IA para Ventas y Marketing – Conceptos y Herramientas – Parte II

Introducción: Inteligencia Artificial para Ventas y Marketing

En esta segunda entrega, sobre Inteligencia Artificial en Ventas y Marketing, repasaremos algunos conceptos esenciales sobre IA y veremos, en la práctica, algunas herramientas muy útiles para nuestro entorno.

Como ocurre con muchas nuevas tecnologías, la inteligencia artificial ha creado un efecto de "fiebre del oro" en muchos sectores.

Se han descrito todo tipo de resultados o productos como construidos con IA, hasta el punto de que el término se ha convertido en una palabra de moda que parece haber perdido gran parte de su significado.

Por tanto, lo mas importante, antes de seguir avanzando sea intentar recuperar algo del significado original del concepto de IA, desglosando el término para entender lo que realmente significa.

Conceptos esenciales: ANI, AGI, ASI los términos detrás de la IA

Empecemos por el primer obstáculo y desmitifiquemos el término IA.

La idea que subyace detrás del concepto de inteligencia artificial es que podemos programar ordenadores, para que realicen tareas que normalmente requieren de inteligencia humana.

La teoría abre una amplia gama de posibilidades y para entenderla debemos primero mirar, entre bastidores, los diferentes términos de la IA.

Con la IA, se distingue entre:

ANI - Inteligencia Artificial Débil o Estrecha: algoritmos que pueden realizar bien tareas individuales.

AGI - Inteligencia General Artificial o Fuerte: puede hacer todo lo que los humanos pueden hacer.

ASI - Super Inteligencia Artificial: es donde las máquinas se volverán conscientes de sí mismas como para superar la capacidad de la inteligencia humana y la de su comportamiento.

Aunque AGI y ASI han ocupado un lugar privilegiado en nuestra imaginación, en realidad ANI es la única forma de inteligencia artificial que la humanidad ha creado hasta ahora.

Aunque ANI es capaz de aproximarse a capacidades humanas aisladas en contextos muy específicos, no es el único, pero sólo en muy pocos casos en entornos controlados y con un conjunto limitado de parámetros.

En cambio, la AGI es el tipo de inteligencia artificial que tiene su ambiente como lo haría un ser humano.

Cuando parece que la AGI está lista para entrar en nuestras vidas en cualquier momento, todavía es un concepto teórico en sí mismo. Cuanto más examinamos la IA, más nos damos cuenta de que esta idea es difícil de realizar. Los expertos dicen que necesitaremos otro siglo para crear la AGI.

Con ASI, estamos entrando en el reino de la ciencia ficción: tendría el potencial de ser más poderoso que cualquier cosa de nuestro planeta visto hasta ahora.

Esta idea inspira la discusión entre expertos, investigadores y especialistas en ética y da lugar a acalorados debates e interpretaciones muy emocionantes en Hollywood.

Pero la realidad es que, desde la perspectiva actual, el ASI es aún más vago que el AGI y se encuentra aún más lejos.

Otra aproximación

Básicamente, también se pueden diferenciar los tres tipos de IA de esta manera quizás más práctica:

ANI - Machine Learning: aprendizaje automático.

AGI - Machine Intelligence: inteligencia de las máquinas.

ASI - Conciencia de la máquina: conciencia de la máquina.

Este enfoque demuestra que el término IA, que implica inteligencia humana, en sí mismo "sólo" oculta algoritmos que aprenden por sí mismos. En esto radica también su supuesta inteligencia. Pero una inteligencia, tal como la conocemos, no es esto.

La inteligencia artificial está todavía muy lejos de la comprensión o incluso de la conciencia. Cualquier tipo de inteligencia de máquina que nos dé hoy es un ANI. Se le llama "IA débil", pero es la única IA que existe en la actualidad.

No es consciente, no siente ni se deja llevar por las emociones, y en verdad no está ni remotamente cerca de la inteligencia humana.

ANI: La "débil" pero única IA

Cortana, Alexa, Siri y otros sistemas de procesamiento del habla son ejemplos de ANI y pueden dar la impresión de ser inteligentes porque se comunican con nosotros al interactuar y procesar el habla humana.

En realidad, sin embargo, ANI sólo opera dentro de un rango predeterminado y predefinido y no puede pensar por sí misma.

Aunque llamemos a la IA "débil", no debemos darla por sentada porque es un gran logro de la innovación y la inteligencia humanas y ofrece oportunidades tangibles y reales para descubrir nuevas posibilidades de negocio.

Cuando se trata de procesar datos con rapidez y sin errores, los sistemas de IA son superiores a los humanos desde hace tiempo.

ANI nos ha permitido mejorar la productividad general, la eficiencia y también la calidad de vida. Además, nos ha quitado un montón de tareas aburridas, rutinarias y mundanas y, por lo tanto, ha mejorado nuestra vida de forma significativa, por lo que no debemos subestimarla.

Ejemplos de ANI

• Resultados del motor de búsqueda: algoritmos de búsqueda de Google.
• Previsión meteorológica: Watson de IBM.
• Software de reconocimiento facial: máquinas de control de pasaportes en el aeropuerto.
• Filtro de correo electrónico: Gmail, Spark.
• Redes sociales: LinkedIn, Facebook.
• Asistentes virtuales: Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft.
• Recomendaciones de compra: Amazon, Zalando.
• Coches que se conducen solos: Tesla, Volvo.
• Servicios de streaming: Spotify, Netflix, YouTube.
• Servicios de navegación: Google Maps, Apple Maps, Uber.

Como podemos ver, detrás de las aplicaciones de IA más comunes, está ANI. Ya sea que nos comuniquemos con nuestros teléfonos inteligentes, naveguemos por la web, compremos en línea, pasemos tiempo en las redes sociales etc es el ANI el que nos hace la vida más cómoda e influye en nuestras decisiones de un modo u otro.

Para entenderlo mejor, hay que profundizar en su conceptualización

ANI puede dividirse, en esencia, en dos grandes categorías: IA Simbólica y Aprendizaje Automático.

1. IA simbólica

La IA simbólica, también conocida como "inteligencia artificial a la antigua" (GOFAI), ha sido el campo de investigación dominante durante la mayor parte de la historia de la IA.

Y aunque ha caído un poco en desgracia en los últimos años, mientras que otras como el Deep Learning están experimentando un hype, la mayoría de las aplicaciones que usamos hoy en día son sistemas basados en reglas.

La IA simbólica requiere que los programadores definan meticulosamente las reglas que especifican el comportamiento del sistema. La IA simbólica es adecuada para aplicaciones en las que la entorno es predecible y las reglas pueden definirse claramente.

2. Aprendizaje automático

El Aprendizaje Automático, la otra rama de la ANI, desarrolla sistemas inteligentes basados en ejemplos.

El Aprendizaje Automático es un subconjunto de la IA que incluye:

• sistemas de aprendizaje supervisado.
• no supervisado.
• refuerzo.
• y profundo.

Los algoritmos y modelos de aprendizaje automático supervisado utilizan conjuntos de datos etiquetados, comenzando con una comprensión de cómo se clasifican los datos, mientras que los modelos no supervisados utilizan conjuntos de datos no etiquetados y descubren características y patrones a partir de los datos sin instrucciones explícitas o categorizaciones preexistentes.

Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo adopta un enfoque más iterativo. En lugar de ser entrenado con un único conjunto de datos, el sistema aprende a través de la prueba y el error recibiendo retroalimentación del análisis de los datos.

Un desarrollador de un sistema de aprendizaje automático crea un modelo y luego lo "entrena" proporcionándole muchos ejemplos. A partir de conjuntos de datos existentes, el algoritmo reconoce patrones y leyes y desarrolla de forma independiente las soluciones adecuadas.

Con un sistema de Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML): los algoritmos que analizan datos, aprenden de ellos y luego aplican lo aprendido para tomar decisiones informadas.

El nuevo "conocimiento artificial" se genera a partir de la experiencia existente.

En realidad, los algoritmos no hacen otra cosa que, en base a aprender de los datos existentes y predecir los posibles resultados.

Si se entrena un algoritmo con miles de transacciones bancarias, y se le muestra el resultado correcto por el momento (transacción real o fraudulenta), entonces la máquina aprende a predecir por sí misma, en el futuro, si una nueva transacción bancaria desconocida es fraudulenta o no.

Ejemplo

Un buen ejemplo de algoritmo de aprendizaje automático es un servicio de streaming de música como Spotify.

Para que el servicio pueda tomar una decisión sobre qué nuevas canciones quieres que ML te recomiende, los algoritmos de ML asignan tus preferencias a otros usuarios con gustos musicales similares. En función de eso, deciden lo que te recomiendan.

A diferencia de la IA simbólica, el aprendizaje automático es es capaz de reproducir el tipo de comportamiento que no puede ser captado por el pensamiento simbólico, como por ejemplo: reconocer caras, imágenes y voces...

3. Deep Learning

Con capacidades de computación más rápidas y mayores, las capacidades de ML han avanzado hasta el aprendizaje profundo, un tipo específico de ML que aplica algoritmos llamados "redes neuronales artificiales", compuestos de nodos de decisión para entrenar con mayor precisión sistemas de ML para tareas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.

Los enfoques de aprendizaje profundo están cada vez más extendidos, pero conllevan altos costes de computación y a menudo son más difíciles de interpretar para los humanos porque los nodos de decisión están "ocultos" y no están expuestos al desarrollador.

No obstante, el aprendizaje profundo ofrece una gran cantidad de posibilidades, y ya tiene aplicaciones prometedoras para el reconocimiento de imágenes, los coches autónomos, la detección de noticias fraudulentas y mucho más.

El Aprendizaje Profundo estructura los algoritmos en múltiples capas para crear una "red neuronal artificial" que pueda de forma autónoma aprender y tomar decisiones inteligentes.

La estructura de una red neuronal artificial se inspira en la red neuronal biológica del cerebro humano y permite un proceso de aprendizaje mucho más potente que los modelos estándar de Aprendizaje Automático.

Técnicamente, un modelo de Aprendizaje Profundo está diseñado para analizar continuamente los datos con una estructura lógica y sacar conclusiones de ellos, de forma similar a un humano.

Para conseguirlo, los modelos de Aprendizaje Profundo utilizan una estructura multicapa de algoritmos que actúan como una red neuronal artificial y cuantas más capas se construyan, más "profundo" y también más potente será el programa.

Básicamente, los datos en bruto se ponen a disposición de la máquina que debe llegar al resultado por sí misma, independientemente de si se da el resultado esperado o no.

Por eso hablamos de una caja negra: la entrada y la salida son conocidas, pero sólo la máquina sabe lo que ocurre entre ellas.

El Aprendizaje Profundo es especialmente adecuado para realizar tareas en las que los datos no están ordenados, como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y el procesamiento de imágenes.

Es importante no sobrestimar el bombo general sobre el Aprendizaje Profundo. En realidad, el Aprendizaje Profundo representa sólo una parte muy pequeña del aprendizaje automático y no es la única.

El Aprendizaje Automático, por otra parte, representa sólo una pequeña parte de la IA. En la práctica, la mayoría de los programas de IA son sistemas de IA simbólica basados en reglas.

4. ¿Cómo aprenden los algoritmos?

La respuesta a esta pregunta es sencilla: como los niños.

Al igual que un niño aprende de la experiencia, los algoritmos aprenden de su propia experiencia (análisis) o de los datos proporcionados. Al igual que con un niño, al principio se le supervisa y se le ayuda a aprender.

Ejemplo:

Primero, el niño tiene que ver varios gatos y se le dice que eso es un gato, hasta que en algún momento ve un gato en diferentes entornos.

Incluso al montar en bicicleta, le enseñamos al niño dónde está el pedal, cómo pedalear y apoyarlo hasta que pueda circular de forma estable por sí mismo.

En el siguiente paso del desarrollo, el niño comienza a aprender, y a aprender por sí mismo: aquí, el niño es recompensado por los padres y en la escuela por los buenos resultados y castigado por los malos.

Y más tarde a final, los jóvenes son básicamente abandonados a su suerte: deben reunir sus propias experiencias de aprendizaje, y parte de esto se nos deja a los padres.

Podemos sorprendernos y darnos cuenta de cosas que no sabíamos que existían. En todo el proceso de aprendizaje, guiamos y apoyamos al niño, pero no tenemos ni idea de cómo aprende realmente su cerebro.

Los algoritmos de Aprendizaje Automático funcionan de forma similar porque son autodidactas. Esto significa que la máquina elabora los algoritmos por sí misma, y no es necesario que el programador aprenda o entienda cómo sucede esto.

Aunque mejoran con más tiempo de entrenamiento, el Aprendizaje Automático necesita de modelos que aún requieren cierta orientación. Si un algoritmo de IA da un resultado inexacto o erróneo, un humano debe intervenir y hacer ajustes.

Con el Aprendizaje Profundo un algoritmo puede determinar por sí mismo, a través de su propia red neuronal, si el resultado es preciso o no.

En un modelo de aprendizaje supervisado, se entrena a la máquina con datos "bien etiquetados". Con el etiquetado, mostramos, inicialmente, a la máquina el resultado correcto. Esto le enseña a producir el resultado correcto por sí mismo más tarde.

En el aprendizaje por refuerzo, la máquina se entrena para tomar una secuencia de decisiones. Intenta encontrar una solución al problema según el principio de prueba y error. El programador entrena a la máquina según el enfoque del "palo y la zanahoria". Su objetivo es maximizar la recompensa total.

En un modelo de aprendizaje no supervisado, la máquina no está supervisada. Se "alimenta" a la máquina con datos y se le deja que reconozca patrones por sí misma. Esto permite descubrir patrones nuevos y desconocidos que de otro modo no se podrían detectar o habría reconocido.

Resumen primera parte del artículo:

Hasta aquí algunas explicaciones técnicas sobre la IA y su funcionamiento.

Para el objetivo de este artículo, esta información es suficiente, y hay muchas otras lecturas disponibles si estás interesado.

A riesgo de quedarnos cortos, permíteme concluir diciendo que, como comercial, experto en marketing o directivo de ventas, no necesariamente tenemos que ser expertos para entender cómo funciona técnicamente la IA para poder utilizarla y sacar provecho de ella.

Lo que en realidad importa es reconocer el potencial de la IA para nuestra propia organización de ventas y marketing. Porque ahí es donde reside su verdadero valor añadido. Lo trataremos en los próximos apartados.

Herramientas de IA y sus aplicaciones en Marketing y Ventas - 1ª Parte

En este apartado capítulo se explican con más detalle las posibilidades de la inteligencia artificial en el sector de las ventas y el marketing.

Hoy en día existen centenares de herramientas de IA pero sus posibles aplicaciones las hemos dividido en 15 bloques o aplicaciones que se describen en detalle a continuación.

Para cada categoría, se dan ejemplos de herramientas.

Este apartado está destinado a permitirnos encontrar posibilidades concretas de uso de las herramientas de IA para nuestras empresas.

Además, el objetivo es que nos hagamos una mejor idea de qué potencial ofrece la inteligencia artificial en ventas y marketing, para que podamos identificar necesidades concretas de actuación para nuestra empresa.

Ahora entramos en el país de las maravillas de las posibilidades de la IA, donde podemos echar un vistazo detrás de todas las puertas potenciales para descubrir lo que nos espera y reconocer lo que hay detrás de relevante.

Dado que la tecnología de la IA avanza a gran velocidad, el desarrollo del mercado favorece la aparición de numerosas herramientas innovadoras para el sector de las ventas.

Cada día entran en el mercado nuevos proveedores, principalmente en los países de habla inglesa, pero ahora también, cada vez más, en los de habla hispana.

El número de herramientas de IA relevantes para las ventas está creciendo literalmente cada día, lo que significa que ahora estamos tratando con un conjunto desconcertante de diferentes proveedores y herramientas que es extremadamente difícil de seguir.

Muchas de estas aplicaciones funcionan de forma similar y tienen, en parte, exactamente las mismas funcionalidades y sólo se diferencian en la apariencia de la marca y en la designación.

Muchas de estas aplicaciones son soluciones independientes, mientras que otras ofrecen plataformas más complejas que cubren varias partes de todo el proceso de marketing y ventas.

Para conseguir claridad y visión de conjunto en este auténtico caos de oportunidades, aplicaciones, funcionalidades y herramientas, las hemos agrupado en categorías basadas en su funcionalidad.

Las herramientas individuales se describen brevemente en las siguientes páginas:

• con una definición.
• el objetivo.
• ámbitos de aplicación.

También hay que mencionar aquí que algunas de estas herramientas cuestan poco dinero u ofrecen modelos freemium o períodos de prueba gratuitos. Esto nos permite probar y evaluar su relevancia para tu empresa y departamento sin tener que pagar dinero inicialmente.

Algunas herramientas también son relativamente baratas de utilizar y contradicen la suposición de que hay que gastar mucho dinero para implantar la IA en la organización de ventas y marketing. En algunos casos, incluso la versión básica gratuita será suficiente.

1. Análisis de Ventas

Definición

Analítica de ventas se utiliza para medir los resultados: identificar, comprender y predecir las tendencias y la evolución de los datos de ventas con el objetivo de mejorar el rendimiento de las mismas.

Objetivo: optimizar el rendimiento de las ventas

No se puede gestionar eficazmente las ventas sin supervisar constantemente el rendimiento de las mismas.

Para identificar el potencial de mejora, y poner en marcha estrategias para aumentar la eficiencia, es necesario saber en qué punto se encuentra.

Sin un seguimiento preciso y continuo de los resultados, pueden pasar meses antes de que nos demos cuenta de que existe un problema de estancamiento o disminución de las ventas.

Numerosos programas informáticos permiten desglosar el rendimiento global de las distintas áreas, unidades de negocio y productos para identificar los mejores resultados y las áreas problemáticas.

Los sistemas basados en la IA van un paso más allá, ya que no sólo recogen los resultados, sino que también predicen la evolución futura y hacen recomendaciones concretas de actuación.

Los sistemas avanzados de análisis de ventas utilizan los cuatro tipos de análisis (descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo) y utilizan los datos existentes de los sistemas, como ERP y CRM, para combinarlos con datos de fuentes externas.

Con la IA, las empresas pueden obtener información en tiempo real, no sólo sobre los resultados empresariales, sino también sobre el comportamiento de los clientes, lo que permite identificar a tiempo los avances y las tendencias del mercado.

De esta manera pueden tomar decisiones de gestión de ventas más informadas y obtener una ventaja sobre la competencia.

Aplicaciones

• Analítica Avanzada de Ventas. Reconoce tendencias y patrones complejos en los datos y hace visibles las relaciones en los datos.

La analítica de ventas avanzada no sólo muestra de dónde procede tu éxito o fracaso actual, sino que también te permite predecir mejor la evolución porque tiene en cuenta la compleja dinámica del mercado.

• Algoritmos de inteligencia artificial. Identifican a los clientes con mayor riesgo de abandono. Detectan el cambio a un competidor o simplemente la inactividad del cliente.

A partir de las características detectadas de estos clientes de riesgo recomiendan al personal de ventas las medidas adecuadas para retener o recuperar a los clientes.

• Análisis de rendimiento. Con la IA, es posible realizar análisis y predicciones en profundidad a todos los niveles: rendimiento de los clientes, rendimiento de los productos, ciclos de ventas, ratios de cierre...
• Rendimiento de las oportunidades, tasa de conversión, etc. Básicamente, los algoritmos de IA pueden mostrar una serie de indicadores de rendimiento de las ventas y también predecir su evolución.
• Business Intelligence (BI). AI se utiliza cada vez más en los sistemas de BI y lleva las herramientas de BI al siguiente nivel de desarrollo.

Combina el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, yendo más allá de los cuadros de mando tradicionales y del análisis histórico.

Algoritmos de IA descubren de forma independiente constelaciones interesantes en los datos y hacen recomendaciones para los siguientes pasos en el análisis de datos. Permiten realizar análisis no sólo reactivos, sino también proactivos, con información en tiempo real.

• Rendimiento de los empleados. Son similares a los análisis de rendimiento.

Es posible realizar análisis a nivel de personal para controlar y gestionar su rendimiento individual: tasa de cierre, duración del ciclo de ventas, rentabilidad, consecución de objetivos, etc.

• Análisis de campañas. Con IA, las campañas de marketing no sólo se basan en el pasado, sino también en el futuro, analizados y ajustados en tiempo real. De este modo, se optimizan las acciones y los anuncios en directo y se consigue un mayor ROI de las campañas de marketing.
• Análisis de ventas cruzadas. Los análisis predictivos no sólo pueden identificar las oportunidades de ventas cruzadas, sino que incluso las hacen coincidir con alta probabilidad de ser aceptada.

Basándose en estas predicciones, el personal de ventas puede crear ofertas específicas para clientes y productos concretos que tengan una mayor probabilidad de ser aceptados.

• Comportamiento del cliente. La IA no sólo puede identificar las intenciones de compra del cliente a partir de diversas señales, que éste envía durante la toma de decisiones en el espacio digital, sino también predecir.

La información sobre el comportamiento acumulado de los clientes permite adaptar y alinear más rápidamente la estrategia corporativa con las necesidades actuales de los clientes.

Ejemplos de herramientas

• Qymatix es un proveedor de software de análisis de ventas que ofrece potentes funciones de previsión y módulos para la planificación y el control de las ventas, complementando así los sistemas CRM y ERP existentes.

Entre otras cosas, el software identifica las oportunidades de venta cruzada, el potencial de aumento de precios y los riesgos de pérdida de clientes basándose en los datos de ventas y de clientes.

• Power BI de Microsoft es una herramienta de BI que, desde finales de 2019, es PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural), con Aprendizaje Automático y analítica avanzada integradas en su plataforma.

Con esta herramienta es posible visualizar los datos en varias dimensiones, así como varias simulaciones de escenarios. Incluso puede hacer preguntas al sistema en lenguaje natural y utilizar la herramienta para respondido con representaciones pictóricas adecuadas.

• Einstein Analytics es una funcionalidad de Salesforce CRM que visualiza las actividades en CRM y proporciona una visión comprensible de los datos complejos: qué ha pasado, por qué ha pasado, qué pasará y qué hacer al respecto.

El sistema crea visualizaciones completas, predicciones, conocimientos y mucho más al consolidar todos sus datos -incluso de sistemas externos- en una sola plataforma.

2. Inteligencia de Precios

Definición

Las herramientas de inteligencia de precios son modelos de precios que permiten ajustar y optimizar los precios en función de la demanda actual del mercado.

En su mayoría son algoritmos de Aprendizaje Automático que diseñan automáticamente precios dinámicos, en tiempo real, en función de diversos factores internos y externos.

Objetivo: aumentar la rentabilidad optimizando los precios y la presentación.

Las herramientas de inteligencia de precios pueden utilizarse para seguir las tendencias de compra en línea y desarrollar estrategias de precios competitivos.

A diferencia del cálculo estático de los precios, con estos modelos es posible obtener precios dinámicos, que no sólo se calculan en función de factores internos como los costes y la expectativa de margen, sino también en función de factores externos como la oferta y la demanda, los precios de la competencia, la disponibilidad, el comportamiento de compra, la estacionalidad, el día de la semana, el clima, etc.

Esto permite calcular los precios que los clientes están dispuestos a pagar porque el producto les merece la pena. En consecuencia, la rentabilidad de la empresa se ve influida positivamente.

Aplicaciones

• Precios dinámicos. Software que utiliza el Aprendizaje Automático para optimizar los precios de forma dinámica y en tiempo real. A partir del comportamiento de los clientes, se recopilan datos relevantes para la fijación de precios.

Por ejemplo, qué artículos y cuánto tiempo los ha mirado el cliente, cuáles se han colocado en la cesta de la compra, la ubicación del cliente, el dispositivo y el sistema operativo utilizados.

Estos sistemas determinan los precios en función de la oferta y la demanda en el momento exacto de la consulta.

Por ejemplo, los hoteles o las aerolíneas pueden maximizar sus beneficios ofreciendo, entre otras cosas, el precio que los clientes están dispuestos a pagar en función de sus características demográficas y de la época del año.

• Competencia. Los algoritmos de Pricing supervisan el sistema y proporcionan información sobre los precios de los competidores y permite tenerlos en cuenta a la hora de fijar sus propios precios.

Estos sistemas permiten controlar, en tiempo real, los precios, las promociones y los niveles de existencias de los competidores en diferentes países y monedas e incluso monitorizar directamente una tienda online específica.

Los usuarios también pueden supervisar portales de comparación de precios como Idealo, o incluso empresas individuales en un mercado como Amazon o eBay.

Los usuarios descubren si son competitivos, y quiénes son más baratos o más económicos o son más caros, no sólo en los precios, sino también, por ejemplo, con los gastos de envío e incluso se pueden controlar los plazos de entrega de la competencia.

Con estos sistemas, puede desarrollar una estrategia global de precios para maximizar sus ventas y beneficios.

• Seguimiento de productos. No sólo puedes controlar a tus competidores, sino también mucha información sobre un producto específico.

Por ejemplo, puedes controlar las existencias de tus competidores y averiguar si faltan determinados productos en su gama.

Además, puedes leer la información de los productos individuales, como la descripción, las imágenes, las especificaciones, el código de barras (EAN/UPC), el SKU, etc. y transferirlos a tus sistemas. De este modo, podrá asegurarte de que la información de tu tienda está completa y actualizada.

• Etiquetas electrónicas en los estantes. Estos modelos van un paso más allá, combinando los modelos de precios dinámicos con la publicidad, llevándolos al comercio minorista.

Acceden a un número ilimitado de fuentes de datos pertinentes para determinar el precio más eficaz. El objetivo es derivar un mensaje publicitario y presentarlo al cliente en tiempo real, y de forma dinámica, en el punto de venta: en el estante, en el pasillo o directamente delante de los productos.

Ejemplos de herramientas

• Incompetitor de Intelligence Node, que se dedica a permitir el acceso del usuario a los catálogos y precios de la competencia.

Esto permite utilizar los precios de la competencia como referencia para la propia estructura de precios. El desarrollador afirma que su IA puede controlar más de mil millones de productos individuales de más de 130.000 marcas en más de 1.100 categorías.

Su lista de clientes es larga y muy potente.

• PerfectPrice es una solución de IA para fijar precios dinámicos, precios que pretenden permitir a empresas como las de alquiler de coches fijar los precios de forma dinámica.
• Minderest es un software de seguimiento y optimización de precios para retail.

El programa ofrece una amplia gama de funcionalidades y, según la empresa, es utilizado por marcas como L'oreal, Douglas, Shiseido, Sony y RayBan.

• Shelf Edge (Singular Intelligence) proporciona a sus clientes previsiones y precisas recomendaciones automatizadas y en tiempo real, que les permiten optimizar sus ventas.

Planos de distribución de las estanterías, disposición de los productos, precios y decisiones publicitarias: su potente motor de IA integra y armoniza factores causales como:

* puntos de venta.

* preferencias del consumidor.

* percepción de la marca.

* competencia.

* tiempo.

* precios.

* anuncios.

* eventos.

...y más.

Su análisis dinámico de IA proporciona alertas, predicciones y escenarios precisos para maximizar las ventas, los ingresos y experiencia del consumidor. 

3. Configuración de Productos

Definición

Las herramientas de Inteligencia de Configuración de Productos son sistemas que, con ayuda de técnicas de IA, facilitan la búsqueda de una configuración de producto válida.

El resultado es una solución que se adapta de forma óptima a las necesidades de un cliente concreto.

Objetivo: Acelerar, optimizar y facilitar la configuración de soluciones complejas para los clientes

Los sistemas de configuración ayudan a afrontar el reto de configurar productos y servicios complejos, como los servicios financieros, las aplicaciones industriales o los vehículos, de acuerdo con los requisitos establecidos.

Garantizan la exactitud de la oferta y evitan que se ofrecen productos que no se pueden realizar en la producción.

Por lo tanto, los sistemas de configuración son muy a menudo no sólo un instrumento para la compilación rápida de soluciones orientadas al cliente, sino también un mecanismo para la comprobación formal de las configuraciones ofrecidas.

Aplicaciones

• Personalización de las soluciones Los sistemas basados en la inteligencia artificial pueden personalizar las soluciones de los productos de numerosas maneras que van más allá de la personalización básica.

La configuración clásica de los productos tiende a tener ciertas similitudes, ya sea a nivel de producto, de vendedor o de técnico, en función de las preferencias y el nivel de conocimientos de la persona.

Con la IA, se hace posible una verdadera configuración centradas y orientadas al cliente que ofrezcan la variante óptima para cada uno de ellos.

Los algoritmos de IA comprueban hasta qué punto la configuración ofrecida también puede ser implementada.

Esto es especialmente importante en la venta de soluciones complejas, ya que ayuda a evitar que se ofrezcan configuraciones que no son viables aunque sean realizables. Así se evitan reclamaciones, sanciones contractuales etc .

• Visualización de la configuración para los clientes. Además de la IA, aquí también entra en juego otras tecnologías (visualización en 3D y Realidad Virtual), que en combinación permiten visualizar y configurar espacialmente una solución.

De este modo, se aseguran de que el producto final satisfaga exactamente las necesidades del cliente y al mismo tiempo garantizar la viabilidad de la solución, así como el cumplimiento del presupuesto.

Estas soluciones permiten al cliente visualizar el producto en su contexto y comprobar si, por ejemplo, el producto final se ajusta a los requisitos o las dimensiones del producto son adecuadas para el entorno previsto.

Esto acelera el proceso de venta, reduce errores y mejora la experiencia del cliente. Dando un paso más y ofreciendo al cliente la posibilidad de personalizar la solución por sí mismo, ahorrando valiosos recursos de ventas.

• Recomendaciones de configuración para la distribución

Los configuradores de productos y presupuestos guían al equipo de ventas a través del proceso, comprobando y validando automáticamente todas las combinaciones posibles para cada elección realizada.

En caso de discrepancia, o un posible conflicto de configuración, el empleado es notificado inmediatamente, a la vez que se le ofrece la mejor alternativa.

Esto significa que, por un lado, no se cometen errores o se minimizan, se encuentra siempre la solución óptima y, por otro lado, se evita dedicar mucho esfuerzo y tiempo a comprobar las ofertas por parte de otros departamentos: gestión de productos, tecnología, finanzas, etc.

• Orientación hacia las soluciones y el valor añadido

Parapoder apoyar a los clientes de forma inteligente en su búsqueda de productos, se requiere un conocimiento contextual, por ejemplo, sobre su actual situación y necesidades de la empresa.

Aquí es donde entran en juego los llamados "asesores de conocimiento digital" que utilizan las transacciones anteriores del cliente para, por ejemplo, reconocer que el cliente siempre ha comprado el producto con una determinada clase de rendimiento en el pasado, y limitarían específicamente la búsqueda actual de productos adecuados o sugerirían directamente las variantes pedidas más recientemente.

Con aún más información, por ejemplo, con datos en directo sobre los productos utilizados, el cliente podría incluso ser informado de que ha comprado configuraciones sobredimensionadas en el pasado y que una clase menor es suficiente para su aplicación real.

Este conocimiento sería una palanca enormemente importante para que las ventas encuentren las soluciones adecuadas para los clientes.

Ejemplo de herramienta

•  Tacton ofrece un configurador basado en IA que permite visualizar la configuración de los productos.

El sistema selecciona la configuración adecuada entre un sinfín de opciones y permite al comercial crear una configuración óptima específica para el cliente, incluyendo un presupuesto.

Por ejemplo, MAN Truck & Bus utiliza en esta solución para configurar su cabinas y Siemens utiliza el Configurador Tacton para configurar las turbinas de gas: lo que antes les llevaba ocho semanas ahora se puede hacer en cuestión de minutos.

4. Gestión de Pipeline

Definición

Utilizar herramientas de inteligencia para la gestión de pipeline para planificar, gestionar y seguir las oportunidades.

Objetivo: optimizar los complejos y largos procesos de venta

Las herramientas de gestión de canalizaciones basadas en la IA ayudan a los equipos de ventas a centrarse en las oportunidades de negocio con mayor potencial de cierre.

Dirigen la atención del comercial a la oportunidad correspondiente en el momento adecuado y, por tanto, ahorran al departamento de ventas la constante calificación y priorización de las oportunidades.

Esto libera recursos para la venta real y también ofrecen una valiosa visión de la actividades de los clientes, aumentando así la productividad de las ventas, acortando los ciclos de las previsiones y un mejor pronostico de la facturación.

Aplicaciones

Las herramientas de gestión de oportunidades basadas en la IA ayudan al personal a comprender qué oportunidades de su cartera son "reales" y cuáles tienen la mayor probabilidad de cerrarse en ese periodo de ventas.

Estas herramientas calculan la probabilidad de cerrar las oportunidades y centran la atención del personal en los acuerdos que actualmente tienen mayor necesidad de acción. Esto garantiza que el personal se ponga en contacto con los clientes adecuados en el momento oportuno, acortando los ciclos de venta y aumentando las tasas de cierre.

• Planificación de los próximos pasos. Los algoritmos de la IA leen miles de millones de señales enviadas por sus clientes y anticipan lo que necesitarán a continuación. Además, recomiendan al personal de ventas, el mejor paso siguiente para cada oportunidad.
• Información sobre las interacciones con los clientes.

Sobre la base de un detallado análisis de las interacciones con los clientes, la IA proporciona información relevante sobre la oportunidad que se presenta, lo que permite a las ventas comprender mejor todo el "recorrido de compras" del cliente y tomar las decisiones correctas para maximizar las oportunidades e impulsarlas.

• Recomendaciones para la acción. Los análisis prescriptivos envían señales oportunas y facilitan la comprensión de dónde están atascadas las operaciones, cuáles están progresando y cuáles no, para impulsar su actividad.
• Los algoritmos de soporte de oportunidades.

Proporcionan a los directores de ventas y marketing ideas y observaciones en relación a cómo los vendedores gestionan sus oportunidades: cómo de disciplinados son a la hora de perseguirlas y si están dando los pasos adecuados para cerrar la oportunidad.

La IA apoyará al vendedor en el cierre de la operación guiándolo y entrenándolo a lo largo del proceso.

Aquí, la IA medirá los indicadores clave de rendimiento por empleado agregados a través de los períodos de venta para hacer comparaciones con otras personas del equipo de ventas a lo largo del tiempo. El sistema destacará las interacciones, tendencias y patrones significativos.

Por ejemplo, alertará de las oportunidades de riesgo o de que se ha omitido el siguiente paso en el proceso.

• Estandarización del proceso de ventas. La estructura y la representación visual del pipeline, con sus fases individuales, se adaptan individualmente al proceso de ventas de la organización correspondiente.
• Promueve la adhesión al proceso de venta, la coherencia, evaluación de las oportunidades y multiplicación de los enfoques de mejores prácticas.

Ejemplo de herramienta

• Clari ofrece una gestión del pipeline basada en IA.

La funcionalidad de gestión con esta solución, permite a las empresas perseguir las oportunidades correctas, así como identificar los riesgos en la cartera de proyectos.

La herramienta ayuda a que las oportunidades, el pipeline y las predicciones basadas en las señales de actividad, y en los patrones históricos de comportamiento, se adapten a las características de la empresa.

El software es utilizado por empresas como Zoom, Dropbox, Symantic y Lenovo.

Resumen segunda parte del artículo:

Y hasta aquí esta primera parte de Herramientas de IA aplicadas al Marketing y Ventas.

La próxima semana más herramientas de IA para:

• Generación de Cotizaciones.
• Gestión del Ciclo de Contrato.
• Forecast Inteligente.
• Automatización de Ventas.
• Social Media Inteligente.
• Gestión de Ventas.
• CRM Inteligente.

.....Y más, mucho más.