Machine learning para ventas

La generación de datos en el ecommerce y en el marketing digital se multiplica de forma exponencial cada día, lo que hace imposible que sea gestionada de forma eficiente por los empleados de su empresa. Es momento de invertir en las nuevas tecnologías de ventas digitales sin humanos y en el soporte chat atendido por máquinas inteligentes. Algunos directivos y empleados sienten cierta suspicacia y temores de trabajar junto a dispositivos dotados de inteligencia artificial.

Sin embargo, se ha comprobado que al delegar otras funciones que pueden ser más mecánicas, como registro de datos, a las soluciones de software, las labores de índole creativo y las decisiones hechas por humanos siempre serán más acertadas al apuntar directamente en la psiquis y en el corazón de los clientes.

Análisis predictivo para mayores ganancias

Las herramientas de aprendizaje automático y analítica predictiva estudian los datos de los consumidores que sus soluciones captan además de complementarla con la de blogs y redes sociales recogidos de una manera más rápida y eficiente. Además indican qué productos debería mostrar al cliente identificado con un código con interfaces sencillas, intuitivas y accesibles en la nube para poder ingresar a ellas en todo momento.

La clave del éxito de estas herramientas consiste en direccionar todos los esfuerzos tecnológicos en aumentar las ventas, reducir los costes ocultos y en movilizar los esfuerzos creativos de marketing y equipos de ventas a los leads escogidos más propensos a comprar los productos y servicios de su empresa. Si su compañía no ha implementado el machine learning para ventas puede afrontar los siguientes problemas en el futuro próximo:

  • Alto costo de oportunidades y empleo inadecuado de los recursos humanos y monetarios.
  • Lentitud en la velocidad de ejecución de los proyectos en un mercado cada vez más dinámico e instantáneo.
  • Errores humanos evitables generalmente causados por los problemas de comunicación.
  • Dificultad en el seguimiento y trazabilidad de los procedimientos.
  • Desaprovechamiento de oportunidades de negocio por falta de atención.
  • Respuesta tardía a la necesidades y problemas de su mercado.
  • Dificultad en el cumplimiento de expectativas actuales de sus clientes.
  • Deterioro de experiencia de cliente.

Si su empresa aún no ha dado el paso para la automatización de los procesos, no es tarde. Primero debe realizar un diagnóstico integral y actualizado del método de trabajo de su organización, evaluar cuáles son los eslabones más débiles que requieran de su corrección antes de implementar los programas inteligentes.

Lead Ratings

Una de las estrategias más novedosas es la configuración de lead ratings que, según el histórico de bajas de su CRM, es capaz de identificar los posibles clientes que van a abandonar su empresa, basado en las interacciones digitales con la misma. De esta manera se estudia el caso a tiempo y se evita la pérdida o desvío de recursos creativos en el mercado tan fluctuante como el digital. Otra de las estrategias es el cálculo del CLV o el valor de vida del tiempo del cliente para estimar desde la primera compra cuál es el valor que va a generar ese consumidor a su empresa al adquirir los productos o servicios de su compañía.

El uso de los algoritmos y la inteligencia artificial para anticiparse al comportamiento de sus clientes está revolucionando la manera en cómo se diseña y se personaliza cada vez más la experiencia del usuario, quien ya no es un espectador anónimo de una campaña publicitaria genérica, sino que es el destinatario de un mensaje único y ajustado a sus necesidades. Actualmente las labores de análisis de datos han avanzado a tareas de mayor precisión como el «Deep learning» o aprendizaje profundo, que le permite a la máquina procesar la información sin ayuda o intervención humana. por ejemplo, encontrar un auto en una foto, o un fraude en un reporte de transacciones.

Las ventajas de la aplicación de soluciones inteligentes de ventas son:

  • Predicción de tendencias. Los sistemas de machine learning analizan en cada momento millones de datos para pronosticar necesidades de los clientes potenciales, dubitativos y fieles.
  • Customer experience. Desarrollar cada uno de los procesos hasta llegar a la fidelización del consumidor final.
  • Chat durante las 24 horas, los 7 días de la semana, para no desaprovechar ningún momento de contacto con los clientes en otros lugares del mundo.
  • Innovación. Durante los análisis de datos se buscan nuevas soluciones para mejorar la experiencia del cliente.
  • Ciberseguridad. El machine learning aprende a protegerse de ataques y amenazas de malwares.
  • Logística eficiente. Los procedimientos automatizados e inteligentes corrigen los retrasos de los procedimientos analógicos y entregan reportes para que se dicten las decisiones en los procedimientos de logística.

A fin de lograr que la implantación de las máquinas inteligentes sea una transición eficiente y comience a generar las mejoras en el menor tiempo posible, busque a los profesionales de Lagash que disponen de la experiencia y conocimiento necesario para habilitar su potencial a través del desarrollo de herramientas tecnológicas como Inteligencia Artificial y Big Data para superar los obstáculos que han frenado su crecimiento.