Which metrics should product teams track to measure the ROI of generative AI features in B2B applications?

• Temps économisé par tâche (heures/semaine) et gains de productivité associés : indicateur clé pour quantifier l’efficacité immédiate des outils GenAI [1]
• Taux d’adoption et fréquence d’utilisation des fonctionnalités IA par les équipes B2B : mesure de l’engagement et de la pénétration réelle du produit [4]
• Impact sur la génération de pipeline : augmentation du taux de conversion des leads et réduction du coût par lead grâce à la création de contenu et à la personnalisation accélérée [3]
• Contribution financière : croissance du revenu récurrent annuel (ARR) attribuable aux features IA et calcul du ROI net (bénéfices moins coût des licences) [1],[2]

Bottom line : combiner métriques d’efficacité opérationnelle (temps, adoption) et résultats business (pipeline, ARR) permet d’évaluer réellement le ROI de l’IA générative en B2B.

Sources

1. Calculating the ROI of Generative-AI Tools: A Practical Framework Leveraging Worklytics Metrics | Worklytics
2. Rewiring ROI for an AI-First Marketing Strategy: What PE-Backed B2B SaaS Companies Should Actually Be Measuring
3. The 6 Critical Metrics for Measuring Generative AI ROI in B2B Marketing – Thulium
4. How to Measure AI ROI in B2B SaaS | 4-Layer Framework