L’évolution continue de l’IA générative permet de plus en plus l’utilisation de plates-formes open source qui pénètre les lignes de front des ventes aux entreprises, ainsi que l’augmentation des investissements des acteurs de la technologie de vente dans les innovations de l’IA générative. Inévitablement, cela aura un impact sur votre fonctionnement et sur la manière dont vous vous connectez avec vos clients et les servez. L’intelligence artificielle générative a en effet le potentiel de perturber l’expérience client de manière significative. En combinant des modèles de deep learning avec des techniques de génération de contenu, l’IA générative peut créer du contenu original tel que des textes, des images, de la musique, voire des vidéos, qui sont souvent indiscernables de ceux créés par des humains.
Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises d’interagir avec leurs clients, de personnaliser les offres et de fournir des expériences uniques. Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA générative peuvent offrir un service clientèle 24 heures sur 24, répondre aux questions des clients et résoudre les problèmes de manière rapide et précise. Cependant, cette perturbation peut également poser des défis et des préoccupations. L’IA générative peut être sujette à des biais inconscients ou à des erreurs de jugement, ce qui peut entraîner des résultats inattendus ou indésirables. De plus, l’utilisation de contenu généré par l’IA soulève des questions d’authenticité et de confiance. Les clients peuvent se demander si le contenu qu’ils reçoivent est réellement créé par des humains ou s’il est généré de manière artificielle.
Il est donc essentiel que les entreprises utilisent l’IA générative de manière responsable et transparente. Cela implique d’expliquer clairement aux clients comment l’IA est utilisée, de garantir la qualité et la véracité du contenu généré, et d’être prêt à intervenir manuellement lorsque cela est nécessaire pour corriger les erreurs ou les problèmes.
Dans tous les secteurs, les modèles d’engagement évoluent, les clients d’aujourd’hui veulent tout, partout et tout le temps, dans de nombreux pays. Bien qu’ils souhaitent toujours un mélange homogène de canaux traditionnels, à distance et en libre-service (y compris les ventes en face à face, les ventes internes et le commerce électronique), mais le constat est une croissance continue pour les commandes et les réapprovisionnements en ligne. Les entreprises gagnantes, celles qui augmentent leur part de marché d’au moins 10 % par an, ont tendance à utiliser une technologie de vente avancée, créer des équipes et des capacités de vente hybrides, ont des stratégies sur mesure pour les marchés tiers et appartenant à l’entreprise – la tendance de l’hyper-personnalisation s’installe avec les avancées de l’IA (des messages uniques pour les décideurs individuels en fonction de leurs besoins, de leur profil, de leurs comportements et de leurs interactions, passées et prédictives).
Des recherches de McKinsey montrent qu’un cinquième des fonctions actuelles des équipes de vente pourraient être automatisé. Celle-ci indique aussi que les acteurs qui investissent dans l’IA constatent une augmentation de leurs revenus de 3 à 15 % et une augmentation du retour sur investissement des ventes de 10 à 20 %.
L’expérience client, le contenu et les offres hyper-personnalisés peuvent être basés sur le comportement, la personnalité et l’historique d’achat de chaque client. La croissance peut être accélérée en tirant parti de l’IA pour relancer les performances en donnant aux équipes de vente les bonnes analyses et informations sur les clients pour capter la demande. De plus, l’IA peut accroître l’efficacité et les performances des ventes en déchargeant et en automatisant de nombreuses activités de vente banale, libérant ainsi la capacité de passer plus de temps avec les clients et les clients potentiels (tout en réduisant les coûts de service). Dans toutes ces actions, la personnalisation est la clé. L’IA associée aux données et au contexte spécifiques à l’entreprise a permis d’obtenir des informations sur les consommateurs au niveau le plus granulaire, permettant la personnalisation du levier B2C grâce à des offres de marketing et de vente ciblées.
Les algorithmes avancés de Gen AI peuvent tirer parti des modèles de données sur les clients et le marché pour segmenter et cibler les publics pertinents. Grâce à ces fonctionnalités, les entreprises peuvent analyser et identifier efficacement les meilleurs prospects, ce qui conduit à des campagnes d’activation de prospects plus efficaces et personnalisées. Cela aura aussi un impact sur l’optimisation des stratégies marketing grâce par exemple à des tests A/B de divers éléments tels que la mise en page, l’Ad Copy et les stratégies de référencement, en tirant parti de l’analyse prédictive et des recommandations basées sur les données pour assurer un retour sur investissement maximal. Ces actions peuvent se poursuivre tout au long du parcours client, avec l’IA de génération automatisant les campagnes de maturation des prospects en fonction de l’évolution des modèles de clientèle. Y compris la cartographie dynamique du parcours client qui peut être utilisé pour identifier les points de contact critiques et stimuler l’engagement des clients.