Aplicaciones IA para el Área Comercial

Nuestro enfoque en la exploración de datos comerciales trasciende las capacidades del ser humano, para realizar análisis en un creciente y abrumador océano de datos. 

Con las técnicas más avanzadas de Machine Learning, realizamos análisis multi-variables que cruzan datos de clientes, mercados y productos para identificar patrones, correlaciones, interdependencias, y catalizadores. Desvelamos insights valiosos que, a menudo, pasan inadvertidos con herramientas tradicionales de business intelligence.

Estos descubrimientos permiten a nuestros clientes tomar decisiones de negocio fundamentadas y estratégicas para:

• Identificar oportunidades de negocio encubiertas
• Personalizar ofertas y comunicaciones
• Anticipar tendencias y comportamientos de los consumidores
• Ajustar estrategias de adquisición y fidelización de clientes
• Promover el desarrollo de nuevos productos y servicios, o la creación de nuevas funcionalidades

La previsión de ventas es un ejercicio clave para maximizar ingresos, mejorar la experiencia de clientes, garantizar lanzamientos de productos  y optimizar la gestión de inventarios, como en el caso de las tiendas.

Desarrollamos aplicaciones de previsión de ventas que emplean algoritmos predictivos junto con las técnicas más avanzadas de Machine Learning. No solo utilizamos datos históricos y en tiempo real, sino que también integramos variables externas como campañas, estacionalidad, ubicación y características de los productos para proporcionar estimaciones precisas y accionables para los equipos comerciales y de abastecimiento.

Nuestra solución se complementa con sistemas de optimización de inventarios. Al fusionar datos de ventas y señales de la cadena de suministro con nuestro modelo de predicción de ventas, nuestros sistemas pueden recomendar la cantidad óptima de stock, reducir el excedente y prevenir el desabastecimiento, abaratando costes y mejorando al gestión de los recursos.

Diseñamos aplicaciones que analizan los datos de precios y ventas, para encontrar el precio óptimo para un producto o servicio que maximice su rentabilidad por cliente o segmento de clientes, así como para activar campañas de promoción y descuentos personalizados.

Nuestra metodología de optimización se centra una avanzado análisis de datos, que nos permite identificar patrones predictivos de cambios en la oferta y la demanda. Incluimos datos históricos, seguimiento de precios y ventas en tiempo real por segmentos de clientes, monitoreo de la competencia, y la previsión de la demanda considerando variables como estacionalidad, esfuerzos publicitarios, acciones promocionales y tendencias del mercado.

Una comprensión profunda y detallada de su audiencia es crucial para captar leads, convertirlos en clientes y fidelizarlos. Diseñamos modelos de hipersegmentación basados en el análisis de datos estadísticos, demográficos, geográficos y transaccionales (interacciones online e historial de compras). Mediante algoritmos de Machine Learning, el sistema clasifica y puntúa estos contactos con un nivel de granularidad máxima, para automatizar y personalizar las interacciones de la compañía con sus audiencias en cada momento.

Nuestras aplicaciones pueden enfocarse en la hipersegmentación de leads o clientes. Con los leads, el objetivo es crear engagement y agilizar las conversiones con la personalización de mensajes y ofertas, en línea con las prácticas de scoring y nurturing empleadas en estrategias de generación de demanda.

También son de gran valor para segmentar clientes existentes. Aquí, la segmentación se refina mediante el análisis de datos transaccionales y de comportamiento postventa. El reto consiste en mantener la relevancia y fomentar la lealtad para aumentar el valor de vida del cliente (CLV), y diseñar estrategias de upselling y cross-selling personalizadas, basadas en patrones de compra y preferencias.

Diseñamos modelos que mandan señales tempranas de riesgos de abandono a los responsables del área comercial.

Implementamos técnicas avanzadas de Machine Learning para clasificar a los clientes según su riesgo de abandono, permitiendo así a las empresas desarrollar promociones y estrategias de retención altamente personalizadas y efectivas.

Analizamos en profundidad los datos históricos de los clientes, incluyendo patrones de compra, comportamiento de navegación en línea y actividad en redes sociales, para predecir con precisión un churn inminente. Este enfoque proactivo no solo mejora la retención de clientes, sino que también aumenta la efectividad de las campañas de fidelización.

El análisis de sentimientos es una herramienta poderosa, potenciada por la digitalización de la sociedad, que permite a las empresas capturar la voz del cliente de manera efectiva. Nuestras aplicaciones utilizan tecnologías avanzadas de procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para evaluar y clasificar las opiniones y emociones expresadas por clientes y consumidores en diversas plataformas digitales, como redes sociales, foros en línea, reseñas de productos y correos electrónicos de retroalimentación.

Este enfoque analítico nos permite detectar y comprender las actitudes y sentimientos subyacentes de los consumidores hacia una marca o un producto. Al interpretar estos datos, nuestros clientes pueden identificar y responder proactivamente a las preocupaciones de los clientes, mejorar su experiencia y ajustar estrategias de producto y comunicación.

Utilizamos además inteligencia artificial generativa para ir más allá de discernir entre sentimientos positivos, neutrales o negativos. Recogemos matices sutiles, contextos específicos, y invaluables feedbacks accionables, para una mejor calibración de la respuesta corporativa.

Creamos sistemas de recomendación que analizan con profundidad los patrones de compra y el comportamiento de navegación en línea de los clientes y consumidores. Su objetivo es identificar y anticipar sus necesidades y preferencias, para recomendar productos o servicios altamente personalizados.

Al integrar algoritmos de Machine Learning y modelos de IA generativa en nuestros sistemas, podemos predecir con mayor precisión qué productos o servicios despertarán mayor interés en diferentes segmentos de clientes, facilitando así las ventas cruzadas y la sugerencia de mejoras o actualizaciones pertinentes.

Estos sistemas se nutren de datos en tiempo real y aprendizajes acumulados para ajustar dinámicamente las recomendaciones, asegurando que las ofertas sean relevantes y oportunas. Esta personalización no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también optimiza el inventario y maximiza el valor del ciclo de vida del cliente, a través de recomendaciones estratégicas de productos complementarios, o de versiones mejoradas.

Desarrollamos aplicaciones basadas en IA para automatizar la gestión documental del área comercial, con especial hincapié en procesos rutinarios de clasificación y de  creación de documentos tales como informes periódicos, presupuestos, proforma, facturas, partes de incidencia, pedidos y contratos.

La contribución de nuestros algoritmos de Machine Learning es doble. Por un lado, optimizan la clasificación sistemática de documentos y transacciones, aumentando la eficiencia y minimizando los errores. Por otro lado, saben procesar grandes volúmenes de datos para elaborar informes detallados periódicos, proporcionando insights y recomendaciones accionables a los responsables comerciales, de manera automatizada.

Empleamos también modelos de IA generativa para generar documentos comerciales personalizados. Nuestros sistemas producen documentos que cumplen con los requerimientos legales y normativos locales y que, al mismo tiempo, se personalizan según los términos de pago y condiciones de venta específicas de cada empresa, asegurando así su conformidad y relevancia.

Estas aplicaciones aseguran una gestión documental y administrativa más ágil, liberando a los equipos de marketing, ventas y atención al cliente para que se enfoquen en iniciativas más estratégicas.

Desarrollamos aplicaciones de vanguardia en inteligencia artificial generativa que se integran con las bases de datos internas de nuestros clientes, para optimizar su interacción con leads y clientes. Nuestros chatbots incorporan modelos de lenguaje profundo (LLMs) y técnicas de búsqueda semántica para mejorar la experiencia de sus clientes, a la vez que optimizan sus costes operativos mediante el uso de agentes virtuales semi-autónomos.

Estos sistemas conversacionales se entrenan siguiendo las directrices específicas de nuestros clientes, proporcionando respuestas instantáneas en un lenguaje natural y claro. Se estima que un chatbot, aplicando las mejores prácticas, puede gestionar hasta el 80% de las interacciones con clientes, manejando tareas y consultas rutinarias con gran precisión y eficiencia. Esta autonomía facilita que los equipos humanos se dediquen a consultas más complejas y tareas de mayor valor agregado, elevando así la calidad del servicio y la satisfacción del cliente.

La hiper-personalización de contenidos representa la evolución más sofisticada del marketing, en la que cada interacción con el cliente se adapta a sus necesidades y preferencias individuales. Aquí, la IA generativa es la protagonista, permitiendo a las marcas ir más allá de los segmentos de audiencia «tradicionales»,  para llegar a la individualidad de cada consumidor.

Utilizando IA generativa, nuestras aplicaciones analizan los datos de comportamiento en tiempo real, las interacciones previas, y las preferencias declaradas para crear contenidos altamente personalizados. Desde correos electrónicos de marketing, recomendaciones de productos en sitios web, hasta ofertas promocionales en aplicaciones móviles, cada pieza de contenido es única para el receptor.

La IA generativa no solo adapta el mensaje a las preferencias del usuario, sino que también ajusta el tono, estilo y formato para resonar de manera óptima con cada individuo. Esto se logra a través de modelos avanzados (LLMs) que pueden redactar texto, seleccionar imágenes y diseñar layouts que parecen hechos a mano por un equipo de marketing dedicado a un solo cliente.

Con la hiper-personalización, las empresas no solo aumentan las tasas de conversión y la fidelidad de los clientes, sino que también mejoran la percepción de la marca al demostrar un conocimiento profundo y cuidado por las preferencias de sus clientes. Esta metodología de marketing  1 to 1, potenciada por nuestra tecnología de IA, es el futuro del engagement del cliente, llevando la personalización a un nivel sin precedentes.