ventas b2b e inteligencia artificial y análisis big data

Ventas B2B y el análisis de big data e inteligencia artificial

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Aunque la fuerza de ventas B2B es vital para el sostenimiento y crecimiento de las empresas (independientemente de la industria en la que operen), sigue siendo una actividad profesional en la que predomina el componente humano. Los CRM son quizá la única aportación tecnológica que se ha extendido de manera masiva a los centros de trabajo de todo el mundo. Y pese a que estas herramientas de gestión de la relación con el cliente han evolucionado y añadido funcionalidades, todavía no sacan el suficiente partido a la información que los trabajadores aportan.

Venta transaccional > venta relacional > venta inteligente

La venta transaccional y la relacional o consultiva son dos enfoques que coexisten y tienen sentido para diferentes productos y servicios concretos. Pero de algún modo, la última puede considerarse una evolución natural de la primera a medida que maduraron los mercados.

La orientación transaccional está fuertemente relacionada con el comienzo de la fabricacción en masa a finales del siglo XIX. En ese momento, el valor se percibía como algo intrínseco al producto que el comprador era capa de percibir a la hora de consumirlo. Se trataba de un enfoque a corto plazo en el que el vendedor persuadía de manera insistente y casi agresiva utilizando presentaciones estándares y técnicas centradas en el cierre de la transacción.

Conforme nos adentramos en el siglo XX (especialmente a partir de los años 50) el proceso de ventas se hacía más complejo. Los prospectos están mejor informados, los vendedores reciben un entrenamiento específico y las soluciones ofertadas por las empresas incorporaban aspectos tangibles e intangibles.

A partir de los años 70, los profesionales de las ventas buscan ya prospectos con necesidades que las empresa pudiera satisfacer, usaban preguntas para conocer mejor los problemas y retos de los leads y dejaron a un lado técnicas más simples y manipulativas. Estábamos entonces en disposición de predecir ventas y hacerlas sostenibles usando un enfoque consultivo que se centraba en el prospecto.

Con la llegada de la digitalización, los actores que conforman el intercambio en el proceso de venta se multiplican. El prospecto está ahora hiper-informado, empoderado y es en gran parte autosuficiente. Ahora la percepción sobre el objeto intercambiado ya no está solo moldeada por el vendedor, sino también por los influenciadores digitales, el boca a boca de usuarios y no usuarios o las evaluaciones recibidas. Por tanto, se hace necesario un nuevo estilo de ventas que incorpore el análisis de datos y la adecuación multicanal al prospecto. Es la era de la venta inteligente.

La venta inteligente: Big data e inteligencia artificial en el proceso de venta B2B

Mientras que previas innovaciones tecnológicas, incluida la llegada del teléfono, ordenadores o Internet, ayudaron en el proceso de recolección de datos o su procesamiento, el proceso de decisión siempre ha recaído en los humanos. Hoy, tecnologías emergentes como la inteligencia artificial alteran las interacciones entre humanos y máquinas, permitiendo a las computadoras resolver problemas con escasa o nula intervención humana.

El campo de las ventas B2B no es inmune a los cambios fundamentales traídos por la inteligencia artificial. De hecho, el sector B2B muestra un creciente interés por ella.

La siguiente tabla detalla las clásicas etapas del proceso de venta B2B y señala qué valor añade la inteligencia artificial a cada uno de estos pasos. Se trata de una traducción al español de la tabla ‘Artificial and human intelligence for value creation in B2B sales’, extraída del artículo ‘Collaborative intelligence: How human and artificial intelligence create value along the B2B sales funnel‘ publicado en el año 2020. 

Etapas del  funnel de marketing y ventas B2BMarketing tradicional y tareas de ventaValor añadido de la IAValor humano añadido a a los procesos potenciados por IA
(1) Prospección
•Generación de leads: Encontrar potenciales clientes.
•Cualificación de leads: Evaluar la propensión a la compra de los leads.
• Construir perfiles ricos de prospectos. (datos estructurados y desestructurados).
•Cualificación de leads predictiva.
•Actualizar la generación y cualificación de leads mediante el modelo ML (machine learning).
• Interpretar listas de prospectos y explicar inconsistencias.
• Verificar  la cualificación de leads y y ponerlo en el contexto del negocio.
(2)Pre-acercamiento y (3) Acercamiento
Lead Nurturing:  Adquirir más información sobre los leads y establecer contacto. 
Ad targeting y retargeting: Personalizar y customizar los mensajes y el canal.
Curación de contenido
•Hacer contacto vía agentes digitales (por ejemplo, chatbots)
• Monitorizar el retargeting de anuncios y la curación de contenidos.
• Tomar el control o delegar a los agentes digitales durante el contacto.
(4)Presentación
• Comunicar las características del producto o servicio que resuelven los problemas del posible cliente (por ejemplo, prototipos, casos de uso o simulaciones).
•Prototipado mediante inteligencia artifical.
•Inteligencia artificial emotiva (Emotion AI).
• Crear rapport, confianza y credibilidad.
• Contestar a preguntas en persona.
•Interpretar emociones y responder de manera efectiva.
(5) Superar objeciones y
(6) Cerrar
• Negociar la venta y superar posibles objeciones.
•Curar inteligencia competitiva (por ejemplo para battlecards de venta).
•Establecimiento de precios dinámicos.
• Comunicar los beneficios del producto.
Crear rapport, confianza y credibilidad.
Interpretar emociones y responder de manera efectiva. 
•Comunicación persuasiva.
(7)Follow-up o seguimiento
• Completar el pedido actual.
• Seguimiento más allá del pedido actual.
Upsell, cross-sell, etc.
Automatizar los flujos de trabajo
•Automatizar postventa (por ejemplo con chatbots)
•Crear perfiles ricos de clientes (datos estructurados y no estructurados) para descubrir nuevas necesidades.
• Supervisar el procesamiento de los pedidos y su cumplimiento.
• Fortalecer la relación durante el intercambio.
• Servicio postventa personal y seguimiento.
• Interpretar necesidades nuevas y explicar inconsistencias.

Ventas B2B en la era del Big Data

Las empresas construyen relaciones con los clientes con vistas a obtener una rentabilidad sostenida en el tiempo. El marketing relacional hace énfasis en el rol del cliente como centro de la estrategia. Es bien sabido que mantener a los clientes actuales es mucho más rentable y sencillo que adquirir nuevos, pero es aún más relevante para negocios tipo B2B, donde el número de clientes es menor que en B2C y al mismo tiempo poseen un valor significativamente mayor.

Por tanto, es importante aproximarse a clientes B2B con soluciones a medida, ofertas e incentivos. Y ahí es donde entra en juego la analítica de big data, abriendo nuevas oportunidades para personalizar la experiencia de los clientes. El big data es una material ‘en bruto’ que debe ser transformado y refinado para proporcionar información de negocio.

Los datos volcados en el CRM suponen la mayor fuente de información en muchas organizaciones, particularmente en marketing B2B. El análisis de big data logra extraer conocimiento útil de datos agregados desde diversas fuentes que permiten a la empresa operar de una manera aún más orientada al cliente. Adicionalmente, permite a las compañías optimizar sus acciones de marketing en base a información en tiempo real.

Según apuntan los autores del artículo ‘Fostering B2B sales with customer big data analytics’:

Nuevas fuentes de big data relacionadas con los clientes pueden permitir más y mejores datos para las decisiones que tienen que ver con el CRM. Al sumar el análisis de big data se ayuda a llenar los huecos existentes en el conocimiento del comportamiento de los clientes que podrían no haberse detectado con anterioridad. También mejora las actividades clave del marketing de datos como el targeting, segmentación o retención de usuarios.

El factor humano en la aplicación de big data e inteligencia artificial en el B2B

Es difícil predecir cuál va a ser el grado de implicación de los humanos en industrias que están comenzando a abrazar la inteligencia artificial. Como vimos anteriormente, los humanos añaden valor en cada una de las etapas del embudo de ventas. Por ejemplo, en el caso de un proceso de lead scoring automatizado e inteligente, los profesionales aún deben revisar y constatar los datos.

¿Quiere decir esto que siempre será necesaria al intervención de los humanos en los procesos de venta B2B? Todo dependerá del desarrollo de la tecnología y, sobre todo, el avance en campos como el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los chatbots cada vez se hacen más sofisticados, entendiendo mejor a los posibles compradores y ofreciendo soluciones más acertadas. Mientras más indistinguible sea la conversación, más marginal será el papel que jueguen los profesionales de las ventas.

Por el momento no todos los clientes están preparados para dejar de lado la interacción humana. Sin embargo, la IA es perfecta para optimizar procesos, al aligerar el volumen de trabajo de los humanos haciéndose cargo de aquellos clientes que sí se sienten cómodos con ella. Pero más allá de eso, la analítica de big data y el uso de inteligencia artificial va a reforzar el componente relacional/consultivo frente al meramente transaccional en los procesos de venta. Los profesionales se irán cada vez más orientando a complementar la experiencia del cliente y serán vistos como un plus de esfuerzo y exclusividad por parte de la empresa que les trata de vender.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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