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Cómo la Inteligencia Artificial puede potenciar las ventas

Cómo la Inteligencia Artificial puede potenciar las ventas
#otros
3 de enero de 2018
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Digital House eCommerce Inteligencia ArtificialLas organizaciones están transformando la manera en la cual venden gracias a soluciones basadas en Inteligencia Artificial. Esto se debe a que la aparición de grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y plataformas, junto con el registro de las interacciones entre cliente y marca permite que las compañías cuenten con más información que nunca sobre los consumidores.  En este sentido, un estudio publicado en MIT Sloan Management Review revela que el 76% de las primeras firmas que implementaron soluciones basadas en Inteligencia Artificial aumentaron sus ventas en un 76%.  Esta tecnología, en su concepto más amplio, tiene que ver con el hecho de que las máquinas toman decisiones o realizan procesos como lo haría un ser humano. El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial que permite a los algoritmos reconocer formas, diseños y patrones en los datos existentes, permitiendo que las máquinas aprendan por sí mismas cómo realizar la siguiente acción o hacer predicciones de negocios. Cada nueva información recibida posibilita que la máquina aprenda más, actualice la información, busque nuevos patrones y optimice continuamente las recomendaciones. Por ejemplo, cada vez que Netflix no sugiere una película en base al gusto de su usuario, el modelo aprende de estos nuevos datos y altera su proceso de reconocimiento para adaptarse y responder mejor, o proporcionar mejores sugerencias la próxima vez. En concreto, al momento de trabajar para generar más ventas, las soluciones de Inteligencia Artificial brindan los siguientes beneficios:
  • Conquistar al cliente potencial: Las organizaciones pueden pasar de generar ventas reactivas a ventas proactivas ya que puede recomendar los productos ideales para los clientes de forma personalizada gracias al análisis de los datos. Con Inteligencia Artificial, se puede guiar el proceso de venta desde la identificación hasta la retención del cliente, mientras que el aprendizaje automático puede mejorar continuamente las acciones, las ofertas y los procesos de venta.
 
  • Prospección: Las organizaciones tienen grandes colecciones de datos a su disposición con respecto a las compras y patrones de comportamiento de los clientes. El aprendizaje automático puede identificar estos patrones para proporcionar información sobre el comportamiento del consumidor a lo largo del tiempo. Así, es posible generar modelos para correlacionar señales cuando un cliente ha realizado compras y cuando no lo ha hecho. Estos modelos pueden reconocer las señales de futuros clientes, identificando a los clientes potenciales para retenerlos.
 
  • Cultivar y posicionar: Gracias al aprendizaje automático, nos dirigimos hacia la transformación radical de la comunicación del consumidor y la experiencia del cliente. Múltiples investigaciones indican que el 57% del proceso de compra se completa gracias a esta tecnología antes de una primera interacción entre humanos. Y es que los bots de ventas basados en Inteligencia Artificial pueden perfeccionar las señales de "intención" del cliente y tener respuestas proactivas para consultas iniciales sobre precios, características del producto o términos contractuales.
 
  • Ejecución: La Inteligencia Artificial puede generar predicciones de previsión de ingresos precisas a nivel macro para gerentes de ventas al proporcionar información sobre las tendencias de ventas segmentadas. De esta manera, se puede optimizar la toma de decisiones. Con una visión prescriptiva, los gerentes pueden obtener una perspectiva de las razones subyacentes de las tendencias de ventas, así como las acciones necesarias para mejorarlas.  Lógicamente, este tipo de solución digital sirve para otras acciones dentro de la organización. Por caso, puede ayudar a mejorar la productividad de los representantes de ventas al reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas rutinarias que se pueden automatizar, como el envío de mensajes personalizados basados ??en comunicaciones previas, respuestas a redes sociales y actualizaciones de perfiles de CRM.
 
  • Cierre de las ventas: Desde la generación de precios precisos hasta los descuentos, los procesos que toman decenas de miles de horas se pueden automatizar con el aprendizaje automático. Según los datos de ventas anteriores, un modelo puede recomendar precios personalizados para ayudar a los representantes de ventas a cerrar una transacción. Incluso, en un futuro cercano, aplicaciones sofisticadas basadas en Inteligencia Artificial escribirán presupuestos, y los contratos podrían ser generados y enviados a los clientes.
 
  • Operaciones más inteligentes: Si bien la Inteligencia Artificial no puede reemplazar el valor de la interacción humana cuando se trata de establecer relaciones con los clientes, puede hacer que esta interacción sea más inteligentes mediante la venta guiada y la automatización del trabajo operativo, lo que permite que los vendedores centren en su trabajo principal: ofrecer valor a clientes y la construcción de lealtad que conduce al crecimiento orgánico de los ingresos.

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Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.