Aplicación de la inteligencia artificial en las ventas B2B

Aplicación de la inteligencia artificial en las ventas B2B

¿Qué oportunidades nos brinda la inteligencia artificial a la hora de aumentar la eficacia de las ventas? Como consultora informática queremos explorarlas, compartirlas contigo en este nuevo post que te invitamos a leer con atención para exprimir al máximo las posibilidades de la AI.

En primer lugar, podemos echar mano de los sistemas AI para tareas administrativas y repetitivas. Autotomatizándolas, podremos dedicar a las personas a tareas más enriquecedoras para el devenir de la empresa. De hecho, el uso de la tecnología de IA en el servicio de atención al cliente aumenta las ventas y el volumen de negocios. Gracias a los algoritmos de la inteligencia artificial, las empresas pueden profundizar en el conocimiento de los clientes y aumentar las posibilidades de venta. ¿Cómo? Centrándose en los más prometedores de manera individual y dirigida.

Ventajas competitivas gracias a la inteligencia artificial

Las herramientas basadas en la inteligencia artificial (IA) pueden llevarnos a lograr resultados sostenibles en cuanto a las ventas e interesantes ventajas competitivas.

Por eso, los sistemas de IA cada vez se extienden más entre las empresas. Muchas utilizan ya el análisis predictivo en sus ventas. Algunos de sus beneficios son:

  • Aumenta la eficacia de las actividades de venta y del desarrollo de los clientes (ventas cruzadas y ventas al por mayor, por ejemplo).
  • Permite planificar y controlar mejor las ventas.
  • Reduce el riesgo de migración.

Para sacar el máximo provecho a la inteligencia artificial hay varias cosas a tener en cuenta. Por ejemplo, la calidad de los datos y su integración en sistemas ERP y CRM.

Otra de las aplicaciones de los sistemas de IA en las ventas tiene que ver con la creación de bases de datos comunes que, en colaboración con los departamentos de marketing, aporten información muy valiosa sobre los clientes. Como muchos procesos de IA pueden automatizarse, se libera al equipo de ventas de gran carga de trabajo. Ese tiempo ahorrado puede dedicarse a tareas de ventas reales.

Con la inteligencia artificial se adquiere un conocimiento profundo sobre el cliente y aumenta el ROI. Dicho de otro modo, con las aplicaciones AI podemos evaluar los comportamientos y características de los clientes potenciales.

Con el Lead Scoring Predictivo podemos evaluar las oportunidades de venta de forma más efectiva, escalable y objetiva. No en vano, este tipo de sistemas suelen estar ya integrados en sistemas de automatización de marketing, como por ejemplo Hubspot. Gracias a esta herramienta de inteligencia artificial las empresas pueden clasificar los contactos menos interesantes desde un principio y focalizarse en los que pueden ser provechosos. 

La importancia de la previsión

En Imagar somos conscientes de que los productos y servicios se venden mejor cuando la demanda es alta. Y, en este contexto, se puede hacer un seguimiento a partir de los datos con la IA. Se trata de predecir los resultados de las ventas potenciales. En este contexto, la inteligencia artificial y el análisis predictivo incrementan la calidad de las previsiones de ventas e ingresos. Los objetivos empresariales pueden definirse más claramente y los presupuestos y recursos pueden fijarse con mayor precisión.

Gracias a la inteligencia artificial, pueden crearse análisis detallados de las compras echando mano de los datos de ventas de CRM y ERP antes de la venta cruzada. Se trata de calcular y predecir las probabilidades de éxito. Las plataformas de IA analizan e interpretan las tiendas online para entender las preferencias de los consumidores. Estas herramientas permiten una adquisición efectiva y saber con qué clientes podemos contar en el futuro.

Por otro lado, los sistemas de IA pueden mejorar la experiencia del cliente. Lo harán implementando los siguientes aspectos:

  • Interacción automatizada con el cliente (asistentes de compra para encontrar el producto deseado).
  • Chatbots para atender las demandas de los usuarios.
  • Enfoque personalizado al cliente con sistemas de inteligencia artificial.
  • Detección de fraudes.
  • Respuesta y procesamiento de las consultas de los clientes.
  • Gestión de las experiencias de los clientes desde una perspectiva omnicanal.

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