5 façons dont l'IA fait gagner 10 heures par semaine à votre équipe commerciale sur les propositions

Votre pipeline commercial regorge d'opportunités potentielles, le téléphone sonne sans arrêt et votre équipe commerciale s'agrandit en conséquence. Mais tout processus commercial comporte des points faibles susceptibles de réduire à néant tous les efforts de votre équipe. Dans certaines entreprises, ce sont les propositions commerciales qui constituent ce point faible. Votre équipe commerciale passe tellement de temps à rédiger des propositions qu'elle perd des contrats potentiels au profit de concurrents capables de les envoyer presque instantanément. Vous essayez de combler ces lacunes et d'accélérer le processus, mais vous avez l'impression qu'il manque quelque chose. Quelque chose que tous vos concurrents utilisent.

IA.

Mais il ne suffit pas de se tourner vers n'importe quel outil d'IA en espérant qu'il résoudra les problèmes liés à vos propositions. Il faut choisir le bon outil et le mettre en œuvre de la bonne manière.

Voici pourquoi (et comment).

Pourquoi les équipes commerciales croulent sous le poids des dossiers de proposition

Dans les entreprises qui connaissent une croissance rapide, votre équipe commerciale est victime de son propre succès. Si vous n’avez jamais pris le temps d’automatiser ou de rationaliser votre processus de création de propositions, plus le nombre de dossiers arrivant au stade de la proposition augmente, plus vos équipes sont débordées.

Le coût caché de la rédaction manuelle des devis

Le coût lié à la rédaction manuelle des propositions va bien au-delà du simple fait d'obliger vos commerciaux à réserver du temps dans leur agenda pour se consacrer à des tâches exigeant une concentration intense :

• Temps consacré à la vente : selon le rapport « State of Sales » de Salesforce, les commerciaux ne consacrent que 28 % de leur temps à la vente proprement dite. Les réunions, la saisie de données et d’autres tâches administratives empiétant sur ce temps, même une heure passée à rédiger une proposition peut s’avérer coûteuse.
• Manque d'uniformité et erreurs : lorsque les commerciaux doivent à la fois produire davantage d'offres et les envoyer plus rapidement, ils sont voués à commettre des erreurs. Cela peut aller de simples fautes de frappe à l'envoi de sections entières laissées vides. Il ne faut pas s'attendre à ce que les offres soient cohérentes d'un commercial à l'autre.
• Goulets d'étranglement : un processus manuel de création d'offres dans un pipeline par ailleurs automatisé devient rapidement un goulot d'étranglement. Très vite, les dossiers s'accumulent et la capacité de votre équipe commerciale à conclure des ventes s'en trouve considérablement ralentie.
• Opportunités manquées : quelle que soit la durée moyenne de votre processus de vente, il y a des moments où la rapidité est essentielle. Lorsqu’il faut des heures pour envoyer une proposition, vous risquez de perdre des clients au profit de concurrents qui envoient la leur plus rapidement.

Comment les goulots d'étranglement dans l'élaboration des propositions font capoter les contrats

Toute étape qui ralentit la conclusion d'une vente peut réduire à néant toutes les optimisations et améliorations que vous avez apportées au reste de votre pipeline. Plus un prospect met de temps à recevoir une proposition après l'action qui a suscité son intérêt, moins il est susceptible de se convertir. En effet, un prospect a 25,9 % plus de chances de se convertir lorsque vous lui envoyez une proposition dans les 24 heures plutôt que dans un délai de trois à quatre jours.

La rédaction d'une seule proposition ne prend peut-être pas plusieurs jours, mais plus le nombre de dossiers en cours augmente, plus ceux-ci s'accumulent au stade le plus lent de votre processus : la phase de proposition.

Alors, comment l'IA peut-elle remédier à cela ?

Méthode n° 1 : sélection et personnalisation instantanées de modèles

L'automatisation des propositions commerciales basée sur l'IA ne se contente pas de rédiger du contenu à votre place. Elle vous offre toute une gamme d'options de départ. À quand remonte la dernière fois où vous avez rédigé, utilisé et documenté un modèle de proposition commerciale ? Non seulement la création d'une bibliothèque de modèles de propositions commerciales peut prendre beaucoup de temps, mais il est également difficile de trouver le juste équilibre entre le niveau de détail requis et la facilité de personnalisation en fonction des besoins spécifiques d'un client.

L'IA peut générer des propositions à partir de zéro, mémoriser celles qui ont fait leurs preuves et vous aider à adapter vos modèles pour qu'ils correspondent exactement aux besoins de chaque dossier. Et le meilleur dans tout ça ? Un outil d'IA formé à votre processus de vente peut tirer des enseignements de chaque dossier, qu'il ait abouti ou non, afin de s'améliorer en permanence.

Comment l'IA met en adéquation les propositions avec les besoins des clients

Considérez chaque besoin exprimé par un client comme une donnée. Le problème ? Ces données sont généralement dispersées entre plusieurs appels, e-mails et même des fiches dans votre CRM. Rassembler toutes ces informations au moment de rédiger une proposition peut allonger inutilement le temps nécessaire à cette rédaction.

Un outil d'IA peut exploiter toutes ces données pour en tirer des informations pertinentes, qui servent ensuite à rédiger le modèle de proposition adapté à chaque prospect. Avec la bonne consigne — et les bonnes données —, un commercial peut rédiger en quelques minutes, et non plus en plusieurs heures, une proposition entièrement adaptée aux besoins d'un prospect.

Exemple concret : des propositions plus efficaces en deux fois moins de temps

Open accompagne les organismes privés et publics dans leur transformation informatique et numérique, afin de les aider à rester compétitifs. Étant donné qu'ils travaillent avec des entités publiques, l'obtention de contrats nécessite des offres précises, respectant un cadre rigoureux assorti d'exigences spécifiques et de contrats de niveau de service (SLA). La rédaction manuelle de ces offres impliquait un travail fastidieux et un long processus de validation.

L'équipe d'Open s'est tournée vers cobl pour produire des propositions plus rapidement sans pour autant sacrifier la précision ni la personnalisation. Le résultat ? Une réduction de 50 % du temps de réponse aux appels d'offres. Les ingénieurs ont ainsi pu se concentrer sur l'adaptation des propositions générées par l'IA au contexte, au lieu de repartir de zéro à chaque fois. Cela s'est traduit par un gain de temps pour tout le monde, un pipeline plus fourni et des délais d'exécution plus courts pour les propositions.

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Méthode n° 2 : Génération automatisée de contenu à partir des données du CRM

Votre CRM est le centre névralgique des opérations commerciales et un référentiel qui regroupe tout, des coordonnées des prospects aux conditions des transactions passées. Ces données peuvent parfois s'avérer utiles pour vos commerciaux, mais pour un outil d'IA, c'est une véritable mine d'or. Il s'agit d'une quantité colossale de données d'apprentissage qui peut montrer à un agent IA ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et guider toutes ses actions, de la rédaction de propositions à la suggestion des prochaines étapes pour les transactions complexes. Cela permet à votre équipe de gagner un temps considérable qu'elle perdrait à recouper manuellement toutes ces données.

Éliminer les tâches de copier-coller

Lorsqu'ils rédigent des devis, les commerciaux doivent souvent rechercher toutes sortes d'informations, qu'il s'agisse de coordonnées, de conditions générales ou d'objections. Non seulement cela peut prendre des heures à fouiller dans les dossiers, mais il y a toujours un risque d'erreur lors de la copie-collage des données.

Lorsque vous utilisez l'IA pour générer des propositions, vous vous épargnez tout ce processus. Comme elle a un accès immédiat aux données de votre CRM, plus besoin de copier-coller. Les modèles peuvent être automatiquement adaptés aux besoins de chaque prospect et les coordonnées sont toujours exactes, sans que vos commerciaux aient à lever le petit doigt.

Intégration intelligente des données entre les systèmes

Les outils d'IA ne se contentent pas d'exploiter les données de votre CRM. Certains d'entre eux peuvent même accéder aux informations contenues dans d'autres outils. Certes, votre CRM est une solide base de données, mais contient-il vraiment tout ce dont votre équipe commerciale a besoin ? Les coordonnées peuvent être enfouies dans Google Contacts, tandis qu’un rapport concernant les tarifs peut se trouver dans un tableur quelque part. Les outils d’IA peuvent récupérer intelligemment les données dont ils ont besoin sur différentes plateformes, et recommander aux commerciaux de vérifier les données dans les outils auxquels ils n’ont pas accès, au cas où.

Méthode n° 3 : tarification intelligente et configuration des produits

Même une structure tarifaire simple peut rapidement devenir complexe lorsqu'il faut l'adapter aux besoins spécifiques d'un prospect. Un commercial peut passer jusqu’à une heure à éplucher la documentation tarifaire — ou, pire encore, devoir consulter un expert en tarification — avant de pouvoir ajouter les informations pertinentes à son devis. Les outils d’IA génèrent automatiquement des devis à partir de ces données, ce qui évite à quiconque d’avoir à les rechercher. Et plus vous disposez de documentation sur les exceptions, les offres spéciales et autres, plus chaque devis est précis dès la première fois.

Tableaux de tarification dynamique qui se mettent à jour automatiquement

L'IA peut générer un tableau tarifaire dynamique qui se met à jour automatiquement en fonction des données de votre CRM ou des modifications manuelles apportées par un commercial. Cela permet non seulement aux commerciaux expérimentés de gagner du temps lors de la rédaction de leurs devis, mais aide également les commerciaux débutants à s'intégrer plus rapidement, car ils apprennent le fonctionnement de votre structure tarifaire au fur et à mesure qu'ils travaillent.

Éliminer la plupart des erreurs de devis

Commettre une erreur dans un devis qui entraîne la perte d'une affaire peut être l'une des pires expériences pour un commercial. L'IA peut se charger de la tâche fastidieuse consistant à rassembler toutes les informations pertinentes pour établir un devis, ce qui permet à votre équipe commerciale de se concentrer sur la validation du résultat plutôt que sur la recherche et la rédaction manuelles, gagnant ainsi un temps précieux tout en améliorant la précision globale des devis.

Méthode n° 4 : Accélération des processus de révision et d'approbation

Il arrive parfois que votre entreprise se développe plus rapidement que votre équipe commerciale, ce qui crée des goulots d'étranglement dans votre pipeline. Lorsque les propositions sont rédigées — et approuvées — manuellement, chaque étape, de la rédaction à l'envoi au prospect, peut constituer un goulot d'étranglement à part entière. Si seules quelques personnes sont chargées d'approuver les propositions avant leur envoi, celles-ci peuvent rapidement s'accumuler et soit ralentir l'ensemble de votre processus commercial, soit conduire à des raccourcis.

Les outils d'IA ne se contentent pas de rédiger des propositions ; ils peuvent également rationaliser votre processus de révision et de validation. Ils ne remplacent pas – et ne devraient pas remplacer – complètement ce processus, mais ils peuvent faire la différence entre cocher manuellement chaque case (par exemple, d'où proviennent les données, quels termes ont été utilisés) et examiner une proposition finale avant son envoi.

Approbations parallèles contre goulots d'étranglement séquentiels

La plupart des processus de validation sont séquentiels. Un commercial envoie une proposition à son chef d'équipe. Ce dernier vérifie ce qu'il peut, le service juridique a le dernier mot sur les détails de l'accord, et d'autres parties prenantes peuvent intervenir pour les contrats qui nécessitent un peu plus de travail pour être conclus (par exemple, des travaux de développement spécifiques pour un logiciel). Tout se déroule ainsi, étape par étape.

Parallèlement, chaque section d'une proposition est transmise au service chargé de l'approuver, ce qui permet de mener plusieurs processus de validation en même temps. Les outils d'IA identifient à l'avance les sections d'une proposition qui doivent être approuvées, ce qui permet tant aux commerciaux qu'aux responsables de tirer parti de ces validations parallèles pour accélérer le traitement des dossiers.

La collaboration entre les parties prenantes en toute simplicité

Les copilotes IA et autres outils similaires peuvent guider à la fois les commerciaux et les parties prenantes tout au long d'un processus de validation, même pour les produits les plus complexes. Ils peuvent répondre aux questions en s'appuyant sur les données disponibles dans votre CRM et d'autres outils, et suggérer les étapes suivantes lorsque les parties prenantes doivent obtenir une validation supplémentaire de la part d'autres services.

Méthode n° 5 : Analyse des propositions et amélioration continue

Les propositions sont, par nature, jetables. On ne revient que rarement sur une proposition pour un marché perdu, tandis que celles qui ont abouti sont rapidement remplacées par des contrats. Mais oublier ses propositions une fois qu’elles ont été envoyées pose un gros problème : on ne peut plus les améliorer.

Vos commerciaux ont trop de responsabilités pour pouvoir enregistrer et analyser minutieusement chaque proposition avant de rédiger la suivante, et vos dirigeants sont occupés à résoudre d'autres problèmes. Mais pour un outil d'IA, chaque proposition constitue une donnée qui lui permet de se rapprocher toujours plus de la rédaction de propositions capables de remporter (presque) toutes les affaires. Un outil comme cobl, par exemple, stocke les documents, les propositions antérieures et les besoins des clients, et utilise toutes ces données pour créer, au fil du temps, des propositions plus solides et plus ciblées.

Tirer les leçons de ce qui fonctionne (et de ce qui ne fonctionne pas)

La plupart des outils d'IA capables de générer des propositions commerciales s'appuient sur de grands modèles linguistiques, qui exploitent d'énormes quantités de données pour comprendre comment les gens écrivent, ce qu'ils attendent d'une tâche donnée et comment celle-ci peut être accomplie plus efficacement. Cela signifie que plus ils analysent de propositions, plus ils gagnent en efficacité pour en rédiger eux-mêmes, surtout lorsqu'ils ont également accès aux résultats obtenus pour chacune d'entre elles.

Optimiser votre stratégie de soumission grâce aux données

Rassembler toutes les propositions que votre équipe a jamais envoyées et les transformer en données que vous pouvez réellement analyser est une tâche colossale, souvent hors de portée des équipes commerciales au sein d’entreprises qui cherchent à se développer rapidement. Mais ce n’est pas le cas avec l’IA. Un outil d'IA adapté peut traiter ces données en une fraction du temps qu'il faudrait à une équipe humaine, transformant même des centaines d'exemples de propositions en tendances et en informations exploitables. Vous pourriez en tirer des conclusions telles que « des propositions plus courtes mènent à davantage de contrats conclus » ou « le modèle de proposition A a donné de meilleurs résultats que le modèle B ».

C'est le genre de processus qui prendrait des jours, voire des semaines, à mettre en œuvre avec succès. L'IA peut y parvenir en quelques heures, voire en quelques minutes.

Calculer le retour sur investissement de votre équipe : la promesse des 10 heures

Maintenant que vous savez comment l'IA peut faire gagner du temps à votre équipe lors de la rédaction des devis, voyons combien de temps vous gagnerez réellement, ainsi que les autres avantages que cela comporte.

Calculateur de retour sur investissement

Pour calculer le retour sur investissement que vous obtiendrez en utilisant l'IA pour générer des propositions, identifions d'abord les variables en jeu :

• Temps consacré à chaque proposition
• Nombre de propositions que vous envoyez chaque semaine
• Nombre de commerciaux
• Tarif horaire par commercial
• Temps consacré à la rédaction d'une proposition à l'aide de l'IA
• Coût mensuel d'un outil d'IA

Pour calculer le coût de la rédaction et de l'envoi manuels des propositions, nous utiliserions les formules suivantes :

1. Temps consacré à chaque proposition × Nombre de propositions envoyées chaque semaine = Nombre total d'heures consacrées aux propositions
2. (Nombre total d'heures consacrées aux devis × Nombre d'employés) × Taux horaire par commercial = Coût total de l'élaboration des devis chaque semaine
3. Multipliez ce chiffre par quatre pour obtenir le coût mensuel.

Une fois ce chiffre calculé, nous estimerions le coût de l'envoi de propositions à l'aide de l'IA, sous la supervision de collaborateurs humains :

1. [(Temps passé à rédiger une offre à l'aide de l'IA × Nombre d'offres) × Taux horaire par commercial] = Coût hebdomadaire total lié à l'envoi des offres
2. (Coût hebdomadaire total de l'envoi de propositions × 4) + Coût mensuel d'un outil d'IA = Coût mensuel de l'envoi de propositions avec l'IA

Commençons par l'exemple d'une petite équipe commerciale au sein d'une entreprise de logiciels en pleine expansion. Cette équipe s'efforce activement de développer l'activité, mais se heurte souvent à des goulots d'étranglement dans son processus d'élaboration des propositions. Le processus n'étant pas encore clairement défini, chaque commercial perd énormément de temps à rédiger ses propositions individuellement.

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Voici comment nous calculons le coût lié au fait que les commerciaux rédigent et envoient manuellement les factures chaque semaine :

1. 2 × 10 = 20
2. (20 × 4) × 25 = 2 000

Cette équipe dépense donc 2 000 dollars par semaine pour envoyer des devis, soit 8 000 dollars par mois. Imaginons qu’elle ait trouvé un outil d’IA capable de générer des devis en seulement 15 minutes (soit 0,25 heure) par devis pour un seul employé, et qui coûte 20 dollars par mois :

1. [(0,25 × 10) × 25] = 62,5
2. (62,5 × 4) + 20 = 82,5

Pour calculer le retour sur investissement lié à l'utilisation de cet outil, nous divisons le coût de la création de propositions à l'aide de l'IA (82,5 $) par le « bénéfice » généré grâce au gain de temps (2 000 $ - 82,5 $ = 1 917,50 $), puis nous multiplions le résultat par 100 :

(82,5 / 1 917,50) × 100 = 4,3, soit un retour sur investissement de 430 %

Plus votre équipe est grande, plus elle gagnera de temps et plus le retour sur investissement sera important.

Au-delà du gain de temps : amélioration de la qualité et du taux de réussite

Le temps et l'argent ne sont pas les seuls gains que vous réaliserez en utilisant l'IA pour générer des propositions. Grâce à un processus de création de propositions bien défini et optimisé par l'IA, vous pourrez également :

• Améliorer la qualité globale des propositions
• Améliorer les taux de réussite
• Accélérer le rythme du pipeline
• Éliminer les goulots d'étranglement
• Libérez du temps pour innover dans vos processus

Premiers pas avec l'automatisation des propositions commerciales

Les critères à prendre en compte pour choisir un logiciel de création de propositions basé sur l'IA

Les outils d'IA se sont répandus à une vitesse fulgurante, ce qui signifie que trouver celui qui convient ne se résume pas simplement à saisir une tâche et le mot « IA » dans Google et à en rester là. Lorsque vous comparez les différentes solutions, recherchez les fonctionnalités indispensables suivantes :

• Une réduction avérée du temps passé : de nombreux outils d'IA promettent de vous faire gagner du temps lors de la rédaction de propositions. Rares sont ceux qui peuvent s'appuyer sur des témoignages de clients ou d'autres éléments probants pour étayer cette affirmation.
• Des résultats cohérents et personnalisables : les chatbots génériques comme ChatGPT ne sont pas aussi personnalisables que les outils spécialisés, car chaque réponse est en effet générée à partir de zéro. Privilégiez les solutions spécialement conçues à cet effet, comme cobl.
• Intégration avec les systèmes existants : cela peut aller de la simple possibilité d'accéder aux données de votre CRM à l'exportation de devis dans les formats que vous utilisez couramment, comme Word ou PowerPoint.
• Contrôle total : l'IA ne devrait automatiser que certaines étapes de votre processus de création de devis, tout en vous laissant le contrôle total tout au long du processus. Vous devriez pouvoir interrompre la génération, personnaliser les résultats et envoyer vous-même les devis.
• Extraction de style : un logiciel de création de devis basé sur l'IA devrait s'appuyer sur des exemples de devis antérieurs pour appliquer automatiquement l'identité visuelle, les couleurs, le style rédactionnel et d'autres éléments aux devis qu'il élabore pour vous.
• Personnalisation avancée : les propositions générées par l'IA ne devraient pas toutes se ressembler ni se lire de la même manière. Un outil adapté vous permettra de personnaliser la longueur, le format et bien d'autres aspects d'une proposition sans avoir à rédiger une douzaine de consignes.

N'hésitez pas à tester un outil avant de le mettre en œuvre, car même un petit projet pilote peut vous permettre de déterminer s'il répondra réellement à vos besoins.

Calendrier de mise en œuvre et bonnes pratiques

Un outil d'IA tel que cobl permet de générer en quelques minutes des propositions commerciales adaptées à chaque client et respectueuses de l'identité de marque. Un utilisateur seul, voire toute une équipe, peut mettre en place cobl en cinq minutes, et la première proposition est prête en dix minutes. C'est donc un moyen rapide et simple de commencer à générer des propositions et de constater l'impact sur le temps de travail de votre équipe.

Mais si vous mettez en place des outils d'IA à l'échelle de l'entreprise, voici un aperçu de ce à quoi vous pouvez vous attendre :

• Semaine 1 : Planification initiale et apprentissage
  
  • Cela implique notamment de trouver l'outil adapté, de tester ses résultats sur quelques propositions différentes et de former vos équipes à son utilisation.
• Semaine 2 : Tests et déploiement progressif
  
  • Avant de déployer un outil d'IA pour toutes vos propositions, il est préférable de commencer par le tester sur des projets de moindre envergure. Vous pourriez, par exemple, demander à quelques commerciaux d'utiliser cet outil et comparer leurs résultats avec ceux du reste de l'équipe.
• Semaine 3 : Mise en œuvre à l'échelle de l'équipe
  
  • Formez l'ensemble de votre équipe commerciale à l'utilisation de l'outil d'IA de votre choix et laissez-la découvrir de nouvelles façons de l'utiliser efficacement.
• Semaine 4 : Révision et mise en œuvre complète
  
  • Après avoir utilisé votre nouvel outil d'IA pendant un mois, réunissez les parties prenantes concernées et examinez les résultats obtenus. Le retour sur investissement correspond-il à vos attentes ? Y a-t-il eu des problèmes à résoudre ?
  • Une fois cette évaluation terminée, vous pourrez choisir de mettre pleinement en œuvre l'outil d'IA ou d'essayer un produit concurrent.