2020 ha sido catalogado como el año de la Inteligencia Artificial. En el sector ventas, el Machine Learning, la Inteligencia Artificial y el análisis predictivo se han propuesto ayudar a incrementar los ratios de venta.
En años anteriores hemos percibido mejoras sustanciales en la transformación digital de los equipos de ventas. Sin embargo, 2020 será el año en que el uso de herramientas desarrolladas con Inteligencia Artificial supondrá una diferencia en cuanto a la personalización de comunicaciones de venta para leads y clientes.
Las tácticas de análisis predictivo e IA ponen el foco en el estudio de altos volúmenes de datos que permiten detectar patrones y, por consiguiente, encaminar estrategias de venta.
Data vs. Data Science
Cuando comenzó a hacerse uso de la data para conocer la propensión de compra de los usuarios, se tenían en cuenta sus hitos en la web para determinar el grado de interés en productos o servicios concretos.
Se trataba de modelos muy fuertes en datos, pero débiles en lo que a análisis con IA de la data se refiere.
Estos análisis predictivos únicamente podían predecir las intenciones de un prospect una vez este había entrado en el funnel de venta.
Con Data Science podemos conocer y ser capaces de analizar un buyer’s journey con numerosas fases de venta en las que se suman una infinidad de señales de intención de compra.
Gracias a las últimas tendencias en Machine Learning y procesamiento del lenguaje natural, somos capaces de identificar intenciones de compra que hasta el momento habían sido imposibles de detectar.
Los 7 beneficios del análisis predictivo aplicado a ventas
Todo profesional de venta debe conocer las soluciones que mejor se adaptan a las necesidades de su negocio, las que funcionan y las que no.
El análisis predictivo te permite conocer los usuarios más interesados en tus productos o servicios, aquellos con mayor probabilidad de pasar de lead a venta.
¿Cuáles son las principales ventajas asociadas al uso del análisis predictivo en una estrategia de ventas?
1. Como resultado de destinar la predicción de consumidores y variables de venta a modelos automatizados, se elimina el tiempo destinado a la ejecución de esos análisis de manera manual.
2. Al poder identificar aquellos usuarios con mayor probabilidad de compra, ayuda a incrementar ventas y optimizar recursos. Ten en cuenta que podrás destinar los mayores esfuerzos a audiencias concretas con altas posibilidades de éxito.
3. Además, dado que de este análisis se deducen las variables más relevantes para el cierre de una venta, es posible adaptar el proceso de compra de los usuarios a sus necesidades concretas en cada una de las fases del procedimiento.
4. Como consecuencia del alto nivel de data accesible, es posible definir qué acciones a acometer por los equipos de marketing y ventas desencadenarán resultados más beneficiosos.
5. Además, gracias al análisis de patrones, te permite estar alerta de las posibles reacciones de los usuarios y definir la mejor manera de responder a ellas.
6. Como consecuencia del conocimiento de intereses y necesidades de usuarios, se refuerza el lanzamiento de productos y servicios exitosos.
7. Lo que permite ganar ventaja frente a competidores gracias a la visibilidad adquirida en términos de patrones y tendencias de compra de los usuarios.
El análisis predictivo, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning han llegado a las estrategias de ventas para ahorrarnos tiempo, optimizar nuestros esfuerzos y ayudarnos a destinar inversiones a unas u otras acciones.
Los beneficios asociados a su uso denotan el valor que supone su aplicación, no solo para los equipos de venta, sino para todos los departamentos cuyas acciones se encuentran estrechamente relacionadas con la captación y trato de clientes.
