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fecha: 25-nov-2019
Publicado por: Angela HENGSBERGER

Inteligencia artificial: potencial y aplicación en las ventas B2B

 

La inteligencia artificial ofrece oportunidades prometedoras para aumentar la eficacia de las ventas. Los sistemas AI se encargan de las tareas administrativas y repetitivas, dotan al personal de ventas de información importante y constituyen un valioso recurso de decisión para el control de las ventas. Lea acerca de dónde se utiliza más comúnmente la inteligencia artificial en las ventas B2B y los beneficios que aporta.

 

Ventajas competitivas a través de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es mucho más que solo publicidad. Las ventas pueden lograr resultados sostenibles y ventajas competitivas con Advanced Analytics, Predictive Planning y Machine Learning. Un estudio del proveedor de servicios de TI Tata Consultancy Services muestra que para 2020, la TI, el servicio al cliente y las ventas en particular se beneficiarán de la inteligencia artificial, especialmente en Europa y Norteamérica.

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Gráfico: Áreas de negocio que lograrán la mayor ventaja competitiva a través de la IA en 2020, Tata Consultancy Services: Cómo la IA está elevando el desempeño de las compañías globales

 

Paper Razones para Innovation Marketing

 

Las ventas B2B son en su mayoría positivas sobre KI

Una encuesta reciente de la empresa de software Qymatix Solutions GmbH se dedicó a la cuestión de cómo los responsables de la toma de decisiones en las ventas B2B evalúan el uso de la inteligencia artificial en las ventas. La encuesta fue realizada por unos 70 gerentes y jefes de departamento de empresas medianas de los sectores mayorista, tecnología médica, tecnología de la información y otros sectores de Alemania, Austria y Suiza.

Los principales resultados pueden resumirse como sigue:

En la actualidad, los sistemas de IA no están muy extendidos en las empresas, aunque existe interés. Solo el 16 por ciento de las empresas ya utilizan el análisis predictivo o planean introducir previsiones basadas en la IA en sus ventas. El 63% de los encuestados estaban interesados en el tema, pero aún no habían tenido tiempo de abordarlo. El 18 por ciento no estaba interesado en las ventas de AI porque no veía ninguna posibilidad concreta de aplicación en su empresa.

Con respecto a los beneficios esperados, los encuestados consideran que el mayor beneficio económico es el que se obtiene:

  • un aumento de la eficiencia de las actividades de venta y del desarrollo de los clientes, incluidas las ventas cruzadas y las ventas al por mayor (82%).
  • Planificación y control de ventas (70 %)
  • Reducción del riesgo de migración (63%)

Sin embargo, a los ojos de los gerentes, la inteligencia artificial no está exenta de desafíos. Uno de los obstáculos mencionados con más frecuencia es

  • Calidad de los datos (45 %)
  • Falta de comprensión y transparencia de los cálculos de la IC (40 %)
  • Precio (71 %)
  • Integración de la IA en sistemas ERP y CRM (65 %)

La valoración fundamentalmente positiva de los sistemas de IA en las ventas también se refleja en un estudio realizado por el McKinsey Global Institute. Según este estudio, el 88 por ciento de los encuestados asume que la inteligencia artificial facilitará su trabajo en los próximos 10 años y ve el desarrollo como un progreso. Solo alrededor del 6 por ciento teme que la tecnología complique más su trabajo o se apodere por completo de él. Esta actitud impregna todos los puestos, desde el junior hasta el ejecutivo.

 

Posibles aplicaciones de la IA en Comercial

Las empresas que utilizan la IA de forma sensata en las ventas y crean una base de datos común en cooperación con el marketing se benefician de la valiosa información sobre sus clientes. Dado que muchos procesos de IA pueden automatizarse, liberan al equipo de ventas de tiempo después de la fase inicial. El tiempo ahorrado puede a su vez fluir hacia el trabajo de ventas real.

 

1. Determinación de precios dinámica

La fijación dinámica de precios no se basa en los costes, sino en la aceptación de precios por parte de los clientes, así como en la oferta y la demanda en el mercado.

El ajuste flexible de los precios sobre la base de la demanda del mercado no es nada nuevo. Los jugadores en línea como Amazon, sin embargo, presentan nuevos desafíos a los operadores tradicionales, ya que pueden cambiar automáticamente sus precios casi en tiempo real utilizando algoritmos. Un algoritmo inteligente fija el precio para los clientes individuales de tal manera que estén listos para comprar, pero al mismo tiempo las ventas no sufren. Además de las características demográficas, la optimización de precios de la IA también utiliza como base de datos los resultados del análisis del comportamiento de los clientes:

  • Precios que el cliente ha aceptado en el pasado
  • Comportamiento de clientes similares
  • Evolución actual de los precios en el mercado
  • Otros factores relevantes para las transacciones exitosas en el pasado incluyen

Las ventajas de la tarificación dinámica radican, por tanto, en la aplicación automática de las modificaciones de precios en caso de cambios en el entorno del mercado, la adaptación a la voluntad real de pago de los clientes y una mayor eficiencia.

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Fuente: Optimización dinámica de precios, Firebear Studio

 

La tarificación dinámica se utiliza actualmente principalmente en el sector en línea. Como muchas empresas medianas ya tienen una tienda online, este precio optimizado ya no es solo una opción para los grandes jugadores. También puede ser utilizado con sensatez por empresas más pequeñas. Sin embargo, un requisito previo para ello es un alto nivel de precisión, disponibilidad y exhaustividad de los datos, así como la preparación de toda la empresa para una tarificación dinámica (por ejemplo, adaptación de listas de precios impresas, medidas de marketing, etc.).

 

2. Puntuación de prospectos predictivos

Predictive Lead Scoring utiliza algoritmos de pronóstico-máquina-aprendizaje para analizar a los clientes existentes y determinar qué tan probable es que un cliente potencial (= contacto) pueda ser ganado como cliente.

Con la inteligencia artificial, la fuerza de ventas adquiere un conocimiento profundo sobre el cliente y aumenta la probabilidad de una conclusión exitosa, ya que puede concentrarse en clientes prometedores y dirigirse a ellos de una manera específica. La aplicación AI evalúa qué comportamiento y qué características hacen que un cliente potencial sea interesante para las ventas (= Sales Qualified Lead). Sobre la base de estos datos, se pueden identificar los clientes potenciales que están listos para una charla de ventas y enviarlos al departamento de ventas. El resto de los clientes potenciales tienen que ser apoyados por el departamento de marketing. Los datos de terceros también pueden incluirse en el análisis para proporcionar al personal de ventas contactos cualificados y prometedores.

 

Mejores prácticas: Estrategia de leads scoring de Harley Davidson

Un ejemplo de un historial impresionante es Harley-Davidson en Nueva York, donde el uso del KI Albert ha resultado en un aumento del 2,930 por ciento en las ventas. La tecnología se centra en los comportamientos que llevan a los clientes potenciales a contactar con Harley Davidson. Por ejemplo, la AI encontró que los anuncios con el mensaje "Buy! Al intercambiar una sola palabra, el número de respuestas a los anuncios colocados aumentó en un 447 por ciento durante el período cubierto.

Otro método exitoso fue la determinación de clientes pasados de alto valor. La IA seleccionó a aquellos individuos que ya habían comprado un producto Harley-Davidson o lo habían añadido a su carrito de compras en línea, o que estaban entre el 25 por ciento de los visitantes del sitio web que habían pasado más tiempo allí. Estos "antiguos clientes de alto valor" se utilizaron como base para identificar a los "parecidos" que no eran clientes de Harley-Davidson, pero que cumplían muchos de los criterios del grupo y que, por lo tanto, eran excelentes clientes potenciales.

Harley Davidson

Imagen: Harley Davidson utiliza sorteos en línea para generar datos que pueden ser reutilizados en sistemas de IA.

 

El Lead Scoring Predictivo hace que la evaluación de las oportunidades de venta no solo sea más efectiva y escalable, sino también más objetiva, es decir, independiente de factores subjetivos. Los sistemas de este tipo suelen estar ya integrados en sistemas de automatización de marketing como Hubspot. Con esta herramienta de Inteligencia Artificial, una empresa es capaz de clasificar los contactos menos prometedores desde el principio y, por lo tanto, aliviar las ventas.

 

3. Previsión

Los productos y servicios se venden mejor cuando la demanda es particularmente alta. Cuando exactamente este es el caso, se puede hacer un seguimiento con la IA a partir de los datos.

El pronóstico puede ayudar a predecir los resultados de las ventas potenciales basándose en modelos de probabilidad basados en datos. La inteligencia artificial y el análisis predictivo aumentan la calidad de las previsiones de ventas y de ingresos. Las decisiones empresariales pueden gestionarse mejor, los objetivos pueden definirse con mayor claridad y los presupuestos y recursos pueden determinarse con mayor precisión. Los buenos modelos de previsión también ajustan las previsiones mientras tanto o proporcionan señales de alerta temprana para evitar desviaciones excesivas de los objetivos.

 

4. Ventas cruzadas y ascendentes

Los algoritmos pueden mejorar enormemente la base para vender un producto o servicio adicional a un cliente existente.

Con la ayuda de la inteligencia artificial, se pueden crear análisis detallados de la cesta de la compra basados en datos de ventas de CRM y ERP antes de la venta cruzada para calcular y predecir la probabilidad de éxito de la venta cruzada. Los gerentes de ventas cuentan con una base sólida para decidir cuándo vale la pena ofrecer a un cliente un producto adicional o una oferta de venta al por mayor. Las plataformas de IA como Jetlore, por ejemplo, analizan e interpretan cientos de páginas de tiendas en línea para entender las preferencias de los consumidores. La IA subyacente utiliza los datos de los clientes para crear clasificaciones de los cuales los clientes podrían estar particularmente interesados en ciertos productos o procesos. Además de una variedad de otras funciones, la herramienta permite una adquisición efectiva y ofrece declaraciones sobre qué clientes potenciales son también adecuados para proyectos futuros.

 

5. Satisfacción del cliente

Los sistemas de IA autodidácticos pueden mejorar la experiencia del cliente y, por lo tanto, la satisfacción del cliente sobre la base de los datos existentes y aprender con cada nuevo registro de datos.

La IA se puede utilizar de muchas maneras diferentes en el servicio de atención al cliente. En la mayoría de los casos, las soluciones de IA son compatibles con el gestor de cuentas, por ejemplo

  • Interacción automatizada con el cliente en forma de asistentes de compra que ayudan al cliente a encontrar el producto deseado
  • Chatbots que atienden las quejas de los clientes
  • Enfoque personalizado al cliente con la ayuda de sistemas de inteligencia artificial
  • Detección de fraudes con soluciones de inteligencia artificial
  • Respuesta y procesamiento más rápidos de las consultas de los clientes gracias a los sistemas de inteligencia artificial
  • Gestionar las experiencias de los clientes desde una perspectiva de Omnichannel

Según un estudio realizado por el Instituto de Transformación Digital Capgemini, el 75 por ciento de las empresas que utilizan la IA y el aprendizaje a través de máquinas han aumentado la satisfacción de sus clientes en más de un 10 por ciento. Por el contrario, esto también significa que menos clientes pueden migrar y que se pueden ganar nuevos clientes. Por lo tanto, el uso de la tecnología de IA en el servicio de atención al cliente también aumenta las ventas y el volumen de negocios.

 

Conclusión: Inteligencia artificial en las ventas B2B

La exitosa introducción de la inteligencia artificial en las ventas traerá consigo una importante ventaja competitiva en los próximos años. Con la ayuda de los algoritmos de Inteligencia Artificial, las ventas tienen la oportunidad de profundizar en el conocimiento de sus clientes y aumentar la probabilidad de cerrar un trato, ya que pueden concentrarse en clientes prometedores y dirigirse a ellos de una manera individual y dirigida. Por favor, lea también nuestro artículo sobre este tema:

"Cómo la digitalización está cambiando fundamentalmente los modelos de negocio de las industrias".

Razones para Innovation Marketing

Angela HENGSBERGER

Born and raised in Vienna. Since 2012 she has been in charge of Business Development at LEAD Innovation with the functions marketing, sales and communication.

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