Le machine learning au coeur de la prospection

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Le machine learning (ML) est une technologie de l’Intelligence Artificielle. Elle est reconnue par la puissance de ses algorithmes en termes d’apprentissage, d’analyse et de classification d’une quantité massive de data.

Cette technique est une aubaine pour les stratégies de prospection. C’est un levier important pour anticiper les nouveaux comportements et les besoins des prospects et réaliser un meilleur retour sur investissement sur la campagne menée.

Cette technologie intelligente permet d’automatiser le processus de prospection et facilite le travail de l’équipe pour cibler directement la population la plus prometteuse.

C’est quoi le machine learning?

Le machine learning (ML) est une branche de l’intelligence artificielle. Cette science (appelée également apprentissage machine ou artificiel) consiste dans un apprentissage automatique d’un ensemble massif de règles au système (ordinateur, assistant vocal, système de navigation GPS intelligent, etc.).

Il est pertinent de rappeler que l’intelligence artificielle réalise un essor merveilleux dans la collecte et le traitement de quantités importantes de données sur Internet. Ainsi, l’analyse de data devient de plus en plus facile et efficace.

L’apprentissage automatique se base sur un forage de données : des statiques, des règles prédictives, un ensemble de photos, des segments musicaux ou sonores, etc, et non sur code codé en dur (hard coded).

Face à chaque situation rencontrée, le système applique la décision la plus pertinente, tout en se référant à la règle correspondante dans son corpus de données. Cette analyse conduit à élaborer un modèle d’actions en fonction de cette situation.

Le modèle d’actions obtenu simule le fonctionnement du réseau de neurones humain et permet d’humaniser le comportement du système, qui se voit réagir comme un être humain. 

L’apprentissage artificiel est une technique puissante qui permet de réduire la complexité des masses importantes de données, en automatisant le processus de traitement de ces data. Ce qui permet de fournir des résultats précis à un temps record. 

Les retombées de l’apprentissage automatique sur les actions de prospections sont considérables. Aussi, sa progression dynamique au fil du temps impacte positivement l’activité de l’entreprise et apporte plusieurs avantages aux commerciaux.

Aperçu sur quelques domaines d’application du machine learning

Le machine learning est le socle de base du Big data. Il permet d’élaborer des insights pertinents à partir d’un volume énorme de données variées. Cette technique est très efficace puisqu’elle permet d’obtenir rapidement des corrélations cohérentes entre les données et aide les analystes à en dégager de la valeur.

Par ailleurs, Google profite de la puissance du machine learning pour optimiser son expérience utilisateur. En effet, il le déploie dans tous ses services : Google Map, Google search, Google traduction, la recherche vocale, etc.

Le machine learning révolutionne la prospection commerciale

La puissance du machine learning réside dans la capacité d’une machine à analyser une grande quantité de données d’une manière autonome avec une meilleure performance. Cela conduit à des analyses de données plus instructives qui garantissent une meilleure rentabilité des campagnes de prospection.

Il faut profiter de la puissance de l’algorithme intelligent du ML pour réduire les dépenses engagées sur une campagne de prospection. Grâce à l’automatisation et la personnalisation de ce processus, il est possible de mener une campagne de prospection très pointue et d’éviter par conséquent tout gaspillage de ressources. Cela garantit en outre d’éviter les dépenses superflues et d’augmenter votre ROI.

Les objectifs majeurs de l’intégration de cette technologie de l’IA dans la prospection sont essentiellement :

–      aborder les prospects avec des méthodes plus personnalisées.

–    Optimiser la relation client grâce à l’utilisation de CRM puissant.

–    Dynamiser le processus de prospection en automatisant les actions et en éliminant les tâches répétitives.

–    Fournir une data raffinée, triée et mise à jour pour approfondir la compréhension du parcours client et réaliser un ciblage ultra-précis des prospects les plus rentables.

–    Améliorer l’analyse des fichiers clients afin d’extraire des données utiles permettant d’identifier les cibles les plus intéressantes.

–   Renforcer la satisfaction des clients cibles.

Les apports du machine learning pour la prospection commerciale

Collecter des données open data pertinentes

L’open data désigne l’ensemble de données ouvertes pour un usage ouvert au grand public. Les utilisateurs peuvent récupérer, consommer, réutiliser et partager ces data d’une manière libre et sans restrictions juridiques.

Cette précieuse mine de données représente le gisement de matière première nécessaire pour construire des stratégies de prospection plus mûres et plus efficaces. Ce qui vous permet d’optimiser votre taux de conversion et de détecter de nouvelles opportunités d’acquisition.

Le traitement de l’open data par les outils du machine learning aide à extrapoler rapidement des data pertinentes et fraîches à partir de plusieurs sources. Ces données ouvertes soutiennent les stratégies de prospection dans le but de :

–      élaborer de nouveaux partenariats qui peuvent déboucher sur l’acquisition de nouveaux clients.

–      Améliorer la qualité de la relation client.

–      Dénicher les prospects les plus stratégiques.

En guise d’exemple, Contrôle Ma boite (CMB) est un exemple illustratif d’un organisme privé qui fournit des données financières et légales de plusieurs entreprises françaises. 

Dans le but de créer des profils complets pour les entreprises référencées dans sa base, CMB emploie les technologies de l’Intelligence Artificielle et du machine learning pour créer des profils plus complets pour ces entreprises. Ces fiches comprennent leurs données juridiques et financières, leurs  adresses, leur siège social, leurs dirigeants, etc.

CMB profite de la capacité de traitement massif de ces technologies intelligentes pour importer les données à partir des organismes administratifs et légaux (comme Bodacc, Infogreffe, INSEE), les trier et les structurer, pour les afficher d’une manière plus explicite aux utilisateurs.   

L’open data est parmi les ressources requises pour enrichir la base de données client et vous orienter vers les leads les plus susceptibles de générer des ventes.

Lire à ce sujet : Comment adopter une approche de prospection basée sur la data ?

Affiner la connaissance client

La connaissance client est un facteur déterminant pour optimiser votre stratégie de prospection. Cette notion est nettement améliorée grâce à l’avancée brillante des techniques du ML et à l’abondance de la data.

Avec la technologie du ML, il est devenu plus facile de collecter un grand volume de données sur les profils ciblés, qui proviennent de l’interne de votre organisme ou bien de l’extérieur, grâce à l’open data.

Une base de données enrichie par des informations consistantes vous permet d’obtenir une vue 360 des intentions d’achat de vos prospects et de leurs besoins. Cela vous permet aussi de comprendre leurs préférences, leurs besoins et leurs motifs cachés.

Le fait de matérialiser la connaissance client à l’aide de l’apprentissage machine aide à dévoiler les anomalies commises dans vos stratégies d’acquisition. De ce fait, vous pouvez trouver les meilleures solutions pour remédier à ce défaut et optimiser vos pratiques commerciales.  

Cibler les prospects les plus stratégiques

Grâce au machine learning, vous pouvez qualifier plus efficacement les prospects les plus intéressants qui ont vraiment besoin de votre produit/service et qui sont motivés pour passer à l’acte d’achat.

A cet effet, la segmentation de la base de données client est une condition essentielle pour augmenter la rentabilité des actions de prospection menées sur des échantillons homogènes de clients. Ces segments sont identifiés selon différents critères : démographiques, géographiques, comportementaux, etc.

La phase de segmentation de la clientèle permet de mieux comprendre les profils de chaque segment et d’exécuter des actions marketing spécifiques à chaque échantillon. De plus, elle contribue à évaluer le retour de la campagne de prospection et de mesurer le niveau d’atteinte des objectifs fixés.

L’opération de segmentation devient plus sophistiquée avec le développement des outils de l’apprentissage artificiel. L’utilisation de ces technologies vous aide à récolter des données pertinentes sur vos prospects et à les analyser et les classifier selon vos objectifs.

Ces techniques permettent de réaliser une segmentation plus fine des données et un ciblage plus pointu des prospects prometteurs (ou hyperciblage) qui représentent de véritables opportunités de conversion.

Grâce à l’apprentissage automatique, vous pouvez créer des campagnes de prospection ciblées pour chaque segment. De même, vous pouvez recibler les prospects qui ont démontré leur intérêt pour votre offre, mais qui n’ont pas procédé à un achat. Aussi, vous pouvez créer des personas plus réalistes en se référant à des données concrètes, ce qui favorise la pertinence de vos stratégies d’inbound marketing.

Avec les techniques de machine learning vous serez en mesure de déterminer le niveau de maturité de vos prospects et d’adapter votre discours de prospection à leurs attentes.

Les algorithmes intelligents du ML vous aident à améliorer vos stratégies de lead nurturing à travers des campagnes plus ciblées, des e-mails personnalisés et un suivi constant. Ces pratiques sont profitables pour engager et renforcer la relation avec des prospects qualifiés qui peuvent représenter un fort potentiel de vente sur le long terme.

De plus, vous pouvez vous servir du ML pour optimiser le calcul de votre lead scoring. A l’aide de cette technologie, vous pouvez déceler les critères nécessaires pour créer un système de notation et attribuer des scores à vos prospects. Ces scores vous aident à dénicher les leads les plus pertinents et les attirer vers l’entonnoir de conversion.

Le machine learning se présente alors comme un outil puissant d’aide à la décision, qui vous aide à prendre la bonne décision au bon moment.

Prédire les comportements des prospects

L’analyse prédictive se réfère à un ensemble colossal de données issues de différentes sources : open data, cloud, statistiques, réseaux sociaux, etc, pour anticiper un changement dans les comportements des consommateurs et les nouvelles tendances qui peuvent en être la source.

L’intégration de l’apprentissage machine dans l’analyse prédictive renforce la performance des hypothèses élaborée, à travers ces actions :

–      Trier les données pour préserver les informations les plus pertinentes.  

–      Optimiser le stockage des données et le temps d’exécution des requêtes au niveau de la base de données.

–      Élaborer des modèles prédictifs qui permettent de prédire les comportements des clients et de concevoir des actions futures nécessaires pour satisfaire leurs attentes.

–      Fixer les atouts de votre offre qui peuvent attirer de futurs prospects et identifier les défaillances qui peuvent les éloigner.

–      développer de nouveaux produits et apporter un nouvel avantage concurrentiel,

–      améliorer votre expérience utilisateur,

–      augmenter le ROI de votre campagne de prospection.

Renforcée par l’apprentissage artificiel, l’approche prédictive vous aide à établir des statistiques plus précises pour renforcer vos capacités d’analyse et optimiser votre connaissance client.

Conclusion

Le machine learning est une approche basée sur les données. Elle permet d’analyser un large volume de data en un temps record et d’alimenter votre base par des informations utiles pour votre campagne de prospection.

Cette technique consolide la relation de vos commerciaux avec les prospects et augmente leur productivité en mettant à leur disposition des outils intelligents pour personnaliser leurs discours de prospection et favoriser la collaboration dans l’équipe, grâce à l’utilisation de CRM.

N’hésitez pas à nous contacter pour plus d’informations !