Les acheteurs B2B et l’impact des prescripteurs sur la sélection des fournisseurs
Les acheteurs B2B confient leur présélection à deux prescripteurs, l’analyste et le chatbot, qui évaluent sur des critères similaires. Cependant, la majorité des entreprises ne répondent pas à ces exigences.
Selon l’étude The Answer Economy publiée par G2 en avril 2026 auprès de 1 076 acheteurs de logiciels B2B, 51 % d’entre eux commencent leur recherche dans un chatbot IA plutôt que dans un moteur de recherche, contre 29 % l’année précédente. Cette même étude place les chatbots au premier rang des influences sur la constitution des short-lists, avec 54 %, devant les sites d’avis et les sites des éditeurs.
Ce constat souligne que les informations fournies par les entreprises elles-mêmes ont moins d’impact sur la sélection que celles générées par des algorithmes. L’analyste, qui opère depuis quarante ans, reste le premier prescripteur.
L’inquiry : un processus clé
Les cabinets d’analystes sont souvent associés à leurs quadrants et vagues de notation, mais l’essentiel se joue dans un processus moins visible : l’inquiry. Ce processus consiste en des entretiens d’une demi-heure où un client abonné demande conseil avant de choisir un fournisseur. Gartner revendique plus de 500 000 interactions clients par an, et un analyste peut traiter plusieurs centaines d’interactions.
L’analyste ne se contente pas de fournir une liste de noms ; il compare les solutions, mettant en lumière leurs différences et les résultats obtenus par des clients similaires. Pour ce faire, il s’appuie sur des briefings avec les éditeurs et des cas clients publiés. Les entreprises dont les différenciateurs ne sont pas clairement communiqués perdent ainsi une opportunité de visibilité.
Le rôle du chatbot
Le chatbot remplit un rôle similaire, mais en libre-service. Lorsqu’un utilisateur pose une question, il reçoit une synthèse des options disponibles, avec leurs forces et les retours d’utilisateurs. Cette réponse est une forme d’inquiry, accessible sans rendez-vous et sans abonnement, et fournie plusieurs fois par jour.
Les deux prescripteurs, analystes et chatbots, ne se consultent pas mutuellement, mais appliquent des critères de sélection identiques. Ils ne ment pas la qualité intrinsèque des produits, mais recommandent ce qu’ils peuvent comprendre et comparer. Un message clair et des bénéfices quantifiables leur fournissent les éléments nécessaires.
Conséquences de l’exclusion
Les entreprises non citées ne reçoivent aucune notification. L’analyste ne contacte pas les éditeurs non mentionnés, et le chatbot non plus. Selon l’étude G2, 69 % des acheteurs interrogés ont finalement choisi un autre fournisseur sur la base des réponses d’un chatbot, et un tiers a acheté chez un éditeur qu’il ne connaissait pas auparavant. Cela signifie que des marques établies peuvent perdre des opportunités sans en être conscientes.
Situation des startups françaises
Un audit de 369 startups françaises post-levée, réalisé par l’Observatoire Message-Market Fit au deuxième trimestre 2026, révèle que le score moyen de clarté du message est de 5,33 sur 10, avec 75,9 % des entreprises sous le seuil critique. Lever des fonds n’améliore pas la clarté du message, et seulement 18 % des sites sont optimisés pour être lus par des IA.
Conclusion
Il est essentiel pour les entreprises de travailler sur la clarté de leur message. Cela ne nécessite pas de refonte produit ni de recrutements supplémentaires. Dans un contexte où les prescripteurs utilisent les mêmes critères, la clarté est devenue une variable de croissance facilement ajustable, mais souvent négligée.
Source : G2, Observatoire Message-Market Fit
