Inteligencia artificial para aumentar las ventas

Casi todas las áreas de una organización se han empezado a relacionar de una u otra forma con la inteligencia artificial, y que varios aspectos relacionados con las ventas han cambiado drásticamente en los últimos años es un hecho indiscutible. Los avances tecnológicos, sobre todo en relación a soluciones de machine learning, han llevado a que las relaciones comerciales sean potenciadas por estas nuevas herramientas.

Basta con sólo ver algunas cifras para darse cuenta de las ventajas que significa adoptar 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, y se han reducido entre un 40-60% los costes de adquisición, además de disminuir 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 las que estas tecnologías pueden apoyar y beneficiar a los ejecutivos de venta a la hora de ofrecer un producto o servicio a un cliente. Acá destacamos los más relevantes.

Perfilamiento de clientes:

El uso de algoritmos nos puede ayudar a entender en profundidad a cada uno de nuestros clientes, y basándose en las transacciones históricas con la compañía, puede predecir el valor económico que le traerá en el futuro. A esto llamamos el Customer Lifetime Value, y nos puede ayudar a visualizar quiénes son los clientes más importantes.

¿Y una vez que sabemos quiénes son los mejores clientes? Otros algoritmos nos pueden ayudar a encontrar variables demográficas que comparten esos clientes, y que nos puede ayudar a hacer una segmentación más efectiva, que no está basada en una segmentación demográfica, sino que en variables específicas que comparten los mejores clientes. Además, podemos usar, de manera más efectiva, herramientas de marketing digital que nos permitan buscar clientes “parecidos” a nuestros mejores clientes.

Alocación del presupuesto de marketing:

Cuando tenemos un entendimiento claro de nuestros clientes, y sabemos quiénes son nuestros clientes más y menos valiosos, podemos distribuir el presupuesto de marketing más eficiente: podemos destinar más recursos al tipo de clientes que sabemos que nos traerán más ingresos, y enfocar marketing más masivo (como emailing) a los clientes que gastarán menos con la compañía.

Por otra parte, si se está invirtiendo en distintos canales y se están haciendo seguimiento sobre estos, se podría, en tiempo real, determinar cuáles son los canales y los mensajes que mejor están dando resultados, y así optimizar el costo de adquisición.

Identifica las mejores oportunidades de venta:

Hemos visto algoritmos que permiten reconocer patrones asociados con una mayor probabilidad de conseguir una venta. Estos algoritmos se alimentan de información de distintas bases de datos internas de clientes, de registros de actividad online y de conversaciones y gestiones previas del equipo de ventas.

En todo esto tienen mucho que aportar 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, ya que permitirá a los algoritmos predecir en qué leads enfocarse basado en la probabilidad de éxito.


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Up selling & Cross selling:

Cuando una empresa tiene registros del historial de interacciones y transacciones de un cliente con la compañía, puede con esta data alimentar a ciertos algoritmos que son capaces de identificar patrones que llevaron a un cliente a tomar cierta decisión.

Por ejemplo, si hay varios clientes que compraron un producto A, y después compraron un producto B, o un producto A+, se buscan en esos clientes cuáles fueron las variables que los llevaron a hacer la compra de ese otro producto. ¿Y qué se hace con eso? Los equipos de venta sabrán a qué clientes les deben ofrecer el producto B o A+, ya que hay una alta probabilidad de que les interese adquirirlo. Herramientas como Octolab, han ayudado a empresas aumentar sus ventas en un 7% sólo con este tipo de recomendaciones para la fuerza de venta.

Predicción de fuga de clientes:

Es importante entender que todos los clientes son distintos, y que por lo tanto, todos tienen comportamientos distintos. Eso significa que al encontrar patrones de comportamiento de cada uno de los clientes, podremos identificar comportamientos anormales que pueden significar un abandono, y por lo tanto alertar a la fuerza de ventas para que tomen acciones preventivas.

Por otra parte, es común ver que en contextos de negocio no contractuales, se establecen reglas de negocio fijas para determinar si un cliente está fugado o no. Por ejemplo: “si no ha transaccionado hace 6 meses, es porque ya no es cliente”. Sin embargo, como vimos anteriormente, todos los clientes son distintos, y puede ser que un cliente tenga un comportamiento particular y que su interacción con la compañía sea una vez cada 8 meses. Es para estos casos que se han desarrollado modelos matemáticos, que permiten con alta precisión, identificar de manera personalizada a cada cliente, para saber quiénes realmente han dejado de ser clientes y quienes no.

Reactivación de clientes fugados:

Es común escuchar a los ejecutivos de venta decir que parte de su estrategia de adquisición es yendo a buscar a prospectos que alguna vez fueron clientes y ya no lo son. ¿Por qué? Porque ya conocen a la compañía. Sin embargo, es difícil saber a qué clientes tratar de reactivar y por qué.

Modelos específicos para la reactivación de clientes, permiten predecir, basado en las interacciones con la compañía, el perfil demográfico de los clientes, y el historial de gestiones con otros clientes, qué clientes son más propensos a reactivarse. De esta forma, los ejecutivos de venta sabrán en qué prospectos enfocar sus esfuerzos. Hemos visto casos de éxito, como Octolab en una empresa financiera, donde las recomendaciones de gestiones del modelo matemático obtuvieron un 280% más de reactivaciones que las gestiones que regularmente hacía el equipo de ventas.

Algunas consideraciones

Es importante entender que el rendimiento de los modelos es distinto para cada una de las empresas y cada uno de los contextos, y siempre, lo más importante son los datos. Es por eso que es tan importante que las empresas empiecen a tener una estrategia de recopilación y almacenamiento de datos que permitirán, el día de mañana, poder sacar provecho a este tipo de herramientas.

¿Qué es Octolab?

Es una plataforma, basada en estas tecnologías, que apoya la gestión de los ejecutivos de venta a través de acciones que incorporan cada uno de los algoritmos mencionados anteriormente. Octolab nace como solución a clientes de I2B.