La vérité sur les prévisions de ventes par IA : du battage médiatique ?

Qui d'entre nous n'a pas toujours rêvé de pouvoir parler à l'ordinateur de Star Trek et de recevoir des conseils infaillibles sur ce qu'il faut faire rien qu'en appuyant sur un bouton ? Beaucoup d'entre nous aimeraient avoir un tel outil, et c'est pourquoi il y a tant de mouvement autour de l'IA. Malheureusement, nous ne faisons pas encore de voyages interstellaires.

Comment fonctionnent les prévisions de ventes par IA

Les prévisions de ventes par IA utilisent l'apprentissage automatique. Elles ne fonctionnent qu'avec beaucoup de bonnes données et d'algorithmes.

Ils analysent des données historiques pour trouver des schémas ou des tendances. Le processus commence par la collecte de données. Il rassemble de vastes quantités d'informations liées aux ventes. Cela comprend les interactions avec les clients, l'historique des achats, les conditions du marché et des facteurs externes tels que les indicateurs économiques.

Une fois les données prêtes, des modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur ce jeu de données. Ces modèles apprennent à partir des données en reconnaissant des relations et des dépendances complexes. Par exemple, ils “ pourraient identifier ” des tendances saisonnières, des campagnes promotionnelles ou des changements de comportement.

Une fois que le modèle est entraîné, il peut être utilisé pour prédire les ventes futures. 

La Réalité 

S'il s'agit de lire et de réorganiser des données, rien n'est plus rapide qu'un ordinateur. C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle, qui apporte un soutien véritablement utile. Cependant, la pousser vers ce que nous attendons, à savoir le raisonnement prédictif, est probablement encore une étape que nous n'avons pas franchie.

L'efficacité de l'IA dans prévision des ventes repose lourdement sur des données historiques et des tendances identifiables.

Bien que cela puisse fournir une base solide pour les prévisions, cela présente également des limites importantes. Les systèmes d'IA ont du mal à prendre en compte avec précision les évolutions soudaines du marché ou les variables uniques qui n'ont pas de précédent dans les données. 

Par conséquent, les prédictions de l'IA peuvent prendre du retard par rapport aux changements du monde réel. Elle donne des conseils obsolètes alors que la flexibilité est le plus nécessaire.

Complexité des variables

Les ventes sont dynamiques. Elles impliquent de nombreuses variables, telles que l'évolution du comportement des consommateurs, les fluctuations de l'économie et les actions de la concurrence. La plupart d'entre elles sont difficiles à mesurer et à prédire. 

La technologie actuelle de l'intelligence artificielle ne parvient pas à intégrer pleinement ces facteurs dans ses modèles. Cela conduit à des prévisions trop simplistes qui risquent de passer à côté de nuances essentielles. 

L'IA dans les CRM classe les prospects selon leur probabilité de conversion. Elle suggère des prochaines étapes pour les commerciaux et automatise des tâches telles que la saisie de données et la planification.  

En ce qui concerne les données d'entrée des tâches, nous parlons d'automations basées sur des déclencheurs que vous avez probablement configurés vous-mêmes. Quant à l'aspect prédictif, les considérations mentionnées ci-dessus s'appliquent, et nous pouvons dire ici aussi qu'il est surestimé.

Soyons honnêtes, l'IA peut nous aider à préparer rapidement une prévision des ventes pour une réunion. Mais lorsque nous examinons vraiment les données qu'elle produit, nous voyons souvent qu'elle se contente de suivre des tendances — ce que nous pourrions sans doute faire avec des tableaux croisés dynamiques. En fin de compte, nous devons encore donner un sens à ces perspectives.

Impact positif de l'IA 

La force de l'IA réside dans sa capacité à traiter et à organiser de grands ensembles de données plus efficacement que les humains. Cependant, il est difficile de prendre des décisions nuancées dans des environnements imprévisibles. Les systèmes d'IA ne peuvent pas encore y parvenir seuls.

La technologie de l'IA ne peut pas remplacer le jugement humain. C'est particulièrement vrai dans les scénarios qui nécessitent une compréhension approfondie de facteurs complexes et en constante évolution.

Il fonctionne au mieux comme un outil de soutien fournissant une base riche en données aux décideurs humains. La capacité à trier rapidement et à donner un sens à de vastes quantités d'informations peut grandement influencer les décisions stratégiques.

Il est également utile pour des tâches telles que la rédaction de rapports et la réalisation de présentations marketing. 

IA et CRM

Les chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA sont désormais des fonctionnalités courantes dans les systèmes CRM. Ces outils peuvent gérer de nombreuses tâches de service client. 

Ils peuvent répondre aux questions courantes et résoudre les problèmes sans intervention humaine. Cela accélère les réponses. Cela permet également aux représentants du service client humain de se concentrer sur les cas complexes et sensibles.

Du point de vue du consommateur, nous sommes dans une situation similaire à celle des premiers chatbots. Ils étaient basés sur un moteur de recherche et fournissaient des réponses pré-emballées. Ils donnaient l'impression de ne parler à personne. 

Désormais, grâce à l'IA, nous avons humanisé la manière de répondre, et certains systèmes ressemblent beaucoup à un être humain (évidemment, ils peuvent fonctionner s'ils sont adéquatement ‘ informés ’). Quant à la capacité à résoudre des problèmes, il reste encore beaucoup à faire, mais c'est certainement une voie intrigante.

Une autre application largement utilisée est l'outil de suggestion de texte. Il ne sert pas seulement pour les CRM. Par exemple, il est utilisé pour rédiger des e-mails. Il est indéniablement utile et fait gagner du temps.

Mais vous devez relire attentivement le texte. Parfois, l'IA a l'air de tout juste se réveiller après une nuit de fête et écrit des choses bizarres. Disons que le jugement global dans ce cas n'est pas négatif.

Considérations de sécurité

Nous en avons beaucoup entendu parler, mais cela vaut peut-être la peine de le mentionner.

Peu de gens savent que les moteurs d'apprentissage automatique que tout le monde utilise pour l'IA sont contrôlés par un petit nombre de grands groupes. Ce sont les mêmes à qui nous demandons chaque jour s'ils utilisent ou vendent nos données.

Il est vrai que nous transmettons des données anonymisées à l'IA. Mais plus nous fournissons de données, plus l'analyse sera précise et moins elle risque de produire des non-sens.

Nous parlons d'industries, de produits et de données de localisation. De plus, d'un ensemble d'indicateurs de vente et d'interactions. Ils pourraient être compris en les croisant avec d'autres données !

Imaginez tout ce trafic entre les mains d'un seul ordinateur. Le lui faisons-nous confiance ? Quelle est l'importance de notre entreprise ? Il vaut peut-être la peine d'y réfléchir. Nous devrions peser le pour et le contre, ainsi que les risques. Nous devons voir si l'IA d'aujourd'hui peut réellement aider l'entreprise.

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Points clés

L'IA est très prometteuse pour révolutionner les prévisions des ventes. Mais son utilisation actuelle est souvent en deçà des attentes. La dépendance de la technologie à l'égard des données historiques et sa difficulté à traiter des environnements complexes et riches en variables limitent son efficacité.

Par conséquent, bien que l'IA puisse être un outil puissant dans l'arsenal d'une entreprise, elle est plus efficace lorsqu'elle est utilisée conjointement avec l'expertise humaine, servant d'aide supplémentaire plutôt que de solution complète.

L'engouement autour des capacités de l'intelligence artificielle en matière de prévision des ventes doit être tempéré par une compréhension réaliste de ses limites et de ses forces.