Optimiser les activités commerciales avec l’Intelligence Artificielle

• Accueil, présentation du formateur, de la démarche, des modalités de réalisation
• Présentation des participants et de leurs attentes
• Rappel des objectifs définis, validation par les participants
• Approche de l’outil et de méthodes de travail liées à son utilisation

▪ Définition et types d’IA : Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, etc.
▪ L’IA dans les processus commerciaux : de la génération de leads à la conclusion des ventes.
▪ L’impact de l’IA sur les métiers commerciaux : automatisation, personnalisation, prise de décision basée sur les données

▪ Utilisation de l’IA dans la prospection et la génération de leads : chatbots, scoring des prospects, analyse des données.
▪ Personnalisation des propositions commerciales grâce à l’IA : analyse des besoins des clients, recommandations de produits.
▪ Outils IA pour l’optimisation des négociations : prédiction des comportements, recommandations stratégiques.

▪ Utilisation d’outils de CRM basés sur l’IA (ex : Salesforce Einstein, HubSpot)
▪ Analyse prédictive et comportementale pour anticiper les besoins des clients (ex : Pega Systems, Zendesk)
▪ Utilisation des outils de pricing dynamique et de recommandations produits (ex : Dynamic Yield, Algolia)

▪ Utilisation de l’IA pour générer des propositions commerciales personnalisées (ex : Conga, QorusDocs)
▪ Intégration des outils de génération automatique de documents et propositions (CRM, ERP intégrés avec IA)
▪ Prise de décision basée sur des données : comment l’IA peut suggérer des approches pour une proposition commerciale gagnante.

▪ Atelier Pratique : Utilisation d’un outil IA pour élaborer une proposition commerciale personnalisée à partir
des données clients.

▪ Prédiction des comportements des clients : outils d’analyse comportementale et des émotions.
▪ Utilisation de l’IA pour l’analyse des signaux d’achat et des objections : outils de NLP pour analyser les échanges écrits ou oraux.
▪ Outils d’IA pour le coaching et la formation des commerciaux : simulations de négociation avec l’IA.

▪ Scénarios de négociation adaptés aux contextes B2B et B2C.
▪ Utilisation d’outils IA pour analyser la dynamique de la négociation (ex : Negotiation AI, SalesLoft).
▪ Débriefing sur l’utilisation de l’IA pour influencer les décisions et optimiser les résultats des négociations.

▪ Atelier : Mise en situation de négociation avec l’utilisation de chatbots intelligents et assistants virtuels d’IA.
▪ Application de l’IA dans la gestion des objections et la réponse aux demandes complexes.
▪ Simulation d’un cycle de vente complet avec des outils d’IA pour automatiser et personnaliser chaque étape (de l’identification des besoins à la conclusion de la vente).

▪ Atelier pratique : les participants créent une proposition commerciale en utilisant des outils IA pour personnaliser l’offre, ajuster les prix et formuler des arguments convaincants.
▪ Intégration de la collecte de données et de l’analyse des comportements clients dans la proposition.
▪ Q&R et résumé du jour : Partage des expériences de négociation, retours d’expérience sur les outils utilisés et leurs résultats.

▪ Utilisation de l’IA pour l’analyse de marché et la segmentation des clients.
▪ Personnalisation de l’expérience client tout au long du parcours d’achat grâce à des outils d’IA (ex : recommandations dynamiques, CRM intelligents).
▪ Utilisation de l’IA dans la gestion de la relation client à long terme : fidélisation, upselling et cross-selling.

▪ Analyse des performances commerciales : tableau de bord avec IA (ex : Tableau, Power BI)
▪ Outils d’IA pour l’évaluation de la satisfaction client et la prédiction des ventes futures.
▪ Étude de cas : comment une entreprise a utilisé l’IA pour améliorer sa stratégie commerciale.

▪ Respect de la vie privée des clients : gestion des données et conformité au RGPD.
▪ Biais algorithmiques : éviter les discriminations dans les propositions commerciales et la négociation.
▪ Transparence et responsabilité des algorithmes : garantir une prise de décision éthique et équitable.
▪ Impact sur l’emploi : l’IA comme outil de soutien ou de remplacement dans les fonctions commerciales.

▪ Comment utiliser les données clients de manière responsable ?
▪ Les meilleures pratiques pour garantir la sécurité des données et la transparence dans leur utilisation.
▪ Discussion de groupe : Élaboration d’une charte éthique pour l’utilisation de l’IA dans les processus
commerciaux et réflexion sur les pratiques responsables.