7 casos de uso real del aprendizaje automático en las ventas actuales

7 casos de uso real del aprendizaje automático en las ventas actuales

Ya no llegas temprano, casi llegas tarde

No lo edulcoremos.

Si su organización de ventas aún considera el aprendizaje automático (ML) como algo futurista o experimental, ya está retrasado. El aprendizaje automático no está en camino, ya está aquí. No es una palabra de moda, sino una herramienta de eficacia probada. Y ya no es opcional, es una necesidad.

Este blog no está aquí para entretener sueños de “lo que podría ser”.

Estamos aquí para mostrarle lo que ya existe: lo que están haciendo empresas reales, con herramientas reales, respaldadas por números reales y generando ingresos reales.

Estas no son teorías. Son sistemas reales y dinámicos que generan ingresos, impulsados ​​por el aprendizaje automático y que se utilizan en el mundo real de las ventas hoy en día.

Analicemos siete casos de uso reales y absolutamente documentados que demuestran que el aprendizaje automático no está cambiando las ventas: ya las ha cambiado.

Bono:Aprendizaje automático en ventas: la guía definitiva para transformar los ingresos con inteligencia en tiempo real

1. Puntuación predictiva de clientes potenciales a gran escala: cómo HubSpot aumentó la conversión de clientes potenciales en un 50 %

El aprendizaje automático ha transformado la puntuación de clientes potenciales desde un sistema de puntos estático a un sistema predictivo.

Caso práctico real: Puntuación predictiva de clientes potenciales de HubSpot.HubSpot, el gigante de CRM, introdujo la puntuación predictiva de clientes potenciales en 2016 mediante modelos de aprendizaje automático basados ​​en miles de interacciones históricas con clientes potenciales y clientes. El modelo no solo rastreaba datos firmográficos tradicionales, sino que analizaba datos de comportamiento como:

• El correo electrónico se abre
• Visitas al sitio web
• Descargas de contenido
• Tiempos de respuesta
• Velocidad de movimiento del embudo

Como resultado, HubSpot informó que susclientes empresariales vieron un aumento de hasta el 50% en la conversión de clientes potencialesal cambiar de la puntuación basada en reglas a la puntuación predictiva basada en ML.

Y eso fue en 2016. Hoy, la puntuación de clientes potenciales de HubSpot se perfecciona continuamente utilizando ciclos de retroalimentación en tiempo real y modelos reentrenados.

Dato importante: según el informe “Estado de las ventas” de Salesforce (2023), el 57 % de los equipos de ventas de alto rendimiento ahora utilizan puntuación de clientes potenciales impulsada por IA.

2. Precios dinámicos en B2B: cómo PROS ayudó a HP a aumentar la conversión en un 45 %

Los precios dinámicos no se limitan a los billetes de avión o al comercio electrónico. El aprendizaje automático también permite establecer precios dinámicos y específicos para cada cliente en las ventas B2B.

Caso práctico real: Soluciones de precios HP + PROS.HP implementó el motor de precios basado en aprendizaje automático de PROS en más de 30 países. El modelo analizó cientos de variables, entre ellas:

• Tamaños de acuerdos históricos
• Precios competitivos
• Estacionalidad
• Tendencias regionales
• Tamaño de la empresa compradora
• Momento de la renovación del contrato

HP informó unaumento del 45% en la tasa de conversióndespués de aplicar sugerencias de precios dinámicas generadas por ML para acuerdos de hardware B2B.

El modelo ML se adapta continuamente y se reentrena a medida que se agregan nuevos acuerdos y datos de negociación.

3. Pronósticos de ventas que no mienten: cómo Intuit aumentó la precisión de los pronósticos en un 60 %

En el pasado, hacer pronósticos de ventas significaba: “Toma los números del año pasado, cruza los dedos y agrégales un 10%”.

Ya no.

Caso práctico real: pronósticos basados ​​en aprendizaje automático de Intuit

Intuit (los creadores de QuickBooks y TurboTax) implementaron modelos ML para pronosticar ingresos trimestrales basados ​​en señales en tiempo real como:

• Comportamiento de uso del producto
• Rendimiento de la campaña de marketing
• Actividades del equipo de ventas
• Indicadores económicos

Con el aprendizaje automático, Intuit logró unaumento del 60% en la precisión de los pronósticosen comparación con los pronósticos manuales.

Una previsión precisa significa menos desperdicio de inventario, mejor planificación de recursos y más confianza de los inversores.

4. Coaching de ventas con IA: cómo Gong analizó 10 mil millones de conversaciones para capacitar a sus equipos de ventas

Todos los representantes de ventas hablan con los clientes. Pero solo unos pocos saben qué hacen bien (o mal). El aprendizaje automático está convirtiendo las conversaciones en material de capacitación.

Caso práctico real:Gong.io

Gong utiliza ML y NLP para analizarmás de 10 mil millones de conversaciones de ventas reales(llamadas, Zooms, correos electrónicos). El modelo detecta patrones en:

• Relaciones entre hablar y escuchar
• Manejo de objeciones
• Uso de palabras clave
• Frecuencia de las preguntas
• Consistencia en el seguimiento

Clientes de Gong como LinkedIn y Shopify usaron la plataforma paracapacitar a sus representantes de menor rendimiento utilizando patrones de sus representantes de mayor rendimiento.

Según el Informe de Impacto 2023 de Gong:

• Los representantes de ventas que adoptaron Gong Insights vieronun aumento promedio del tamaño de las transacciones del 20 %.
• Los equipos informaronciclos de ventas 31% más cortos

Esto no son conjeturas. Es aprendizaje automático que convierte cada conversación en un coach.

5. Reducir la pérdida de clientes antes de que ocurra: cómo Salesforce Einstein identifica a los clientes en riesgo

Las ventas no terminan con el cierre de un trato. El verdadero éxito es fidelizar al cliente.

Y el ML está haciendo que la retención de clientes sea más inteligente que nunca.

Caso práctico real: Salesforce Einstein

Einstein, el motor de aprendizaje automático de Salesforce, monitoriza la actividad del CRM para detectar posibles señales de abandono. Estas incluyen:

• Interacción por correo electrónico sin cita previa
• Pasos de incorporación omitidos
• Pagos retrasados
• Frecuencia de los tickets de soporte
• Inactividad de la cuenta

El modelo alerta a los representantes de ventas y de éxito del cliente en tiempo real. Salesforce informó que las empresas que utilizan Einstein para monitorear la pérdida de clientes la redujeron hasta enun 26 %en los modelos de suscripción SaaS.

La retención ya no es un juego de corazonadas: es un juego de datos.

6. Correos electrónicos de ventas hiperpersonalizados: cómoOutreach.ioaumentó las respuestas en un 32 %

Todos hemos ignorado los correos electrónicos de ventas genéricos. El aprendizaje automático está cambiando eso al personalizar cada uno de ellos a gran escala.

Estudio de caso real:Optimización de secuencias impulsada por ML deOutreach.io

Outreach.ioentrena sus modelos de ML en:

• Tasas de apertura por hora del día
• Industria prospectiva y personalidad
• Longitud y sentimiento de la línea de asunto
• Compromiso con los pasos anteriores

Luegoajusta dinámicamente la cadencia del correo electrónico, la línea de asunto y el cuerpo del texto, todo personalizado en función del comportamiento del cliente potencial.

Empresas como Okta utilizaron Outreach para aumentar las tasas de respuesta de correo electrónico en un32 % . Fuente: Informe de referencia de Outreach.io , 2022 https://www.outreach.io/resources/benchmarks

Se acabaron las conjeturas sobre los correos electrónicos. El aprendizaje automático te ayuda a redactar correos electrónicos que tus compradores realmente responden.

7. Gestión inteligente del territorio: cómo Xactly AI redujo los costos de viaje en un 28 % y aumentó la cobertura

La planificación territorial solía consistir en trazar líneas en un mapa. Pero con el aprendizaje automático, significa optimizar la productividad de los representantes, los costos de combustible y el tamaño de las oportunidades, todo a la vez.

Estudio de caso real: Xactly AlignStar + Xactly InsightsLa solución impulsada por IA de Xactly ayudó a empresas como Stanley Black & Decker a optimizar:

• Asignaciones de territorios de ventas
• Distribución de clientes potenciales
• Cobertura de la cuenta
• Eficiencia de ruta

El modelo de aprendizaje automático utilizó datos históricos sobre la conversión de acuerdos, la densidad de clientes y el tiempo de viaje para realinear los territorios de los representantes. ¿Resultados?

• Reducción del 28% en los costes de viaje
• Aumento del 17% en la cobertura de clientes potenciales
• 11% más de consecución de cuotas

Esto es operaciones de ventas 2.0. Su territorio no es solo una región: es una oportunidad de datos.

Palabras de cierre: No estamos "pasando" por la IA; ya estamos en ella

Seamos absolutamente claros.

El aprendizaje automático no es una “consideración futura” para las ventas.

Es la esencia de los motores de ingresos modernos, que ya laten en las venas de empresas como HP, Intuit, LinkedIn, Salesforce y otras. Si su organización de ventas aún considera el aprendizaje automático como "I+D", mientras que otros lo utilizan en tiempo real, la brecha se está ampliando rápidamente.

Y la verdad es que estos siete casos de uso ni siquiera son la punta del iceberg. Hay cientos más: en precios, chatbots, capacitación de ventas, recomendaciones de productos y éxito del cliente.

Pero si ni siquiera estás implementando estas siete primeras, no solo estás rezagado. Eres invisible en el mercado.

Resumen de la charla real: Los 7 casos de uso de ventas de ML documentados

1. Puntuación predictiva de clientes potenciales– HubSpot
2. Precios B2B dinámicos: HP con ventajas
3. Pronóstico de aprendizaje automático– Intuit
4. Coaching de ventas con IA– Gong
5. Detección de abandono de clientes– Salesforce Einstein
6. Personalización de correo electrónico–Outreach.io
7. 
   

Nuestra última palabra

No somos consultores que vendemos sueños de IA.

Somos investigadores, escritores y desarrolladores que creemos en la brutal y hermosa realidad del aprendizaje automático en las ventas, respaldada por datos, no por publicidad.

Y si este blog te ayudó a abrir los ojos a lo que es real (y no sólo a lo que es posible), entonces hicimos nuestro trabajo.

Deja que los datos hablen por ti. Deja que los modelos aprendan. Deja que tu equipo de ventas cierre la venta.

Pero primero, saquemos el pasado.