Ventas Inteligentes

Ventas inteligentes

El deseo de toda empresa es llegar al mayor número de clientes de la forma más efectiva, para venderle sus productos y servicios. Pero las relaciones con el cliente han evolucionado vertiginosamente en los últimos años. El desarrollo de las nuevas tecnologías ha traído unas comunicaciones personalizadas, tanto por el medio utilizado (contact centers, Internet, e-mail, teléfonos móviles, PDA, etc.) como por mensaje, o por el producto.

En relación directa con ello está la evolución de los sistemas de venta y distribución; aparecen nuevos canales de comercialización más eficientes, que alejan al productor del cliente, y fortalecen al distribuidor. Ante este nuevo escenario, a las empresas no les queda otra opción que entrar en contacto directo con sus clientes, escuchándoles, comprendiéndoles y adaptándose rápidamente a ellos.

En paralelo a esta personalización de la comunicación, las nuevas tecnologías abren vías distintas para obtener un conocimiento de los clientes pragmático y útil desde el punto de vista comercial. Sin embargo, muchas empresas desconocen que la mayor parte de esta información se atesora en la propia organización. El análisis riguroso de la ingente documentación interna almacenada en las bases de datos permitirá conocer más y mejor al cliente, para definir estrategias preactivas de gestión que aumenten su valor a largo plazo.

Esto permitirá alinearse cada vez más con la estrategia de la empresa, y se traducirá en concretar y priorizar objetivos y en ampliar recursos críticos en las acciones derivadas para conseguirlos. Para el departamento de marketing, obligado constantemente a justificar y demostrar sus resultados, la información interna es un valioso aliado; y en este paradigma de conseguir más efectividad por menos coste, la utilización de técnicas de Data Mining aporta respuestas a las cuestiones más estratégicas de la gestión de la actividad comercial. El ciclo de vida de la información interna y su aplicación en el conocimiento del cliente y en la ejecución de acciones orientadas a maximizar su valor a largo plazo para la empresa consiste en:

Obtención de datos. Todos los contactos con el cliente deben utilizarse como oportunidades para recoger más información sobre él.

Aplicación de modelos. Se puede aflorar información oculta y de alto valor.

Conocer al cliente. Obtener un conocimiento pragmático sobre el cliente, utilizable comercialmente y sostenible en el tiempo.

Estrategias de gestión del cliente. Desde un profundo conocimiento, hay que orientar la estrategia de un modo proactivo hacia el establecimiento de relaciones personales y duraderas.

Cumplimiento de objetivos. Con las ventas que se obtienen, es posible generar más datos y comenzar así un nuevo ciclo.

La homogeneización de la oferta de productos y precios reduce la fidelidad a las marcas. Si cada vez resulta más difícil diferenciarse por producto, precio, canal de distribución o medio de atención, sólo queda concentrarse en conocer al cliente lo suficiente como para saber anticiparse a sus necesidades en el momento preciso, el de la verdad.

El hecho diferencial está en lo que se conoce de los clientes y la organización, y que el resto aún no sabe. Esto lleva a considerar la información interna como un valioso tesoro por descubrir y explotar. No todas las compañías son capaces de aprovechar el material que obtienen de sus sistemas, especialmente de sus CRM (Customer Relationship Management), y explotarlo adecuadamente, por tanto, es esencial preguntarse ¿qué información útil se ha generado en la organización?, y ¿cómo utilizarla de modo estratégico?

5.1. Gestión del conocimiento

Para que una organización esté perfectamente alineada con sus objetivos debe recolectar la información, convertirla en conocimiento y transformar éste en acción para, por fin, traducirla en ingresos. Si la información está sobrecargada, desorganizada, fuera de contexto y resulta caótica, lo primero a conseguir es que sea concisa, organizada, relevante y personalizada.

Con las denominadas técnicas de Data Mining (o minería de datos) es posible responder a las principales cuestiones de negocio. El origen de su nombre es la similitud del proceso de búsqueda de una veta de mineral entre una montaña de mena, de ahí que se compare con el proceso de aflorar información de negocio valiosa en grandes bases de datos. Así, se define como «el conjunto de técnicas utilizadas en el proceso de búsqueda de modelos comprensibles a partir de grandes volúmenes de datos».

Algunas de las principales características de dichas técnicas se resumen como una actividad no manual que descubre patrones útiles y traducibles en reglas de negocio; permite tomar decisiones preactivas mediante el conocimiento de tendencias y comportamientos futuros, y genera nuevas oportunidades de negocio.

Pero, ¿cómo es capaz el Data Mining de descubrir información de negocio que se desconoce o de realizar predicciones sobre comportamientos futuros? Mediante la modelización se prepara un modelo, que no

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