Actualmente, la analítica avanzada para ventas es una herramienta muy importante para las empresas, ya que permite recopilar, analizar y visualizar información para mejorar su rendimiento, mediante técnicas estadísticas, análisis de big data y machine learning para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes, prever sus preferencias y tomar decisiones correctas para así lograr aumentar las ventas.
Por esto te invitamos a que continues leyendo algunos de los beneficios que te ofrece la análitica avanzada para ventas:
Beneficios de la análitica avanzada
Identificación de oportunidades de venta:
Al contar con la información y analizar los datos de los clientes, las empresas pueden determinar algunos patrones de compra y comportamiento, que permitan anticipar las necesidades de los clientes y ofrecerles productos o servicios importantes en el momento adecuado.
Mejora la segmentación de clientes:
Mediante el análisis de los datos demográficos, geográficos, psicográficos y de comportamiento de los usuarios, las empresas pueden segmentar su bases de datos de manera más efectiva y personalizar sus estrategias de venta para cada segmento.
Predicciones de ventas:
La analítica avanzada puede ayudar a predecir las ventas futuras en función de patrones, tendencias del mercado y eventos externos, lo que permite a las empresas tomar decisiones proactivas para alcanzar sus objetivos de venta.
Optimización de precios y promociones:
Al analizar los datos de ventas y el comportamiento de los clientes, las empresas pueden identificar los mejores precios y las estrategias de promoción que permitan acrecentar sus ingresos y su rentabilidad.
Empresas que han optimizado sus ventas utilizando analítica avanzada:
NETFLIX:
Netflix gracias a sus avanzados algoritmos de big data ahorra aproximadamente 1000 millones de dólares al año.
En el 2006, la empresa lanzó el “premio Netflix”, ofreciendo un millón de dólares a quien pudiera desarrollar el mejor algoritmo para predecir las preferencias de los suscriptores basándose en sus calificaciones previas. Actualmente, el 80% del contenido visualizado en Netflix proviene de su sistema de recomendaciones.
Netflix combina herramientas tradicionales de inteligencia empresarial como Teradata y MicroStrategy con tecnologías modernas de big data como Hadoop y Hive, creando un algoritmo que anticipa los contenidos que los usuarios estarán interesados en ver.
La clave del éxito de Netflix es la personalización, facilitando una experiencia única para cada usuario gracias al uso eficiente del big data.
APPLE:
Apple utiliza el big data en economía conductual para analizar a sus usuarios y mejorar su marca. Los 6 principios clave que ha aplicado son:
Tribalismo: Los usuarios de Apple forman una tribu con intereses y creencias similares.
Efecto dotación: Valoramos más lo que ya poseemos, por lo que Apple permite probar sus productos en tiendas.
Prueba social: Se basa en testimonios y recomendaciones de usuarios, amigos y familiares.
Heurística: Apple utiliza “atajos mentales” en su packaging para transmitir calidad.
Efecto halo: Los lanzamientos exitosos de Apple crean una reputación de calidad en sus productos.
Precio: Aunque sus productos son caros y nunca están en oferta, el análisis del big data muestra que esta estrategia funciona.
AMAZON:
Amazon ha logrado destacar en el mercado gracias a su capacidad de analizar enormes cantidades de datos de clientes. Sus sofisticados algoritmos le permiten recolectar, analizar y utilizar una gran cantidad de datos provenientes del historial de búsqueda y tendencia de compra de los consumidores. Esto le permite ofrecer recomendaciones efectivas, optimizar sus precios y mejorar la cadena de suministro.
Su éxito radica en su uso de herramientas avanzadas de análisis de big data, como los algoritmos publicitarios y la plataforma “Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning”.
UBER:
Inicialmente una de las primeras ventajas de la analítica de datos se ha visto en los servicios de localización a través de GPS; Los teléfonos inteligentes con GPS han permitido la creación de mapas avanzados y algoritmos para optimizar las rutas de circulación en las ciudades.
Además, una empresa revolucionaria que ofrece servicios de transporte privado a través de una aplicación móvil utiliza el análisis de la oferta y la demanda en la ubicación para ajustar las tarifas según la evolución de la demanda a lo largo del día, lo que le permite aumentar sus ingresos.
Pasos para modernizar la analítica avanzada.
Conocer a tu cliente:
Emplear la analítica avanzada es muy importante para comprender mejor a tus clientes. Dado que analiza el comportamiento de compra, preferencias y hábitos de consumo, y así poder personalizar tu estrategia de ventas y ofrecerles productos o servicios que realmente les interesen y logren llamar su atención.
Predecir la demanda:
Se deben usar algoritmos avanzados de análisis para predecir la demanda de tus productos o servicios, esto te permitirá planificar mejor tu inventario, establecer precios competitivos y anticiparte a las necesidades de tus clientes.
Optimizar tus precios:
Utilizar la analítica avanzada para establecer precios dinámicos en función de la demanda, la competencia y otros factores relevantes para lograr una ventaja competitiva,lo cual te permitirá maximizar tus ingresos y aumentar tu rentabilidad.
Mejorar la eficiencia de tus ventas:
Las herramientas de analítica avanzada te ayudan a identificar patrones y tendencias en tus procesos de ventas, logrando identificar áreas de mejora, optimizar tus procesos y capacitar a tu equipo de ventas para que sean más efectivos y eficientes.
Personalizar tu estrategia de marketing:
Para segmentar a tus clientes la análitica avanzada te brinda ventajas para ofrecerles mensajes y promociones personalizados. Esto te ayudará a aumentar la lealtad de tus clientes y mejorar la efectividad de tus campañas de marketing logrando la fidelización de tus clientes actuales.
Prácticas para sacar el máximo provecho de la analítica avanzada.
Definir objetivos claros:
El primer paso para iniciar cualquier análisis, es establecer los objetivos específicos que se desean lograr con la analítica avanzada en el proceso de ventas, lo cual te ayudará a enfocar los esfuerzos en áreas clave que impulsen el crecimiento y la eficiencia de las ventas en tu empresa.
Recolectar y almacenar datos de calidad:
La calidad de los datos obtenidos es fundamental para lograr resultados precisos y fiables, por esto es importante asegurarse de tener acceso a datos relevantes y actualizados, así como contar con sistemas adecuados para almacenar y gestionar la información de manera segura.
Utilizar herramientas y técnicas avanzadas:
Utiliza las herramientas y técnicas que pueden ayudar a identificar patrones, tendencias y oportunidades en los datos de ventas, es importante explorar y utilizar herramientas que se enfoquen en tus necesidades especificas como la inteligencia artificial, el machine learning y la búsqueda de datos para obtener información valiosa y efectiva
Personalización y segmentación:
Como lo mencionamos anteriormente en los beneficios de la analítica avanzada, se logra segmentar a los clientes en grupos específicos y personalizar las estrategias de ventas según sus necesidades y preferencias, lo cual nos facilita y ayuda a mejorar las ofertas.
Automatización de procesos:
La automatización de los procesos en el análisis de ventas puede mejorar la eficiencia y la velocidad de las tareas, así como reducir errores y aumentar la productividad.
Utilizar herramientas de automatización puede agilizar la recolección y el procesamiento de datos, así como la generación de informes y recomendaciones.
Medición y seguimiento de resultado:
Se recomienda y es una parte muy importante el monitorear y medir constantemente los resultados de las estrategias de ventas basadas en la analítica avanzada para evaluar su efectividad y realizar ajustes según sea necesario.
Cuando logramos implementar buenas prácticas en el uso de la analítica avanzada en el proceso de ventas, las empresas pueden lograr maximizar su potencial y obtener resultados valiosos que impulsen el éxito y el crecimiento del negocio.
En resumen, contar con una adecuada análitica de datos y tener un CRM de confianza es esencial para analizar tus datos de manera exitosa, con la información adecuada y a través de una plataforma confiable como Chatia, podrás tomar decisiones estratégicas con mayor precisión y eficacia.
Asegúrate de invertir en un CRM que se adapte a las necesidades específicas de tu empresa y que te brinde la capacidad de analizar tus datos de forma efectiva. Con una herramienta confiable a tu disposición, estarás bien encaminado hacia el éxito en la gestión de tus datos y en la mejora de tus procesos comerciales.
