminer lui-même quelles sont les caractéristiques des prospects qui se sont transformés en client, et de rechercher ces mêmes caractéristiques dans les prospects en cours. Mais il ne considère pas ces caractéristiques acquises une fois pour toutes, et les ajuste en fonction de ce qu'il observe.
Un CRM qui apprend par lui-même
Et il peut expliquer aux commerciaux pour quelles raisons les leads ont obtenu leur score actuel. Il peut par exemple détecter que les prospects qui arrivent par les réseaux sociaux ont un fort taux de conversion, et le signaler aux commerciaux. Ou encore déterminer que l'adresse mail et le téléphone laissés sur un formulaire sont valides, et que le contact n'est donc pas un faux prospect qui ne veut surtout pas être recontacté.
L'assistant intelligent de Salesforce fait également appel au deep learning. Thierry Donneau-Golencer, directeur de produit Salesforce, donne lors d'une conférence sur Einstein l'exemple d'une entreprise vendant des panneaux solaires. Si la fiche du client comporte l'adresse du client mais pas le type de toit (ce qui modifie les caractéristiques des panneaux solaires à installer), l'assistant intelligent peut rechercher une photo de cette adresse sur un site de cartographie, et si l'équipe a au préalable constitué une bibliothèque d'images avec les catégories "toit plat" et "toit incliné", l'outil est capable de déterminer quel est le type de toit du prospect.
Einstein assiste également les commerciaux dans leur parcours de vente. Par exemple, quand la boite mail du commercial est connectée aux données du CRM, si un prospect demande un rendez-vous d'information sur de nouveaux produits et que le commercial propose un rendez-vous par mail, le système de Salesforce va automatiquement ajouter le rendez-vous à l'agenda. Il est aussi capable de dire que le vendeur est en retard sur la clôture d'une vente, par exemple parce qu'il n'a pas rencontré les décideurs de l'entreprise cliente. L'assistant va alors jusqu'à suggérer au commercial quelle personne contacter au sein de son entreprise pour être mis en contact avec les décideurs qu'il cherche à atteindre.
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