La IA está cambiando las ventas (y no te has dado cuenta)

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La Inteligencia artificial está modificando el juego del área comercial ¿Hacia dónde marcha?

 


Este ha sido el año de AI. Los principales nombres de la tecnología (Google, Microsoft, Facebook, Amazon) han entrado en la refriega. Según un análisis de Bloomberg Terminal , la cantidad de empresas que incluyeron el término "inteligencia artificial" en sus ganancias trimestrales aumentó de menos de 20 en 2014 a casi 200 a fines de 2016. AI está cambiando rápidamente el panorama de ventas. Y está aquí para quedarse.

Sin embargo, aunque la mayoría de nosotros reconoce el potencial de la inteligencia artificial para mejorar las métricas cuantitativas "duras" (generación de oportunidades, tasas de conversión, etc.), pensamos poco en las formas en que la inteligencia artificial puede afectar a los intangibles como nuestras relaciones. Tal vez esta predilección se deriva del hecho de que la IA es impulsada por la máquina y autónoma, y se siente menos "humana" e impulsada por las relaciones. Te insto a que salgas de esta forma de pensar. Uno de los aspectos más prometedores, aunque pasados por alto, de la inteligencia artificial es su capacidad para transformar las relaciones forjadas por su equipo de ventas:

Relaciones venta-venta

¿Alguna vez has viajado desde Uber o Lyft? ¿Recomendaciones vistas en Netflix? ¿O revisó el suministro de noticias de Facebook? Este tipo de experiencias personalizadas son solo algunos ejemplos de tecnología impulsada por la inteligencia artificial.

Una gran parte de la actividad diaria de un vendedor se dedica a tareas tediosas y monótonas, como llamadas en frío, prospección, respuesta al correo electrónico, etc. El trabajo rutinario puede causar estragos rápidamente en nuestro bienestar general. Se ha demostrado que el trabajo monótono aumenta la actividad neuroendocrina, lo que puede llevar al agotamiento y a niveles reducidos de satisfacción laboral y productividad.

Ingrese AI. Según McKinsey Global Institute , el 40% del tiempo dedicado a actividades relacionadas con las ventas puede automatizarse mediante la adaptación de las tecnologías actuales con AI. Al incorporar AI en las bases de datos de CRM, el software de automatización de Salesforce, las soluciones de mesa de ayuda y otras aplicaciones B2B, se pueden eliminar muchas de las tareas mecánicas invaluables que todavía realizan los vendedores. Gracias a AI, los vendedores pueden liberarse de tareas aburridas y monótonas. Los efectos son de gran alcance e incluyen una menor carga cognitiva, una mayor satisfacción en el trabajo y una relación y relaciones generales más sólidas en toda la organización de ventas.

Relaciones de ventas y marketing

Históricamente ha habido una tensión de larga data entre el marketing y las ventas. Las ventas tienden a molestar a los mercadólogos por no pasarles leads de alta calidad. Al mismo tiempo, los mercadólogos tienden a envidiar a los representantes de ventas por las bajas tasas de conversión y por ofrecer grandes descuentos. AI tiene el potencial de rectificar esta tensión de larga data.

Cómo aprovechar la IA

Para victor Antonio en su libro Sales Ex Machina: How Artificial Intelligence is Changing the World of Selling s , aquí hay cinco áreas específicas donde los algoritmos de inteligencia artificial pueden aprovecharse para ayudar a su empresa a crecer al ayudar a su equipo de ventas a vender más:

Optimización de precio: saber qué descuento, si es que hay, para un cliente es siempre una situación delicada. Quieres ganar el trato, pero al mismo tiempo no quieres dejar dinero sobre la mesa. En la actualidad, un algoritmo de inteligencia artificial puede decirle cuál es la tasa de descuento ideal para una propuesta, a fin de garantizar que sea más probable que gane la transacción al observar las características específicas de cada acuerdo pasado que se ganó o perdió. Las características podrían incluir: tamaño del acuerdo en términos de cantidad en dólares, cumplimiento de especificaciones del producto, número de competidores, tamaño de la empresa, territorio / región, industria del cliente, ingresos anuales del cliente, empresa pública o privada, nivel de tomadores de decisiones (influenciadores) involucrados , tiempo (por ejemplo, Q2 vs Q4), cliente nuevo o existente, etc.

Previsión: los gerentes de ventas se enfrentan al desafío abrumador de tratar de predecir dónde caen las cifras totales de ventas de su equipo cada trimestre. Utilizando un algoritmo de inteligencia artificial, los administradores ahora pueden predecir con un alto grado de precisión los ingresos del próximo trimestre, lo que a su vez ayudaría a una empresa, desde el punto de vista de las operaciones, a administrar mejor el inventario y los recursos.

Ventas selectivas y venta cruzada: la forma más rápida y económica de aumentar sus ingresos de primera línea es vender más a su base de clientes existente. Pero la pregunta del millón es, ¿ quién tiene más probabilidades de comprar más? Puede gastar mucho dinero en marketing para aquellos que no comprarán, o puede usar un algoritmo de inteligencia artificial para ayudar a identificar cuáles de sus clientes actuales son más propensos a comprar una mejor versión de lo que poseen actualmente (venta ascendente) y / o que es más probable que quieran una nueva oferta de producto en conjunto (venta cruzada). El efecto neto es un aumento en los ingresos y una caída en los costos de comercialización.

Lead Scoring: un vendedor con una amplia cartera de clientes potenciales calificados tiene que tomar decisiones sobre una base diaria, o incluso cada hora, sobre dónde enfocar su tiempo cuando se trata de cerrar acuerdos para alcanzar su cuota mensual o trimestral. A menudo, este proceso de toma de decisiones se basa en el instinto y la información incompleta. Con AI, el algoritmo puede recopilar información histórica sobre un cliente, junto con publicaciones en redes sociales y el historial de interacción del cliente (por ejemplo, correos electrónicos enviados, correos de voz, mensajes de texto enviados, etc.) y clasificar las oportunidades o clientes potenciales en la tubería de acuerdo a sus posibilidades de cerrar con éxito.

Administración para rendimiento: todos los meses, los gerentes de ventas tienen que evaluar los canales de ingresos de cada uno de sus vendedores con miras a fomentar acuerdos que puedan estancarse o, peor aún, fracasar. Al usar AI, los gerentes de ventas ahora pueden usar tableros para ver visualmente qué vendedores pueden alcanzar sus cuotas junto con ofertas pendientes que tienen buenas posibilidades de ser cerradas. Esto permitirá que un gerente centre su atención en los vendedores clave y en las ofertas asociadas que ayudarán a la compañía a alcanzar su cuota.

En cada uno de los cinco ejemplos anteriores, la cantidad de datos recopilados utilizados aumentará la capacidad del algoritmo para proporcionar una predicción más precisa, que a su vez impulsará el comportamiento. Esta es la clave. El valor de cualquier predicción radica en cómo se puede utilizar para guiar el comportamiento de un vendedor o gerente a fin de mejorar los resultados de la empresa.

Edición Impresa Nº 67

revista mundo empresarial

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