Comment les principaux acteurs systématisent la recherche, la qualification et la conversion des prospects, à grande échelle et à moindre coût

« Dans le monde actuel, où l’IA générative et l’IA agentique occupent le devant de la scène, cela nous rappelle à point nommé que la véritable valeur réside dans l’application de l’IA pour résoudre des problèmes concrets dans l’entreprise, et non dans la course aux dernières tendances. L’IA prédictive recèle encore un potentiel considérable inexploité pour la plupart des organisations. » — Arthur du Passage, associé chez Artefact

Les entreprises qui opèrent sur des marchés fragmentés sont confrontées à quatre problèmes récurrents qui, en fin de compte, font que les équipes passent à côté d'opportunités de croissance et doivent accepter un coût par prospect plus élevé.

  • Une demande fragmentée : avec des milliers de points de vente qui ouvrent, ferment ou changent de propriétaire sans cesse, il est difficile de savoir où se trouvent les véritables opportunités.
  • Prospection manuelle :la prospection traditionnelle,porte-à-porte, ralentit les équipes et rend pratiquement impossible une couverture homogène du marché.
  • Capacité limitée : les commerciaux et les distributeurs se concentrent naturellement sur les clients existants, ce qui fait qu'une grande partie du potentiel inexploité passe inaperçue.
  • Des connaissances inégales : le savoir-faire local est rarement transposable d'une région ou d'une équipe à l'autre, ce qui entraîne des lacunes dans la connaissance du marché.

Un système reproductible, data

La combinaison data géospatiales data modèles d'apprentissage automatique offre un système éprouvé et reproductible : un pipeline de bout en bout, data et l'IA, qui identifie, évalue et active de nouveaux points de vente. Le système s'articule autour des quatre composants modulaires ci-dessous, qui fonctionnent de concert pour produire des résultats cohérents et évolutifs.

Quatre éléments fondamentaux

1) Extraction d'un ensemble de données à l'aide de la fonctionnalité d'extraction intelligente de Google Maps

Nous extrayons par programmation tous les points de vente (PoS) pertinents dans les zones d'intérêt. L'API Google Maps fournit des attributs détaillés, tels que le nombre d'avis et les notes, les horaires d'ouverture, les modes de paiement et les types de services. Cependant, la principale limite de l'API Google Maps réside dans le fait qu'elle renvoie un nombre maximal d'enregistrements (20) par appel et que son modèle tarifaire est basé sur le nombre d'appels API. Une approche par force brute consiste à appeler l'API à intervalles réguliers sur une grille couvrant les zones d'intérêt. Cependant, le choix de la distance de l'intervalle est crucial, car il a un impact direct sur le coût et la capacité à extraire de manière exhaustive tous les points de vente pertinents.

Illustration de la grille utilisée pour data à partir de Google Maps à l'aide d'une approche par force brute

Nous répondons à cette contrainte grâce à une stratégie de découpage adaptative en hexagones, inspirée du système d’indexation géospatiale hiérarchique hexagonale d’Uber, ou H3. Nous divisons la zone géographique en hexagones et ne subdivisons de manière récursive que les tuiles qui renvoient des résultats à la limite imposée par l’API. Lorsqu’une tuile renvoie moins de vingt lieux, nous passons à la tuile suivante. Lorsqu'une tuile atteint la limite, nous la subdivisons en hexagones plus petits et effectuons une nouvelle requête. Cette approche concentre les appels API dans les zones à forte densité et préserve une couverture quasi exhaustive, tout en réduisant généralement le nombre total d'appels d'environ 90 % par rapport aux grilles uniformes.

 

data optimisée data via l'API Google Maps grâce à l'index spatial hiérarchique hexagonal (H3) d'Uber

2) data CRM

Nous recoupons votre CRM (ou vos listes de distributeurs) avec l'ensemble des données extraites afin de combler les lacunes et d'ajouter des attributs. Nous effectuons d'abord une correspondance approximative des noms, adresses et coordonnées géographiques par rapport aux résultats de la première étape, puis nous complétons les enregistrements restants en utilisant l'API Google Place ID pour récupérer les attributs. Une fois encore, cette approche en deux étapes nous permet de réduire considérablement les coûts liés aux data Google Maps.

3) Apprentissage du modèle de notation

Une fois ce jeu de données CRM enrichi constitué, nous formons des modèles explicables qui prédisent à la fois la probabilité d'achat et la valeur potentielle, en nous basant sur votre définition d'un « bon » point de vente et sur les attributs de point de vente fournis par Google. Ces modèles attribuent des notes aux prospects sur une échelle de 0 à 100 et mettent en évidence les facteurs clés, afin que les équipes puissent en comprendre la logique.

 

4) Prédiction à l'échelle de l'univers

Nous utilisons ensuite ce modèle pour évaluer chaque point de vente de l'univers géographique, et pas seulement ceux qui figurent déjà dans votre CRM. Cette étape permet de mettre en évidence des opportunités inexploitées et des micro-groupements que vos équipes peuvent exploiter immédiatement, ce qui se traduit par une amélioration significative du taux de conversion des ventes.

« Une application concrète des Data de l'IA qui apporte rapidement de la valeur ajoutée et peut évoluer sans nécessiter d'investissements importants dans les systèmes : voilà ce que recherchent les clients. » — Michael McGauran, associé chez Artefact

Enrichir l'image au-delà de Google Maps

Lorsqu'un cas d'utilisation nécessite une plus grande précision, nous ajoutons des signaux plus riches :

  • Les sources numériques telles que les réseaux sociaux ou, le cas échéant, les API publiques et commerciales permettant d'extraire des indicateurs de popularité tels que le nombre d'abonnés, la fréquence de publication et l'influence.
  • Utilisation de la vision par ordinateur générative (GenAI) pour analyser des photos provenant de Google et d'Instagram afin d'identifier les plats proposés, d'évaluer l'ambiance, de déterminer le niveau de prestige perçu et de repérer la présence d'enseignes ou d'équipements spécifiques à la catégorie.
  • Des échantillons aléatoires tirés des résultats d'enquêtes ou d'analyses d'experts afin de dégager des caractéristiques statistiquement fiables concernant l'ensemble des données et de valider la qualité des modèles.

Passer des chiffres à l'action

Les scores de prospects sont ensuite traduits en actions concrètes qui s'inscrivent dans le modèle de mise sur le marché.

  • Optimisation des itinéraires et des secteurs : élaboration de plans de visites quotidiens qui maximisent la valeur attendue tout en respectant les contraintes opérationnelles. Ces plans tiennent compte des horaires de travail types, de la durée des visites, des heures d'ouverture et des temps de trajet. Le système prend également en charge l'équilibrage des secteurs et les règles de cadence des visites. Nous fournissons des itinéraires géo-séquencés.
  • Agents IA pour la présélection : pour certains types de points de vente, déployez des agents sortants (par voix ou chat) qui contactent les points de vente prioritaires et vérifient les informations essentielles telles que les noms des interlocuteurs, le statut et l'intérêt manifesté. Les prospects qualifiés sont ensuite transmis au commercial pour un suivi plus approfondi
  • Automatisation des ventes : pour certains segments et types de points de vente – par exemple, une petite entreprise qui gère un compte professionnel sur des plateformes telles que Zalo ou WhatsApp –, tout ou partie du cycle de vente peut être lancé, voire mené à bien, grâce à des processus automatisés ou nécessitant peu d'intervention humaine

Ce que nos clients parviennent généralement à réaliser

Chaque marché se comporte différemment, mais les clients soulignent systématiquement des avantages considérables, notamment

  • L'accès à une liste exhaustive des points de vente concernés, leur offrant ainsi une meilleure visibilité et une compréhension plus approfondie du marché, souvent supérieure à celle de leurs distributeurs.
  • Deux à trois fois plus de prospects qualifiés qu'avec les méthodes traditionnelles
  • Une force de vente plus motivée et plus impliquée, qui constate des taux de réussite plus élevés et engage des discussions plus constructives et pertinentes avec les clients

Comment commencer

Commencez en trois étapes simples : tout d'abord, cartographiez le marché en utilisantdata pour obtenir une vue d'ensemble des cibles potentielles dans votre zone cible. Ensuite, évaluez les opportunités en combinant cet ensemble data avec data votre CRM data entraîner un modèle qui classe les cibles en fonction de leur valeur potentielle et de leur probabilité d'achat. Enfin, passez à l'action et tirez des enseignements en déployant les résultats via des itinéraires optimisés ou des campagnes de prospection automatisées, en suivant les conversions et en affinant le modèle avant de passer à l'échelle. Les prospects générés par l'IA, combinés à une force de vente sur le terrain et à des campagnes de marketing automatisées, constituent un modèle puissant pour stimuler les ventes B2B à grande échelle ; les premiers à l'adopter sont bien placés pour remporter la mise.