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KPIs de ventas: el nuevo enfoque que respalda la tecnología

Publicado el 5/7/17 8:00

Los KPIs de ventas no son la única fuente de conocimiento para la organización a la hora de conocer datos sobre la satisfacción el cliente, los niveles de facturación o el cumplimiento de la entrega. Los avances han permitido que la tecnología tome el relevo a las personas, llegando a donde, hasta hace no demasiado, podría parecer imposible alcanzar.

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Créditos fotográficos: Sergey Khakimullin

Los KPIs de ventas no se van a sustituir por dispositivos conectados, aunque lo que sí está sucediendo es que las organizaciones están empezando a ver los beneficios que el aprendizaje automático y el análisis avanzado pueden aportarles, especialmente en relación con las ventas. El establecimiento de KPIs de ventas no volverá a ser igual.

 

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KPIs de ventas en la era del cambio

La inteligencia artificial está detrás de “un mayor crecimiento en las ventas en el 76% de las organizaciones cuyos ejecutivos fueron encuestados por MITSloan, procedentes de 168 empresas Fortune 500. Para ellos, este impulso se debe al aprendizaje automático y sus nuevas capacidades. Entre ellas, destacan dos:

  • Aprende continuamente y con cada interacción que tiene lugar con Big Data.
  • Es capaz de optimizar las recomendaciones en tiempo real.

Por estas y otras razones “dos de cada cinco empresas ya han implementado el aprendizaje automático en ventas y marketing”, lo que significa que la forma de hacer negocios está a punto de volver a cambiar.

Es cierto que el aprendizaje automático no es nuevo, que los motores de recomendación forman parte de escenas tan cotidianas como adquirir un producto en Amazon o elegir la película que se querrá ver con Netflix. Sin embargo, la novedad radica en el alcance que machine learning toma hoy día.

Basarse solamente en el establecimiento de KPIs de ventas tradicional no es suficiente, al menos, no resulta aconsejable cuando las posibilidades de la inteligencia artificial se han ampliado y son más accesibles que nunca.

Algunos de los impulsores de esta evolución son:

  • La mayor facilidad para recoger datos: que llegan de todas partes (IoT) en un flujo continuo.
  • La bajada de precios de la tecnología, que hace más asequible la capacidad de procesamiento.
  • El coste reducido del almacenamiento de datos, que resulta barato si se compara con las tarifas de hace algunos años.

Todo esto, permite que las organizaciones no escatimen en recursos a la hora de evaluar sus equipos, estudiar a la competencia y analizar a sus clientes. Se trata de una forma nueva de descubrimiento en la que la tecnología toma un papel protagonista permitiendo que no se pase por alto ningún detalle importante.

 

Cada detalle cuenta

Las capacidades humanas no pueden compararse a las de la computación cognitiva que, utilizando el potencial el aprendizaje automático, consigue crear un ecosistema de generación y retroalimentación del conocimiento que no deja de extender sus fronteras, ampliando la visibilidad del negocio sobre sí mismo y su entorno.

¿Qué decisiones pueden tomarse cuando se conocen las métricas que reportan los 4 o 5 KPIs de ventas más importantes para la empresa?

Muchas y muy acertadas, así es como se ha estado haciendo negocios en los últimos años. Pero, en la actualidad, las posibilidades casi no tienen límites. La organización tiene acceso a los datos que se extraen de esos 4 ó 5 KPIs de ventas, pero también a los de los KPIs de ventas de todos los gerentes comerciales de empresas del sector y de otras industrias, en territorio nacional e internacional.

Se trata de una nueva revolución, de una explosión de información que facilita el análisis de patrones de comportamiento de los clientes. En base al estudio de sus comportamientos en línea se elabora un historial que permite extrapolar qué tipos de bienes o materiales pueden querer ver o comprar en el futuro.

Ya no existen patrones ocultos, todo queda a la vista de la tecnología cognitiva. Así, puede darse el caso de que, tras analizar los hábitos de un cliente en la red sea posible lanzar una alerta al comercial en el momento óptimo para establecer un contacto con objetivo de venta.

Cuando el sistema conoce en qué punto del ciclo de ventas, puede facilitar al agente encargado de la transacción la comprensión sobre el perfil y la ocasión, información que le permitirá cerrar la venta. Cuando las métricas de los KPIs de ventas indiquen que existen varios clientes con perfiles similares, se puede crear un modelo mediante el cual las perspectivas se ajusten a clientes con características compartidas y hábitos equiparables, pudiendo, no sólo predecir sus comportamientos, sino también su nivel de inversión y el orden en el que son más propensos a comprar.

El resultado es un proceso de ventas más eficiente y sistemático, donde las acciones se centran en los targets más relevantes, algo que, con el simple análisis de los KPIs de ventas no es posible lograr.

Esta eficiencia no sólo proviene de un conocimiento más profundo de los consumidores, sino que tiene mucho que ver también con la posibilidad de llevar a cabo el análisis de patrones de comportamiento del equipo de ventas que implica ventajas como:

  • Mejora de la previsión de ventas, que evita sorpresas de pronóstico de última hora gracias a una comprensión previa de cómo actúan los miembros individuales en función de su desempeño histórico.
  • Uso más eficiente de los recursos. El poder poner el foco en los targets con mayor probabilidad e compra, permite a los agentes comerciales no perderse en las métricas obtenidas de KPIs de ventas y centrar toda su atención en los datos que les permitirán conocer mejor a las personas que están a punto de contactar.
  • Diseñar programas de formación más exitosos. Con el aprendizaje automático, los comportamientos pueden ser analizados más rápidamente, tomando un enfoque proactivo, en vez de reactivo. Este planteamiento consigue que los agentes sean más eficaces, puesto que pueden entender lo que están haciendo mal y cómo solucionarlo para no perder la venta. El rendimiento comercial aumenta significativamente, en concreto en un 38% cuando cuenta con el respaldo del aprendizaje automático y las tecnologías cognitivas, como revela un reciente estudio.

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