Hace un par de semanas os adelantamos que Walmeric ha conseguido una financiación CDTI, con motivo del desarrollo de un proyecto de economía colaborativa. Sin embargo, eso no es todo…
Esta concesión ha sido el acelerador para la creación de un laboratorio de Inteligencia Artificial: Walmeric Leadlab. Así mismo, este laboratorio está centrado en la investigación de iniciativas tecnológicas en este revolucionario campo para optimizar los procesos de marketing y ventas. Y con esto, suponer una mejora en las conversiones de nuestros clientes.
Desde 2008 hemos ayudado a nuestros clientes a conocer mejor el camino que recorren sus usuarios, desde que estos se originan hasta que convierten. Walmeric Leadlab nació fiel a la idea de desarrollar una investigación hacia la optimización de procesos. El objetivo principal radica en ofrecer cada día más valor a nuestros clientes.
Estandarizando el sistema de etiquetado
Walmeric ha sido pionero en promover la relevancia de las estrategias de etiquetado. Es decir, aquellas que establecen el etiquetado idóneo en base a unos objetivos concretos y que ofrecen una ventaja competitiva a los agentes de venta y una mejora de conversiones.
Por esta razón, sabemos lo importante que es trabajar hacia la estandarización de los cánones de etiquetado de leads. Al igual que en la mejora de la calidad del dato, integración de la información de canales físicos y conversaciones comerciales. ¡Walmeric sigue creando tendencia!
Uno de los objetivos del laboratorio será procurar una estandarización de los métodos de etiquetado en la industria digital, y convertirlo en referencia. El camino para conseguirlo pasa por una investigación exhaustiva que ya ha comenzado de manera colaborativa de la mano de nuestros clientes, partners y proveedores.
Con esta idea, estamos construyendo las bases de la estrategia de etiquetado estándar que unifique países, idiomas, lenguajes y términos.
Optimización de conexiones lead – agente
Desde Walmeric Leadlab también se está trabajando en iniciativas para la aplicación de la Inteligencia Artificial en los procesos relacionados con la mejora de las conversiones. Por lo tanto, los esfuerzos se centran en la optimización del enrutado de llamadas de leads a agentes concretos, que tienen una probabilidad de cierre de venta más alta.
El Match 360 comienza cuando un lead inicia su camino hacia la compra o contratación. La información se recoge en forma de etiquetas y se analiza mediante Inteligencia Artificial. Como resultado, se optimizan las conexiones lead – agente, con aquellos con más posibilidades de realizar el tratamiento óptimo del mismo, propiciando un cierre de venta favorable.
Predicción de conversiones a venta
Por otro lado, y siempre con el objetivo de los optimizar procesos de marketing y ventas, Leadlab continua el desarrollo de las funcionalidades de scoring y clusterización, fomentando la mejora de estas funcionalidades con la aplicación de la IA.
¿Cómo predecir qué segmentos de tu audiencia convertirán mejor? Atendiendo a las etiquetas que han sido recogidas para cada lead y aplicando Inteligencia Artificial a las mismas, se predice la probabilidad de conversión de cada usuario o scoring.
A su vez, teniendo en cuenta dicho porcentaje de scoring asignado para cada lead, se procede a la clusterización. Esa segmentación de usuarios en grupos definidos, ayuda a entender la probabilidad de conversión de segmentos formados por características comunes ayudando, por ejemplo, a mejorar los mensajes destinados a propiciar las conversiones.
Entender lo que necesita la industria
Walmeric Leadlab centra sus esfuerzos en comprender las necesidades presentes de la industria y anticipar las futuras. De esta manera, fomentando la estandarización de etiquetas y la información onmicanal, podremos proponer modelos de trackeo de usuarios en todos los ámbitos posibles.
Además, comprender lo que nuestros clientes necesitan hace posible que desde Walmeric Leadlab seamos capaces de aportar un valor añadido para los mismos. Y es que conocer las necesidades del cliente facilita la priorización, además de ayudar a conformar una idea general acerca de la situación actual y conocer qué reglas de etiquetado podrían servir a la mayoría.
Aplicando la Inteligencia Artificial a las conversaciones
Para las empresas de todo el mundo, cualquiera que sea su sector, resulta muy valioso poder conocer, analizar y extraer conclusiones aplicables al customer journey de los leads, desde su creación hasta su conversión.
Y es posible dar un paso más allá con los modelos y algoritmos de e-commerce conversacional de Walmeric, ya que podemos enriquecer el camino de los leads y las conversaciones con etiquetas, propiciando que el paso de lead a cliente sea lo más sencillo posible.
Además, la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial a la grabación de conversaciones, permite crear, entre otras cosas, transcripciones contextuales y analizar: tópicos relevantes, puntos de mejora en la interacción cliente-empresa, oportunidades de venta… Que ayudan a conectar a cada lead con el experto que tiene la mayor probabilidad de cerrar la venta y a alcanzar los mejores resultados.
