Points clés à retenir
Dans le secteur des produits de grande consommation, la vente et la gestion des promotions commerciales sont des activités stratégiques où la performance est essentielle.
La pression pour obtenir des résultats peut parfois conduire les équipes à contourner les systèmes établis, ce qui comporte des risques pour l’entreprise et ses clients.
La réussite d’une promotion commerciale nécessite intelligence émotionnelle, sens des affaires et agilité. Toutefois, la complexité des opérations peut transformer de petites erreurs en problèmes majeurs.
Comment la technologie peut-elle prévenir les erreurs humaines les plus courantes dans la gestion des promotions commerciales des PGC?
L’introduction de systèmes intelligents et autonomes basés sur l’IA agentique pourrait offrir un soutien et permettre aux équipes commerciales de s’épanouir dans un nouvel environnement de réussite propulsé par l’IA. Au-delà de l’automatisation, l’IA agentique est capable d’intégrer des contrôles intelligents et de faciliter des interactions directes et dynamiques entre les équipes, les systèmes et les clients. En délégant la supervision des tâches répétitives à des agents IA, les employés peuvent se concentrer sur la stratégie, le développement des relations et la croissance, tandis que les systèmes autonomes anticipent et préviennent de manière proactive les erreurs et les risques.
Traditionnellement, les équipes responsables des clients s’appuient sur les connaissances institutionnelles et les données historiques pour planifier les comptes et les promotions, réagissant souvent en temps réel aux commentaires des clients et aux évolutions du marché.
L’IA agentique bouleverse ce modèle en intégrant des données en temps réel, en appliquant automatiquement les politiques et en automatisant les tâches répétitives. Contrairement à l’automatisation classique, les agents d’IA agentique vont plus loin : ils interagissent, s’adaptent et surveillent les contrôles en continu, créant un environnement de gestion des promotions commerciales plus résilient et réactif.
Considérez les exemples réels suivants et imaginez comment une force de vente appuyée par l’IA agentique aurait pu identifier les risques plus tôt ou adopter une approche différente.
Contrairement à la politique de l’entreprise, un gestionnaire de comptes clés a redirigé des fonds commerciaux excédentaires de la marque A pour soutenir les promotions de la marque B. Cette pratique a eu pour effet de réduire la marge de la marque A et d’augmenter artificiellement les ventes de la marque B. Lorsque les marques ont finalement été cédées lors de transactions distinctes, la marque A a été sous-évaluée en raison de marges plus faibles (résultant de provisions commerciales excessives), tandis que la marque B a été surévaluée, ses revenus ayant été artificiellement gonflés par l’utilisation croisée des fonds commerciaux.
La solution de l’IA agentique : Plutôt que de se contenter de signaler les anomalies, l’IA agentique applique de manière autonome les politiques d’allocation des fonds, interagit avec les gestionnaires de comptes pour valider et approuver les transferts, et fournit des rapports transparents en temps réel afin de garantir la visibilité et la traçabilité à chaque étape du processus.
Un client majeur a systématiquement sous-déduit les réclamations promotionnelles en raison d’une erreur dans ses systèmes. Cette situation a permis à l’équipe commerciale d’utiliser le surplus pour financer des promotions supplémentaires au cours de l’année, gonflant artificiellement le chiffre d’affaires et la marge pour l’exercice. L’année suivante, le client a constaté son erreur et a récupéré les fonds par le biais de déductions post-audit, forçant ainsi l’entreprise à rembourser ces montants à partir des budgets en cours et réduisant les moyens alloués aux promotions de l’année. Cette situation a eu un effet négatif sur la performance financière, qui s’est retrouvée comparée à une base de l’année précédente artificiellement élevée.
La solution de l’IA agentique : L’IA agentique effectue un rapprochement continu des réclamations grâce à l’analytique prédictive afin d’identifier rapidement les schémas inhabituels. Elle engage directement le dialogue avec les équipes commerciales et financières dès qu’un problème est détecté. En automatisant la traçabilité des audits et en incitant les équipes à traiter proactivement les écarts, l’agent contribue à réduire le risque de déductions post-audit à l’avenir.
Afin de stimuler une croissance supérieure à celle du marché au quatrième trimestre, une équipe client a lancé un programme d’incitation basé sur l’exécution promotionnelle additionnelle et l’installation de présentoirs en magasin. Cependant, un taux de vente inférieur aux attentes les a obligés à verser des primes forfaitaires sans disposer d’accumulations commerciales suffisantes pour couvrir ces engagements. Cette situation a généré un déficit financier lorsque les conditions du marché ont évolué et que le réapprovisionnement s’est révélé inférieur aux prévisions.
La solution de l’IA agentique : L’IA agentique interagit de manière proactive avec les équipes clients et la direction financière, en modélisant différents scénarios de marché et en assurant un suivi en temps réel des ventes effectives. Lorsqu’un écart est détecté entre les incitations prévues et la performance réelle, l’agent prend l’initiative de communiquer afin de recommander ou d’ajuster automatiquement les versements. Ainsi, les obligations commerciales sont gérées de façon collaborative et transparente, tout au long de l’évolution des conditions du marché.
Un important fabricant alimentaire s’inquiétait du fait que les restaurateurs indépendants ne recevaient pas correctement leurs paiements de remises lorsqu’ils soumettaient leurs demandes par l’entremise d’organisations d’achats groupés. L’alternative consistait à recourir à des processus manuels pour collecter les données d’achats et émettre les chèques de remise par l’intermédiaire des équipes commerciales sur le terrain, ce qui entraînait des inefficacités et augmentait le risque de paiements en double.
La solution d’IA agentique : L’IA agentique agrège de façon transparente les données d’achats issues des distributeurs et des centrales d’achats, en conciliant automatiquement l’identité des opérateurs à partir des rapports de ventes des distributeurs afin de détecter et signaler tout risque de double versement. L’agent optimise le paiement des remises, en veillant à ce que chaque opérateur reçoive un seul paiement de rabais par achat admissible, tout en fournissant des recommandations concrètes pour améliorer les règles du programme et prévenir les réclamations lors de futurs audits.
Un leader de catégorie a constaté une diminution de l’efficacité des investissements commerciaux destinés à stimuler une croissance rentable des volumes. L’analyse des déductions historiques a mis en évidence des écarts persistants entre les volumes déclarés et les volumes réellement écoulés au point de vente. Cette différence provenait principalement du fait que les offres commerciales étaient basées sur le volume expédié en magasins (c’est-à-dire selon le principe du billback), plutôt que sur les volumes réellement vendus aux consommateurs.
La solution d’IA agentique : L’IA agentique assure une surveillance active et interagit en temps réel avec les équipes commerciales, ainsi qu’avec les clients. Elle compare de façon autonome les volumes expédiés aux volumes réellement écoulés, et lance immédiatement des enquêtes directes en cas de divergence. La validation des déductions s’effectue en collaboration avec les parties prenantes, tandis que des alertes sont transmises aux équipes, afin d’anticiper toute conséquence sur la rentabilité ou d’éviter d’éventuels problèmes de stocks en magasin.
Pour déployer des agents IA dans la gestion des ventes et des promotions commerciales, il est essentiel de réunir plusieurs conditions préalables afin d’assurer leur efficacité, leur conformité et la création de valeur.
Au-delà des exigences classiques en matière de données et de technologies, les principaux prérequis incluent :
En réunissant ces éléments fondamentaux, votre organisation sera idéalement placée pour exploiter tout le potentiel de la gestion des promotions commerciales pilotée par l’IA agentique.
L’IA agentique peut devenir un véritable partenaire dans la gouvernance, la gestion des risques et l’optimisation des performances en matière de gestion des promotions commerciales, générant ainsi un rendement des investissements et une croissance du revenu net.
Au-delà de ces avantages commerciaux, elle représente aussi une révolution dans la collaboration entre les entreprises de produits de grande consommation et leurs clients. En automatisant les tâches répétitives et en rendant les données plus accessibles et plus transparentes, l’IA agentique permet aux équipes de se concentrer sur l’essentiel : renforcer les partenariats et identifier des leviers de croissance plus intelligents et collaboratifs.
Plutôt que de consacrer du temps à résoudre les audits postérieurs ou à traquer les erreurs, les équipes commerciales et financières peuvent travailler en synergie avec leurs partenaires, en s’appuyant sur des analyses en temps réel pour prendre des décisions éclairées concernant l’allocation des fonds promotionnels et maximiser leur retombée.
Nos leaders du secteur des produits de consommation sont activement engagés dans l’exploration des occasions qu’offrent les technologies émergentes, comme l’IA agentique, pour l’ensemble des parties prenantes impliquées dans la vente et la gestion des promotions commerciales.
Alors que les clients commencent à adopter leurs propres agents d’IA, il revient aux leaders des ventes du secteur PGC de faire preuve d’audace et de s’appuyer sur l’IA pour enrichir la dimension humaine de la relation commerciale.
L’avenir se dessine rapidement. Êtes-vous prêt à prendre les devants? Discutons ensemble de la façon dont nous pouvons vous accompagner dans cette transformation.