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Machine Learning: la estrategia para mejorar tus ventas
20 abril, 2016

Machine Learning: la estrategia para mejorar tus ventas

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.

Hoy en día, los departamentos comerciales de las empresas se encuentran con una doble disyuntiva: reuniones muy cortas y muchas referencias de productos para mostrar. ¿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 científico de 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 dos algoritmos: uno de recomendación para calcular los pesos de popularidad de cada referencia, y otro para calcular la compra personalizada.
  5. Conseguir una aplicación móvil 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, la aplicación nos va a permitir desarrollar diversos sistemas de recomendación según los parámetros de segmentación que enseñemos a nuestra herramienta. Algunos de los más utilizados se basan en:

  • Top 10 de productos más populares.
  • Top 10 de productos en función de las compras habituales del cliente.
  • Recomendaciones cruzadas

Los más importante a la hora de desarrollar nuestra estrategia 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 los productos con mayores posibilidades de éxito.

Sobre el autor

Javier Molina

Business Developer Executive en Prodware España. Javier es un creativo especialista en tecnología con conocimientos profundos de Marketing Digital , Big Data e IoT.

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