La hype de l'IA et les implications commerciales pour le PMEs

Introduction

L'intelligence artificielle (IA) se trouve aujourd'hui au cœur d'une révolution technologique, modifiant profondément nos modes de vie et de travail. Dans le domaine commercial, l'IA transforme notamment les stratégies de tarification, offrant aux entreprises de nouvelles méthodes pour optimiser leurs revenus et accroître leur compétitivité. Les technologies d'IA, telles que l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones, permettent d'analyser des volumes massifs de données à une vitesse et avec une précision inégalées, ouvrant la voie à des stratégies de tarification dynamique et personnalisée.

Applications concrètes et avantages pour les PMEs

Si la tarification dynamique est déjà monnaie courante dans plusieurs secteurs depuis quelques années (pensons au tourisme et au transport, entre autres), les récentes avancées en IA ont le potentiel de révolutionner le pricing en permettant une analyse détaillée et plus aisée des comportements d'achat, des tendances du marché et des stratégies de la concurrence. La plupart du temps, ces données ne sont pas structurées, rendant l’implémentation de modèles dynamiques souvent complexe. Cette capacité d'analyser presque instantanément de vastes ensembles de données non structurées représente l'une des principales forces des modèles d'IA récemment développés. Ils favorisent donc notamment l'élaboration de modèles de tarification dynamiques, où les prix s'adaptent en temps réel en fonction des fluctuations du marché et des comportements des consommateurs.

De plus, l'IA facilite l'identification des segments de clients et la personnalisation des offres, améliorant ainsi l'expérience client tout en maximisant les marges. Au-delà des modèles de tarification dynamiques, d’autres cas d’usage importants peuvent être envisagés dans le domaine. Par exemple, l’accès aux données pourra se faire de manière beaucoup plus aisée pour les vendeurs qui doivent appliquer les prix sur le marché. Sans aucune connaissance technique de manipulation de bases de données, il sera possible pour les forces de vente de requêter une base de données pour obtenir des informations sur les prix réalisés avec des clients similaires, sur le taux de service du client avec lequel elles doivent négocier, etc. Ces informations peuvent être des arguments de taille lors d’une négociation, et peuvent donc permettre de signer des contrats avec de meilleurs prix (ou de signer des contrats tout court).

Pour les PME donc, l'adoption de l'IA dans les stratégies de tarification présente de multiples avantages. Premièrement, elle peut permettre une réaction rapide aux changements de marché, assurant ainsi des prix compétitifs et attractifs. Deuxièmement, elle offre la possibilité de personnaliser les prix pour différents segments de clients de manière plus aisée qu'auparavant, augmentant la satisfaction client et fidélisant la clientèle. Enfin, l'analyse prédictive aide à anticiper les tendances futures, permettant une planification stratégique plus efficace.

Utilisation d'outils d'IA générative tels que ChatGPT pour vos processus de tarification

Les outils d'IA générative tels que ChatGPT, Bard, ou Gemini, peuvent être exploités pour aider à automatiser et optimiser les processus de tarification. En analysant les interactions avec les clients et les données de vente, ces outils aident à comprendre les préférences et la sensibilité aux prix des différents segments. Ils peuvent également être utilisés pour simuler des scénarios de tarification et évaluer leur impact potentiel, aidant ainsi à prendre des décisions éclairées en matière de pricing.

Points d'attention

Les PMEs désireuses d'implémenter l'IA dans leurs stratégies de tarification doivent considérer plusieurs éléments. Il est crucial de s'assurer de la qualité et de la pertinence des données utilisées, car elles constituent le fondement des analyses de l'IA. Il est d’ailleurs impératif de bien protéger les données sensibles auxquelles on a accès : beaucoup de modèles d’IA utilisent les données en entrée dans leurs processus d'entraînement. Ces données deviennent de facto publiques. Pensez donc à utiliser des modèles qui gardent vos données privées pour les cas d’usage impliquant des données sensibles. Il est également important de choisir des outils d'IA adaptés à la taille et aux besoins spécifiques de votre entreprise. 

Que ce soit en pricing ou dans d’autres domaines commerciaux, nous avons déjà vu un certain nombre d’entreprises voulant déployer l’IA rapidement par peur d’être dépassées, sans aucune stratégie sous-jacente, en poussant simplement ses employés à utiliser des outils d’IA générative au quotidien. Certaines d’entre elles utilisent d’ailleurs le taux d’utilisation comme indicateur de performance. Un post LinkedIn sur lequel nous sommes récemment tombés résume bien cette pratique : “Un commerçant voit ses bénéfices mensuels diminuer et descendre à 1000€ par mois. Un consultant externe lui conseille de souscrire à un abonnement à chatGPT+ à 20€ par mois pour mieux travailler et être plus efficace. Le commerçant dégage maintenant un bénéfice de 980€ par mois”.

Comme pour toute transformation, il est donc grandement conseillé de prendre le temps d’effectuer un réel diagnostic de vos activités pour créer une feuille de route cohérente et stratégiquement réfléchie pour l’intégration d’IA dans votre modèle opérationnel et commercial. Cela vous permettra d’avancer de manière structurée, et d’avancer réellement sans se voiler la face en donnant accès à des outils à son personnel sans attente autre que de les utiliser, en pensant que l’entreprise va automatiquement être plus productive.

Dans votre feuille de route, la formation continue des équipes sera dans tous les cas essentielle pour maximiser les bénéfices tirés de ces technologies : bien comprendre comment les modèles fonctionnent et avoir une vue d’ensemble claire sur les différents cas d’usage est un pré-requis pour ne pas tomber dans le piège du détracteur. En effet, les personnes non-formées risquent d’avoir une utilisation périlleuse de l’outil : “prompter” (pratique de donner des instructions à des modèles d’IA générative) correctement n’est pas si évident. Et si l’on ne donne pas de bonnes instructions aux modèles, ils donneront la plupart du temps des réponses vagues, non concrètes, et loin de ce à quoi l’on peut s’attendre. Réponses desquelles on ne peut pas tirer grand chose, donc. Cela peut mener les utilisateurs à ne pas croire en le potentiel des outils, et dès lors abandonner petit à petit leur utilisation.

Conclusion

En conclusion, l'intégration de l'IA dans les stratégies commerciales et de pricing offre aux PMEs une opportunité d'optimiser leurs revenus et de renforcer leur position sur le marché. En adoptant une approche stratégique, en investissant dans les bonnes technologies, et en formant correctement son personnel, les PMEs peuvent tirer pleinement parti du potentiel de l'IA pour transformer leurs pratiques commerciales et de tarification et ainsi accroître leur performance, quel que soit l’objectif en fin de compte.

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