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Machine Learning e Inteligencia Artificial para incrementar tus ventas

por Azahara 21/Feb/2019

Que muchos aspectos relacionados con las ventas han cambiado drásticamente en pocos años es un hecho indiscutible. Los cambios tecnológicos nos han llevado a un paisaje muy diferente para las relaciones comerciales. Cabe destacar el papel preponderante que han adquirido las soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial en esta nueva coyuntura.

No hay más que echar un vistazo a las cifras para ser conscientes de las ventajas que trae la inclusión de estas tecnologías para los equipos de ventas. Según Harvard Business Review, la implementación de Inteligencia Artificial ha supuesto un incremento de un 50% de los leads, se han reducido costes entre un 40-60% y ha disminuido el tiempo empleado en llamadas a clientes entre un 60-70%.

Cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial pueden incrementar las ventas

Son varios los factores en los que estas disciplinas pueden intervenir de forma que reviertan en la consecución de mayores beneficios a la hora de ofrecer un producto o servicio. Pasamos a destacar los más relevantes.

Identifica las mejores oportunidades de venta

Los algoritmos con los que trabajan tanto Machine Learning como la Inteligencia Artificial permiten reconocer patrones asociados con una mayor probabilidad de conseguir una venta. Estos algoritmos se alimentan de información de terceras partes, de registros de actividad online y de conversaciones previas con el equipo de ventas.

En todo esto tienen mucho que decir las estrategias de Lead Scoring y Lead Nurturing, que consisten, respectivamente, en clasificar y dotar del contenido que necesita a cada cliente potencial. Estas técnicas son de gran ayuda a la hora de convertir las oportunidades de venta en clientes.

Técnicamente, Lead Scoring y Lead Nurturing están fuertemente relacionados con la Generación de Lenguaje Natural (NLG) y el Procesamiento de Lenguajes Naturales (NLP). NLG abarca los procesos mediante los cuales se generan expresiones del lenguaje a partir de un conjunto de datos, mientras que NLP se encarga del diseño de mecanismos de comunicación entre máquinas y el lenguaje humano.

Mejora las previsiones de venta

Tener a nuestra disposición de manera exacta información de nuestros clientes relacionada con su historial de compras de productos o servicios es de un valor incalculable a la hora de predecir cómo serán las ventas en un futuro.

Para llegar a tener una visión clara del nivel de ventas a medio-largo plazo, Machine Learning y los sistemas de Inteligencia Artificial procesan datos históricos de ventas, como precios, volúmenes o distribución geográfica y los combinan para transformarlos en información útil. Los algoritmos implicados en estos procesos suelen hallarse integrados en las aplicaciones CRM y de gestión y planificación de ventas.

Visitors dataset - Reveal

Visitors dataset – Reveal

La previsión a futuro de la demanda de los diferentes productos y servicios es un área donde la inteligencia artificial y Machine Learning contribuyen a reducir el riesgo a la hora de invertir en nuevos productos, estrategias de ventas o nuevos mercados.

Análisis de la vida útil del cliente

Cómo relacionarnos con cada cliente es un hecho clave dentro de las acciones de marketing de cada empresa. Para ello es muy importante conocer en qué fase de la relación nos encontramos, con el fin de actuar en consecuencia. Se pueden diferenciar cinco fases establecidas: adquisición, conversión, crecimiento, retención y reactivación.

Machine Learning y la Inteligencia Artificial proporcionan valiosas herramientas para el estudio de variables que nos facilitarán la toma de decisiones relacionadas con la gestión de nuestros clientes.

Estas tecnologías nos hacen disponer de modelos predictivos que nos permiten saber qué acción ejecutar para cada cliente según la etapa de su ciclo de vida en la que se encuentre. Por ejemplo, en función de su primera compra podemos saber con qué producto o servicio tendremos más probabilidades de que realice una segunda adquisición y, en consecuencia, realizar las acciones de marketing oportunas.

El análisis predictivo también puede responder a preguntas como “¿Qué probabilidades hay de que este cliente se convierta en uno de los más fieles” o “¿Cómo puedo recuperar a un cliente que he perdido?”.

Ofrece productos o servicios acordes con los gustos del cliente

La recepción y el tratamiento continuo de datos en tiempo real hace que los sistemas informáticos no dejen de aprender en función de los mismos. Fruto de ello es que gracias a información como el historial de ventas, calificaciones u opiniones, frecuencia de consumo, etc. podemos prever con cierto margen de confianza qué producto o servicio será el que mejor se ajuste a cada cliente.

Como muestra podemos hablar de la solución de Machine Learning que Geographica desarrolló para OneBookShelf, compañía de entretenimiento digital con varias tiendas online especializadas según distintas temáticas.

Para este caso implementamos un sistema de recomendaciones de productos a los usuarios en función de sus atributos y de cómo reaccionan estos usuarios ante ellos, de forma que nos permita ofrecerles aquello que genere una mejor respuesta.

Mejora la eficacia del equipo de ventas

Las ventas que se consiguen mediante resoluciones sustentadas por medio de Machine Learning e Inteligencia Artificial se basan en un análisis que ofrece a los comerciales información útil sobre cuál será la mejor estrategia a seguir para conseguir cerrar una transacción.

Para ello se tienen en consideración todas las vías de contacto con el cliente, se determinan cuáles son las más eficaces y se buscan los comportamientos que desembocan en los más altos índices de ventas.

Machine Learning

Nuestros compañeros Isabel Pozuelo y Javi Gil viendo uno de nuestros Dashboards

También se optimiza el tiempo que dedica cada vendedor a cada cliente, pudiendo así dedicarse a los que representan una mayor probabilidad de éxito. Según McKinsey Global Institute, el 45 % del tiempo empleado en ventas puede ser automatizado con Inteligencia Artificial.

Además, gracias a las soluciones de Machine Learning e Inteligencia artificial podemos conocer más ampliamente las capacidades de los vendedores con los mejores resultados, lo cual nos permite configurar de forma más apropiada el equipo de ventas, optimizando los resultados.

Optimiza los precios

La fijación de la política de precios tradicionalmente ha ido realizándose por medio de diferentes estrategias, según costes, demanda, por valor o fijándonos en la competencia. Todos ellos conllevan un proceso de prueba y error.

Con la aparición de Machine Learning e Inteligencia Artificial los algoritmos que rigen estas tecnologías tienen la capacidad de definir unos métodos de optimización de precios, aplicando un valor para el producto o servicio en función de variables relacionadas con el cliente y su contexto.

Esto se consigue con el análisis de los datos de precios, historiales de compras, descuentos, participación en promociones y otras variables que son procesadas para obtener un precio con el que las ventas sean óptimas.

El desarrollo de Machine Learning e Inteligencia Artificial ha marcado un antes y un después en las relaciones comerciales. Su integración es tal que se estima que para 2020 un 30% de las empresas B2B aplicarán la Inteligencia Artificial a sus procesos de venta.

Estos niveles y velocidades de implementación no serían posibles sin el firme convencimiento de los puestos directivos de las empresas. De hecho, un 57% de ejecutivos cree firmemente en las ventajas que acarrean estas tecnologías.

Por supuesto, se avecina un crecimiento de estas cifras, crecimiento ligado al de otras tecnologías que se aplican a la recogida de información, como el Internet de las Cosas (IoT), los asistentes por voz o los chatbots.

Aunque el punto de vista económico es muy importante, no debemos olvidar que unos de los objetivos finales de las soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial es la satisfacción general del cliente, dando lugar a resultados positivos para ambos frentes de la relación comercial.

TAGSInteligencia ArtificialMachine Learning

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