Lead scoring avec l’intelligence artificielle
Par exemple, un commercial doit classer les clients par ordre de probabilité de passer à l’achat. Dans de tels cas, il existe généralement de nombreuses données client que les commerciaux doivent parcourir pour générer des listes de priorité.
Il s'agit d'un processus répétitif qui peut être effectué quotidiennement par des représentants des ventes pendant de longues périodes.
L’application de techniques de machine learning aux données historiques des ventes provenant du CRM et l’entraînement d’algorithmes sur des data sets de vente indiquant clairement quels leads ont été convertis en ventes et lesquels qui ne l’ont pas été, peut aider les entreprises à automatiser les listes de priorité et à réduire le temps consacré par le représentant aux ventes.
De même, dans un cas où les commerciaux doivent suivre plusieurs prospects à la fois et décider de la «Next Best Action» (NBA), il faut beaucoup de temps pour étudier l'état actuel du processus de vente de chaque prospect.
La next best action est une théorie appliquée au marketing depuis la fin des années 2000 et qui provient à l’origine de techniques d’optimisation des décisions dans le domaine militaire.
La 'Next Best Action' est obtenue en activant des techniques d'analyse prescriptive. L'analyse prescriptive est un domaine de l'intelligence artificielle qui se rapporte à la fois à l'analyse descriptive et prédictive et se concentre sur la meilleure direction à prendre pour un scénario connu donné. On peut imaginer que les recommandations de next best action soient données chaque jour aux commerciaux. Ce type d’approche est désormais reconnu aux US, par certains experts, comme un outil très efficace pour permettre aux commerciaux à garder dans leur champs de vision les objectifs commerciaux de l'entreprise et les aider à atteindre ces objectifs.
