{"id":49025,"date":"2016-04-20T11:05:59","date_gmt":"2016-04-20T11:05:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/es\/?p=49025"},"modified":"2023-08-17T09:31:56","modified_gmt":"2023-08-17T09:31:56","slug":"machine-learning-la-estrategia-para-mejorar-tus-ventas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/es\/perfiles\/machine-learning-la-estrategia-para-mejorar-tus-ventas\/","title":{"rendered":"Machine Learning: la estrategia para mejorar tus ventas"},"content":{"rendered":"

Potencia tu fuerza de ventas dotando a tus comerciales de herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico y anal\u00edtica predictiva para\u00a0mejorar sus resultados en las citas con clientes. Descubre c\u00f3mo sacar todo el partido a tu estrategia Machine Learning.<\/strong><\/p>\n

Hoy en d\u00eda, los departamentos comerciales de las empresas se encuentran con una doble disyuntiva: reuniones muy cortas<\/strong> y muchas referencias <\/strong>de productos para mostrar. \u00bfC\u00f3mo puedes ayudar a tu equipo de ventas a saber qu\u00e9 ofrecer a cada cliente cuando tienen cinco minutos y 2.000 referencias posibles que ense\u00f1ar?<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 productos ofrecer a un cliente cuando tienes cinco minutos y 2.000 referencias?<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

La respuesta est\u00e1 en el Machine Learning. Cada vez m\u00e1s compa\u00f1\u00edas tienen a su alcance avanzadas herramientas de an\u00e1lisis de datos <\/a>con interfaces sencillas y accesibles<\/strong> desde cualquier lugar. Se trata de aplicaciones inteligentes que indican a los comerciales qu\u00e9 productos ofrecer en cada momento con solo introducir el c\u00f3digo del cliente.<\/p>\n

Por un lado, el objetivo es dotar a los comerciales de herramientas que agilicen su trabajo<\/strong>. Actualmente pierden un 25% de su tiempo preparando recomendaciones, seg\u00fan estudios de Forrester y Gartner. Y por otro, aumentar la calidad y cantidad de informaci\u00f3n<\/strong>. Estas herramientas favorecen un aumento del 150% en la tasa de conversi\u00f3n y hasta un 300% los ingresos.<\/p>\n

Ingredientes de tu aplicaci\u00f3n inteligente:<\/strong><\/h3>\n
    \n
  1. Disponer de un hist\u00f3rico de al menos dos a\u00f1os<\/strong> de las compras de tus clientes. Predecir el comportamiento de tus consumidores te permitir\u00e1 ajustar la oferta y los precios adem\u00e1s de conocer su opini\u00f3n sobre tus productos o servicios.<\/li>\n
  2. Contar con el apoyo de un cient\u00edfico de datos<\/strong> que desarrolle dos modelos diferentes: uno basado en la popularidad del producto y otro en la forma de comprar de nuestros clientes.<\/li>\n
  3. Utilizar herramientas de Big Data y Machine Learning<\/strong> que se combinen para ense\u00f1ar a tu aplicaci\u00f3n todos los par\u00e1metros necesarios y que esta se vuelva \u201cm\u00e1s inteligente\u201d.<\/li>\n
  4. Crear dos algoritmos<\/strong>: uno de recomendaci\u00f3n para calcular los pesos de popularidad de cada referencia, y otro para calcular la compra personalizada.<\/li>\n
  5. Conseguir una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil <\/strong>para que los comerciales puedan conectarse a la aplicaci\u00f3n inteligente en tiempo real durante las citas comerciales.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00a1Voy a venderlo todo!<\/strong><\/h3>\n

    Gracias a estos ingredientes, la aplicaci\u00f3n nos va a permitir desarrollar diversos sistemas de recomendaci\u00f3n seg\u00fan los par\u00e1metros de segmentaci\u00f3n<\/strong> que ense\u00f1emos a nuestra herramienta. Algunos de los m\u00e1s utilizados se basan en:<\/p>\n