L'IA pour le pipeline de vente et les prévisions : Ne plus deviner ce qui va se conclure
Chaque trimestre, c'est la même chose. La direction des ventes demande des prévisions. Les représentants affirment que les affaires seront conclues. La direction ajuste à la baisse parce que les représentants sont toujours optimistes. Les affaires n'aboutissent pas. Les prévisions changent chaque semaine.
Personne ne sait ce qui va vraiment se conclure. Non pas parce que les vendeurs mentent. Mais parce qu'il est difficile de prédire les résultats d'une affaire lorsque l'on se fie à son instinct et aux notes du CRM.
L'IA ne fait pas de suppositions. Elle étudie les caractéristiques des transactions et les modèles historiques. Elle prédit la probabilité de clôture sur la base des données. Elle signale les affaires à risque avant qu'elles ne meurent. Elle vous indique les affaires qui nécessitent une attention particulière et celles qui se concluront d'elles-mêmes.
Vos prévisions cessent d'être des vœux pieux. Elles commencent à se fonder sur la réalité.
Le problème : un pipeline plein de peut-être
Votre CRM indique 50 affaires en cours. Les représentants disent que 30 seront conclues ce trimestre. L'histoire montre que 12 d'entre elles seront effectivement conclues. Mais quelles sont ces 12 affaires ? Personne ne le sait.
Les affaires restent trop longtemps dans le pipeline. Certaines avancent. D'autres s'enlisent et meurent. D'autres vous surprennent et se concluent rapidement. La plupart du temps, vous ne savez pas lequel est lequel avant que l'affaire ne soit terminée.
Les directeurs commerciaux passent des heures à examiner le pipeline. "Où en est-on ?" "Quand le contrat sera-t-il conclu ? "Quel est le risque ?" Mêmes questions, réponses différentes chaque semaine.
Les prévisions que vous donnez aux dirigeants sont des suppositions éclairées. Parfois, vous êtes proche du but. Souvent, vous ne l'êtes pas. La fin du trimestre devient une course pour atteindre le chiffre.
Non pas parce que votre équipe de vente est mauvaise. Parce que les humains ne sont pas doués pour prédire des résultats probabilistes à partir de dizaines de variables. L'IA l'est.
Ce que l'IA fait pour le pipeline et les prévisions de vente
L'IA ne remplace pas le jugement des vendeurs. Elle fournit des données qui permettent d'améliorer ce jugement. Voici comment :
Notation de la probabilité de l'opération
Chaque transaction reçoit un score de probabilité de clôture basé sur :
- Caractéristiques de l'opération (taille, type, complexité)
- Stade de vente et durée du stade
- Niveau d'engagement (activité des parties prenantes, réponses aux courriels, fréquence des réunions)
- Modèles historiques (quelles sont les opérations de ce type qui ont réellement été conclues ?)
- Facteurs concurrentiels (fournisseur unique ou accord concurrentiel ?)
L'IA compare chaque affaire à des milliers d'affaires antérieures. Les affaires qui présentent des caractéristiques similaires et qui ont été conclues obtiennent un score plus élevé. Les affaires qui correspondent à des modèles d'affaires perdues obtiennent des scores moins élevés.
Il ne s'agit pas d'une intuition. Il s'agit d'un modèle basé sur vos données réelles de gains et de pertes.
Le représentant indique 90% de chances de fermer, l'IA indique 40% ? Regardez de plus près. Quelque chose ne va pas. Soit le représentant manque des signes avant-coureurs, soit il y a un contexte que l'IA n'a pas. Quoi qu'il en soit, vous devez enquêter avant que l'affaire ne se termine.
Identification des opérations à risque
Les accords meurent lentement, puis d'un seul coup. Des signes avant-coureurs apparaissent plusieurs semaines avant la mort officielle d'un accord :
- Pas d'activité depuis plus de 14 jours
- Champion ne répond plus
- Réunions sans cesse reportées
- Le délai de décision ne cesse de s'allonger
- Les parties prenantes qui s'étaient engagées tôt se sont tues
- L'affaire est restée trop longtemps au même stade
L'IA est à l'affût de ces schémas. Lorsque plusieurs signes d'alerte apparaissent simultanément, elle signale l'opération comme étant à risque.
Le directeur des ventes voit le drapeau. Il demande au représentant ce qui se passe. Souvent, le représentant répond : "Ah oui, je devrais suivre ça". Parfois, il répond : "C'est bon." Mais au moins, vous savez qu'il faut le surveiller.
Vous ne pouvez pas sauver toutes les affaires. Mais vous pouvez essayer de les sauver avant qu'elles ne soient complètement mortes. Cela ne fonctionne que si vous savez qu'elles sont en danger.
Amélioration de la précision des prévisions
Votre prévision est la somme des probabilités de l'accord. Si vos estimations de probabilités sont erronées, votre prévision est erronée.
L'IA établit une prévision basée sur :
- Probabilités des transactions individuelles (fondées sur des données et non sur des estimations des représentants)
- Historique des taux de clôture par étape, représentant, type d'opération
- Modèles de saisonnalité dans votre entreprise
- Tendances de la durée du cycle de vente
Il ne se contente pas de vous donner un chiffre. Il vous donne des fourchettes. "Très probablement $X, mais cela pourrait être aussi bas que $Y ou aussi haut que $Z". C'est une prévision honnête.
Au fil du temps, vous voyez quelles transactions l'IA a bien prédites et lesquelles elle n'a pas prédites. Vous vous adaptez. Le modèle apprend. La précision s'améliore.
Vous n'aurez jamais de prévisions parfaites. Mais vous pouvez avoir des prévisions qui sont plus souvent justes que fausses. C'est mieux que ce que la plupart des équipes de vente ont aujourd'hui.
Recommandations pour la prochaine action Best
Chaque représentant a plus d'affaires qu'il ne peut en traiter activement. Quelles sont celles sur lesquelles il doit se concentrer aujourd'hui ?
L'IA établit des priorités :
- Opérations à risque nécessitant une attention immédiate
- Les affaires ayant une forte probabilité d'être conclues et qui sont prêtes à être avancées
- les affaires pour lesquelles certaines actions (suivi d'une partie prenante, envoi d'une proposition) ont historiquement augmenté les taux de conclusion
- Des affaires en suspens qui ont besoin d'un coup de pouce
Le représentant se connecte, voit une liste de ce qu'il doit faire, classée par ordre de priorité. Pas tout. Les 5 à 7 actions les plus susceptibles de faire avancer les affaires.
Ils ne suivent pas les ordres de l'IA. Ils reçoivent des suggestions basées sur des données concernant l'utilisation optimale de leur temps. Ils continuent à faire preuve de discernement. Ils disposent simplement de meilleures informations.
Analyse des schémas gagnants/perdants
Pourquoi les affaires se concluent-elles ? Pourquoi perdent-elles ?
L'IA analyse les affaires conclues - gagnées et perdues :
- Quelles sont les caractéristiques communes des marchés gagnés ?
- Quelle est la durée habituelle d'une négociation gagnante ?
- Quelles sont les activités en corrélation avec les victoires ?
- Qu'y a-t-il de différent dans les affaires perdues ?
- Existe-t-il des tendances en fonction du secteur d'activité, de la taille de l'opération ou du concurrent ?
Ces schémas se transforment en idées :
- "Les transactions impliquant plus de trois parties prenantes se concluent deux fois plus rapidement que les transactions impliquant une seule partie prenante.
- "Lorsque nous impliquons les services juridiques avant la quatrième semaine, le taux de réussite chute de 301 %.
- "Les offres qui incluent un pilote se convertissent 80% du temps"
Vous apprenez ce qui permet réellement de gagner. Ensuite, vous accompagnez les représentants pour qu'ils fassent plus de ce qui fonctionne et moins de ce qui ne fonctionne pas. C'est ce qu'on appelle la gestion des ventes basée sur les données.
Surveillance de la santé des pipelines
Votre pipeline est-il sain ou plein de déchets ? Difficile à dire si l'on se contente de regarder le nombre d'affaires et la valeur totale.
L'IA évalue la santé du pipeline :
- Quelle est la valeur réaliste ? (Valeur de l'accord pondérée par les scores de probabilité de l'IA)
- Le pipeline est-il en croissance ou en décroissance ?
- Les affaires franchissent-elles les étapes à une vitesse normale ?
- La couverture du pipeline est-elle suffisante pour atteindre les objectifs ? (Valeur réaliste par rapport au quota)
- Quelles sont les étapes qui présentent des goulets d'étranglement ?
Les responsables des ventes voient des tableaux de bord sur la santé du pipeline. Il ne s'agit pas d'indicateurs de vanité. De véritables indicateurs permettant de savoir si l'équipe atteindra ses objectifs.
Si le pipeline semble faible, vous le savez à temps. Vous pouvez ajouter des ressources à la génération de leads ou ajuster les objectifs avant qu'il ne soit trop tard.
Ce que cela signifie pour vous
Pour les directeurs des ventes
Des prévisions auxquelles vous pouvez vous fier. Elles ne sont pas parfaites, mais bien meilleures que les suppositions des représentants. Vous donnez aux dirigeants des chiffres fondés sur des données, et non sur des espoirs.
La visibilité du pipeline s'améliore. Vous voyez immédiatement les affaires à risque. Vous savez où faire du coaching. Vous savez quelles sont les affaires qui nécessitent l'intervention de la direction.
L'allocation des ressources devient plus intelligente. Vous savez quelles affaires sont réelles et lesquelles sont des chimères. Les efforts de l'équipe sont consacrés aux opportunités gagnantes.
Le coaching s'appuie sur des modèles. "Voici ce que les gagnants font différemment". C'est plus efficace que des conseils de vente génériques.
Pour les représentants commerciaux
Vous savez sur quelles affaires vous concentrer. Plus besoin de vous disperser sur 50 opportunités. Travaillez sur celles qui ont le plus de chances de se conclure.
Vous détectez les problèmes à temps. Une affaire qui dérape ? Vous voyez les signes avant-coureurs avant qu'elle ne soit morte. Vous pouvez corriger le tir.
Vous obtenez des conseils sur les prochaines étapes. Pas de commandes, mais des données sur ce qui fonctionne généralement pour des affaires comme la vôtre. Vous prenez de meilleures décisions.
Moins de temps passé à mettre à jour le CRM pour le plaisir de le faire. L'IA devient de plus en plus intelligente au fur et à mesure qu'elle dispose de données, mais elle utilise ces données pour vous aider à vendre, et pas seulement pour faire des rapports.
Pour l'entreprise
Des revenus prévisibles. Lorsque les prévisions sont exactes, vous pouvez planifier. Embauche. Les stocks. Les dépenses de marketing. Tout cela sur la base de projections de revenus fiables.
Des cycles de vente plus courts. Lorsque les représentants se concentrent sur les bonnes activités au bon moment, les affaires se concluent plus rapidement.
Des taux de réussite plus élevés. Lorsque vous comprenez ce qui permet de conclure des affaires, vous pouvez en faire plus. Cela s'accumule au fil du temps.
Moins de surprises en fin de trimestre. Vous savez des semaines à l'avance si vous atteindrez votre objectif. Pas de panique de dernière minute. Pas de déficit inattendu.
Exemples réels d'IA pour la prévision des ventes
Exemple 1 : Entreprise de logiciels B2B
Une entreprise de logiciels de taille moyenne avait une précision de prévision de 35%. Chaque trimestre était une surprise. Les responsables des ventes ne pouvaient pas planifier parce qu'ils ne savaient pas quel serait le chiffre d'affaires réel.
Ce qui a changé : L'IA a analysé 3 ans de données sur les transactions. Elle a construit des modèles de probabilité basés sur des schémas de conclusion réels. Fournir des scores de transactions basés sur des données au lieu d'estimations de représentants.
Résultat : La précision des prévisions s'est améliorée pour atteindre 82% en l'espace de deux trimestres. Les dirigeants ont pu planifier en toute confiance. Moins d'exercices d'incendie en fin de trimestre car ils connaissaient le nombre de semaines à l'avance.
Exemple 2 : Entreprise manufacturière
Une entreprise manufacturière avait des cycles de vente longs (6 à 12 mois). Les contrats se présentaient bien pendant des mois, puis disparaissaient soudainement. Personne ne savait pourquoi.
Ce qui a changé : L'IA a identifié que les contrats sans contact avec les parties prenantes pendant plus de 21 jours avaient 72% de chances d'être perdus. Le système signale automatiquement les opérations à risque.
Résultat : Les responsables des ventes sont intervenus de manière proactive sur les affaires signalées. Le taux de réussite a augmenté de 18% parce que les affaires à risque ont été prises en compte avant qu'elles ne meurent. Le cycle de vente a été raccourci car les affaires bloquées ont été débloquées plus rapidement.
Exemple 3 : Entreprise de services professionnels
Une société de conseil ne pouvait pas savoir quelles propositions allaient être clôturées. Le taux de réussite était inférieur à 30%. Les équipes d'estimation consacraient des efforts considérables à des propositions qui n'aboutissaient à rien.
Ce qui a changé : L'IA a analysé les propositions gagnées par rapport aux propositions perdues. Elle a constaté que les marchés pour lesquels le client avait déjà approuvé le budget étaient clôturés à 65%. Les affaires pour lesquelles le client a déclaré "explorer des options" ont été conclues à 12%.
Résultat : L'entreprise a commencé à qualifier davantage avant d'investir dans des propositions. Elle a concentré ses efforts sur les opportunités bien qualifiées. Le taux de réussite est passé à 48% parce que l'entreprise a cessé de courir après les mauvaises opportunités.
Ce que l'IA ne fera pas
Soyons clairs sur les limites.
L'IA ne peut pas conclure des affaires à votre place. Elle ne peut pas avoir les conversations difficiles. Elle ne peut pas négocier. Elle ne peut pas établir de relations avec les acheteurs. Cela reste du travail humain.
Les prédictions de l'IA sont des probabilités, pas des certitudes. Une affaire notée 70% a toujours 30% de chances d'être perdue. Ne considérez pas les résultats de l'IA comme des garanties.
L'IA ne connaît pas le contexte qui n'est pas dans le CRM. Si un représentant connaît personnellement le PDG, s'il a entendu dire que le budget a été réduit ou s'il dispose d'un autre contexte, cela a de l'importance. L'IA + le jugement humain sont plus efficaces que l'un ou l'autre.
Et l'IA ne peut pas réparer un processus de vente défectueux. Si vos représentants ne se qualifient pas correctement, si votre produit n'est pas adapté au marché ou si votre tarification est erronée, l'IA vous montrera le problème, mais c'est à vous de le résoudre.
Comment démarrer
Il n'est pas nécessaire de procéder à l'IA de l'ensemble de votre processus de vente en une seule fois. Commencez là où c'est le plus utile :
- Commencez par évaluer l'opération. Mettre en œuvre les scores de probabilité de l'IA. Comparer les scores de l'IA aux estimations des représentants. Voir laquelle est la plus précise sur 3 mois.
- Suivre les transactions à risque. Laissez l'IA repérer les affaires qui correspondent à des modèles à risque. Voyez si une intervention permet de sauver l'une d'entre elles.
- Analyser un modèle de victoire/perte. Choisissez une variable (taille de l'opération, secteur d'activité, nombre de parties prenantes) et voyez si l'IA trouve des modèles que vous ne connaissiez pas.
- Tester la précision des prévisions. Exécutez les prévisions de l'IA parallèlement à votre processus habituel. Comparez ce qui est le plus proche des résultats réels.
- Affiner en fonction des résultats. L'IA s'améliore avec le retour d'information. Lorsque des affaires sont conclues ou perdues, transmettez les informations en retour. Le modèle apprend.
Commencez à petite échelle. Mesurer la précision. Réduire ce qui fonctionne. L'objectif est d'améliorer les prévisions, pas de les rendre parfaites.
Le bilan
La prévision des ventes repose sur la reconnaissance de modèles. À quoi ressemblent les affaires qui se concluent ? À quoi ressemblent les affaires qui n'aboutissent pas ? Quelles sont les activités qui font avancer les affaires ?
Les humains ne peuvent pas repérer des modèles dans des centaines de transactions comportant des dizaines de variables. L'IA, elle, le peut.
Votre équipe de vente est toujours responsable des relations et des conversations. Elle continue à conclure des affaires. Elle continue à faire preuve de discernement dans le choix des affaires à poursuivre.
Mais ils ne volent plus à l'aveuglette. Ils disposent de données sur les transactions réelles, sur celles qui sont à risque et sur les actions qui fonctionnent historiquement. C'est la différence entre deviner et savoir.
Vous voulez des prévisions plus précises ?
Chaque équipe de vente a des modèles de vente différents. Des cycles de vente différents. Différents facteurs qui prédisent les victoires et les défaites.
Nous ne vendons pas d'outils de prévision à taille unique. Nous analysons les données de vos transactions. Nous identifions les facteurs qui prédisent réellement les résultats de votre entreprise. Nous construisons des modèles qui correspondent à votre réalité.
Nous intégrons ensuite votre CRM pour que les représentants et les responsables voient les prévisions là où ils travaillent. Votre équipe obtient de meilleures données sans modifier ses processus.
Pas de battage médiatique. Pas de promesses de prévisions parfaites. Simplement de meilleures prévisions pour vous permettre de prendre de meilleures décisions et de conclure plus d'affaires.
