Les offres B2B s’adressent à d’autres entreprises plutôt qu’à des clients individuels. Elles peuvent concerner la vente de produits ou de services, l’externalisation ou le conseil. Pour créer une offre efficace et engageante pour un client professionnel, il est utile de suivre quelques règles :
Pour personnaliser les offres B2B, nous devons disposer des bonnes données sur le client. Dans quel secteur opère-t-il, depuis combien d’années est-il sur le marché, et à quel stade de développement se trouve son entreprise ? La liste des questions dépend ici non seulement des spécificités des services ou produits offerts, mais aussi de la possibilité de les obtenir.
L’intelligence artificielle vous permet de personnaliser les offres B2B de plusieurs manières. Le point de départ, cependant, est toujours les données clients. Mais que faire si la seule source d’information sur le client est la facture ? Même des données de base peuvent être un excellent moyen de commencer le marketing basé sur le compte (ABM). Si vous n’avez pas de base de données étendue, envisagez d’en construire une. Plus vous pouvez obtenir d’informations sur votre public cible, meilleurs seront les résultats de la personnalisation B2B.
Tout d’abord, l’IA identifie les préférences et les comportements des clients en analysant automatiquement les données clients. Par exemple, le système d’IA peut suivre l’historique d’achats d’un client particulier pour identifier les produits les plus fréquemment commandés et faire une offre de réduction personnalisée.
Cela peut être fait en s’appuyant sur les informations recueillies par l’équipe de vente, qui interagit directement avec les acheteurs. Les plateformes de gestion de la relation client (CRM) dédiées fonctionneront bien ici – y compris celles qui utilisent l’IA pour transcrire automatiquement les conversations. Celles-ci vous permettront de capturer des données sur qui et quoi vous parlez lors d’une conversation particulière, ainsi que sur quel achat est discuté.
Une autre fonctionnalité clé de l’IA est la génération de recommandations de services sur mesure. Sur la base des données collectées, l’intelligence artificielle aide à préparer une offre B2B personnalisée, indiquant précisément les options les plus adaptées au client.
L’IA est également utile pour créer du contenu dynamique et personnalisé dans le cadre des offres envoyées aux clients. Elle adapte le message aux préférences et aux intérêts définis du destinataire, augmentant ainsi l’attractivité et la pertinence de l’offre préparée. Par exemple, Fabriq, un outil développé par le Boston Consulting Group (BCG), peut fonctionner avec n’importe quel système ou plateforme de personnalisation numérique via une API. Il est accompagné d’une riche bibliothèque de modèles d’offres B2B.
Source : BCG ((https://www.bcg.com/beyond-consulting/bcg-gamma/fabriq)
De plus, l’IA permet une segmentation précise de la base de clients et des activités de vente ciblées. Les systèmes d’IA analysent le comportement d’achat des clients, les segmentent en groupes, puis les ciblent avec des communications marketing personnalisées.
Enfin, l’intelligence artificielle peut révolutionner l’ensemble de l’expérience d’achat pour les clients professionnels. En s’intégrant aux plateformes CRM et e-commerce, elle crée des parcours clients personnalisés et fournit des recommandations et des solutions adaptées à chaque étape.
L’utilisation de l’IA présente plusieurs avantages. Les plus tangibles d’entre eux sont :
Des exemples spécifiques de la façon dont l’IA peut être utilisée pour personnaliser les offres B2B sont principalement :
Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
La mise en œuvre de l’IA présente également de nombreux défis. Le plus important d’entre eux est la nécessité de capturer et d’intégrer les données clients provenant de plusieurs sources, telles que le CRM, l’analyse de site Web et les réseaux sociaux. C’est là que des outils comme Salesforce et Hubspot entrent en jeu.
Cependant, collecter et organiser des données ne suffit pas. L’entreprise doit également développer des processus efficaces et répétables qui utilisent l’intelligence artificielle pour créer des offres B2B personnalisées. Cela nécessitera également :
Il est important de se rappeler que l’intelligence artificielle peut soutenir le processus de création d’offres B2B personnalisées. Cependant, la responsabilité du contenu envoyé aux clients incombe aux humains. Par conséquent, pour éviter les erreurs et les malentendus, il est crucial de tester minutieusement les processus mis en œuvre, de surveiller leur performance et – au moins de manière aléatoire – de vérifier la justesse du contenu généré.
Il peut également être difficile de convaincre certains clients plus conservateurs d’accepter des solutions pilotées par l’IA. Par conséquent, la décision de mettre en œuvre la personnalisation B2B alimentée par l’IA doit être basée sur une connaissance approfondie du public cible.
Selon les analystes de McKinsey, 71 % des clients s’attendent déjà à des interactions personnalisées de la part des entreprises, et 76 % sont frustrés lorsque cela ne se produit pas. Bientôt, l’absence d’une offre personnalisée signifiera des surprises désagréables pour chaque client. En conséquence, les experts prédisent que l’évolution de l’IA dans la personnalisation B2B ira dans les directions suivantes :
Il sera également possible d’inclure non seulement les données de l’entreprise du client, mais aussi les préférences de ses employés.
L’IA offre un grand potentiel pour personnaliser les offres et communiquer avec les clients professionnels. Grâce à l’automatisation basée sur l’intelligence artificielle, les entreprises peuvent mieux comprendre et répondre plus précisément aux besoins des clients. Cela construit des relations commerciales durables, de la fidélité et de la satisfaction client.
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Expert en JavaScript et instructeur qui forme les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.
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