3 tipos de tecnología para incrementar las ventas

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La tecnología irrumpe en el terreno de los negocios para conseguir empresas más exitosas, ayudando a incrementar la productividad a todos los niveles. Esto afecta también a las ventas. Invertir en las opciones adecuadas puede suponer un gran salto en los beneficios de las compañías.

En B12 Admark nos especializamos en este terreno gracias a nuestro partner Strategy Big Data, nuestro laboratorio tecnológico. Sus especialistas desarrollan todo tipo de soluciones enfocadas a negocio, entre ellas, Machine Learning, Big Data y soluciones Cloud, tres tipos de tecnología para incrementar las ventas.

La combinación de estas tres tecnologías da lugar a empresas mucho más rentables, con más capacidad de autoaprendizaje y más preparadas para competir en mercados cada vez más complicados, ya que permite perfeccionar los productos, los mensajes y los canales de venta gracias a un conocimiento mucho más profundo de los públicos de una compañía.

Machine Learning

Los sistemas de aprendizaje automático benefician a la empresa en cualquier área, desde los recursos humanos o la logística hasta, por supuesto, las ventas. Esta rama de la Inteligencia Artificial desarrolla metodologías y técnicas que permiten que las máquinas aprendan de su propia experiencia. Aplicado a esta materia en concreto, esto significa que los softwares especializados aprenden a partir de casos reales de ventas y de no ventas.

Los robots aprenden tanto de las situaciones exitosas como de los fracasos. Para ello, se han desarrollado sistemas que emulan la mente de un ser humano. Los softwares emplean algoritmos que tienen patrones de aprendizaje que les permiten evolucionar como lo haría una persona.

Explicado de forma sencilla, los especialistas crean una máquina preparada para aprender por sí misma, y la alimentan con unos datos iniciales. Ese es su punto de partida. Después, su conocimiento crece. La propia máquina recibe información, razona a partir de ella y la emplea para autocorregirse.

Para entender esto, podemos irnos a uno de los primeros sistemas de Machine Learning, el diseñado en 1956 por Arthur Samuel, una máquina que emplea esta tecnología para jugar a las damas. En sus primeros enfrentamientos con una persona, el robot salió perdiendo. Sin embargo, el ingeniero encontró la clave de su impatibilidad: programar a la máquina para que compitiera contra sí misma y aprendiera de su propia experiencia. Nunca más volvió a ser vencida.

En el terreno del negocio pasa lo mismo. El software analiza cada detalle de cada caso real, extrae tendencias, correlaciones y patrones relacionados con las probabilidades de conseguir ventas y desarrollar modelos predictivos que se perfeccionan con cada contacto con los clientes o clientes potenciales. Digamos que está sometido a una auditoría continua.

Por ejemplo, puede analizar las interactuaciones de las personas con una tienda online (los productos deseados, los añadidos al carrito, etcétera) o con un agente, en el caso de la venta telefónica. En cada llamada se analiza todo, desde las palabras y los silencios hasta el tono de voz, las emociones y las reacciones ante ciertos estímulos.

De ahí se extrae un aprendizaje que se aplica en la siguiente llamada. A partir de ahí, se desarrollan sistemas de segmentación, recomendación, up y cross-selling, etcétera, que cada vez funcionan mejor. Así es como la tecnología nos ayuda a vender, a saber qué ofrecer a cada cliente, a través de qué plataforma, de qué persona y con los argumentos y mensajes más adecuados para él.

Todo ello se define en base a su perfil y a la etapa del ciclo de venta en la que se encuentre. Es un combo perfecto de aprendizaje continuo.

Big Data

Como decíamos, el éxito de las herramientas predictivas se basa en experiencias reales y en los datos que ellas generan. Big Data es la disciplina que gestiona y analiza datos en volúmenes masivos, la que nos permite almacenar y procesar cantidades ingentes de datos que se transforman en información y que alimentan a los algoritmos basados en Machine Learning.

Por eso, ambas tecnologías van de la mano. El Big Data recaba datos que las máquinas utilizan para aprender. Cuantos más datos tengamos, más certeras serán las predicciones de las máquinas. De este modo, con la combinación de estas dos tecnologías se consiguen modelos más acertados y rápidos.

Otro valor añadido de esta disciplina es que recaba y procesa los datos en tiempo real, lo cual fomenta que el aprendizaje sea continuado. La información llega al momento, se procesa al momento y las máquinas aprenden de ella al momento también. Esto permite reaccionar de forma más rápida. Si una campaña no está funcionando bien, se detecta el porqué y se realizan los cambios pertinentes para que los resultados sean satisfactorios.

El Big Data trabaja con datos de naturaleza dispar, estructurados y no estructurados, y provenientes de fuentes diversas. Volviendo al ejemplo anterior, se pueden extraer de la interactuación de un usuario con una e-commerce o una conversación con un agente telefónico, pero también de su respuesta ante un anuncio digital, un texto o una foto publicada en una red social, por ejemplo.

Si hace un clic o un comentario, si lo comparte, o si no hace absolutamente nada. Haga lo que haga o lo que no haga genera un dato. La complejidad del Big Data reside en recabarlo, almacenarlo, validarlo y procesarlo (lo que decíamos antes, analizarlo, cruzarlo con otros datos y extraer patrones).

Soluciones Cloud

Las soluciones Cloud son un importante avance en la gestión empresarial y el incremento de ventas. Son el lugar en el que las empresas pueden almacenar esos volúmenes masivos de datos de los que hablábamos antes. El Big Data no existiría sin estos sistemas.

La nube es un espacio invisible albergado en la red de servidores de internet que sirve para almacenar cantidades inimaginables de datos. Se utiliza en el contexto empresarial, pero también está pensada para uso individual. Es segura (no se puede robar físicamente, su acceso está restringido y se crean copias de seguridad periódicas) y permite que diferentes personas, equipos y softwares accedan a la información a la vez, a través de internet.

La nube ahorra costes de infraestructuras, flexibiliza el trabajo (no tienes que estar en un sitio concreto, puedes acceder a ella desde cualquier lugar), su capacidad de almacenamiento es ilimitado y está en constante actualización.