¿Sabías que se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) para mejorar las prácticas de ventas, mejorar los resultados y acercarte a la commercial excellence? Haciendo uso de una infraestructura de datos existente, se puede conseguir aumentar el rendimiento en el área de ventas.
En Enzyme somos expertos en crear algoritmos con garantías de un beneficio tangible en las áreas comerciales de grandes compañías. Si quieres saber cómo lo hacemos sigue leyendo y te lo contamos.
Commercial excellence a través de la IA
El resultado de los algoritmos de inteligencia artificial está muy influenciado por la calidad de datos con los que se alimenta. Por este motivo, en Enzyme realizamos una etapa previa de análisis e inventariado de datos. Esto nos permite asegurar que se cuenta con la madurez suficiente como para producir un algoritmo que ofrezca todas las garantías necesarias.
En Enzyme estamos especializados en realizar proyectos que requieren la programación de algoritmos de inteligencia artificial. Esto nos permite programar de forma periódica la actividad de la fuerza de ventas y optimizarla mediante aprendizaje continuo. A su vez, esto nos permite mejorar los KPIs operativos en cada ciclo mensual iterativo.
¿Cuáles son los objetivos de un proyecto de IA diseñado para ayudar a lograr commercial excellence?
Cada proyecto de IA diseñado para potenciar la excelencia comercial debe adaptarse a las características propias de cada negocio. A continuación te presentamos algunos de los ejemplos más comunes en el caso de la optimización de la agenda comercial, una de las muchas posibilidades en las que la IA puede sernos de gran ayuda.
Programar periódicamente la actividad de la fuerza de ventas.
El objetivo de esta funcionalidad es servir de asistente virtual inteligente a la fuerza de ventas.
Es decir, proporcionar de manera automática y periódica (mensual) insights en forma de planes de visita a puntos de venta, objetivos comerciales, recomendaciones de acciones, etc. Además de ser integrables en el CRM, estos insights y acciones se segmentan por punto de venta, segmento de cliente, vendedor, área, periodo, etc.
Programación de agendas de visitas
Los criterios que se utilizan para la generación de estas agendas son varios. Algunos ejemplos son la optimización de la oportunidad de negocio según KPIs, datos históricos o ruta óptima por vendedor y día según datos históricos de geolocalización de vendedores, entre otros.
Los tipos de insights o acciones que se obtienen pueden ser de dos tipos:
- Agenda de visitas por vendedor y mes
- Agenda de visitas y contactos por punto de venta (actualizables de forma mensual)
Alimentación automática de KPIs operativos en la Plataforma de BI
Los insights o análisis obtenidos a partir de los datos se procesan y se incorporan a la plataforma de BI del cliente. La actualización automática de los KPIs se realiza según definiciones y procesos BI.
La lógica de árbol de los KPIs nos permite tener una visión más profunda de los KPIs generales del negocio, ya que nos permite mostrar aquellos indicadores operativos menos evidentes y que suelen estar ocultos en la operativa. En este sentido, hay que tener en cuenta que estos son los que realmente reflejan la esencia del comportamiento de la red de ventas, y que son los que explican en profundidad las magnitudes de los indicadores de venta.
Generación de inteligencia de cliente
La generación de inteligencia de cliente se realiza a partir de información cualitativa introducida por los vendedores o el Customer Service en el CRM, así como de información cuantitativa generada por el proceso.
Algunos ejemplos son los siguientes:
- Modelos de relación compañía-cliente apropiados: adecuación de los puntos de contacto que la empresa debe tener con cada cliente para maximizar el retorno.
- Adecuación óptima a cliente y punto de venta: es decir, se adecúa el perfil y el rol del vendedor, el tipo de visita o contacto, la persona-puesto, etc.
- Agrupación dinámica de clientes: esto se realiza en función de las características comunes de los clientes.
- Evaluación de la situación actual por cliente y generación de recomendaciones: se realiza la segmentación, la modificación de agendas o tipo de contacto, el ajuste en contenido de visitas y el ajuste en targets por cliente y KPIs, entre otros.
¿Cuáles son las fases de un proyecto de IA aplicada a commercial excellence?
Las fases que seguimos en la realización de los proyectos de inteligencia artificial aplicada a commercial excellence son las siguientes:
Configuraciones alrededor del conjunto de datos
La primera fase es aquella en la que se analizan los datos disponibles y se realiza el diseño y la implementación de los procesos ETL (extraer, transformar y cargar los datos). Esto se lleva a cabo usando todas las fuentes de datos que utiliza el cliente.
Para la integración en los diferentes orígenes de datos se implantan conectores de acuerdo con las versiones soportadas de los servicios requeridos, o se consumen directamente vía API Rest.
Programación o codificación del algoritmo
Una vez que se han asentado las bases de información sobre las que se construirán los modelos, damos nuestras recomendaciones y, de forma conjunta con el cliente, se diseña la arquitectura del conjunto de algoritmos que resuelvan los escenarios ideados.
En este sentido, se define un calendario de entrenamientos y puntos de control para evaluar la evolución de las métricas. A continuación, se implementa el modelo acordado junto con los pipelines necesarios de entrenamiento, evaluación, despliegue y consumo.
Test de evaluación
Para implementar la parte test, es importante definir métricas que midan de la forma lo más precisa posible el verdadero beneficio proporcionado por el modelo, ya sea en volumen de venta, optimización del workflow de trabajo o disminución de costes, entre otros posibles.
Es muy importante la definición de un conjunto de KPIs objetivo asequibles (que se puedan calcular con los datos de los que se dispone). Esto permite que, mediante la aplicación de A/B Testing o métodos similares, se mida realmente el impacto que produce la inteligencia artificial en el negocio, ya que es el criterio por el que se van a optimizar los modelos.
Primer despliegue
Como parte del primer despliegue de los modelos de Inteligencia Artificial, se establecen los controles de calidad necesarios para garantizar el aprendizaje iterativo del modelo hasta su total operacionalización.
En este punto, y gracias a la experiencia de Enzyme en proyecto similares que requieren la puesta en marcha y operacionalización de modelos de Machine Learning, se logra aprovechar la infraestructura montada para este primer caso en otras aplicaciones de la IA en el servicio del área de ventas.
Aprendizaje iterativo
Una vez que se ha realizado el primer despliegue, se configuran el conjunto de herramientas que permiten reentrenar, desplegar, consumir y medir la evolución de las futuras iteraciones del algoritmo. Esta información se consume desde un reporte específico en el que se gestiona el ciclo de vida de esta familia de modelos.
En Enzyme podemos ayudarte con esta y otras aplicaciones de inteligencia artificial. Gracias a esta y otras tecnologías de vanguardia puedes optimizar el funcionamiento y los procesos del área de ventas de tu empresa. Podemos ayudarte a mejorar la optimización de precios dinámicos, la alineación del portfolio con la cartera de clientes, la segmentación inteligente de clientes, la predicción de abandono de cliente y ventas, las recomendaciones de contenidos y mucho más.
Contacta con nosotros y cuéntanos qué necesitas. Juntos desarrollaremos la solución concreta que tu empresa necesita. ¿Estás listo para desarrollar el máximo potencial de tu negocio?
