Révolutionner la vente avec l’intelligence artificielle générative

Introduction : L’IA générative, un atout pour les commerciaux
Présentation des objectifs et du déroulé de la journée.
Pourquoi l’IA générative change la donne en vente ?
>> Automatisation des tâches chronophages (rédaction, analyse).
>> Personnalisation des interactions pour une meilleure conversion.
>> Amélioration de la productivité et des taux de closing.
Activité interactive : "Quel défi commercial voulez-vous relever avec l’IA ?" (ex. : accélérer la prospection, répondre plus vite aux clients).
Quiz ludique : "Quel commercial IA êtes-vous ?" (styles de vente boostés par l’IA : chasseur, négociateur, relationnel).

Les fondamentaux de l’IA générative pour la vente
Qu’est-ce que l’IA générative ? Explication simple (modèles de langage, génération de texte, analyse de données).
Applications commerciales clés :
>> Prospection : Rédaction d’e-mails ou scripts de cold calling.
>> Négociation : Réponses aux objections, propositions personnalisées.
>> Fidélisation : Messages de suivi, offres sur mesure.
>> Analyse : Comprendre les besoins clients à partir de données ou échanges.
Exemples concrets : Cas d’entreprises ayant boosté leurs ventes avec l’IA (ex. : personnalisation massive d’e-mails).
Discussion : Impact de l’IA sur les métiers commerciaux (collaboration avec les outils, nouvelles compétences).

Atelier pratique : Créer des contenus commerciaux avec des prompts efficaces
Pourquoi les prompts sont essentiels ? : Comment guider l’IA pour des résultats percutants et alignés sur les objectifs de vente.
Techniques d’écriture de prompts :
>> Structurer un prompt précis .
>> Ajuster pour des contextes commerciaux : ton persuasif, style adapté au secteur, contraintes (ex. : limite de mots).
Cas pratiques :
>> Prospection : Rédiger un e-mail ou un script d’appel pour capter l’attention.
>> Négociation : Générer toutes les réponses aux objections client.
>> Proposition commerciale : Créer une offre personnalisée pour un prospect.
>> Fidélisation : Rédiger un message de suivi ou une offre spéciale pour un client existant.
Exercice individuel : Chaque participant rédige un prompt pour une tâche commerciale et teste le résultat, avec feedback en direct.
Ressource : Banque de prompts commerciaux (modèles pour e-mails, scripts, propositions).

Exploration des outils : Optimiser les processus commerciaux avec l’IA
Tour d’horizon des outils et des usages avec des IA génératives :
Présentation d’outils accessibles (IA génératives, outils CRM avec IA intégrée)
Génération d’un chatbot pour le service client et les ventes.
Comment aborder les réseaux sociaux avec de l’IA ?
Comment faire des présentations impactantes ?
Préparer une argumentation orale convaincante avec de l’IA ?
Répondre à un appel d'offres ?
L’IA pour l’E-commerce ?
Analyser des chiffres de ventes et en déduire des opportunités.
Faire de la veille concurrentielle et trouver de nouveaux marchés grâce à l’IA.
Démonstrations pratiques :
>> Prospection : Générer une liste d’e-mails personnalisés pour une campagne. Comment utiliser Linkedin (outils disponibles, stratégie, pièges à éviter)
>> Négociation : Rédiger une proposition commerciale ou un argumentaire face à une objection.
>> Fidélisation : Créer un message de relance ou une offre promotionnelle.
>> Analyse des besoins : Extraire des insights à partir d’échanges clients (ex. : e-mails, notes d’appel).
>> Automatisation : Générer des rapports de performance ou des résumés d’activité commerciale. Travailler avec les réseaux sociaux ?

Comment créer un chatbot pour répondre aux clients ?
Exercice en groupe : Réaliser un mini-projet commercial (ex. : préparer une campagne de prospection ou répondre à un appel d’offres).
Bonus : Perspectives futures : Comment l’IA générative pourrait évoluer (ex. : assistants IA pour la vente en temps réel, prédictions avancées).

Éthique, juridique et intégration de l’IA dans les processus commerciaux
Automatisation responsable : Utiliser l’IA pour gagner du temps tout en préservant l’authenticité des relations clients.
Éthique et transparence :
>> Éviter les biais (ex. : dans les messages ou les ciblages).
>> Informer les clients sur l’usage de l’IA (ex. : pour les e-mails automatisés).
Aspects juridiques :
>> Conformité RGPD pour les données clients traités par l’IA.
>> Propriété des contenus générés (ex. : propositions commerciales).
Organisation pratique :
Intégrer l’IA dans les outils existants (CRM, e-mails).
Former les équipes et gérer les résistances au changement.
Conclusion : Plan d’action personnalisé pour intégrer l’IA dans les processus commerciaux.
Q&R et échanges : Réponses aux préoccupations spécifiques (ex. : coûts, adoption par l’équipe).