Un leader commercial chevronné explique comment résoudre le problème commercial le plus coûteux grâce à l’IA

Ankit Kedia dirige des équipes commerciales B2B dans des entreprises technologiques depuis 20 ans. Il est actuellement directeur commercial fractionné et conseiller.

Nous nous sommes entretenus avec Ankit pour comprendre comment il utilise l'IA afin de résoudre ce qu'il appelle « le problème le plus coûteux des ventes ». Voici ce qu'il nous a dit.

Libérer les personnes pour le travail que seules les personnes peuvent accomplir

Je m'appelle Ankit Kedia. Je travaille comme directeur commercial fractionné et conseiller, et j'aide les entreprises à rendre leurs ventes évolutives au lieu de dépendre de quelques commerciaux vedettes et d'une grande part de chance.

Mon parcours n'a pas suivi une ligne droite. J'ai suivi une formation d'ingénieur électricien à la NTU de Singapour, et je n'ai jamais construit un seul circuit. J'ai commencé ma carrière dans la finance : recherche sur les actions, salle de marché d'un fonds spéculatif, puis capital-investissement. Le travail était intéressant, mais je remarquais toujours la même chose dans chaque opération. Les entreprises qui réussissaient savaient vendre. J'ai donc finalement décidé de me tourner vers les ventes, et je ne me suis jamais retourné.

Au cours des 20 dernières années, j'ai créé et dirigé des équipes commerciales B2B en Amérique du Nord, dans la région APAC et dans la région EMEA, vendu dans 13 pays et occupé le poste de directeur des ventes chez SurveyMonkey et DropThought. Vendre sur autant de marchés vous apprend rapidement que les personnes sont l'essentiel. Travailler dans autant de pays m'a appris qu'un argumentaire qui fonctionne à San Francisco peut ne pas fonctionner à Tokyo, et qu'aucun cadre ne peut vous sauver ; seule la compréhension de l'être humain assis en face de vous est utile.

Ce qui m'amène à l'IA. Pour être honnête, je m'y suis mis tard. Après deux décennies dans les ventes, je n'ai commencé à utiliser sérieusement ces outils qu'il y a un an. Mais j'ai découvert que l'IA est un excellent coéquipier junior. Elle élimine les tâches répétitives, affine la préparation et me rend du temps, mais elle ne peut pas participer aux appels et conclure l'affaire à notre place en gagnant la confiance du client. Cette partie nous appartient toujours, et je pense qu'il en sera toujours ainsi.

Je vois donc cette période de manière simple. Les dirigeants qui réussiront utiliseront l'IA pour libérer leurs équipes afin qu'elles se consacrent exactement au travail que seules les personnes peuvent accomplir.

Comment l'IA améliore la précision des revues d'affaires

J'ai changé ma manière de mener les revues d'affaires. C'était autrefois l'heure la plus frustrante de ma semaine, et l'IA a discrètement résolu ce problème.

Avant, les revues du portefeuille commercial se déroulaient ainsi : un commercial me disait qu'une affaire serait conclue ce mois-ci, et mon intuition me disait que le chiffre était incertain, mais je ne pouvais pas le prouver. L'appel de la semaine précédente restait dans la mémoire de quelqu'un, le CRM affichait une mise à jour de l'étape sans véritable contexte, et personne n'avait jamais noté l'engagement verbal pris deux revues auparavant.

Nous nous disputions sur la base de l'optimisme, et les prévisions étaient malgré tout repoussées. Une étude de Clari a révélé que 57 % des inexactitudes des prévisions remontaient à l'écart entre ce que les commerciaux disaient lors des appels et ce qui était réellement saisi dans le CRM. Ce chiffre correspondait exactement à ce que je ressentais depuis 20 ans.

J'ai donc commencé à utiliser des outils d'analyse conversationnelle — principalement Gong — pour extraire la vérité des conversations réelles au lieu de m'appuyer sur les souvenirs des uns et des autres. Ces outils transcrivent chaque appel client et signalent les véritables indicateurs de risque. En complément, j'utilise un assistant IA pour tester rigoureusement le portefeuille commercial avant chaque revue et me dire clairement quelles affaires semblent réelles.

Grâce à ces outils, je repère les affaires qui s'essoufflent plusieurs semaines plus tôt, alors qu'il est encore temps d'agir, au lieu de les découvrir le dernier jour du trimestre, lorsqu'il est trop tard.

Où fixer la limite avec l'IA dans la gestion des revenus

Mais voici la réserve à garder à l'esprit. L'IA ne prend pas la décision ; elle met simplement les faits sur la table plus rapidement. Décider quoi faire face à une affaire qui vacille — cela relève toujours de l'humain assis dans le fauteuil, et il en sera toujours ainsi.

L'IA ne peut pas déterminer la stratégie tarifaire. Elle peut me montrer à quel prix des affaires similaires ont été conclues, mais définir le prix d'une grande affaire d'entreprise exige de faire preuve de discernement en fonction des relations et de comprendre à quel point l'acheteur en a besoin.

Un autre domaine concerne tout ce qui implique des personnes ou un jugement nuancé. Cela comprend l'accompagnement d'un commercial en difficulté et le fait de faire confiance à une affaire lorsque votre intuition vous dit que quelque chose ne va pas, même si les chiffres semblent bons. L'IA peut éclairer ces moments, mais elle ne peut pas prendre la décision.

En termes simples, je laisse l'IA me dire ce qui se passe et où regarder, mais je ne la laisse pas décider de ce qu'il faut faire.

La raison est simple. L'IA excelle dans l'identification des tendances, mais elle a du mal avec le contexte. Elle peut voir qu'une affaire semble risquée, mais elle ne peut pas savoir que l'acheteur vient de perdre la personne responsable de son budget, que le directeur général est nerveux à l'idée de signer avant la réunion de son conseil d'administration, ou qu'un commercial n'est plus qu'à une conversation honnête de redresser la situation.

Le chiffre d'affaires est en définitive une série de décisions humaines prises sous pression et dans l'incertitude, et je ne suis pas disposé à les externaliser.

Un processus concret d'examen des ventes et de coaching

Je vais présenter mon processus d'examen des ventes et de coaching. Il comporte quatre étapes, et l'IA a un impact sur chacune d'elles, mais un être humain prend toujours les décisions.

1. Avant même que les appels aient lieu : Lorsqu'un commercial a un appel important à venir, les outils rassemblent tout ce qui compte : les actualités récentes du compte, le rôle et l'historique de l'acheteur, ainsi que l'état d'avancement de la vente, afin que le commercial arrive informé. Cela nécessitait autrefois une heure de recherches manuelles, mais les outils en font désormais une lecture de deux minutes.
2. Pendant et juste après l'appel : Gong traite chaque appel client. Il enregistre, transcrit et analyse la conversation, puis inscrit directement dans le CRM les informations clés : l'étape de la vente, les prochaines étapes et les personnes présentes. Cela résout le problème le plus coûteux des ventes : personne ne se souvient des mises à jour verbales, alors que les décisions concernant le pipeline s'étendent sur plusieurs trimestres. Désormais, rien ne se perd entre ce qui a été dit et ce qui est consigné.
3. Avant mon examen : Les mêmes outils signalent automatiquement les véritables indicateurs de risque : un sponsor qui ne donne plus de nouvelles, une nouvelle partie prenante qui apparaît soudainement, une date de conclusion déjà repoussée deux fois. De plus, j'utilise un assistant IA, généralement Claude, pour analyser l'intégralité du pipeline et me dire clairement quelles ventes sont réelles et lesquelles nous espérons faire exister. Ainsi, j'entre dans chaque examen en sachant déjà où insister, au lieu de découvrir les problèmes en direct.
4. Après l'examen : L'IA rédige des comptes rendus de suivi et des tâches liées aux prochaines étapes à partir du contexte réel de l'appel, que le commercial examine et envoie. Comme chaque appel est enregistré, je peux coacher à partir de ce qui s'est réellement passé, en repassant le moment précis où un commercial est passé à côté d'une objection, au lieu de coacher à partir d'un résumé de seconde main. Le coaching devient ainsi beaucoup plus concret.

Comment l'IA peut rendre les habitudes paresseuses plus faciles à satisfaire

Les aspects positifs de l'IA sont souvent surestimés, alors voici la réalité, sans détour.

Premièrement, le principal avantage a été le gain de temps et de clarté. Mes examens des ventes reposent désormais sur des faits. Les discussions sur les prévisions sont beaucoup moins émotionnelles. Le travail de préparation qui prenait autrefois quelques heures ne prend désormais qu'une fraction de ce temps.

Dans les équipes avec lesquelles j'ai travaillé, le constat a été constant : moins de temps consacré à rendre compte du pipeline, plus de temps à le faire avancer.

Passons maintenant aux aspects négatifs, car ils sont nombreux :

La première erreur a été de faire trop confiance aux scores de l'IA. Au début, une vente que l'IA avait jugée saine n'a pas abouti, car l'outil ne pouvait pas voir que le sponsor de l'acheteur avait du mal à convaincre l'équipe interne. Les chiffres semblaient bons jusqu'à l'échec de la vente, et cela m'a appris à considérer la confiance de l'IA comme un point de départ, mais jamais comme un verdict.

La deuxième est le problème de l'« uniformité ». Lorsque tout le monde automatise sa prospection avec les mêmes outils, tout commence à sonner pareil, et les acheteurs le remarquent. J'ai vu les taux de réponse à la prospection automatisée diminuer dans tout le secteur pour cette raison précise. Les équipes qui s'appuient le plus fortement sur l'automatisation pour paraître personnelles finissent souvent par sembler les plus génériques.

La troisième est que l'IA permet très facilement de se sentir productif tout en évitant les conversations difficiles. J'ai dû rester attentif à cela chez moi comme au sein des équipes que j'accompagne.

Ainsi, l'IA a rendu les opérationnels efficaces sensiblement plus rapides et plus précis, mais elle a également rendu les habitudes paresseuses plus faciles à satisfaire. C'est un multiplicateur pour les dirigeants commerciaux, et ce qu'elle multiplie dépend entièrement du jugement de la personne qui l'utilise.

Comment l'IA rend les compétences commerciales immatérielles plus faciles à apprendre

Pendant la majeure partie de ma carrière, je pensais que la meilleure façon de vendre était presque artisanale : l’instinct pour comprendre une pièce, la relance parfaitement dosée, le sens du moment où il faut insister et de celui où il faut attendre — tout cela se trouvait dans la tête de vos tout meilleurs éléments, et il était quasiment impossible de le reproduire.

On pouvait recruter des personnes qui possédaient ces qualités et les accompagner un peu, mais pour l’essentiel, on espérait simplement trouver davantage de ces profils rares. L’IA m’a toutefois obligé à revoir cette conception.

Car lorsque vous enregistrez et analysez chaque appel, les choses que votre meilleur commercial fait et qui semblaient autrefois relever de la magie deviennent visibles et précises. Les questions exactes qu’il pose au début, sa manière de gérer une objection particulière, la façon dont il ralentit au lieu d’accélérer lorsqu’un acheteur devient silencieux — ce sont des schémas, et une fois qu’on les comprend clairement, on peut les enseigner au reste de l’équipe d’une manière qui n’avait jamais été possible auparavant.

Ankit partage

Pendant la majeure partie de ma carrière, je pensais que la meilleure façon de vendre était presque artisanale : l’IA m’a toutefois obligé à revoir cette conception.

Ainsi, ce que j’avais considéré comme un instinct impossible à enseigner s’est révélé être, dans une large mesure, un ensemble de comportements qu’il était possible d’apprendre, mais que je ne pouvais tout simplement pas observer à grande échelle jusqu’à présent.

Et je ne dis pas que la vente est devenue une formule. Le jugement humain au plus haut niveau reste réel et rare, mais l’écart entre votre meilleur commercial et celui qui affiche des résultats moyens est moins important et plus facile à réduire que je ne le croyais depuis 20 ans. Une grande partie de ce que j’appelais autrefois le talent relevait en réalité de la visibilité, et nous l’avons désormais.

C’est un changement véritablement porteur d’espoir, et il a transformé ma façon de concevoir la constitution d’une équipe.

Comment améliorer l’adoption de l’IA dans les équipes génératrices de revenus

J’aurais aimé savoir que les outils sont la partie facile ; le plus difficile consiste à amener les gens à changer leur façon de travailler.

Lorsque j’ai commencé, j’ai commis l’erreur classique : je partais du principe que de bons outils d’IA apporteraient automatiquement de la valeur. Acheter le logiciel, le déployer, puis regarder les choses s’améliorer. Je consacrais donc toute mon énergie à choisir les bonnes plateformes et presque aucune aux personnes qui devraient les utiliser.

Mais ce qui s’est passé est ce qui arrive à la plupart des équipes. Les équipes ont adopté les outils en apparence, mais les ont ignorés dans la pratique. Les commerciaux ont continué à travailler comme ils l’avaient toujours fait, ont laissé les fonctionnalités sophistiquées de l’IA inutilisées, et quelques personnes ont vécu l’ensemble comme quelque chose qu’on leur imposait plutôt que comme un outil conçu pour les aider.

Si je l’avais compris dès le départ, j’aurais complètement inversé l’ordre des priorités. J’aurais consacré beaucoup moins de temps à me demander quel outil acheter, car la plupart des solutions sérieuses sont suffisamment performantes, et beaucoup plus de temps au changement lui-même. Il aurait fallu impliquer l’équipe dès le début, montrer à chaque personne comment cela facilite sa journée plutôt que de simplement rendre les rapports de son responsable plus clairs, et choisir un ou deux processus à maîtriser avant d’en ajouter d’autres.

Cinq conseils pour les CRO

En matière de conseils, voici quelques points que j’aurais aimé que quelqu’un me communique plus tôt.

1. Adoptez l’IA avec détermination, mais définissez clairement son objectif. Les bénéfices sont réels, et les CRO qui ignorent ces outils prendront du retard sur ceux qui les utilisent. L’IA offre de la rapidité et de la clarté, mais ne remplace pas le jugement. Utilisez-la pour visualiser plus rapidement votre pipeline, mieux vous préparer et libérer votre équipe des tâches répétitives.
2. Ne réduisez pas vos effectifs en appelant cela une stratégie d’IA. L’IA doit rendre vos collaborateurs compétents plus efficaces ; elle ne doit pas servir de prétexte pour vous en séparer. Si votre plan consiste à remplacer les humains, vous n’avez pas compris où les affaires se gagnent.
3. Protégez-vous contre l’uniformisation. Lorsque tout le monde sur votre marché utilise les mêmes outils pour automatiser sa prospection, les résultats convergent et les acheteurs cessent d’y prêter attention. Les équipes gagnantes utiliseront l’IA pour récupérer du temps, puis le consacreront à être plus humaines, plus présentes et réellement plus utiles aux acheteurs que leurs concurrentes.
4. Accompagnez votre équipe dans le changement au lieu de vous contenter de lui remettre des outils. La plupart des commerciaux utilisent à peine l’IA déjà présente dans leur environnement technologique. Acheter le logiciel est la partie facile ; amener les gens à changer leur façon de travailler est la véritable mission, et c’est un problème de leadership.
5. Restez vous-même au contact des affaires. En tant que dirigeant, il est tentant de tout gérer désormais via des tableaux de bord, car ils sont plus performants que jamais, mais le meilleur signal reste une véritable conversation avec un véritable acheteur. Ne laissez pas les outils vous éloigner de votre véritable responsabilité.

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