Cómo aplicar herramientas de Inteligencia Artificial en ventas


El sentimiento hacia la Inteligencia Artificial de -casi diria- la mayoria de la gente y también de muchos profesionales es de amenaza; Una maquina que les va a quitar el puesto de trabajo, un super ordenador maquiavélico que lo sabe todo y en el mejor de los casos una invasión de la privacidad con el objetivo de vender la información personal para hacer publicidad o subir las cuotas del seguro médico.

Por supuesto también está el trasfondo de la dominación y el exterminio de la raza humana por los robots. Y aunque parezca exagerado todos tenemos un poco de esto- quizá por la prensa o las películas. Y en seguida sale a relucir cuando se trata el tema en un debate.

Yo no soy super experto o un visionario que pueda decir si esto va a pasar o no, pero si quiero compartir mi opinión (humilde)  respecto al estado actual y un futuro muy inmediato de la aplicación de tecnologías de datos e inteligencia artificial en un campo muy específico – el entorno comercial a nivel profesional.

Lo primero hay que plantearse es el “por què?”   

Tiene sentido utilizar la AI ( artificial intelligence) en el entorno comercial?  donde aporta y cual es el problema que buscamos solucionar

Aqui la respuesta que inspira miedo va por el ahorro de costes – despedir trabajadores .

Y si , según Mckinsey en EEUU hay 1 millón de puestos comerciales que se van a perder. Se trata de taras de muy bajo nivel, en el que un humano aporta en realidad muy poco y en realidad ya están siendo deslocalizadas a países de salarios muy bajos , donde efectivamente tendrá más impacto sobre aquellos que no logren ir subiendo la escalera del valor .

Pero en la ecuación de la empresa el coste real suele ser el de oportunidad , el de mantener procesos actuales muy mejorables y sobre todo el que otros – la competencia – si acceda a ventajas que le faciliten llevarse los clientes.

En el mundo comercial la esencia está en cómo generar nuevos clientes y mantener los existentes y aqui no es tanto una cuestión de ahorrar  sino de invertir con el mayor retorno.

Y en estos momentos la presión competitiva es mayor que nunca en casi todos los negocios ( y no se espera que cambie la tendencia) ; es más difícil que nunca llegar a los clientes

El verdadero problema a resolver está en cómo conseguir clientes

El DILEMA NO RESUELTO …AUN

Y en el momento actual el responsable de generar negocio tiene que elegir entre llegar al mercado con publicidad, de forma masiva pero poco efectiva o llegar al mercado directamente con la fuerza comercial, pero que no escala para cubrir todo el mercado

La publicidad que es poco efectiva especialmente en el entorno profesional y muy cara (por ej  el coste medio por clic es de casi 3€ , con las keywords más demandadas en entornos de 30 a 50€ por un solo clic) . La tendencia va hacia el Inbound marketing pero atraer mediante contenidos es algo que requiere tiempo y una gran inversión en contenidos de calidad – caros – que tienen que competir con el océano de información .

Y la clave no solo es que visiten tu web sino que sean los potenciales clientes. El informe del 2018 de “State on inbound” de Hubspot cita como prioridad número 1 del 70% de los profesionales encuestados  el convertir los leads a clientes reales.

Un reto está en hacer llegar ese contenido a aquellos a los que está destinado, los clientes target.

Ventas debería trabajar en esa conversión pero para eso se necesita saber quienes son y  el 98% de los que visitan la web no dejan sus datos, aunque ya sean clientes o hayan hablado con ventas.

Es decir los sistemas de Marketing Automation y nurturing de leads para pasar a ventas solo empiezan a trabajar – con aquellos que sean clientes target de los que hayas logrado atraer a tu pagina web ( con publicidad o contenido) – de esos , sólo el 1-2% que se registran y pasan al proceso de nurturing , para -alguno- llegar a ventas.

Esta claro que este modelo no es óptimo , sobre todo en B2B  y es así porque viene de entorno de B2C , cuyo origen estaba en gestionar listas de suscriptores  y visitas web (es una mejor forma de segmentar  mensajes que la publicidad masiva)  

Pero en el entorno profesional , los clientes no suelen empezar visitando ya tu pagina y  por otro lado suelen ser conocidos ( cuentas de empresa) o son un nicho de mercado accesible e identificable vía redes profesionales como Linkedin.

En lugar del modelo tradicional ;

Atraer ( visitas) – Identificar ( leads) -convertir ( oportunidades)

En el entorno profesional es más apropiado Invertir el funnel , lo que se conoce como Account Based Marketing.

Es decir identificar primero los segmentos y tipos de clientes target , a menudo referido como Build the List . Es a ellos a los que queremos atraer, pero para influir hay que llegar .

Y para llegar a ellos ,relacionarse,  interactuar  y personalizar , la fuerza de ventas es la mejor opción.

Que apenas cubre una parte pequeña del mercado y es también muy caro.

Y tiene el problema añadido de no ser muy buenos en prospectar

Es decir el dilema actual está entre elegir entre algo escalable pero poco efectivo ( publicidad )  y algo que tiene mayor capacidad de conseguir clientes , pero que no escala .

Y es este el problema donde las herramientas de Inteligencia Artificial pueden ayudar, a llegar a los clientes de manera Personal pero Escalable

AI powered Sales: Vendedores de Nueva Generación

Aplicar procesos de IA implica eliminar el componente humano?

es posible automatizar el proceso comercial ?  En mi opinión -en estos momentos – no.

Nuestra aproximación se basa en complementar la fuerza comercial para hacerles capaces de llegar a mas , de ser más eficientes y ser por lo tanto la mejor opción para generar negocio en la empresa.

Siguiendo el símil, no se trata de sustituir comerciales por robots sino de dotar de un exoesqueleto que ayude a los trabajadores.

Se trata de expandir las capacidades del equipo comercial , darles extra-capacidades

En 3 aspectos claves en la prospección comercial;

Identificar clientes ; Darles el super poder de la “visión X “ para localizar a aquellos que ya estan interesados en lo que vendes

Interacción a escala ; Darles el super poder de la ubicuidad , para poder escalar relaciones  a nivel personal

Personalización masiva ; Dar el super poder de dar a cada cliente lo que le interesa en el momento que le interesa


Señales de interés comercial  y Customers Profile benchmarks

De cara encontrar clientes hay dos facetas a considerar, la primera está en definir que es lo que indica que alguien tenga potencial de comprar lo que vendemos .

Tradicionalmente se han usado criterios muy simplistas ,basados en los datos disponibles- el sector, número de trabajadores,  facturación o en el mejor de los casos el titulo del puesto.

Ninguno de esos datos indicaba una necesidad específica de nuestro producto ni que fuera el momento apropiado, con lo que la única opción era el envío masivo de propuestas no diferenciadas, esperando acertar con alguna ( el cold calling) . Esto es lo que ha llevado a la prohibición del mailing como método de prospección y a que el 98% de los profesionales nunca respondan a un llamada o mensaje a puerta fria.

Sin embargo ahora existe una gran cantidad de datos y fuentes de información que pueden ayudarnos a encontrar indicios de que alguien tiene interés en lo que vendemos. Estas fuentes va desde “technographics” datos de tecnologías y herramientas que ya usan los clientes(datanyze) , hasta datos del cliente ( clearbit) , como su historial profesional (Linkedin) , donde se mueve online , grupos y foros (meetups) y hay hasta herramientas que analizan la personalidad para ayudarnos a decidir el estilo de nuestros mensajes ( crystal) .

Una de las más significativas de cara a indicar el interés es precisamente la propia actividad del prospect en las redes sociales , lo que comparte y comenta o da al like. ( relevante.me)

Saber que los asistentes a un evento o miembros de un grupo tienen más probabilidad de estar interesado en nuestro producto que los asistentes a otro , es algo al alcance de cualquiera.

Pero lo que es pasearse por todos los eventos, o los  foros y grupos de por ejemplo Linkedin ( hay 2 millones de grupos) extraer las elementos más significativos y luego ponderar y priorizar perfiles es claramente una tarea para maquinas.

Pero para definir cuales de estas señales importan y luego seleccionar los perfiles relevantes dentro de todos los que cumplen , en estos momentos,  es necesaria la involucración humana .

Y en la realidad , de nuevo en estos momentos,  la involucración humana no solo es a nivel “estratégico” sino a nivel operativo . En la práctica los datos están dispersos entre los propios datos de la empresa y los datos que los propios usuarios van generando en las distintas plataformas donde participan. Y es precisamente en esas plataformas donde esta la información más interesante, la dinámica basado en la propia actividad del usuario.

Pero esos datos no se pueden “bajar” a la BBDD o al CRM de tu empresa o a un sistema de inteligencia artificial o big data centralizado ( ni técnicamente por la disposición de cada plataforma ni legalmente por la privacidad de datos)  

Por lo se trata de complementarlos y esto es una tarea que es mejor distribuida por cada empleado. Es decir que cada uno vaya complementando los perfiles que haya definido como interesantes , por cualquiera de las señales a nivel individual, usando sistema o asistentes personales .

Es decir lo que a nivel individual personal si es accesible a nivel centralizado o empresa no lo es , lo que implica que un sistema autónomo independiente no es posible o mejor dicho no sería aceptable.

La segunda parte donde se puede aplicar la inteligencia artificial en la identificación de clientes viene una vez identificados unos clientes modelos iniciales , de cara a encontrar más similares para recomendar. Aquí por supuesto la asistencia de las herramientas es fundamental y si bien las limitaciones del acceso a los datos siguen presentes , las posibilidades que nos aporta son muy interesantes por motivos ;

  • La capacidad de obtener patrones clientes “look alike” ; este es uno de los campos más desarrollados de la IA, con los sistemas de machine learning y un amplio elenco de técnicas que pueden encontrar indicios de similitud analizando diversos factores , a veces- podríamos bromear- que descubriendo potenciales clientes antes de que lo sepan incluso los propios clientes
  • La disponibilidad y elasticidad ; el que los sistemas o asistentes estén disponibles constantemente es algo obvio casi por definición pero a nivel comercial es algo de enorme valor teniendo en cuenta que uno de los problemas que nos enfrentamos las personas es la constante avalancha de información. El poder estar al tanto de todo lo que pasa las 24 horas para filtrar solo aquello que nos interesa realmente para avisarnos o incluso- como veremos en el siguiente punto- reaccionar y tomar las acciones apropiadas , es el gran valor de un asistente de inteligencia artificial.

Interacción a escala de forma personal

Podríamos plantear que los sistemas de interacción automática y masiva no solo están ya inventados sino disponibles para cada persona .. en la forma del email.

Y si efectivamente hay multitud de sistemas que se pueden utilizar para gestionar secuencias de correos a esos clientes potenciales que tan finamente hemos identificado en el punto anterior ( outreach o salesloft )

Y aunque estos sistemas han demostrado la efectividad de utilizar secuencias automatizadas de interacciones en la prospección comercial –  el 60% de los comerciales no hacen seguimiento más allá del primer mensaje y solo un 8% hace más de 2 intentos de contacto por lo que estos sistemas de secuencias consiguen mejoras de varios órdenes de magnitud en las tasas de respuesta – pero  presentan 2 inconvenientes:

  • En Europa no es legal enviar un correo comercial si no se cuenta con la autorización expresa del destinatario. En Mayo entra en vigor la nueva normativa Europea ( GDPR ) aún más restrictiva que incluso lo imposibilita para clientes existentes o la base de datos  existente si no contamos con la “prueba” de ese consentimiento. Esto invalida el uso del correo como herramienta de prospección. ( si vendes a USA si puedes usarlo)
  • En realidad no era un canal efectivo . Las tasas de respuesta a través de todos los sectores está entre el 1 y el 2.5% . No tiene sentido “quemar” tanto contacto para tan poco

Entonces, malas noticias para los que necesitan vender? y que puedes hacer si eres una startup, estás empezando o simplemente necesitas nuevos clientes?

La clave está en lograr que los clientes potenciales quieran saber de ti.

Y como decíamos al principio es complicado hacerlo vía publicidad o contenidos y ahora vemos que una de las armas tradicionales de los comerciales se ha quedado invalidada.

Pero afortunadamente hay canales donde si puedes relacionarte con los clientes , de manera más directa;  las redes sociales.

Las redes sociales son canales válidos porque los usuarios al unirse y utilizarlas han dado su consentimiento para recibir comunicaciones e incluso publicidad ( es el precio que pagamos)

Utilizar las redes sociales para localizar y entrar en contacto con clientes – el social selling- es algo sobre lo que hay desarrollado mucho contenido , consejos y metodología que puedes encontrar en internet.

El Social Selling se basa en el principio de que el cliente vea en tu perfil algo que le resulta de interés o le aporta , pero el tema esta en como lograr interesarle en tu perfil en primer lugar.

El problema principal radica en que todo lo que tiene que ver con redes sociales es un gran agujero de tiempo. El “muro” -lo que se comparte- es un flujo constante de contenidos imposible de seguir , cualquier búsqueda nos da miles de resultados que solo mirar nos lleva horas para apenas arañar la superficie y en realidad para qué? Para estar de vuelta al principio con un listado de potenciales clientes a lo que hay que conseguir interesar.  

Aquí es donde los asistentes y herramientas nos pueden ayudar mucho .  Hay varias herramientas que nos permiten automatizar varias de las tareas ; desde visitar perfiles , mandar mensajes o invitar a conexiones. Todo esto bien gestionado puede ser un buen complemento , pero un punto clave de toda automatización en el proceso comercial es que no se note. Si el cliente percibe que se trata de un mensaje genérico pierde el valor . Por eso las autorespuestas que se ve en Twitter , a menudo con un mensaje patrocinado por la herramienta , son poco efectivas.

Es decir la clave está en personalizar cada mensaje e interacción.

Y  una de las grandes ventajas de las redes sociales es la disponibilidad de información rica en contexto , no solo el nombre , sino la empresa, sector e incluso información sobre la actividad lo que comparte

No es lo mismo recibir un email generico con un un “hola – first name + propuesta sin defierenciar ”  , que un mensaje a través de Linkedin con algo que indica que te envia el mensaje porque ha visto que estas interesado en el “tema”  y te aporta un contenido relevante para tu “industria” o “Titulo de Puesto”  y te pregunta si interesa en tu “compañia” . Este tipo de mensaje puede ser segmentado aun mas en funcion del perfil de quien lo recibe segun su “etiqueta”

Pero donde realmente se consigue la potencia es al combinar esta personalización con una monitorización activa de aquellos perfiles que nos interesa entrar en contacto.

SI un cliente comparte algo con la palabra clave , ENTONCES  se manda un mensaje específico ajustado al contexto.


Con esto estamos logrando ser relevantes tanto en el tema de interés como en el momento en el que el cliente está interesado.

Como comentamos antes, la ventaja de un asistente personal es que estará pendiente de que ocurran las condiciones , las 24 horas, durante semanas o meses según nos interese.

Este escenario es posible ha dia de hoy  y en realidad se puede hacer aún más refinado combinado con otros servicios como los que comentamos anteriormente que incorporan análisis de la personalidad de destinatario.

Aqui os dejo una guia que hemos desarrollado sobre la evolución del concepto para hacer escalable el social selling , que hemos llamado Pre-targeting

La tercera área de aplicación de la tecnología busca la Personalización masiva

Es decir resolver el dilema del que hablamos al principio de tener que optar entre lanzar al mercado publicidad y mensajes genéricos ( broadcasting) o utilizar la fuerza de ventas para individualizar sacrificando el mercado que cubrimos.

Dar a cada cliente algo que le interesa y hacérselo llegar en el momento que está interesado .

Se trata de combinar la identificación por temas de interés , con la distribución a través de la red de empleados ( employee advocacy) de contenidos segmentados por esos temas de interés.

Para llegar a este nivel hay que utilizar varios elementos , que ya están disponibles en la actualidad y en realidad la mayor complejidad no es tecnológica sino de negocio , en la definición de los temas y tópicos donde posicionarse.

Los retos a afrontar son a la vez la solución si se dota a las personas de la capacidades tecnológicas adecuadas; se trata del contenido , tanto en la generación del contenido individualizado como en su puesta a disposición de aquellos a los que está destinado.

La creación de contenidos individualizados se afronta mucho mejor de forma distribuida y/o utilizando sistemas automatizados / Inteligencia artificial.

Si bien no es de esperar que los empleados sean a su vez los productores de contenidos – escribiendo blogs etc.. la mayoría de los empleados trabajadores del conocimiento si tienen criterio para hacer “content curation”- selección de contenidos de sus áreas de especialidad.

Estos contenidos comentados o no pueden formar parte de un sistema de contenidos “ long tail “ muy especializados. ( se puede usar por ejemplo  pocket o passle)

Estos contenido se pueden complementar con otros generados por ordenador de forma ultra especializada o incluso individualizada , utilizando cualquier tipo de variables de datos disponibles  – tanto campos de información de producto o los campos ricos en contexto disponibles en las redes sociales . Esto se puede utilizar para enviar noticias, generación de informes etc.. de forma individualizada pero automatizada es decir escalable al mercado. ( narrativa es una empresa española pionera a nivel mundial en este campo)

Un elemento muy interesante de compartir contenidos es la posibilidad de tracear lo que pasa con ellos incluso a nivel personal .

Los equipos de ventas pueden saber si los contenidos que envían se visitan o a pesar de todo no interesan en estos momentos, con lo que es mejor cambiar o ajustar el tipo de contenido a compartir.   

Esto hace que ventas pueda tener unos indicadores de en qué momento puede aportar más valor a un cliente. Es decir priorizar oportunidades

Y podemos adaptar muy fácilmente los sistemas web , como el chat  ( post de como hacerlo con Intercom)  para que dependiendo del tipo de momento de compra e interés ofrecer un tipo de contenidos o una invitación a un evento o directamente involucrar con una notificación al gestor comercial de ese cliente. Por supuesto siempre  se puede enviar a un chatbot, pero eso ya eso nos lleva  al debate inicial de sustituir humanos o complementarlos ?

Os dejo con un cita de un growth hacker , que para mi es la esencia de un proceso de relación comercial , hay que conquistar al cliente y las herramientas solo nos sirven para liberar el tiempo para hacer bien el trabajo .

I use automation so I can focus on the art of building human relations

Gilles De Clerck

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