Desde hace años, el uso de las herramientas digitales en las estrategias de ventas de muchos negocios es inevitable. El crecimiento anual del 2% de las transacciones online en  España (datos 2019 según INE), sugería una tendencia que estaba muy lejos de ser pasajera. Hasta que lo impensado sucedió. La crisis global del COVID-19 trajo consigo un incremento de las compras online del 70% en junio de 2020 (con respecto a marzo del mismo año) y todo sugiere que esta costumbre, tan cómoda para muchos, llegó para quedarse.

Ahora, este volumen de transacciones online viene de la mano con dos herramientas de muchísima utilidad para dibujar estrategias de marketing: Big Data e Inteligencia Artificial (AI).

Comencemos por el Big Data

Si, lo sabemos. Estas revoluciones tecnológicas, además de un mar de posibilidades, también nos trajo muchos anglicismos. En este caso, Big Data podría ser traducido como “mucha información” o “muchos datos”. Sin embargo, en el mundo tecnológico y del marketing ya todos entienden lo que significa cuando nombramos esto, y te lo contamos a continuación.

¿Qué es el Big Data?

Este término se refiere a la gran cantidad de información que se obtiene (sobre todo en internet) y que resulta muy difícil de analizar por el ojo humano debido a su volumen. Como ya todos sabemos, cada usuario de internet “arrastra” consigo una cantidad importante de información en cada acción que realiza (las famosas cookies).

Por ejemplo, cuando compramos algo, no somos solamente un individuo X comprando Y. Por el contrario, las herramientas analíticas de internet nos proporcionan otro tipo de información, como datos demográficos (edad, sexo, lugar de residencia, etc.) preferencias de compra y de navegación.

Por supuesto que toda esta información tendrá mayor o menor profundidad dependiendo de las herramientas que utilicemos para almacenarla.

En resumen. La Big Data es toda aquella información que las empresas pueden recolectar en forma masiva para su posterior utilización, como vemos ahora.

¿Para qué sirve el Big Data?

Lo importante del Big Data es lo que podemos hacer con tanta información. Cualquier negocio que sea capaz de organizar, cruzar y analizar estos datos puede diseñar con facilidad estrategias que le permitirán la toma de decisiones para generar significativas mejoras en los diferentes procedimientos de su empresa o actividad, ya sea producción, logística, almacenamiento o marketing.

(Más adelante veremos casos más precisos de cómo se puede utilizar)

Vamos por la Inteligencia Artificial

Ahora imagina que toda esa información puedes volcarla en un sistema y entrenar a un robot para que te aconseje sobre las mejores acciones que puedes tomar. Bien, eso sería la Inteligencia Artificial.

Y no termina ahí. Este robot es capaz de retroalimentarse y tomar decisiones cada vez más acertadas, en un procedimiento conocido como Machine Learning (ML).

Pero para ser más técnicos, vamos a las definiciones.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es el conjunto de operaciones llevadas a cabo por un ordenador, en base a información existente, que le permite pronosticar eventos futuros y, por lo tanto, ayudar a desarrollar estrategias para la optimización de acciones. Estas mejoras pueden ser en el mundo de los negocios, como en cualquier otro que pueda proporcionar información de manera automática, como veremos más adelante.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

Es aquí donde entran en juego los famosos algoritmos. O sea, operaciones matemáticas diseñadas para cruzar una gran cantidad de información de forma automática, que le permite reconocer patrones y completar acciones específicas. Sin ir más lejos, un juego de ajedrez en tu móvil utiliza Inteligencia Artificial para estudiar millones de jugadas en una fracción de segundo, lo que le permite tomar la decisión más acertada, y este juego derrotó en su momento al campeón mundial sin inconvenientes (para tener un parámetro de lo que pueden lograr).

Pero obviamente las aplicaciones de la Inteligencia Artificial y Big Data son numerosas, por eso vamos a ir a lo específico y señalar las que nos pueden ayudar en nuestras estrategias de ventas.

Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial y Big Data aplicadas a las estrategias de ventas

Bien, la cantidad de aplicaciones que estas tecnologías pueden tener en el desarrollo de un plan de marketing son innumerables, partiendo desde cosas tan macros como el diseño de un producto, hasta algo tan específico como el color de un botón de llamada a la acción.

De todas formas, en rasgos generales queremos ejemplificar sus usos más comunes en desarrollo de estrategias de ventas.

Personalización de la experiencia de usuario (UX)

Los datos de navegación y preferencias de los usuarios son almacenados para brindar información, soluciones o productos de su interés. De esta forma la “fricción” se reduce y el usuario puede obtener lo que necesita con mayor facilidad. En nuestra vida cotidiana podemos ver la personalización de la experiencia de usuario trabajando en el feed de nuestras redes sociales (no todos vemos lo mismo), productos sugeridos en páginas y aplicaciones de compra-venta, correos electrónicos promocionales, y en algunos casos, hasta hay sitios web que adaptan su contenido según las preferencias del usuario.

Identificación de patrones de compra

En el año 2010 en Minneapolis, Estados Unidos, la Inteligencia Artificial y Big Data lograron detectar un embarazo aún antes que la misma madre lo supiera. La misma recibió un correo electrónico con ofertas para ropa de bebé, lo que generó una serie de planteamientos en su familia. 

¿Por qué sucedió esto?
Bien, gracias al estudio de patrones de compra, el sistema detectó indicadores que podían sugerir lo que estaba sucediendo, como por ejemplo la compra de cremas sin perfume, algo usual en futuras madres (según el algoritmo).

Este caso repercutió en los medios de comunicación y llevó a muchas personas a preguntarse qué tan lejos podría llegar esta tecnología. Algo que sin lugar a dudas debemos tener en cuenta es el cuidado con el que debemos tratar la información en nuestras estrategias de ventas, y que sin lugar a dudas funciona.

Nutrición y fidelización

De nuevo, desde que un prospecto hace un primer contacto con nuestra empresa, hasta que efectivamente realiza una compra, puede sugerir varias etapas (siempre dependiendo de la clase de producto, claro). En esta materia, las tecnologías pueden ayudarnos a detectar intereses y patrones de comportamiento en cada etapa de nurturing del lead, ayudándonos a maximizar las conversiones.

Plataformas como Hubspot y ActiveCampaign ya incorporan la lectura del lead scoring, un sistema de puntaje basado en las interacciones del prospecto con las herramientas digitales de la empresa, lo que permite leer a grandes rasgos la “temperatura” del contacto e identificar en qué etapa de nuestro embudo de ventas se encuentra, y qué acciones podemos implementar para hacerlo avanzar.

Atención al cliente

Las tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial han permitido a las empresas desarrollar acciones tendientes a responder a las dudas e incidencias de sus clientes. De esta forma lograr que la intervención de un humano se requiera cuando sea realmente necesaria, ahorrando muchos costos e inconvenientes.

Reducir costos, tiempos de producción y logísticos

Reconociendo patrones de compra, los sistemas son capaces de identificar épocas en las que será necesario un aumento en la productividad, y por lo tanto, puede poner en aviso para la compra de materias primas y organización en depósitos para el almacenaje del producto. Con esta información, los directivos de las empresas pueden ahorrar mucho tiempo en planificación.

Desarrollar productos optimizados para la demanda

Los robots son capaces de leer gran cantidad de reseñas y analizar diferentes aspectos de las mismas, como tópicos y grado de satisfacción, y arrojar toda esta información en tablas de fácil lectura.

Como por ejemplo: los compradores del producto X no están conformes con la funcionalidad Y. Nuevamente, información muy valiosa para el desarrollo de productos y estrategias de ventas.

Desarrollar perfiles de consumidor más precisos

Conocer con detalle el perfil de los consumidores es fundamental para el correcto diseño de productos y mensajes. Muchas empresas en sus departamentos de marketing incluso tienen “diseñado” un avatar que responde a un perfil muy detallado de uno de sus clientes, creado con información compilada entre cientos o miles de perfiles (no de uno en particular, claro).

Esta información al mismo tiempo es de mucha utilidad para desarrollar acciones de comunicación orientadas a la captación de nuevos públicos, o adaptación de mensajes a diferentes perfiles demográficos.

Los intereses manifestados sobre un producto por parte de personas de un país puede ser radicalmente diferente al de otro.

Por ejemplo, en un curso de marketing digital dictado online, y adaptado a diferentes idiomas, los prospectos europeos pueden estar interesados sobre todo en la autoridad que otorga la entidad emisora, mientras que los posibles alumnos de Brasil pueden estar interesados en la bolsa laboral internacional.

En este caso, un análisis del público objetivo seguido de una traducción de marketing del embudo de ventas es fundamental para garantizar la atención, y por lo tanto conversiones, de diferentes perfiles.

Para más información: Servicios de traducción de marketing 

Feedback de las campañas

Mientras que las campañas publicitarias tradicionales se medían en cantidad de impresiones y ventas en góndola (como dos parámetros casi separados), hoy la tecnología nos permite rastrear de extremo a extremo la efectividad de nuestras campañas.

Por ejemplo, luego de la compra de un producto podemos determinar cuál fue el primer contacto con el cliente, qué campaña llamó su atención y qué acción desencadenó la venta. No hay datos en el aire.

Cinco principales industrias beneficiadas por Big Data e Inteligencia artificial (más allá de las estrategias de ventas)

No queremos quedarnos solamente con las grandes ventajas que tienen estas tecnologías aplicadas a las estrategias de ventas, por el contrario, su utilidad va mucho más allá.

A continuación, revisaremos las industrias que han orientado gran parte de su toma de decisiones de la mano de estas tecnologías:

Médica

Prevenir es mejor que curar. Y a esto lo saben muy bien los servicios de medicina que utilizan sus bases de datos para realizar previsiones sobre la salud de sus afiliados. Con esta información pueden detectar un posible problema de salud a largo tiempo, y entonces trabajar en métodos de prevención de enfermedades.

Resultado: el paciente sigue gozando de buena salud, mientras los servicios ahorran mucho dinero en acciones o intervenciones más complejas.

Telecomunicaciones

Si hay una industria que convive con la lectura e interpretación de datos es la de las telecomunicaciones. A partir de modelos de previsión, los analistas han desarrollado estrategias para dar mayor soporte a la creciente infraestructura de conectividad, y así poder ofrecer mejores opciones a sus clientes, manteniendo la calidad del servicio.

Aseguradoras

El cálculo automático del nivel de riesgo de un asegurado es una herramienta fundamental para las aseguradoras, que confían en estos indicadores para establecer las primas que cada uno debe pagar. Las incidencias reportadas influyen en este cálculo y ayudan a definir que una persona con una conducta impecable al volante, no debería pagar la misma prima que otra con diferentes incidencias.

En gran medida esta industria depende de estos análisis automáticos para la supervivencia de su negocio.

Bancos

El análisis de riesgo es un dato de gran importancia para estas entidades, que confían en estos indicadores a la hora de decidir acciones, otorgar créditos y determinar porcentajes de intereses.

Deportes

KM recorridos por un jugador, mapas de calor, tiros al arco, porcentajes de pases acertados, son solamente el comienzo de la cadena de datos que el deporte está utilizando para trabajar en su mejora continua.

Toda la información que en un momento parece meramente estadística puede repercutir en la toma de decisiones muy importantes, sobre todo cuando se analiza a largo plazo. Muchos clubes a nivel mundial, como así también la selección alemana de fútbol, han declarado utilizar estas herramientas para el entrenamiento de sus jugadores y diseño de estrategias.

¿Ya usas Big Data e Inteligencia Artificial en tus estrategias de ventas?

A lo largo del artículo intentamos dar luz sobre las diferentes aplicaciones que estas tecnologías pueden tener en el desarrollo de estrategias de ventas, pero lamentablemente establecer una ley universal para su utilización es imposible. Lo que sí te podemos garantizar es que el primer paso es comenzar a recolectar información, esta tendencia llegó para quedarse y en el futuro vas a agradecer haber comenzado lo antes posible.