Claves para ganar precisión y rapidez en las visitas comerciales

La entrada en escena de la venta electrónica y de las nuevas tecnologías que facilitan el diseño y la fabricación ha reducido las barreras de entrada para los nuevos negocios transformando radicalmente el mercado. Desde hace tiempo, se observa un aumento desmesurado en la oferta de nuevas referencias, lo que somete a los clientes a una intensa sobreinformación. En este escenario, los departamentos comerciales disponen cada vez de catálogos más extensos, pero de menos tiempo para mostrarlos durante las reuniones comerciales.

Este incremento de la competencia y de la presión que ejercen los clientes por conseguir mejores condiciones hacen imprescindible dar en el clavo a la hora de recomendar los productos más adecuados. Para ello, los equipos comerciales deben disponer de una información lo más precisa posible sobre el perfil y las necesidades del prospect al que se va a visitar. Afortunadamente, ya han empezado a implantarse en las empresas recomendadores de productos inteligentes que facilitan estos procesos.

Estas herramientas ya llevan un tiempo prestando servicio a las empresas y sirviendo de puente entre la oferta comercial y los propios clientes. Sin embargo, el próximo desafío consiste en aplicar las técnicas de aprendizaje automático y análisis predictivo a los sistemas de recomendación de manera que ganen autonomía y precisión a la hora de emparejar al cliente con el producto ideal en el momento más propicio para la compra. Esta combinación hará posible dotar a los equipos de ventas de aplicaciones inteligentes que les den soporte y asistencia antes, durante y después de las reuniones con clientes.

Las grandes empresas de comercio electrónico B2C no han permanecido ajenas a esta tecnología, ya que los beneficios que aporta son palpables. Según diversos informes de las consultoras Forrester y Gartner, hasta el 20% de los ingresos por compras en Internet pueden atribuirse a la recomendación de productos.

Además, en Estados Unidos, precursor en muchos casos de las nuevas tendencias que desembarcan en Europa, el 15% de los consumidores adultos han realizado compras a partir de las sugerencias de la propia página web. Los gigantes del eCommerce no solo disponen de sistemas de recomendación de productos, sino que estos cada vez ocupan una mayor superficie dentro del espacio disponible en la página web.

Información y análisis, ingredientes básicos para recomendar

La inteligencia artificial se basa en el diseño y aplicación de algoritmos capaces de aprender a representar datos y a detectar tendencias. Concretamente, evalúa la información para obtener modelos de comportamientos futuros.

En este sentido, la calidad y cantidad de información introducida es lo más importante a la hora de sacar el máximo partido a la herramienta. De ahí que sea la información el ingrediente básico a la hora de diseñar una plataforma inteligente de recomendación de productos.

Para predecir qué productos pueden interesar a cada cliente es necesario disponer de una base de datos sólida. Lo recomendable es que esté alimentada con un mínimo de dos años de histórico de compra de los clientes.

Esto supone almacenar enormes cantidades de datos. Gracias a la tecnología Big Data ya es posible obtener, gestionar y organizar toda esta información, lo que permitirá, en un último estadio, interpretar los datos y elaborar modelos predictivos sobre los que basar las recomendaciones.

Una vez que se ha depurado toda esta información, debe insertarse en una plataforma accesible desde la que los comerciales podrán consultar la base de datos completa, en tiempo real y desde cualquier dispositivo.

Así podrán consultar el perfil de cliente y los productos que más le conviene desde el mismo lugar de la reunión.

Pero no solo eso. Gracias al desarrollo de la tecnología de aprendizaje automático es posible entrenar de forma continuada al recomendador de productos de modo que se vuelva gradualmente más “inteligente” y autónomo. Es decir, que disponga de los parámetros necesarios para conocer en profundidad al consumidor, sus necesidades y sus preferencias.

Recomendador inteligente B2B

El objetivo final de este sistema es que el comercial solo tenga que introducir el código de cliente y la aplicación le dé acceso a los dos modelos diferentes: uno basado en la popularidad del producto y otro en la forma de comprar de cada cliente. Así podrá conocer qué productos son más adecuados en ese preciso momento.

Dependiendo del sector, se podría segmentar una gran variedad de datos para mejorar la predicción. Por ejemplo, el clima. Existe multitud de productos cuyas demandas se basan en las condiciones meteorológicas, como es el caso de los artículos para jardinería, del material para deportes de invierno o incluso de los productos de limpieza, la ropa y la alimentación.

Una aplicación inteligente de recomendación de productos, que aumenta las posibilidades de cerrar con éxito acuerdos comerciales, supone una verdadera solución para ofrecer a los clientes justo aquellos productos que necesitan o que les resultan interesantes.

Su utilidad reside, por tanto, en capacitar a la fuerza de ventas para mostrar de forma inmediata aquellas referencias que mejor encajan con las expectativas y preferencias de cada cliente. Asimismo, este aprendizaje sobre el comportamiento del consumidor y del mercado ofrece a las empresas una gran ventaja frente a la competencia gracias a la analítica predictiva.