La IA es una palabra de moda que existe desde hace décadas, pero los recientes avances en el aprendizaje automático y el reconocimiento de voz la han hecho aplicable a más áreas de la sociedad que nunca, como los equipos de ventas

La inteligencia artificial en el proceso de ventas ha sido un gran éxito para muchas empresas. También conocida como IA, es un campo de la informática y de la ingeniería que se ocupa de la automatización del comportamiento inteligente de las máquinas que tiene el potencial de hacer que esas máquinas adquieran inteligencia y puedan resolver problemas de forma más eficiente, rápida, escalable y sin errores, si se compara con las intervenciones humanas.

En lugar de dedicar mucho tiempo y esfuerzo a la prospección, la IA puede hacerlo automáticamente escaneando los perfiles de LinkedIn o los feeds de las redes sociales. También hay herramientas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para leer artículos de noticias sobre el sector de los clientes potenciales y así encontrar oportunidades para entablar conversaciones de acercamiento con los responsables de la toma de decisiones en estas empresas.

La IA se está convirtiendo de nuevo, por tanto, en una palabra de moda en el contexto de los negocios pero, esta vez, los recientes avances en el aprendizaje automático y el reconocimiento de voz la han hecho aplicable a áreas como la gestión de clientes (agente de interfaz adaptable), así como a los procesos de ventas, que son los que más se benefician actualmente de las soluciones inteligentes (recopilación y análisis de datos).

En la gestión de clientes, la inteligencia artificial se utiliza principalmente como un agente de interfaz adaptable, que ayuda a guiar a las personas a través de su viaje desde el conocimiento hasta la compra, sin tener agentes humanos disponibles las 24 horas del día. Esto libera a los humanos para interacciones más complejas, sin dejar de proporcionar ayuda cuando se necesita. Así se genera un mejor servicio gracias a que la IA permite centrarse en una interacción en lugar de hacer malabares con docenas simultáneamente. Pero con la inteligencia artificial no se trata sólo de productividad: es importante que las empresas equilibren la automatización con la interacción personalizada para poder mantener las conexiones sin sacrificar la eficiencia.

I. ¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. La IA puede dividirse en tres tipos diferentes: la inteligencia artificial general (que es inteligente en muchos ámbitos), las inteligencias artificiales restringidas (que realizan funciones específicas como el reconocimiento de caras o el procesamiento del lenguaje natural) y la robótica social (que crea robots para la compañía). Gracias a ella, ahora los ordenadores pueden hacer cosas como reconocer caras en fotos con un software de reconocimiento facial o conducir coches de forma autónoma gracias a las redes neuronales artificiales.

II. Beneficios y riesgos asociados a la IA en los procesos de venta

En el proceso de ventas, la IA suele utilizarse para la recopilación y el análisis de datos con el fin de obtener una ventaja sobre los competidores. Este tipo de tecnología aporta beneficios concretos, como el aumento de la productividad al utilizar un sistema inteligente en lugar de humanos a la hora de tomar decisiones sobre el contenido que debe enviarse a los clientes. Pero la IA también conlleva riesgos, como la posibilidad de que se introduzcan sesgos en la toma de decisiones si los humanos no participan a la hora de especificar cómo deben utilizar los datos los algoritmos.

Inteligencia Artificial ventas y gestión de clientes

III. Ejemplos de la tecnología de IA utilizada hoy en día

Para evitar que se introduzcan sesgos en las decisiones, es importante que las empresas equilibren la automatización con la interacción personalizada para mantener las conexiones sin sacrificar la eficiencia por miedo a introducir esos sesgos humanos.

  1. Ejemplos de preselección y cualificación de cuentas. No es ningún secreto que los compradores B2B investigan y se informan antes de comenzar a interactuar con un proveedor. De hecho, según un estudio de CSO Insights, más del 50% de los compradores toman decisiones de compra basándose en su propia investigación antes de contactar a un vendedor. Si no llegamos a esos compradores antes de que se hayan decidido, lo más probable es que pierda la oportunidad de interactuar con ellos; lo que es peor, es probable que ese presupuesto se lo lleven los competidores. Es por eso que tener acceso a los datos de intención del comprador es tan crucial: nos permite unirse a la conversación antes con los compradores adecuados.
  2. Segmentación. Dirigirse a los clientes adecuados con el mensaje adecuado en el momento adecuado representa una de las formas más eficientes de optimizar las campañas de marketing y lograr un mayor retorno de la inversión (ROI). Y cuando un cliente recibe contenido personalizado, no solo hay una mayor probabilidad de que compre el producto, sino también de que desarrolle lealtad hacia el negocio. Ya en 2014, Forrester informó que más del 75% de los profesionales del marketing y las ventas utilizaban análisis avanzados y técnicas de agrupación para personalizar la orientación. Y el 68% ya usaba algoritmos de aprendizaje automático para una orientación e interacciones más personales.

Uno de los desafíos clave que los equipos de marketing deben resolver es asignar sus recursos de una manera que minimice el coste por adquisición” (CPA) y aumente el retorno de la inversión. Esto es posible a través de la segmentación, el proceso de dividir a los clientes en diferentes grupos en función de su comportamiento o características. La segmentación de clientes puede ayudar a reducir el desperdicio en las campañas de marketing. Si sabe qué clientes son similares entre sí, estará mejor posicionado para orientar sus campañas a las personas adecuadas.

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  • Un nuevo enfoque de la investigación de mercados. Cada vez más, las empresas están aprovechando la inteligencia artificial para el desarrollo de productos y el diseño de los pasos y etapas de su viaje. En PepsiCo, por ejemplo, varios equipos aprovechan la inteligencia artificial y el análisis de datos para dar vida a nuevos productos, recopilar información sobre sabores y categorías de productos potenciales. Esto permite al equipo de I + D recopilar los tipos de información que los consumidores no informan en los focus group y terminan con el uso de IA para analizar cómo se desarrollaron esas decisiones basadas en datos.
  • Generación y targeting de audiencias. La segmentación de audiencias especializadas a través de tecnología de inteligencia artificial utiliza datos de clientes de alta intención propios para crear conciencia. Así, podemos mostrar los anuncios correctos al usuario ideal en el momento más adecuado de forma que ese usuario pueda convertirse en el cliente más leal que impulse a un mayor cliente lifetime value.
  • Filtrado e interlocución con los buyers. El sistema de recomendación de clientes con IA es ahora un tipo de material súper útil para múltiples industrias de comercio electrónico en todo el mundo. Es un medio utilizado por los desarrolladores para predecir de antemano la intención o las elecciones de las personas. Generalmente, los algoritmos de los sistemas de recomendación se basan en el historial de compras y páginas vistas realizadas por los clientes.
  • Entrega de información en el mejor momento. La toma de decisiones desde la perspectiva de la IA requiere incorporar datos a lo largo de todo el recorrido del cliente en una única vista del cliente de 360 ​​grados. Los datos provienen de una amplia variedad de fuentes, lo que tiene implicaciones para la gestión de la identidad del cliente, y cubren un amplio rango de temas: las visitas web recientes de un cliente, los correos electrónicos que han recibido o su última interacción con un Sales Rep del centro de llamadas. Las plataformas de datos de clientes (Customer Data Platforms o CDPs) son conjuntos de herramientas que pueden ingerir y unir datos que no se integrarían tan fácilmente en un almacén de datos tradicional y podrían dar como resultado que un solo cliente tenga múltiples identidades. Una vez que la organización ha logrado esta visión única del cliente, los CDP pueden calcular puntuaciones para diferentes métricas del cliente, como el valor de vida útil del cliente (CLV), según las reglas comerciales. Los algoritmos NBA se pueden aplicar en todos los canales para convertir estos atributos calculados del cliente en marketing 1:1.
  • Next Best Action en el viaje del cliente. La “siguiente mejor acción” (Next Best Action o NBA) generalmente se refiere a algoritmos de aprendizaje automático predictivos y prescriptivos que ayudan a las organizaciones a encontrar patrones en la forma en que los clientes responden a diferentes puntos de contacto y luego determinar qué acciones tienen más probabilidades de generar conversiones. A medida que cambia el comportamiento de los clientes, sus datos de comportamiento alimentan el algoritmo, que recalcula la probabilidad de conversión para diferentes opciones de puntos de contacto. La decisión de la NBA elige el mejor canal para transmitir el mejor mensaje y/o producto en el mejor momento.
  • Predicción de ventas. Imagine una realidad alternativa en la que los esfuerzos de marketing y los gastos se concreten solo cuando su cliente potencial tiende a realizar una compra. La tasa de conversión siempre estaría en máximos, y el gasto publicitario solamente se concreta cuando es probable que el cliente realice una compra. Tener los datos sobre cuándo se venderá el producto le daría al cliente la idea sobre el inventario que necesita abastecerse nuevamente. Esto no solo eliminaría la gran suma de costes no deseados, sino que también haría que los vendedores fueran más eficientes. Esto es mucho más útil en la industria que tiende a vender entradas para conciertos o proporcionar transporte a la gente.
  • Personalización. Los crecientes beneficios de la inteligencia artificial en el comercio electrónico han permitido a las empresas de comercio electrónico aumentar su tasa de participación, conversión y disminuir el tiempo de transacción. Así que ahora puede enviar el mensaje correcto en el momento correcto porque la personalización ha monitorizado el dispositivo y los canales para crear la vista del cliente.
  • Identificación de tendencias en aquellas cuentas más propicias para la organización. La IA puede hacer que su motor de búsqueda sea más inteligente. Los motores de búsqueda impulsados ​​por IA rastrean sus patrones de navegación y realizan búsquedas de acuerdo con eso para ayudarlo a encontrar exactamente lo que está buscando. Con el aprendizaje profundo, los motores de búsqueda impulsados ​​por inteligencia artificial extraen información de big data. Utilizan el término de búsqueda que ingresa y analizan en profundidad la conversación mantenida con el cliente.

 IV. ¿Cómo aplicar la IA en los procesos de venta?

La IA se utiliza actualmente en muchos campos diferentes, desde la asistencia sanitaria hasta el servicio de atención al cliente. En el caso de su aplicación en los procesos de venta, debemos considerar algunos aspectos previos antes de su implementación. ¿Cómo afectará la inteligencia artificial a todos los aspectos implicados antes de implantarla en su organización? Hay que tener en cuenta muchas consideraciones sobre esta tecnología antes de decidir si la implementa o no, como la cantidad de datos que tiene y el tipo de tareas que quiere automatizar. Los beneficios que conlleva la IA incluyen el aumento de la productividad gracias a la automatización y las medidas de reducción de costes, pero también existe cierto riesgo asociado a la adopción de este nuevo sistema. Hay que tener en cuenta aspectos como los siguientes:

  • Es necesario decidir entre la IA general, la IA restringida o la robótica social.
  • Se debe determinar cómo utilizar los datos recogidos por la tecnología y la supervisión de los humanos.
  • Hace falta evaluar los riesgos asociados a la introducción de este tipo de tecnología en su organización, así como las ventajas que conlleva.
  • Se debe crear un plan para supervisar el progreso a lo largo del tiempo: ¿Cómo sabrá si la inteligencia artificial está funcionando? ¿Cuáles son sus expectativas de aumento de la productividad y de reducción de costes? ¿Habrá compensaciones en otras áreas como la calidad del y eficacia del proceso comercial o el servicio al cliente? ¿Se perderá información o conseguiremos captar la atención de nuestro buyer?
  • Es posible que la IA general no sea adecuada para todas las empresas porque requiere recursos computacionales de elevado coste y una amplia formación; sin embargo, tiene muchos beneficios, como la capacidad de procesar información en múltiples niveles al mismo tiempo y aprender de los errores del pasado.
  • La IA restringida puede automatizar ciertas funciones, como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento facial; sin embargo, el inconveniente es que requiere muchos datos para que los algoritmos funcionen correctamente.
  • Evalúe los riesgos asociados a la introducción de este tipo de tecnología en su organización, así como los beneficios asociados a la misma
  • La introducción de la inteligencia artificial implica un plan estratégico a lo largo del tiempo, así como implicaciones como la medición del éxito o la disminución de la calidad del servicio al cliente.
  • Las empresas no deben centrarse únicamente en la reducción de costes; también deben considerar cómo afectará la introducción de esta tecnología a su organización en todos los aspectos.

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V. ¿Cuáles son los riesgos? ¿Los beneficios?

La introducción de la inteligencia artificial en los procesos de venta debe implicar un plan estratégico para medir el éxito a lo largo del tiempo, así como tener en cuenta las compensaciones asociadas a una mayor productividad y no centrarse únicamente en la reducción de costes. Por ejemplo, ¿da lugar la automatización a niveles más bajos de calidad del servicio al cliente debido a la disminución de la interacción y el compromiso humanos? ¿Hay otras áreas que puedan sufrir (como la cultura de la empresa) cuando se introduce la IA en este campo sin una planificación adecuada?

Aunque la introducción de la IA se ha asociado a la pérdida de puestos de trabajo en otras industrias, no existen conclusiones definitivas sobre este hecho en la medida en la que se generan otro tipo de puestos de trabajo relacionados con la inteligencia artificial, aprendizaje automático, computación avanzada, conducción autónoma o Data Science, por poner algunos ejemplos. Sí es cierto, sin embargo, que exija un esfuerzo para reciclar a los trabajadores para que trabajen junto a los sistemas inteligentes y aprovechen sus ventajas, como el aumento de la productividad gracias a la automatización, en lugar de centrarse únicamente en la reducción de costes.

VI. Conclusión sobre la inteligencia artificial en los procesos de venta

La IA tiene muchas ventajas cuando se aplica a áreas específicas como el servicio de atención al cliente y el marketing, ya que las empresas han encontrado la forma de integrarla con éxito sin efectos negativos en los niveles de productividad de las grandes organizaciones, debido a la automatización de las tareas mediante ordenadores que desempeñan esas funciones de forma más eficiente de lo que los humanos podrían hacer por sí mismos (por ejemplo, el uso de Amazon de la empresa Alexa).

Aunque la introducción de la IA se ha asociado a la pérdida de puestos de trabajo en otras industrias, no es un hecho definitivo que esto vaya a ocurrir. Puede ser posible reciclar a los trabajadores para que puedan trabajar junto a los sistemas inteligentes y aprovechar sus ventajas, como el aumento de la productividad gracias a la automatización, en lugar de centrarse únicamente en la reducción de costes.

A primera vista, la inteligencia artificial puede parecer una solución ideal para las empresas que buscan reducir costes, pero hay muchas cosas que debe tener en cuenta antes de implementar esta tecnología en su organización: ¿de cuántos datos dispone? ¿Es la IA apropiada para lo que está tratando de automatizar? ¿Cómo encaja la supervisión humana en todo esto?

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La IA es una tecnología nueva y con un potencial extraordinario que puede cambiar realmente las prácticas de gestión de la experiencia de los clientes y de las empresas. Es importante que las empresas se aseguren de utilizarla de forma responsable por la responsabilidad que su utilización implica. La clave es equilibrar la automatización con la interacción personalizada para no perder eficiencia y mantener las conexiones sin sacrificar la productividad.

Es importante que las empresas equilibren la automatización con la interacción personalizada para mantener las conexiones sin sacrificar la eficiencia por miedo a introducir esos sesgos humanos: la inteligencia artificial puede tener muchas ventajas, como el aumento de la productividad debido a los sistemas inteligentes en lugar de que los humanos tomen las decisiones sobre qué contenido enviar; sin embargo, también conlleva riesgos que incluyen la posibilidad de que se introduzcan sesgos en la toma de decisiones si los humanos no participan en la especificación de cómo deben utilizar los datos de los algoritmos. En cualquier caso, su potencial es relevante para el proceso comercial y os animamos a tratar de testar algunas partes del proceso comercial con la incorporación de tecnologías basadas en inteligencia artificial.

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