Prévisions des ventes par IA : avantages et guide pratique

Les prévisions des ventes par intelligence artificielle constituent une approche avancée de la prévision des ventes et de l’analyse des données. Elles s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage automatique, des jeux de données multicanaux et d’autres ressources de calcul haute performance pour fournir des éclairages plus complets sur les prévisions de ventes.

fLes responsables commerciaux utilisent souvent les prévisions des ventes alimentées par l’IA pour compléter leurs pratiques existantes avec des données plus actuelles et plus étendues, des profils de gestion des risques et des recommandations visant à obtenir de meilleurs résultats.

Associées à l’expertise des équipes commerciales et à l’utilisation stratégique d’un CRM ou d’autres outils de vente, les prévisions des ventes par IA ouvrent de nouvelles possibilités aux entreprises pour exploiter leurs données commerciales dans différents scénarios futurs. Dans ce guide, découvrez les prévisions des ventes par IA, leur fonctionnement, la manière de vous lancer dans cette stratégie et les principaux outils que vous pourriez utiliser.

Comprendre l’IA dans les prévisions des ventes

Les modèles d’IA entraînés avec des algorithmes d’apprentissage automatique avancés et de vastes jeux de données propres aux ventes peuvent compléter de manière particulièrement intelligente les prévisions et analyses marketing et commerciales.

Selon les sources et les canaux de données disponibles, l’intelligence artificielle peut identifier et intégrer à ses analyses des données financières utiles, des données issues des chatbots, des réseaux sociaux et des conversations avec le service client, afin de formuler des prédictions globales sur les revenus futurs, les marchés et bien plus encore.

Les outils de prévision par IA sont généralement configurés pour fonctionner en arrière-plan en permanence, en recueillant de nouvelles données en temps réel et en actualisant les données existantes à mesure que les conditions évoluent. Grâce à ces informations, les équipes commerciales peuvent prendre des décisions éclairées à tout moment de leur cycle de vente et pour une grande variété de points de données.

Pour mieux comprendre les logiciels d’IA actuels dédiés aux ventes, consultez notre guide sur les outils et logiciels d’IA pour les ventes

Prévisions des ventes par IA ou prévisions traditionnelles

Dans les prévisions traditionnelles, les professionnels de la vente s’appuient sur les données et indicateurs de performances passées, divers modèles statistiques et d’autres bonnes pratiques de veille stratégique (BI) pour prédire l’évolution future de ces mêmes indicateurs.

Par exemple, une prévision traditionnelle peut anticiper un ralentissement des ventes au deuxième trimestre parce que les trois dernières années ont connu une baisse similaire. À l’inverse, les prévisions par IA s’appuient sur ces pratiques existantes et vont au-delà des capacités des prévisions traditionnelles grâce à de vastes algorithmes et modèles d’IA/AA, ainsi qu’à d’immenses modèles de langage de grande taille.

Grâce à l’entraînement algorithmique associé aux prévisions par IA, les outils et solutions de prévision par IA peuvent examiner de manière plus globale l’ensemble des données commerciales de l’entreprise — y compris des données qui ne sont généralement pas considérées comme des données de performance — et formuler des prédictions et des recommandations précises sur les résultats futurs.

Par exemple, un outil avancé de prévision par IA peut détecter des sentiments négatifs dans des messages de chatbot et des commentaires sur les réseaux sociaux portant sur les tailles d’une ligne de vêtements donnée ; le chatbot peut alors prédire une baisse des ventes ou une hausse des retours pour cette ligne si des ajustements appropriés ne sont pas effectués.

Pour en savoir plus sur la comparaison entre ces deux types de prévisions des ventes, consultez notre comparatif des avantages et des inconvénients :

Pour en savoir plus sur l’IA appliquée à la gestion de la relation client, consultez notre guide : Les 8 meilleurs logiciels de CRM avec IA 

Cas d’usage des prévisions des ventes par IA

Bien que les prévisions des ventes puissent être utilisées dans des scénarios très spécifiques conçus pour répondre aux objectifs commerciaux de votre entreprise, la plupart des projets de prévision des ventes par IA relèvent des catégories de cas d’usage suivantes :

• Traitement et analyse des données financières : Examiner les données financières, comme les revenus, le budget consacré aux campagnes marketing passées, le coût des affaires conclues et perdues, et bien plus encore, afin de prédire les tendances futures des ventes.
• Service client par chatbot : Les retours des clients et l’analyse des sentiments en temps réel servent à identifier les fluctuations de la demande pour les produits, de l’acquisition de clients et de la satisfaction client.
• Génération de leads et évaluation des performances : Analyse et évaluation très précises des clients dans leur ensemble et individuellement, en examinant différents éléments de leur profil d’acheteur, leurs données démographiques, leur historique de navigation et d’achat ainsi que leurs interactions sur les réseaux sociaux, afin de déterminer s’il s’agit de leads intéressants à convertir.
• Analyse des sentiments des clients : Examiner les émotions, les interactions et les comportements généraux des clients et des acheteurs potentiels sur différents canaux, notamment les réseaux sociaux, les chatbots, les transcriptions des centres d’appels et les avis clients, afin de déterminer si des évolutions ou des refontes des produits sont nécessaires.
• Analyses prédictives et prescriptives : Au-delà de la simple prédiction des résultats en matière de performances à partir des données passées et entrantes, les outils de prévision des ventes par IA peuvent souvent recommander les prochaines étapes sur la base de ces analyses prédictives, qu’il s’agisse d’une éventuelle modification des stratégies marketing ou d’une mise à jour d’une page web donnée.
• Gestion du pipeline d’opportunités et du cycle de vie : Plutôt que de se limiter à l’examen des affaires et des clients individuels, les outils de prévision par IA peuvent analyser le pipeline commercial dans son ensemble afin d’identifier les tendances dans la progression et les ralentissements des affaires, ce qui peut aider l’équipe à procéder à des ajustements pour l’avenir.
• Gestion des risques : De nombreux outils de prévision par IA peuvent examiner les événements passés et les sources de données externes — notamment les sites web des concurrents — afin d’identifier les risques potentiels pour l’entreprise et les plans d’urgence permettant de les atténuer.
• Gestion des performances et définition des objectifs propres à chaque commercial : L’IA peut analyser en détail les performances de chaque membre de l’équipe selon différents indicateurs, périodes et canaux. Au-delà des chiffres évidents, les outils de prévision par IA peuvent être en mesure d’utiliser l’analyse des sentiments, la santé du pipeline commercial et d’autres jeux de données plus flous ou subjectifs pour identifier les meilleurs éléments ainsi que les commerciaux qui auraient besoin de davantage de formation ou de soutien.

L’outil Einstein de Salesforce peut aider les utilisateurs à effectuer diverses prévisions commerciales, notamment à obtenir des informations sur les performances de l’équipe dans son ensemble et de chaque commercial. Source : Salesforce.

Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’IA en entreprise, consultez notre guide : 15 cas d’usage de l’IA générative en entreprise

5 façons dont l’IA améliore les prévisions des ventes

En tant que ressource d’assistance pour les prévisions des ventes, l’IA permet aux entreprises d’obtenir à grande échelle des informations inédites, plus approfondies et plus utiles. Voici quelques-uns des avantages dont les entreprises bénéficient presque immédiatement après avoir intégré l’IA à leurs pratiques de prévision des ventes :

• Des informations plus approfondies et plus nuancées à partir des sources de données existantes.
• Des mises à jour précises et en temps réel des analyses prédictives et des tableaux de bord.
• Analyse des données multicanaux et externes, notamment sur les réseaux sociaux.
• Une attention accrue portée à l’expérience client, grâce à l’analyse approfondie des interactions et des données démographiques des clients.
• Des recommandations intelligentes pour améliorer les performances, notamment grâce au passage des analyses prédictives aux analyses prescriptives et aux recommandations d’amélioration alimentées par l’IA.

10 étapes pour mettre en œuvre des solutions de prévision des ventes par IA

Que vous investissiez dans un outil tiers ou que vous développiez votre propre modèle d’IA générative pour faciliter les prévisions des ventes, vous devrez suivre ces étapes, ou des étapes similaires, afin de développer un outil opérationnel et utile :

1. Organiser et préparer les données

Comme pour toute solution d’IA ou algorithmique, la qualité des résultats dépend entièrement de la qualité des données d’entraînement et des données d’entrée.

Si les données commerciales de votre entreprise sont erronées, biaisées, mal formatées ou incomplètes, ces problèmes peuvent fortement limiter la précision et l’utilité des prévisions de ventes par IA que vous produisez. C’est pourquoi il est important de commencer l’adoption des prévisions des ventes par IA en préparant vos données pour qu’elles répondent à un standard élevé de qualité.

Ce travail peut consister à nettoyer les données existantes, à acquérir de nouvelles données, à trouver de nouvelles sources de données ou à demander à plusieurs membres de l’équipe d’évaluer les biais qui seraient jusque-là passés inaperçus. Cette étape doit examiner en profondeur la qualité des données sous tous les angles afin d’obtenir les meilleurs résultats.

2. Définir les objectifs et le budget

Il sera plus facile de mesurer la réussite de vos prévisions des ventes par IA si vous abordez ce projet en sachant exactement ce que vous voulez mesurer, comment vous souhaitez le mesurer et à quelle fréquence. Des indicateurs précis garantissent que les prévisions des ventes par IA restent axées sur les bons objectifs, tout en aidant votre équipe à évaluer plus précisément l’exactitude des résultats de l’outil.

Une fois les objectifs généraux et mesurables définis, vous devrez déterminer le budget disponible pour les outils de prévision des ventes par IA. Cela vous aidera à décider s’il est temps d’investir dans une toute nouvelle plateforme commerciale, de travailler avec votre fournisseur actuel pour intégrer des fonctionnalités d’IA ou de développer ou perfectionner vos propres modèles pour des cas d’usage spécifiques.

3. Rechercher des outils d’IA et de vente

De nombreuses plateformes commerciales, outils d’IA et solutions commerciales intégrant l’IA sont aujourd’hui disponibles sur le marché.

En fonction des objectifs et du budget que vous avez définis, ainsi que de votre pile d’outils actuelle et de vos autres préférences, vous pourrez prendre une décision éclairée concernant le meilleur outil de prévision par IA pour votre entreprise. La plupart des entreprises tirent le meilleur parti d’un investissement dans une plateforme commerciale tout-en-un intégrant des fonctionnalités d’IA, voire un assistant ou copilote doté d’IA.

4. Effectuer des démonstrations ou des essais gratuits

L’étape de recherche précédente doit être complétée par des tests pratiques de vos principaux choix d’outils. Qu’il s’agisse d’une démonstration personnalisée ou d’un essai gratuit, plusieurs membres de votre équipe doivent tester l’outil et ses différentes fonctionnalités.

Au cours de cette phase, il est judicieux de vous familiariser non seulement avec la plateforme elle-même, mais aussi avec les forums communautaires, les bases de connaissances, les formations et les ressources d’assistance client qui pourraient vous être utiles par la suite.

Bien que les prévisions des ventes par IA et les autres fonctionnalités d’IA ne soient disponibles que dans les formules Enterprise et Ultimate de Zoho CRM, ces deux formules proposent aux utilisateurs un essai gratuit de 15 jours. Cela peut être intéressant, surtout si vous envisagez déjà d’utiliser Zoho pour d’autres cas d’usage liés aux ventes et au marketing. Source : Zoho.

5. Adopter ou développer une solution modulable

La préparation est terminée et il est temps de mettre officiellement en œuvre et de personnaliser une solution de prévision par IA en fonction de vos besoins spécifiques. Que vous ayez choisi un outil préconfiguré ou que vous créiez votre propre modèle d’IA pour les prévisions des ventes, vous devrez privilégier une solution capable d’évoluer ou de changer facilement de direction à mesure que les attentes de vos équipes évoluent.

6. Commencer par un programme pilote

En théorie, votre nouvel outil de prévision des ventes par IA pourrait remplacer l’ensemble des activités existantes de prévision et d’analyse prédictive, mais cette approche pose problème : vous ne pourriez pas facilement revenir en arrière en cas de dysfonctionnement. Commencez plutôt par adopter les prévisions par IA à plus petite échelle, pour un projet ou un cas d’usage spécifique.

Par exemple, si vous travaillez dans le commerce électronique, vous pouvez d’abord tester l’outil pour prévoir les revenus d’un produit spécifique ou les affaires qu’un commercial donné devrait conclure au cours des deux prochains trimestres. En ciblant le programme pilote à un niveau plus granulaire, vous pourrez déterminer précisément quand et où un problème survient. Votre équipe pourra ensuite effectuer plus efficacement les ajustements nécessaires pour faciliter le déploiement généralisé des prévisions par IA.

7. Obtenir l’adhésion des employés et les former

Même si les parties prenantes importantes de chaque équipe ont déjà dû participer au processus décisionnel, il est probable que de nombreux membres de l’équipe commerciale découvrent seulement maintenant ce nouvel outil intégré à leur environnement. Prenez le temps d’expliquer clairement ce qu’une solution de prévision des ventes par IA peut faire, comment elle peut compléter leur travail actuel et comment elle peut leur libérer du temps pour des tâches plus stratégiques et intéressantes liées à la gestion des ventes et de l’expérience client.

Prenez ensuite le temps de former chaque membre de l’équipe, en présentant d’abord les fonctionnalités générales, puis en proposant une formation adaptée aux rôles, individuellement ou par équipe. Si vous prenez le temps de bien communiquer et de préparer vos équipes à utiliser efficacement ces outils, vous établirez non seulement des prévisions plus cohérentes, mais vous travaillerez aussi avec une équipe plus sûre de la manière dont ces outils peuvent la soutenir plutôt que la remplacer.

8. Développer des processus de suivi et d’évaluation

Les outils de prévision par IA peuvent être sujets aux erreurs, surtout lorsque vous débutez. Des erreurs de saisie humaines, des problèmes de données ou de sécurité, ou encore des lacunes dans l’expérience client sont également possibles. Dans tous ces cas, un processus complet de suivi et d’évaluation des performances vous permettra d’identifier et de résoudre ces problèmes plus rapidement.

Pour gérer les performances propres au modèle ou à l’IA, les flux de travail de vérification avec intervention humaine constituent un excellent moyen de garantir que chaque itération du modèle est examinée attentivement et approuvée par un expert humain.

9. Intégrer aux outils de vente existants

Si l’outil de prévision par IA que vous avez choisi n’est pas intégré à votre plateforme commerciale ou à votre CRM, vous devrez probablement le connecter plus étroitement à cette plateforme afin de fluidifier les flux de travail et d’améliorer l’efficacité. Idéalement, vos recherches précédentes vous auront déjà renseigné sur la capacité de vos outils de vente à s’intégrer nativement à votre outil de prévision par IA.

Voici quelques-uns des outils de vente qui s’intègrent directement à Pipedrive et à son assistant commercial IA. Si vous utilisez un outil de prévision par IA qui ne s’intègre pas directement à vos autres outils de vente, une API ou une intégration personnalisée peut être utile. Source : Pipedrive.

10. Mettre à jour les systèmes et les jeux de données si nécessaire

À mesure que votre entreprise se développe et que vos objectifs commerciaux évoluent, vous devrez mettre à jour les paramètres, les données et les autres variables du modèle de prévision par IA afin de l’aider à suivre ces changements.

Vous devrez également ajuster votre outil, voire envisager d’en adopter un nouveau, si les résultats de votre suivi en temps réel révèlent des problèmes à corriger. Effectuer ces mises à jour régulièrement et périodiquement vous permettra d’obtenir de manière constante des résultats analytiques fiables.

Pour consulter la liste des principales applications d’IA générative, lisez notre guide : Les 20 meilleurs outils et applications d’IA générative

3 outils de prévision des ventes à envisager

Les outils de prévision des ventes par IA peuvent être des solutions autonomes ou des fonctionnalités intégrées à des plateformes commerciales existantes. Voici quelques-unes des principales solutions commerciales et de prévision par IA à envisager aujourd’hui :

Salesforce

Salesforce est une suite logicielle cloud de premier plan qui comprend des fonctionnalités de CRM commercial et marketing, ainsi que des solutions pour gérer l’expérience du service client et les analyses commerciales. Avec Sales AI d’Einstein de Salesforce, les utilisateurs peuvent bénéficier de prévisions prédictives alimentées par l’IA et d’autres fonctionnalités uniques, comme les informations sur les affaires, les informations sur les appels, un assistant d’achat et des graphiques et informations relationnels.

Pour en savoir plus sur la façon dont Salesforce utilise l’IA pour stimuler les ventes, consultez notre guide détaillé : Salesforce et l’IA : comment Einstein de Salesforce transforme les ventes

Pipedrive

Pipedrive est l’un des principaux fournisseurs de logiciels de CRM et a récemment ajouté des fonctionnalités d’IA à sa plateforme. Pour les prévisions commerciales, l’Assistant commercial IA est particulièrement utile : il est conçu pour faciliter les prévisions de chiffre d’affaires grâce à des rappels, des suggestions, des notifications et des mises à jour qui permettent à votre équipe de rester sur la bonne voie et de repérer les opportunités plus discrètes.

Zoho CRM

Zoho CRM est un CRM très apprécié des professionnels de tous horizons en raison de l’importance accordée à l’expérience utilisateur. Zia, un assistant IA, est un ajout récent à l’outil et aide les utilisateurs à gérer et à optimiser les données de leur CRM. Parmi les fonctionnalités de Zia figurent les prédictions de conversion, la détection des anomalies, l’automatisation intelligente, les alertes sur les concurrents et les recommandations intelligentes

Découvrez d’autres options de premier plan parmi les meilleurs outils d’IA pour les équipes commerciales : Les 15 meilleurs outils et logiciels d’IA pour les équipes commerciales

7 bonnes pratiques pour les prévisions commerciales par IA

Comme pour les processus traditionnels de prévision des ventes, il est important d’aborder votre stratégie commerciale fondée sur l’IA avec de solides stratégies de gestion des données et des objectifs clairs. Voici quelques-unes des bonnes pratiques les plus importantes à adopter pour se lancer et réussir ses prévisions commerciales par IA :

• Ne négligez pas la préparation des données : Préparez et entretenez des données de qualité, complètes et impartiales, tant pour l’entraînement que pour les entrées.
• Associez l’IA aux stratégies et aux atouts existants : Associez stratégiquement l’IA aux méthodes traditionnelles de prévision des ventes lorsque la situation l’exige ; ne renoncez pas aux atouts et aux points de vue uniques que vos experts commerciaux ont acquis au fil des années d’expérience.
• Suivez les bonnes pratiques en matière d’éthique des données et de l’IA : Collectez et utilisez les données de manière éthique, en particulier lorsque vous opérez dans des secteurs ou des régions soumis à des exigences strictes en matière de conformité.
• Accordez autant d’importance à l’expérience des employés qu’à celle des clients et aux résultats commerciaux : Formez les membres de votre équipe à exploiter les nouvelles informations pour faciliter leur travail.
• Surveillez en permanence les performances des prévisions par IA : Une stratégie de surveillance en temps réel aidera votre équipe à repérer les anomalies, les écarts de performance et les tendances émergentes.
• Concentrez-vous sur les résultats et les prochaines étapes : Ne laissez pas l’attrait et l’enthousiasme suscités par une nouvelle technologie vous détourner des objectifs qu’elle doit vous aider à atteindre au cours du cycle de vente.
• Améliorez et faites évoluer les modèles et les méthodes de prévision par IA au fil du temps : Commencez modestement afin de voir plus facilement ce qui fonctionne ou non lors de courtes sessions d’analyse.

En résumé : l’IA améliore les prévisions commerciales, avec l’aide des humains

Grâce à sa rapidité, son évolutivité, sa précision et sa capacité à analyser les données commerciales en profondeur et sous de nouveaux angles, la prévision des ventes par IA est devenue, à juste titre, une tendance majeure dans le domaine des technologies commerciales. Mais est-elle vraiment « l’avenir » de la prévision des ventes, ou n’est-elle qu’une tendance passagère ?

À l’heure actuelle, l’engouement autour des prévisions commerciales par IA tend souvent à minimiser, voire à passer sous silence, le travail manuel qui permet à ces outils de fonctionner. Sans experts des ventes et des données pour préparer les bonnes données, définir des objectifs et des paramètres pertinents et examiner régulièrement les performances, les outils de prévision commerciale par IA offriraient peu de valeur aux entreprises modernes. En bref, les commerciaux ne doivent pas craindre d’être remplacés par l’IA ; ils doivent plutôt se préparer à développer leurs compétences à mesure que leurs fonctions évoluent — l’IA prendra certainement en charge une partie des tâches les plus fastidieuses qui occupaient autrefois leurs journées.

Pour découvrir un panorama complet des fournisseurs d’IA répondant à un large éventail de besoins professionnels, consultez notre guide détaillé : Les 150+ principales entreprises spécialisées dans l’IA