L’IA fait des merveilles sauf en prospection

L’IA générative stimule la productivité dans de nombreuses fonctions

L’IA générative fait ses preuves de manière concrète. Elle a déjà changé la façon dont les équipes techniques codent, dont les équipes marketing créent du contenu et dont les équipes d’assistance traitent de gros volumes de demandes. Ces gains sont mesurables. Ils réduisent les frictions, font gagner du temps et s’adaptent rapidement. Aujourd’hui, la plupart des entreprises attendent la même chose de l’IA dans tous les domaines, mais dans les ventes, l’impact est pour l’instant limité.

C’est dans le domaine des ventes que les choses se compliquent. Bien que les outils d’automatisation couvrent certaines parties du processus, des mises à jour du CRM à la génération d’e-mails, la plupart des entreprises n’ont pas obtenu de résultats qui changent la donne. Les goulets d’étranglement persistent. Dans de nombreuses organisations, l’IA n’améliore que de petites tâches isolées. Cela se traduit par un impact superficiel : pensez à des gains de productivité à un chiffre. Il ne s’agit pas d’une transformation, mais d’une efficacité marginale.

La plupart des équipes de vente fonctionnent dans des systèmes fragmentés dont la structure n’est pas claire. Les vendeurs se déplacent entre des plateformes déconnectées et des étapes partiellement manuelles. Ils saisissent des données répétitives, changent souvent d’outil et jonglent avec plusieurs tâches par client. Ajouter l’IA à cet écosystème sans l’avoir préalablement nettoyé ne conduit qu’à des avantages dispersés. C’est comme donner un moteur plus rapide à une machine désassemblée : vous n’obtiendrez pas grand-chose de plus si le système ne fonctionne pas comme un tout.

Les dirigeants qui cherchent à déployer efficacement l’IA dans le domaine de la vente doivent revoir leur approche. Ne vous attendez pas à des percées en matière de performance commerciale si le processus lui-même n’est pas prêt. Il est nécessaire de réorganiser le modèle de vente, la façon dont les prospects circulent, la façon dont les données sont utilisées et la façon dont le succès est mesuré, avant que l’IA ne puisse conduire à un changement sérieux. Vous ne pouvez pas vous débarrasser d’une mauvaise structure par l’automatisation. Commencez par concevoir des processus clairs.

L’IA agentique introduit des capacités d’autogestion qui pourraient révolutionner les flux de travail dans le secteur de la vente

L’IA agentique est un jeu différent. Elle se déplace dans un but précis. Elle fixe des objectifs, planifie les étapes suivantes, exécute des chaînes de travail et apprend. Avec des données mineures, elle peut gérer des flux de travail entiers dans un système. Ainsi, au lieu de se demander ce qu’il faut faire et quand, les équipes de vente peuvent se décharger sur l’IA des tâches répétitives et sans jugement, et rester concentrées sur la stratégie client.

Voici à quoi cela pourrait ressembler : L’IA gère la logique de qualification, la priorisation des contacts, le téléchargement des informations sur les clients en temps réel et l’ajustement des séquences de campagne, le tout sans attendre de directives manuelles. Les systèmes agentiques sont actuellement déployés dans des cas d’utilisation limités, avec des signes précurseurs de fortes améliorations en termes de rapidité et de précision.

Pourtant, le déploiement est récent, et la plupart des entreprises sont à la traîne. Même avec une IA avancée, les résultats dépendent d’un travail de fond, de systèmes propres, de données unifiées et de tests rigoureux. La phase de conception est tout aussi importante que la technologie elle-même. Une installation précipitée produit des résultats médiocres. Mais lorsqu’elle est intégrée à des processus bien structurés, l’IA agentique commence à produire des résultats mesurables, rapidement.

Les dirigeants devraient considérer l’IA agentique comme la forme la plus proche des opérations autonomes dans le domaine du travail de la connaissance. Mais l’autonomie a besoin de limites. Le succès ne vient pas de l’installation d’outils puissants et de l’espoir d’une magie. Il faut aligner ces outils sur des ensembles de problèmes clairs, des modèles de propriété et des flux de données. Des investissements précoces dans la concentration et la préparation des processus produiront des résultats beaucoup plus importants.

La fonction commerciale pose des défis uniques pour la mise en œuvre de l’IA

La structure des ventes est désordonnée. Contrairement aux équipes d’ingénieurs qui opèrent généralement dans le cadre de systèmes normalisés et de protocoles convenus, les équipes de vente travaillent souvent dans des régions, des segments et des bases de clients différents, chacun ayant son propre comportement, ses propres délais et ses propres outils. Cette diversité rend difficile l’application de l’IA à grande échelle. Un outil qui fonctionne pour une équipe peut s’avérer inefficace pour une autre parce que le cadre manque de cohérence.

Même la résistance de la première ligne est un problème. Les vendeurs sont contraints d’atteindre leurs objectifs maintenant, et non dans six mois, et ils considèrent les nouvelles technologies comme une demande de plus. De nombreuses équipes hésitent également à changer ce qui fonctionne déjà, pour le meilleur ou pour le pire, car le risque est immédiat et personnel. Pour que l’IA gagne du terrain, elle doit s’intégrer dans leur flux de travail sans les ralentir ni compliquer les choses.

Les données constituent l’autre contrainte majeure. Les données de vente et de mise sur le marché se trouvent dans de multiples systèmes, CRM, notes d’appel, fils d’e-mails, feuilles de calcul, avec une qualité incohérente et une mauvaise gouvernance. mauvaise gouvernance. Les modèles d’intelligence artificielle ont des difficultés lorsque les bases ne sont pas solides. Si les données sont fragmentées ou non pertinentes, le résultat sera tout aussi faible. L’automatisation d’une structure défectueuse ne débloque pas de valeur, elle ajoute du bruit.

Quelle que soit la capacité de l’IA, elle n’apportera rien si votre structure de vente reste désorganisée et si vos équipes de première ligne la considèrent comme un fardeau au lieu d’un multiplicateur.

Les dirigeants devraient se concentrer moins sur les capacités de l’IA que sur l’environnement qui l’entoure. La normalisation des intrants, l’alignement des processus de vente interfonctionnels et l’engagement en faveur d’une gouvernance solide de la qualité des données ne sont pas facultatifs, c’est la condition sine qua non pour passer à l’échelle supérieure. Sans cette base, l’IA devient une nouvelle couche de complexité au lieu d’être un multiplicateur de force.

L’IA peut considérablement améliorer les résultats des ventes

Aujourd’hui, la plupart des vendeurs ne consacrent que 25 % de leur temps à la vente. Le reste est consacré à l’enregistrement des activités, à la mise à jour des systèmes, aux réunions internes et à la recherche de clients potentiels. Ce ne sont pas des tâches à forte valeur ajoutée. L’IA peut modifier ce ratio de manière significative. Lorsqu’elle est bien utilisée, elle réduit la charge de travail en arrière-plan, en faisant émerger les bons comptes, en créant un contenu de première ébauche, en résumant les appels et en séquençant la prise de contact.

Pour augmenter le temps de vente, il ne s’agit pas de pousser plus loin, mais d’éliminer les distractions. L’IA peut se charger des tâches qui ne nécessitent pas de jugement humain. Les vendeurs peuvent ainsi se concentrer davantage sur l’engagement des clients, l’adaptation des messages à la volée et la recherche d’informations en temps réel sur les interactions.

Au-delà de l’efficacité, l’IA améliore également les taux de réussite en améliorant chaque étape de l’entonnoir. Les vendeurs qui utilisent des outils d’IA peuvent mieux cibler les comptes, améliorer la pertinence de leurs messages et assurer un suivi plus proche de l’intention du client. Cela permet d’améliorer la conversion et les prévisions. Pour les entreprises qui mettent correctement en œuvre l’IA, cette seule amélioration peut se traduire par une hausse de plus de 30 % des taux de réussite.

Pour les équipes dirigeantes, l’IA offre la possibilité d’augmenter la pensée humaine. Concentrez-vous sur les domaines où l’IA permet d’accroître les performances, à l’intérieur de l’entonnoir et à la périphérie des moments de prise de décision des clients. Si les vendeurs passent plus de temps là où c’est important, et le font plus efficacement, votre moteur de vente deviendra plus difficile à égaler.

Une approche structurée et ciblée est essentielle pour réussir

Les entreprises se demandent souvent par où commencer avec l’IA dans les ventes. La réponse est qu’il faut commencer de manière ciblée. Ciblez les domaines dans lesquels les vendeurs éprouvent le plus de difficultés, généralement au début du cycle de vente : génération de prospects, hiérarchisation des comptes, qualification. Il s’agit de domaines à fort impact où le bon soutien de l’IA permet d’obtenir des résultats rapides et perceptibles. Mais l’ordre des priorités est important. En élargissant trop tôt votre champ d’action, vous diluez votre attention et créez des retards.

La réussite d’un projet pilote repose sur la préparation. Cela signifie qu’il faut comprendre quels processus sont suffisamment cohérents et clairs pour prendre en charge l’IA. Cela signifie également qu’il faut s’assurer que les données sont propres et structurées en fonction des résultats réels des ventes. Sans cette base, même les meilleurs modèles peuvent s’avérer non pertinents ou contre-productifs.

Les progrès dépendent également de l’alignement entre les équipes. Le marketing, les ventes et les opérations doivent avoir une vision commune de l’importance des données, de l’endroit où les décisions sont prises et de ce que signifie « mieux ». Les projets pilotes solides reposent sur des bases intégrées, des systèmes de données, des parcours clients et des mesures communes. Sans cela, vous verrez peut-être des activités, mais pas d’amélioration des performances.

Les dirigeants doivent faire preuve de discipline quant à la manière dont l’IA est introduite et à l’endroit où elle l’est. Choisissez des domaines où la valeur commerciale est importante et où la maturité des processus est suffisamment élevée pour supporter les changements. Une feuille de route de bout en bout est utile, mais trop de planification ou de complexité peut tuer l’élan. Concentrez-vous sur l’exécution dans un ou deux secteurs verticaux et développez votre confiance à partir de là.

La pleine réalisation du potentiel de l’IA dans les ventes exige une refonte des processus.

Déployer l’IA dans des processus de vente défaillants ou obsolètes ne résout rien, cela ne fait qu’amplifier le bruit. Les entreprises qui réussissent la transformation de l’IA n’automatisent pas leur passé ; elles utilisent la technologie pour construire un meilleur système. Cela signifie qu’il faut supprimer les étapes inutiles, aligner les objectifs entre les équipes, supprimer les outils hérités et créer des flux de travail plus propres au sein desquels l’IA peut fonctionner.

Le nettoyage des données est essentiel. Dans la plupart des entreprises, 60 à 80 % du contenu et des enregistrements commerciaux existants ne sont pas pertinents, sont obsolètes ou mal alignés. Si vous ne corrigez pas cela, les systèmes d’IA ne pourront pas fournir des informations claires et exploitables. La qualité des processus et la qualité des données vont de pair. Les équipes sous-estiment souvent le temps et les efforts nécessaires à cet égard. Mais une fois que le nettoyage commence, les progrès s’accélèrent.

L’implication des dirigeants ne peut s’arrêter à la diffusion de messages. La transformation de l’IA ne réussit pas sans le soutien de la direction qui reste engagée tout au long des phases d’architecture, de déploiement et de gestion du changement. Les entreprises les plus performantes désignent une équipe de mise en œuvre dédiée, dotée d’une autorité et d’une responsabilité claire. Ces équipes testent les outils, fixent des objectifs, itèrent rapidement et transforment les résultats en systèmes.

L’IA dans les ventes n’est pas un simple déploiement technologique, c’est une transformation de l’entreprise. Pour les dirigeants, cela doit être traité avec le même niveau d’appropriation qu’un lancement de produit ou une entrée sur le marché. Cela signifie qu’il faut trouver les ressources nécessaires, prendre des décisions difficiles en matière de gouvernance et assurer le suivi au-delà de la phase pilote. Sans cela, la plupart des projets d’IA s’enlisent ou disparaissent.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’IA générative n’est pas assez performante dans le domaine de la vente : Alors que l’IA a augmenté la productivité dans des domaines tels que les logiciels et le marketing, les ventes restent un point faible en raison des flux de travail fragmentés et des résultats incohérents. Les dirigeants devraient éviter de supposer que la technologie seule aura un impact sur les ventes sans changements structurels.
• L’IA agentique offre un potentiel plus important : Les agents d’IA autogérés peuvent planifier, exécuter et améliorer les tâches de manière autonome. Les dirigeants devraient suivre de près et investir dans les premiers déploiements où les processus sont prêts, car le déploiement s’accélère au cours des 6 à 18 prochains mois.
• La complexité des ventes bloque l’échelle de l’IA : Les processus incohérents, les données désorganisées et la résistance des équipes limitent les résultats de l’IA dans les ventes. Les dirigeants doivent normaliser les flux de travail de base et améliorer la gouvernance des données pour débloquer des résultats évolutifs.
• L’augmentation des ventes est significative : L’IA peut libérer les vendeurs des tâches fastidieuses, en doublant le temps passé avec les clients et en augmentant les taux de réussite de plus de 30 %. Donnez la priorité à l’automatisation des tâches à fort effort et à faible impact et tirez parti des informations fournies par l’IA pour améliorer les conversions dans l’entonnoir.
• Une focalisation étroite permet de remporter les premières victoires : Les déploiements de l’IA à grande échelle achoppent en l’absence d’alignement commercial ou de données de base fiables. Les dirigeants devraient donner la priorité à un ou deux cas d’utilisation en amont du tunnel où l’impact est prouvé et où les vendeurs ont le plus besoin de soutien.
• Une véritable transformation nécessite l’adhésion des dirigeants : L’automatisation de processus défectueux ne générera pas de valeur. Les dirigeants doivent s’engager à redéfinir les flux de travail, à investir dans le nettoyage des données et à soutenir le changement par l’intermédiaire d’équipes dédiées bénéficiant du soutien de la direction.