Comment la réduction des coûts de l'IA permet-elle la transformation des ventes ?
La baisse du coût des technologies d'IA révolutionne divers secteurs, les ventes en étant l'un des principaux bénéficiaires. Cela se voit à la fois dans les modèles open source qui sont de plus en plus performants avec des tailles réduites, tels que les modèles de diffusion ou les petits LLM, ou dans le secteur des sources fermées avec le GPT-4o mini d'OpenAI qui fait baisser les prix.
L'évolution des cas d'utilisation simples de l'IA vers des solutions plus complexes et intégrées redéfinit la façon dont les entreprises abordent les ventes, d'où la nécessité d'adopter de nouvelles stratégies. Un article récent de a16z « La mort d'une force de vente » : pourquoi l'IA va transformer la prochaine génération de technologies de vente a décortiqué les nouvelles organisations de marché. La clé pour y parvenir est la réduction du coût de l'IA. Dans cet article, nous explorerons pourquoi et comment il peut être exploité pour remodeler le paysage des ventes.
L'IA simple ne suffit plus
La baisse du coût des technologies d'IA a ouvert la voie à des applications plus avancées, rendant les modèles d'IA de base insuffisants pour correspondre et redéfinir le paysage des ventes.
Limites des prédictions et classifications simples
Les modèles d'IA simples, tels que ceux utilisés pour les prédictions et les classifications de base, sont désormais très précis pour des applications simples. Cependant, pour redéfinir le paysage commercial tel que décrit dans Death of a Salesforce, il faut gérer le contexte, les sources omnicanales et effectuer des actions.
Par exemple, ces modèles peuvent prédire quels clients sont susceptibles d'acheter sur la base des données de ventes passées, mais ils ne peuvent pas vendre un produit de manière autonome dans un pipeline de bout en bout.
De plus, ces modèles d'IA simples fournissent souvent des informations génériques qui ne répondent pas à des besoins spécifiques ou à des changements dynamiques du processus de vente. Un modèle prédictif de base peut suggérer des pistes potentielles sur la base de données passées mais ne pas identifier de nouveaux modèles ou des tendances émergentes qu'un modèle plus avancé pourrait détecter en utilisant des sources de données non numériques. Par conséquent, les équipes commerciales peuvent consacrer du temps à des prospects moins susceptibles de se convertir tout en négligeant des opportunités plus prometteuses. Cette inefficacité souligne les limites de l'utilisation exclusive de modèles d'IA de base pour les prévisions et les classifications des ventes.
Limites relatives à l'incitation au LLM
Outre les limites des modèles prédictifs simples, l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) à des fins d'incitation est également insuffisante dans les scénarios de vente complexes. Bien que les LLM, tels que ceux utilisés dans les chatbots, puissent générer un texte semblable à celui d'un humain à partir d'instructions, ils n'ont souvent pas la capacité de comprendre les nuances contextuelles plus profondes.
Par exemple, un LLM peut être en mesure de répondre aux questions courantes des clients mais avoir du mal à concevoir un plan pour répondre à une tâche du client ou à effectuer des actions de son propre chef. L'ajout de contexte permet d'éviter de plus en plus les interactions qui semblent statiques et impersonnelles, ce qui ne permet pas d'engager efficacement les clients.
En outre, le fait de s'appuyer uniquement sur les LLM ne permet pas de tirer pleinement parti du potentiel de l'IA, car ces modèles fonctionnent de manière isolée sans intégrer des entrées de données plus larges et des nuances contextuelles. Cet isolement peut mener à une expérience client fragmentée, dans laquelle les interactions semblent décousues et ne permettent pas de résoudre des problèmes spécifiques.
L'utilisation simple du LLM n'a pas la capacité d'être « intelligente ». Cependant, dans ce nouveau paysage commercial, les systèmes d'IA devront être de plus en plus « intelligents » pour aider les gens ou effectuer des tâches de manière autonome.
Pour des informations plus détaillées, vous pouvez lire notre article précédent « L'IA générative est-elle vraiment la solution pour les ventes modernes ? »
La réduction des coûts conduit à des systèmes d'IA plus performants
À mesure que le paysage commercial évolue, les entreprises doivent adopter de nouvelles applications d'IA qui vont au-delà des fonctionnalités de base. Heureusement, la baisse du coût des technologies d'IA ouvre de nouvelles opportunités, qu'il s'agisse de l'intégration de divers modèles d'IA ou de la création de systèmes sophistiqués capables de gérer des tâches complexes et de fournir des informations plus approfondies sur les machines autonomes.
Combinaison de modèles
L'une des principales avancées rendues possibles par la réduction des coûts de l'IA est la combinaison de différents modèles d'IA pour améliorer les capacités globales. En intégrant l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML), les entreprises exploitent une multitude de nouvelles opportunités en exploitant de multiples sources de données.
Une approche intégrée permet aux entreprises d'analyser les données clients avec plus de précision, ce qui améliore la prise de décisions et la planification stratégique. Par exemple, la combinaison du NLP et de l'analyse prédictive peut améliorer l'analyse des sentiments des clients, permettant aux équipes commerciales d'adapter leur approche en fonction des commentaires en temps réel. Cette intégration garantit que les entreprises ne se contentent pas de réagir aux données passées, mais qu'elles s'adaptent de manière proactive aux tendances actuelles et futures.
De plus, l'utilisation de modèles de vision en conjonction avec l'analyse prédictive permet d'identifier des modèles cachés et des corrélations dans des données qui pourraient autrement passer inaperçues. Cette synergie peut améliorer de manière significative la précision des prévisions de ventes et l'efficacité des campagnes marketing. Par exemple, alors qu'un modèle prédictif peut mettre en évidence des prospects potentiels, un modèle de machine learning pourrait analyser ces prospects de manière plus approfondie afin de déterminer la stratégie d'engagement la plus efficace, augmentant ainsi les taux de conversion et obtenant des commentaires à partir de données textuelles ou visuelles.
Des agents d'IA et de nombreux appels à des modèles d'IA
L'utilisation d'agents IA pour gérer différents aspects du processus de vente peut rationaliser les opérations et améliorer l'efficacité. Ces agents peuvent gérer des tâches allant de la génération de prospects aux demandes des clients en passant par les suivis, réduisant ainsi considérablement la charge de travail manuelle des équipes commerciales. Les agents d'IA sont capables d'apprendre et de s'adapter au fil du temps, ce qui améliore leur efficience et leur efficacité. Par exemple, les agents IA peuvent analyser les interactions avec les clients afin d'identifier les stratégies de communication les plus efficaces, améliorant ainsi l'engagement et les taux de conversion.
La mise en œuvre de nombreux appels de modèles d'IA permet le traitement et la mise à jour des données en temps réel, garantissant ainsi que les stratégies de vente sont toujours basées sur les informations les plus récentes et les plus pertinentes. Les appels de modèles fréquents permettent d'ajuster dynamiquement les tactiques de vente en fonction de données en temps réel, telles que l'évolution des conditions du marché ou les préférences des clients. Cette réactivité en temps réel garantit que les équipes commerciales disposent toujours des informations les plus récentes, ce qui leur permet de prendre rapidement des décisions éclairées.
Par exemple, lors d'une campagne de vente, plusieurs modèles d'IA peuvent fonctionner en tandem pour analyser les réponses des clients, prévoir leur comportement et suggérer la meilleure action suivante. Un modèle peut évaluer le sentiment suscité par les e-mails des clients, un autre pourrait évaluer les habitudes d'achat et un troisième pourrait suggérer des offres personnalisées sur la base de cette analyse combinée. Cette approche multimodèle garantit une stratégie de vente plus nuancée et plus efficace, ce qui entraîne une plus grande satisfaction des clients et une augmentation des ventes.
Tout cela est rendu possible par une utilisation moins coûteuse de l'IA pour augmenter l'utilisation de l'IA.
L'IA partout grâce à des modèles moins coûteux
Utilisation de modèles experts rentables
Le déploiement de modèles évolutifs moins coûteux tels que les Small Language Models (SLM), qui sont des experts spécialisés dans des tâches particulières, permet de gérer efficacement des tâches plus petites mais cruciales. Ces SLM experts peuvent être intégrés à différents moments du processus de vente, fournissant un support et une automatisation continus.
Par exemple, des SLM spécialisés peuvent être utilisés pour pré-qualifier les prospects en analysant les demandes des clients et en les classant en fonction de leur pertinence et de leur valeur potentielle. Ce filtrage initial permet aux commerciaux de se concentrer sur les prospects prioritaires, augmentant ainsi l'efficacité et les taux de conversion. La rentabilité de ces SLM experts permet aux entreprises de déployer plusieurs instances sans encourir de dépenses importantes, rendant ainsi l'IA avancée accessible même aux petites entreprises.
De plus, l'évolutivité de ces modèles garantit qu'ils peuvent être facilement ajustés pour répondre aux demandes croissantes de l'entreprise. À mesure que le volume des interactions avec les clients augmente, des instances supplémentaires de SLM peuvent être déployées pour maintenir les performances et la réactivité. Cette évolutivité permet aux entreprises de continuer à proposer des expériences clients de haute qualité sans compromettre l'efficacité ou les coûts.
On peut aussi lire « À quelle distance sommes-nous de l'IA à la pointe de la technologie ? » pour de futurs développements.
Systèmes d'IA collaboratifs
La mise en place d'un réseau de systèmes d'IA interconnectés permet une collaboration fluide entre les différents modèles et agents. Chaque composant de l'IA peut se concentrer sur des tâches spécifiques, tout en contribuant collectivement à la stratégie de vente globale. Par exemple, un système d'IA peut gérer la notation des prospects, un autre se concentre sur l'engagement des clients et un troisième gère les communications de suivi. Cette division du travail garantit que chaque tâche est exécutée par le modèle d'IA le plus approprié, améliorant ainsi l'efficience et l'efficacité.
Les systèmes d'IA interconnectés peuvent partager des données et des informations, ce qui leur permet d'apprendre des résultats des uns et des autres et d'affiner leurs algorithmes. Cette collaboration conduit à une amélioration continue de la précision et de l'efficacité. En partageant des données et des informations, les systèmes d'IA interconnectés peuvent s'adapter aux changements de comportement des clients ou aux conditions du marché plus rapidement que les modèles isolés.
Par exemple, lors d'une campagne marketing, un système d'IA chargé d'analyser les interactions avec les clients peut identifier une question ou une préoccupation courante parmi les acheteurs potentiels. Ces informations peuvent être immédiatement partagées avec un autre système d'IA chargé de générer du contenu marketing, ce qui lui permet de créer des réponses ciblées répondant à ces préoccupations. Cette collaboration en temps réel améliore l'efficacité globale de la campagne, ce qui entraîne une hausse de l'engagement et des taux de conversion.
Conclusion
La baisse du coût des technologies d'IA révolutionne le paysage des ventes en permettant la mise en place d'applications d'IA sophistiquées et intégrées. À l'avenir, les entreprises doivent tirer parti de ces avancées et explorer de nouvelles stratégies basées sur l'IA pour repenser le marché des ventes décrit par a16z dans « La mort d'une Salesforce ».
