Vender en la era de la IA

No hay duda de que el auge de las herramientas de IA en las ventas tiene el potencial de revolucionar la industria. Y nos guste o no, la IA está aquí para quedarse por un tiempo. Parece que la mayoría de las organizaciones de ventas de alto rendimiento (57 %) utilizan la tecnología para mejorar los procesos internos y la experiencia del cliente , y el estudio del informe "Estado de" de Salesforce demuestra que este número va en aumento.

La capacidad de AI para transformar la industria de ventas es enorme, y su adopción solo aumentará. A medida que las empresas se vuelven más basadas en datos y centradas en el cliente, aumenta la necesidad de herramientas de inteligencia artificial para administrar y analizar los datos de los clientes en tiempo real. Y dado que se espera que el mercado de software de IA alcance los $37 mil millones para 2025, no hay duda de que la industria de ventas será un importante impulsor de este crecimiento. Sin embargo, el potencial de la IA se extiende mucho más allá de lo que hemos visto hasta ahora. A medida que la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar ver surgir aplicaciones aún más innovadoras, desde análisis de ventas predictivos complejos hasta un servicio al cliente automatizado aún más desarrollado. Hoy en día, con Chat GTP de Open.ai escribiendo texto de una página en segundos y algoritmos que inventan moléculas de medicamentos para curar el TOC, la variedad de capacidades de IA parece infinita, al igual que las oportunidades para aprovechar la inteligencia artificial.

Comprender las diferencias: automatización, IA, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y red neutral

La línea entre todos los conceptos parece borrosa y, aunque todos están relacionados, existen grandes diferencias entre ellos. Tener una mejor comprensión de las diferentes tecnologías nos permite tomar decisiones más informadas cuando se trata del uso de la IA.

La automatización se refiere al uso de la tecnología para realizar tareas que, de otro modo, serían realizadas por humanos. Esto puede incluir tareas simples y repetitivas que siguen reglas preprogramadas como ingreso de datos, personalización o tareas más complejas como fabricación y logística. La mayoría de la automatización utiliza software tradicional que simplemente mueve datos, mientras que la IA tiene la capacidad de comprender esos datos.

La inteligencia artificial (IA) , por otro lado, se refiere específicamente a la capacidad de las máquinas para aprender de datos históricos y realizar tareas que imitarían o irían más allá de las capacidades humanas , como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción de idiomas . La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático, modelos estadísticos y redes neuronales para procesar y analizar datos, aprender de ellos y hacer predicciones o decisiones.

Machine Learning (ML) es una de las subcategorías de inteligencia artificial que aprende automáticamente información, reconoce patrones de datos y aplica ese aprendizaje para tomar decisiones. Brinda a los sistemas la capacidad de aprender sin estar programados para hacerlo y se centra en el uso de técnicas estadísticas para permitir la mejora del rendimiento en una tarea específica aprendiendo de los datos. El aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y el diagnóstico médico.

Deep Learning (DL) es un enfoque especializado de aprendizaje automático que ejecuta muchas aplicaciones y servicios de IA. Extrae y aprende de los datos para crear múltiples modelos mediante la comprensión de patrones y tendencias que luego se traducen en información. Aunque está inspirado en las funciones del cerebro humano, ya supera las capacidades humanas al analizar datos en niveles extremadamente abstractos. Los algoritmos DL se utilizan en nuestra vida cotidiana, desde Alexa y Siri hasta la detección de objetos en la asistencia de carril en los automóviles.

La red neuronal juega un papel primordial en la inteligencia artificial. Este algoritmo crece a un ritmo del 40 % cada año y se espera que alcance los 163 billones de gigabytes para 2025 y está diseñado para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Compuesto por capas de neuronas artificiales, ingresa una predicción basada en valores dentro de su algoritmo. La red neuronal es un algoritmo compuesto por unas pocas capas de nodos, mientras que DL es una técnica que consta de múltiples capas de red neuronal.

Tanto el aprendizaje automático como la IA pueden ser muy beneficiosos en muchas industrias si se usan correctamente. Al proporcionarles datos correctos y completos, y saber cuándo y cómo usarlos, una colaboración entre un cerebro humano y la inteligencia artificial tiene el potencial de lograr resultados notables.

¿Qué papel juega la IA en las ventas?  

En este momento, la IA se puede incluir en cada paso durante el ciclo de ventas. Sin embargo, a pesar de sus capacidades, no excluye y es posible que nunca excluya por completo la participación humana, sino que cambia la forma en que trabajamos. Y con la automatización de tareas repetitivas y el análisis de grandes cantidades de datos, la IA puede ayudar a los representantes de ventas a trabajar de manera más eficiente, al tiempo que proporciona información valiosa que puede ayudarlos a tomar decisiones más informadas.

Los chatbots impulsados ​​por IA también pueden ayudar a agilizar el proceso de ventas, atendiendo las consultas de los clientes y liberando a los representantes de ventas para que se centren en tareas de más alto nivel, como la creación de relaciones y el cierre de acuerdos. Al identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, la IA puede ayudar a las organizaciones de ventas a predecir las necesidades y preferencias de los clientes, lo que les permite adaptar su enfoque y brindar un servicio más personalizado.

Estos son algunos ejemplos de cómo la IA puede aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento de los ingresos:

Generación y calificación de leads:

La generación de leads es compleja, especialmente en el ecosistema B2B. Solo la generación de oportunidades y la investigación consumen alrededor del 21 % del tiempo de un representante de ventas B2B y al menos la mitad del presupuesto de la mayoría de los especialistas en marketing. Y a pesar de los mejores esfuerzos, casi el 79% de los clientes potenciales nunca se convierten . No es de extrañar que las soluciones de Demand Gen AI estén prosperando y vemos un aumento en la cantidad de plataformas que optimizan los procesos de generación de leads. Por ejemplo, uno de los enfoques principales de 6sense es el análisis predictivo: capturar datos relevantes de compradores potenciales, mapear el comportamiento de los tomadores de decisiones, descubrir intenciones y predecir cuentas en el mercado. Esto permite que los equipos de ventas pongan sus esfuerzos en los clientes potenciales que probablemente se convertirán, eliminando las conjeturas.

Compromiso con el cliente:

Personalización: la personalización de la IA va más allá de lo que puede hacer la automatización simple. Hoy, la IA combinada con CDP (Plataforma de datos del cliente) puede hablar el idioma de su audiencia y ayudar a los representantes de ventas a adaptar su enfoque a cada cliente individual, utilizando datos sobre su comportamiento y preferencias para brindar una experiencia personalizada. Estos datos se pueden usar para crear experiencias personalizadas para cada cliente, adaptando el argumento de venta y los mensajes para que coincidan con sus necesidades e intereses específicos.

Las soluciones como Nytro.ai utilizan inteligencia artificial para evaluar y analizar grabaciones de presentaciones de demostración de representantes de cara al cliente. Usando múltiples técnicas de aprendizaje automático, la plataforma puede determinar rápidamente el rendimiento de presentación de un representante.

Chatbots, asistentes de voz, programadores de citas: los chatbots de hoy en día han recorrido un largo camino desde que los chatbots (chatterbots) se introdujeron por primera vez en 1966, o incluso los que recordamos de hace unos años. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) que se usa hoy en día permite que los chatbots y los asistentes de voz comprendan e interpreten mensajes complejos y respondan con precisión. Además de uno de los principales beneficios que es liberar el tiempo de los representantes de ventas y los agentes de servicio al cliente, también mejoran en gran medida el tiempo de respuesta al tiempo que aumentan la participación del cliente.

Según Conversica, "el 34 % de los contactos no pueden encontrar respuestas a preguntas sencillas, por lo que recurren a un chatbot, pero el 87 % de los usuarios no están satisfechos con los chatbots programados". La IA generativa se mantiene alejada de las respuestas con guión y, en cambio, ofrece una experiencia auténtica a través de un compromiso dinámico mientras captura datos e información en el camino.

Análisis de sentimientos: en marketing, el análisis de sentimientos (o minería de opiniones) se utiliza como una forma de escucha social para medir las percepciones de las audiencias sobre una marca, producto o servicio. Supervisa los canales de las redes sociales y las revisiones en línea para identificar problemas potenciales y abordarlos de manera proactiva. En el servicio de atención al cliente, el análisis de sentimientos se puede utilizar para categorizar los comentarios de los clientes y priorizar las respuestas según el nivel de urgencia. Al comprender el sentimiento del cliente, los equipos de ventas pueden adaptar su enfoque y mensajes para abordar las inquietudes de los clientes y mejorar la satisfacción general.

Análisis y previsión de ventas :

Los representantes de ventas que se ahogan en datos parecen estar desactualizados. AI ayuda a crear pronósticos precisos desde la creación de predicciones precisas hasta actualizaciones en tiempo real sobre el rendimiento de las ventas. Esto permite que los equipos de ventas reaccionen rápidamente a los cambios en el mercado o el comportamiento de los clientes y reconozcan las oportunidades de ventas. La identificación de patrones y tendencias en los datos puede revelar información sobre la dinámica del mercado que puede no ser evidente para el ojo humano. Automatizar el proceso de pronóstico es especialmente valioso en la industria de ventas, donde hay una gran cantidad de datos para filtrar, incluidos los datos demográficos de los clientes, las cifras de ventas, las tendencias del mercado y más.

La IA también puede ayudar a identificar anomalías en los datos, como clientes que corren el riesgo de abandonar, y con el énfasis actual en la retención de clientes, esto cuenta como uno de los usos más valiosos de la IA. Las plataformas como Gong.io permiten la identificación rápida de riesgos legítimos en su tubería, el seguimiento de iniciativas estratégicas y la conversión de tareas diarias en una lista en vivo automatizada de movimientos ganadores de tratos en los que puede actuar.

Mantenerse por delante de la competencia

Aunque la IA tiene un enorme potencial para transformar las empresas, todavía existen barreras para su adopción. Los costos asociados con la implementación de tecnologías basadas en IA, la falta de comprensión o experiencia y los desafíos de datos se encuentran entre las preocupaciones más comunes que nuestros clientes mencionan a nuestros expertos.

Pero esos desafíos no significan necesariamente que las puertas de la IA estén cerradas para ellos. La subcontratación es una de las mejores soluciones para seguir utilizando el poder de las herramientas de IA en su ciclo de ventas y una forma de probar tecnologías innovadoras mientras tiene la confianza para experimentar en un entorno regulatorio y de datos seguro. En MarketStar, trabajamos y entendemos la industria, las últimas tendencias y herramientas. De hecho, trabajamos activamente para encontrar las mejores soluciones para proporcionar ingresos rentables a nuestros clientes. Mantener una posición de liderazgo sin el uso de automatización o IA demuestra ser más desafiante cada año, pero utilizar un subcontratista que utiliza la última tecnología es cada vez más accesible y una receta comprobada para el crecimiento.