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Potencia tu fuerza de ventas dotando a tus comerciales de herramientas de aprendizaje automático y analítica predictiva para mejorar sus resultados en las citas con clientes. Descubre cómo sacar todo el partido a tu estrategia Machine Learning.

A día de hoy, los departamentos comerciales de las empresas se encuentran con una doble disyuntiva: reuniones muy cortas y muchos clientes con diferentes maneras de consumir que visitan con poco tiempo. ¿Cómo puedes ayudar a tu equipo de ventas a saber qué ofrecer a cada cliente cuando tienen cinco minutos y 2.000 referencias posibles que enseñar?

¿Qué productos ofrecer a un cliente cuando tienes cinco minutos y 2.000 referencias?

La respuesta está en el Machine Learning. Cada vez más compañías tienen a su alcance avanzadas herramientas de análisis de datos con interfaces sencillas y accesibles desde cualquier lugar. Se trata de aplicaciones inteligentes que indican a los comerciales qué productos ofrecer en cada momento con solo introducir el código del cliente.

Por un lado, el objetivo es dotar a los comerciales de herramientas que agilicen su trabajo. Actualmente pierden un 25% de su tiempo preparando recomendaciones, según estudios de Forrester y Gartner. Y por otro, aumentar la calidad y cantidad de información. Estas herramientas favorecen un aumento del 150% en la tasa de conversión y hasta un 300% los ingresos.

Ingredientes de tu aplicación inteligente:

  1. Disponer de un histórico de al menos dos años de las compras de tus clientes. Predecir el comportamiento de tus consumidores te permitirá ajustar la oferta y los precios además de conocer su opinión sobre tus productos o servicios.
  2. Contar con el apoyo de un CDO (Especialista en Datos) que desarrolle dos modelos diferentes: uno basado en la popularidad del producto y otro en la forma de comprar de nuestros clientes.
  3. Utilizar herramientas de Big Data y Machine Learning que se combinen para enseñar a tu aplicación todos los parámetros necesarios y que esta se vuelva “más inteligente”.
  4. Crear tres algoritmos: uno de recomendación para calcular los pesos de popularidad de cada referencia, otro para calcular la compra personalizada y un tercero para calcularlas probabilidades de éxito en la negociación.

     

    O todavía más fácil puedes conseguir una aplicación móvil como la de Falcon SPM para que los comerciales puedan conectarse a la aplicación inteligente en tiempo real durante las citas comerciales.

 

¡Voy a venderlo todo!

 

Gracias a estos ingredientes, Falcon SPM nos va a permitir utilizar diversos sistemas de recomendación según los parámetros de segmentación que enseñemos a nuestra herramienta. Algunos de los utilizados durante el desarrollo de la app se basan en:

 

  • El consumo medio anual del cliente
  • La efectividad de las visitas
  • El margen de la venta
  • Los productos más populares.
  • Productos en función de las compras habituales del cliente.
  • Recomendaciones cruzadas

 Lo más importante a la hora de desarrollar nuestra estrategia de Machine Learning es contar con herramientas flexibles que se adapten a las necesidades de segmentación de la empresa. Al mismo tiempo, resulta indispensable contar con el conocimiento necesario para alimentar nuestro sistema.

Así dotaremos a nuestro equipo comercial de una aplicación inteligente que ayude a mejorar las probabilidades de venta al facilitarle en un breve espacio de tiempo una completa información sobre clientes y los productos con mayores posibilidades de éxito.