Toutes les équipes com­mer­ciales suivent une certaine structure pour leurs appels clients : un script, une liste dans un CRM ou quelques points clés à aborder pendant chaque échange. Mais rares sont les équipes qui ont le temps ou les res­sources de vérifier sys­té­ma­ti­que­ment si cette structure est bien respectée lors de chaque appel. Et elles sont encore moins nom­breuses à être capables de fournir un retour rapide et cohérent.

C’est là que l’uti­li­sa­tion de l’IA fait toute la dif­fé­rence.

Fonc­tion­ne­ment étape par étape

Vous n’avez besoin que de deux choses pour commencer :

  • Un outil pour en­re­gis­trer et trans­crire vos appels com­mer­ciaux (par exemple : Google Meet, Aircall, My­Good­Tape).

  • Un modèle d’IA capable d’analyser du texte comme ChatGPT ou une al­ter­na­tive open source, par exemple Llama 3.1B dis­po­nible avec AI Model Hub de IONOS.

Dès que votre appel est transcrit, trans­met­tez-le au modèle avec une check-list simple, par exemple vos 10 questions in­con­tour­nables (budget, décideur, ca­len­drier, besoins client, etc.).

Plutôt que de recevoir des in­for­ma­tions vagues, l’IA passe en revue l’appel, point par point, et vous indique :

  • ce qui a été abordé,

  • ce qui ne l’a pas été,

  • à quel moment les questions man­quantes auraient pu être posées,

  • comment mieux faire la prochaine fois.

Laissez l’IA faire le travail d’analyse : con­cen­trez-vous sur la vente

Essayez ce prompt :

« À partir de la trans­crip­tion ci-dessous, vérifie si les 10 questions ont bien été posées et répondues. Résume les points manquants et propose des questions de relance. Indique aussi à quel moment ces questions auraient dû être posées. »

Vous pouvez tester cette approche avec ChatGPT ou utiliser Llama 3.1B avec AI Model Hub de IONOS, si vous souhaitez un meilleur contrôle des données et plus de trans­pa­rence.

Au­to­ma­ti­ser le processus ? C’est possible !

Des outils comme Make par exemple per­met­tent de créer un flux simple dans lequel :

  • l’appel est en­re­gis­tré et transcrit,

  • la trans­crip­tion est envoyée au­to­ma­ti­que­ment à un modèle d’IA,

  • le modèle produit une analyse détaillée,

  • le rapport est partagé avec le com­mer­cial ou le manager.

Résultat :

  • les com­mer­ciaux reçoivent un retour ex­ploi­table plus vite qu’un manager ne pourrait le faire,

  • les managers savent im­mé­dia­te­ment quels appels méritent leur attention,

  • votre équipe s’améliore semaine après semaine, appel après appel.

L’essentiel à retenir

Il ne s’agit pas de remplacer votre processus com­mer­cial, mais de le renforcer : vous créez un système re­pro­duc­tible, basé sur ce que vous faites déjà. Si vous n’avez pas encore de check-list claire pour vos appels, c’est le moment idéal pour en élaborer une.

Envie de tester avec vos propres données ?

Découvrez des modèles comme Llama 3.1B et Mistral 7B Instruct dans AI Model Hub de IONOS. Lancez-vous gra­tui­te­ment jusqu’à fin septembre 2025 !

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