Quel est l’impact de l’apprentissage automatique sur les entreprises B2B ?

Les entreprises B2B aiment l’efficacité. Ils jettent leur chapeau à tout ce qui les rend meilleurs, plus intelligents et plus efficaces. Dans le langage des affaires, ils se réfèrent à une meilleure efficacité en tant que « débit ». Les entreprises sont toujours à la recherche de meilleures technologies et de processus efficaces. Adopter de nouvelles technologies qui multiplient par 10 ou 20 leur rendement (le « x » ici est vanité) est le Saint Graal pour la plupart des entreprises B2B. 71 % des dirigeants affirment que l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) changent la donne pour leur entreprise. Si vous doutez des capacités de l’IA et du ML dans votre activité B2B, voici dix raisons qui pourraient vous faire changer d’avis.

Voici comment l’apprentissage automatique impacte profondément les entreprises B2B :

1. Gestion de compte prédictive :

ML analyse vos efforts de vente et de marketing pour déterminer les prospects les plus susceptibles d’acheter. Il vous aide à choisir les prospects qui méritent plus d’attention afin que vous puissiez leur offrir le bon type de messagerie, de produits et de services. Cela vous aidera également à comprendre ce qui sépare les prospects qui sont plus susceptibles d’acheter chez vous que ceux qui ne le sont pas. Cela aide à la notation des prospects qui donne la priorité à vos efforts de vente.

Des fonctions telles que les ventes et le marketing prédictifs, les prévisions, la notation des prospects, l’extraction de données à partir de différentes sources et la possibilité de fournir une tarification dynamique basée sur un ensemble prédéfini de valeurs, etc., sont ce qui rend la contribution du ML sans précédent pour les entreprises B2B. Toute entreprise B2B qui ne s’intéresse pas sérieusement à la technologie, en particulier à l’IA et au ML, serait jugée insuffisante car la mise à l’échelle devient un peu trop difficile. Exemple : L’industrie du transport aérien est un grand utilisateur de stratégies de tarification dynamiques pour maximiser les revenus de chaque siège.

2. Augmente la qualité de vie

Le secteur de la santé s’appuie fortement sur les technologies de pointe pour des raisons aussi variées que l’augmentation de l’espérance de vie ou la réduction des frais généraux. La santé est une industrie qui génère des billions de gigaoctets de données qui ne peuvent certainement pas être analysées par des êtres humains. Voici quelques-unes des façons dont le ML affecte le secteur de la santé :

1. Il peut identifier les patients qui risquent de développer certaines conditions ou maladies.
2. Aide à la détection précoce des tumeurs qui augmentent les chances de survie.
3. L’apprentissage automatique aide à créer des traitements personnalisés. Avec la généralisation des biocapteurs et d’autres dispositifs médicaux sophistiqués, le ML sera en mesure de produire des résultats remarquables, grâce aux données qu’ils apporteront.
4. Il joue un rôle énorme dans le diagnostic et la documentation des traitements cliniques.
5. Il existe des algorithmes qui peuvent trouver la différence entre les tissus cancéreux et sains, améliorant ainsi les résultats de la radiothérapie.

3. Aide à offrir un meilleur service client :

De nos jours, les clients veulent des réponses instantanées, quel que soit le canal ou l’heure à laquelle ils communiquent. Un délai de réponse de 24 heures ne vous rendra pas beau à leurs yeux. Avant il y a quelques années, on nous présentait un logiciel où les clients pouvaient discuter avec vous, le chat en direct était l’un des outils les plus populaires, ils le sont toujours. Avec les outils de chat en direct, les prospects/clients pouvaient parler directement à un agent du service client avec leurs requêtes, chaque fois que les agents étaient disponibles. Les chatbots ont tout changé.

On nous a récemment présenté les chatbots, un phénomène, lorsqu’il est associé au ML et à l’IA, change à jamais le service client. Chatbot vous permet de répondre à vos clients 24h/24 et 7j/7. La meilleure partie? Le système ML apprendra les différentes réponses en fonction de ses chats, des chats précédents et d’autres matériaux pour continuer à améliorer ses réponses. Il pourra non seulement répondre aux questions de routine, mais aussi proposer des solutions ingénieuses puisque la machine continue d’apprendre.

4. Améliore l’expérience d’achat :

Saviez-vous que Netflix économise 1 milliard de dollars chaque année grâce à son moteur de recommandation ? Ils disent que l’effet combiné de la personnalisation et des recommandations fait l’affaire pour eux. Considérant que Netflix dépense 5 milliards de dollars et plus chaque année pour produire du contenu, 1 milliard de dollars est un gros chiffre. Selon eux, les consommateurs se désintéressent au bout de 60 à 90 secondes s’ils ne trouvent pas quelque chose qui les intéresse. Dans un tel cas, le risque qu’un utilisateur quitte son service devient élevé si cela se produit souvent.

Les moteurs de recommandation optimisés par ML aident les clients à faire les bons choix en leur proposant des options qui leur sont exclusives, créant ainsi une expérience personnalisée. Dans la nouvelle ère des choses, les clients apprécieront, voire jugeront un tel niveau de personnalisation nécessaire.

Voici une note intéressante sur le type d’informations que Netflix utilise pour recommander les bons titres aux utilisateurs. Il collecte des données sur chaque instant passé sur leur service, directement à partir de ce que nous ajoutons à nos files d’attente, combien de temps nous regardons en continu, quand arrêtons-nous une émission, etc. Même YouTube possède l’un des moteurs de recommandation les plus puissants au monde. Nous sommes conçus pour regarder en rafale sur ces plateformes. C’est ce que ML peut faire.

5. Hyper segmentation :

L’un des termes les plus essentiels que les spécialistes du marketing doivent connaître est la segmentation. Le regroupement de clients non connectés en fonction de leurs facteurs démographiques, de leurs modèles de comportement, de leurs habitudes d’achat et d’autres paramètres s’appelle la segmentation. Pour les entreprises qui souhaitent comprendre leurs clients, la segmentation est indispensable, sinon votre ciblage sera hors du commun.

N’oubliez pas que chaque prospect est différent. Ils ont des besoins uniques, des objectifs spécifiques et des buts qui pourraient être complètement à l’opposé d’un autre prospect. Donc, si vous continuez à pousser le même type de stratégie de communication à tout le monde dans vos listes de prospects, ce ne sera que pour une cause perdue.

Les clients B2B attendent une personnalisation et une attention personnalisée. La valeur du compte va être élevée et ils veulent savoir où ils placent leur argent. Comme il existe d’énormes quantités de données, il devient presque impossible de faire une segmentation manuellement. Il doit y avoir un niveau de personnalisation granulaire pour que votre message et vos stratégies soient très efficaces. L’hyper-segmentation optimisée par ML convertit les prospects en segments basés sur un ensemble d’attributs.

6. Augmente les ventes, réduit les coûts et optimise les opérations de vente au détail :

L’apprentissage automatique a affecté le secteur de la vente au détail de multiples façons. Il aide à la prédiction de la demande, à l’optimisation locale, à la prédiction du désabonnement, à la détection des fraudes, à l’analyse des sentiments et même à la garantie que le bon prix est calculé en fonction de conditions prédéfinies. Les algorithmes ML améliorent l’expérience utilisateur et améliorent le contenu du site Web en fonction du comportement et des interactions des clients.

Les géants de la vente au détail comme Walmart, Amazon, Target, etc. dépendent fortement des algorithmes d’apprentissage automatique pour alimenter leurs opérations quotidiennes. Chaque amélioration apportée par les grands détaillants est généralement alimentée par des algorithmes d’intelligence artificielle. L’engagement client, la logistique de la chaîne d’approvisionnement, la gestion des stocks, etc., font partie des applications les plus critiques du ML dans le secteur de la vente au détail.

7. Capacités d’automatisation :

Les tâches fastidieuses et répétitives comme la saisie de données, la documentation d’une tâche, l’envoi d’une série d’e-mails, etc., peuvent être totalement éliminées avec l’aide de ML . Les machines peuvent identifier des modèles et créer des processus pour faire efficacement quelque chose qui éliminera le besoin pour les humains de travailler dessus. L’algorithme ML traitera les données, effectuera automatiquement des tâches répétitives, alertera les humains si quelque chose nécessite une intervention, tout en leur permettant de se concentrer sur leurs tâches principales.

8. Optimise les efforts RH :

Les algorithmes recherchent les informations d’identification et les termes pertinents sur les CV pour présélectionner les candidats aux postes vacants. Cela fait gagner d’innombrables heures au service des ressources humaines, car on ne peut pas s’attendre à ce qu’il parcoure chacun d’entre eux. ML peut également aider à analyser les commentaires des employés qu’il convertit en tâches exploitables. Cela aidera également à comprendre les références des employés.

Le ML et l’IA aident à développer l’expérience des employés de diverses manières. Il personnalise le parcours d’apprentissage en fonction du rôle de quelqu’un, des compétences existantes, d’une feuille de route pour son avenir, etc. Le ML attribue des tâches à partir de projets interfonctionnels en fonction des compétences de l’employé, ce qui les aide à élargir leurs connaissances. L’enquête sur l’intelligence artificielle de Gartner indique que plus de 17 % des organisations utilisent des solutions RH basées sur l’IA et qu’elles s’attendent à ce que 30 % supplémentaires rejoignent le train en marche d’ici 2022.

9. Diffusez le bon contenu :

Envoyer du contenu non pertinent à un prospect revient à prospecter un Esquimau pour lui vendre de la glace. Ne commettez pas l’erreur d’envoyer du contenu à des clients qui ne correspondent pas à ce qu’ils attendent de vous. Les clients B2B attendent une personnalisation, grâce au ML, c’est possible.

Si vous êtes une entreprise B2B, vous pouvez utiliser ML pour analyser chaque contenu de votre site Web. Les visiteurs de votre site Web et leurs données pourraient être analysés pour personnaliser le contenu qu’ils recevraient. Vous pourrez envoyer du contenu pertinent au bon moment et cela aussi en fonction de leur étape dans le parcours de l’acheteur.

10. Change notre façon de fabriquer en inaugurant l’ère de la fabrication intelligente :

Les entreprises utilisent de plus en plus le ML et l’Internet des objets, inaugurant ainsi une ère de fabrication intelligente. On estime que d’ici 2025, le marché de la fabrication intelligente atteindra 384,8 milliards de dollars . De l’augmentation de la productivité à la réduction des coûts de main-d’œuvre, en passant par la réduction des temps d’arrêt et l’augmentation de la productivité, les résultats du ML dans le secteur manufacturier sont impressionnants.

ML est extrêmement capable de prendre en charge les processus quotidiens dans les unités de fabrication. Il prend en charge toute une gamme de départements tels que la logistique, les actifs d’inventaire, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc. En ce qui concerne le développement de produits, le ML est un atout car il analyse les données des consommateurs provenant de différentes sources pour détecter les opportunités commerciales, créer de meilleurs processus et éviter les erreurs commises par d’autres.

L’une des utilisations les plus populaires de l’IA dans le secteur manufacturier est l’utilisation de robots. Les robots sont la nouvelle chaîne de montage dans le secteur manufacturier, ils sont capables d’effectuer des tâches qui peuvent être interprétées comme dangereuses pour l’être humain. Ils sont également aptes à gérer les tâches répétitives. Il n’est pas surprenant que les industries manufacturières soient ouvertes à l’adoption de nouvelles technologies, car elles ont jusqu’à présent donné de brillants résultats.

Conclusion:

La meilleure chose à propos de la technologie est qu’elle propose des solutions exploitables à la plupart des problèmes auxquels les entreprises sont confrontées. Il vise à comprendre la psychologie des prospects et les objectifs commerciaux pour apporter des solutions qui en donnent le maximum pour votre argent. Les algorithmes ML aident les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes qui produiront des résultats. Il n’y a aucune conjecture impliquée, avec ML et AI, chaque élément d’information que vous recevez est basé sur des données.

Adopter des technologies comme l’IA et le ML n’est plus un luxe, si vous voulez être un leader incontesté sur votre marché, alors c’est une nécessité. Les avantages que ces technologies apportent à chaque département (marketing, ventes, opérations, finance, etc.) peuvent être libérateurs. Cela pourrait changer la donne pour les entreprises qui les adoptent à bon escient.