Los equipos de ventas dedican gran parte de su tiempo a la previsión. Sin embargo, más del 50% de los líderes de ventas cuestionan la exactitud de sus esfuerzos de pronóstico de ventas. Obtener tus estimaciones correctas es vital para tus futuras decisiones comerciales.
Dado que la previsión de ventas es un proceso bastante complejo y que requiere mucho tiempo, las organizaciones buscan formas de mejorarla y muchas recurren al aprendizaje automático.
A continuación, nos centraremos en la previsión de ventas mediante el aprendizaje automático y sus beneficios.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la ciencia de datos y la Inteligencia Artificial (IA). El ML entrena algoritmos para mejorar la precisión y «aprender» de la misma manera que lo harían los científicos humanos a lo largo de un proyecto de datos. A las máquinas se les enseña a reconocer sus errores en trabajos previamente producidos de forma totalmente autónoma, sin ninguna verificación humana.
Para crear un modelo de aprendizaje automático que funcione bien, los científicos de datos lo «alimentan» con una muestra de datos de una base de datos más grande y de alta calidad. Luego, entrenan el modelo y verifican su resultado hasta asegurarse de que genera información precisa. Después de la etapa de verificación, pueden usar el ML para circunstancias de datos sin resultados claros.
El aprendizaje automático es mucho más rentable y eficiente que los procesos que requieren moderación humana continua. Como resultado, los líderes de todas las industrias están adoptando este modelo.
Aprendizaje automático y previsión de ventas
La previsión de ventas es un proceso difícil. Hasta el 80% de las organizaciones de ventas admiten tener una precisión de pronóstico no superior al 75%. ¿Hay algo que las empresas puedan hacer para mejorarlo? Pueden recurrir al aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza redes neuronales, un algoritmo de aprendizaje automático que identifica varios patrones en datos históricos.
El aprendizaje automático genera predicciones de ventas precisas basadas en análisis de series temporales, análisis de regresión y árboles de decisión. Dado que el aprendizaje automático puede analizar enormes conjuntos de datos, sus predicciones son mucho más precisas que las realizadas por humanos.
Beneficios de utilizar el aprendizaje automático en la previsión de ventas
A continuación, presentamos algunas ventajas que puedes anticipar si introduces el aprendizaje automático en tu proceso de previsión de ventas.
Mejor precisión en la previsión de ventas
Los modelos de aprendizaje automático pueden procesar datos y generar resultados a una velocidad imposible de lograr mediante el trabajo humano manual. Esto significa que siempre que tu equipo de ventas necesite planificar para los meses o años venideros, puedes confiar en tu análisis basado en ML.
Si entrenas un modelo de ML con tus datos de ventas de la vida real (idealmente, un gran volumen de información de varios momentos), entonces puedes confiar en la precisión de los pronósticos.
Proporcionar nuevos conocimientos sobre el comportamiento del cliente
La búsqueda por mejorar el flujo de ventas y cerrar más acuerdos es interminable. Dado que el aprendizaje automático puede analizar grandes cantidades de datos rápidamente, su papel para aumentar los ingresos por ventas es invaluable. ¿Cómo es eso? Revela nuevos patrones y conocimientos sobre el comportamiento del cliente.
Gracias a esto, los equipos de ventas pueden detectar nuevos clientes potenciales, crear campañas de ventas específicas y predecir qué servicios o productos tendrán una gran demanda.
Ahorrar tiempo y recursos
El aprendizaje automático elimina la necesidad de introducir, manipular y analizar datos manualmente, lo que acelera significativamente la previsión de ventas. Estas tareas no sólo requieren mucho tiempo sino que también son propensas a errores. En lugar de dedicar su tiempo a estas tareas mundanas, los equipos de ventas pueden centrarse en trabajos más estratégicos que aporten más valor al negocio.
Es más, la Inteligencia Artificial tiene excelentes capacidades de generación de informes. Crea informes claros y concisos que se pueden mostrar muy bien en un panel, junto con algunas métricas. Esto permite a los profesionales de ventas conocer y comunicar mejor las previsiones y tomar decisiones comerciales más precisas. Pueden modificar sus planes y centrarse en las oportunidades o actividades más rentables.
Detectar nuevos conocimientos mediante el descubrimiento de patrones
Los métodos tradicionales de pronóstico de ventas utilizados por los humanos se basan en la comparación de dos variables en lo que se conoce como regresión lineal. IBM proporciona un gran ejemplo: podría detectar una relación entre las ventas de sus representantes de ventas y sus años de experiencia.
Si bien esto es increíblemente útil, los modelos de aprendizaje automático pueden realizar análisis mucho más avanzados. A menudo, esto puede revelar tendencias que antes estaban ocultas en retrospectiva.
Si utilizas un modelo de ML, podrías utilizar tu conocimiento del factor de antigüedad de los altos resultados de ventas y descubrir además que los representantes con los mejores resultados realizan el doble de llamadas salientes que los demás. O que hagan la mayoría de sus llamadas entre las 10 y las 12 de la mañana, antes de que sus personas de contacto vayan a almorzar.
Estas son sólo algunas situaciones hipotéticas, pero demuestran lo sofisticadas que pueden llegar a ser las técnicas de pronóstico con el modelo de ML correcto.
