Análisis predictivo: Inteligencia Artificial al servicio de las ventas

Actualmente, muchas empresas se encuentran con el reto de optimizar su estrategia de ventas para alcanzar el nivel de ingresos suficientes que garanticen la estabilidad del negocio. Conocer el comportamiento de nuestros consumidores es clave para focalizar nuestros esfuerzos comerciales en aquellos puntos débiles que obstaculizan la conversión. En este sentido, el análisis predictivo mediante IA permite a las organizaciones conocer anticipadamente los movimientos de sus clientes para tomar decisiones exitosas en consecuencia.

El análisis predictivo se basa en algoritmos cognitivos capaces de predecir situaciones futuras. Para ello, ejecuta modelos estadísticos y analíticos que la IA usa para la deducción. Así, esta técnica nos ayuda a conocer con exactitud el perfil de nuestros consumidores y entender el momento idóneo para servirles la venta en bandeja. El objetivo es aumentar la tasa de conversión, y por ende, incrementar las ventas del negocio.

Para conocer anticipadamente el comportamiento de los consumidores, es necesario realizar correctamente el análisis de los datos, sin lo cual, la predicción no puede fundamentarse. Estos datos de valor deben proceder de fuentes confiables y deben ser interpretados correctamente por personal capacitado. Pero ¿cómo identificar el momento idóneo para abordar al cliente?

Machine Learning al servicio de las ventas

Machine Learning es una tecnología basada en algoritmos de autoaprendizaje. De cada interacción digital del cliente extrae un feedback con un alto valor de retorno (a través de las cookies, por ejemplo, los sistemas reciben información masiva sobre movimientos, búsquedas, hábitos y costumbres). La incorporación de estos datos en el sistema enriquecen las métricas y perfeccionan el análisis, permitiendo afinar al máximo la predicción. Cuando decimos que los algoritmos de Machine Learning son de autoaprendizaje es porque son capaces de crear nuevas reglas predictivas en base a la observación de comportamientos no repetitivos y diferentes. Todo esto permite identificar patrones de comportamiento que se traducen en mejores resultados de venta.

La inclusión de IA y Machine Learning en el ámbito comercial nos han arrojado otras cifras interesantes: un incremento del 50% en leads, una reducción de costes en torno al 40-60%, y una disminución del tiempo en llamadas a clientes entre un 60-70% (datos de Harvard Business Review).

Son varias las aportaciones que hacen de esta tecnología una herramienta efectiva de ventas: 

1. Identifica oportunidades. Los algoritmos de Machine Learning saben reconocer patrones asociados a una mayor probabilidad de venta en base al análisis de grandes cantidades de datos, como pueden ser los registros de actividad online. En este sentido, las estrategias de Lead Scoring y Lead Nurturing son de gran ayuda para convertir oportunidades de venta en clientes finales. 
2. Mejora las previsiones de venta. Contar con información exacta sobre el historial de compras de nuestros clientes facilita enormemente nuestra predicción de ventas. Machine Learning procesa datos históricos como precios, volúmenes o distribución geográfica para convertirlos en información relevante de cara a la previsión de demanda. Así, gracias a la IA podemos reducir el riesgo inherente a ciertas estrategias comerciales como el lanzamiento de nuevos productos o la apertura a nuevos mercados. 
3. Analiza la vida útil del cliente. Machine Learning también facilita la toma de decisiones en la gestión de nuestros clientes. Los modelos predictivos que genera la IA permiten determinar qué acción ejecutar en cada cliente según la fase en la que se encuentre en su relación comercial con nosotra empresa (adquisición, conversión, creimiento, retención o reactivación). En análisis predictivo puede responder a preguntas como ¿Qué probabilidades hay de fidelizar este cliente? O ¿Cómo puedo recuperar a un cliente perdido? 
4. Ofrece productos o servicios según intereses concretos. Los algoritmos de Machine Learning están continuamente aprendiendo de los datos que analiza en tiempo real sobre historial de ventas, calificaciones u opiniones o frecuencia de consumo, entre muchos otros. Así prevé con cierto margen de confianza qué producto o servicio se ajusta a las preferencias de cada cliente para mostrarle ofertas basadas en sus intereses. 
5. Mejora la eficiencia del equipo de ventas. Por un lado, según McKinsey Global institute, el 45% del tiempo empleado en ventas puede ser automatizado con IA, reservando así tiempo a aquellas interacciones con mayor probabilidad de éxito. Por otro lado, las ventas basadas en resoluciones de IA ofrecen a los comerciales información muy útil sobre qué estrategia seguir para conseguir cerrar una transacción. 
6. Optimiza los precios. Los algoritmos de Machine Learning también tienen la capacidad de definir la mejor política para un producto o servicio en función de variables relacionadas con el cliente y su contexto (historiales de compras, descuentos, participación en promociones, etc.)

Las aplicaciones de IA en el ámbito de ventas son casi ilimitadas y su incorporación ha dado un golpe de timón a las relaciones comerciales entre empresas y consumidores. Esto no hubiera sido posible sin el convencimiento por parte de los directivos de las ventajas que acarrea esta tecnología. De hecho, seguiremos viendo un crecimiento exponencial en su implementación parejo al de otras realidades como IoT (Internet of Things) o los chatbots (IA al servicio de la atención al cliente).

Aunque los resultados económicos impulsan la incursión de IA en el ámbito comercial, el objetivo fundamental de esta tecnología es mejorar la experiencia de cliente y garantizar la satisfacción general de los consumidores, lo que se traduce en un beneficio para ambas partes implicadas en el proceso.