Las áreas comerciales, que cuentan con gran peso en el modelo de negocio de las entidades, disponen de herramientas digitalizadas en las que apoyan su actividad. En este sentido, Baufest repasa siete claves de digitalización en el área comercial, que las entidades pueden integrar en sus procesos.
Claves para la digitalización de las áreas comerciales
- Formación como herramienta de venta: Los productos y servicios son cada vez más específicos y tienen componentes funcionales y tecnológicos que a los vendedores les lleva tiempo interiorizar. Optimizar la curva de aprendizaje es fundamental para las áreas comerciales con el fin de disponer rápidamente de vendedores capacitados y operativos. Una solución que han encontrado algunas compañías es la implementación de una aplicación que no solo sirve para capacitar rápidamente a los comerciales, sino que les sirve también como herramienta para mostrar a los clientes el producto o servicio sin que el vendedor tenga un conocimiento profundo del mismo.
- Gestión de pedidos: Aunque el comercio online continúa en crecimiento, existen muchas industrias donde las áreas comerciales disponen de vendedores que visitan físicamente a sus clientes y gestionan e incluso facturan los pedidos. La fuerza de ventas suele estar digitalizada; sin embargo, nos encontramos con muchos proyectos que requieren modernizar las aplicaciones actuales. Para este tipo de proyectos, contar con un soporte de la aplicación es fundamental, ya que si la aplicación falla, el cliente no puede realizar un pedido, por lo que no se concreta una venta.
- Autogestión de clientes Hacer el mejor uso de los recursos humanos implica liberarlos de realizar tareas que podría no hacerlas una persona. Bajo esta premisa, existen las aplicaciones de autogestión, que facilitan al usuario realizar las gestiones de sus productos y servicios sin necesidad de intervención de un teleoperador. Este tipo de soluciones no sólo liberan personal comercial, sino que agilizan los procesos de cotización y facturación y brindan trasparencia y confianza al cliente final.
- Apertura y cierre de tiendas: Tras los duros momentos de cierre vividos durante la pandemia, los retailers se plantean la apertura de tiendas, lo que requiere de diferentes análisis de la competencia y de tiendas propias para predecir la canibalización. Esto abre la oportunidad a realizar proyectos de análisis predictivo y trabajar en conjunto con el área de marketing para diagramar las campañas y publicidad basándose en datos concretos y, de esta forma, focalizar el presupuesto en acciones que tengan un impacto real y que se pueda medir.
- Análisis de Customer LifeTime Value: Analizar el CLTV per se y disponer del dato de cada cliente es importante siempre y cuando la empresa utilice ese dato con algún fin. Hoy en día con inteligencia artificial se puede medir el CLTV rápidamente y brindar herramientas al área comercial y de marketing para seleccionar qué acción realizar por cada grupo de clientes y cómo hacer para prolongar su permanencia.
- Fidelización y lealtad: Vender más a un cliente es más fácil que conseguir clientes nuevos y la tecnología es el aliado perfecto para ayudar a fidelizar a los clientes. Las entidades bancarias tienen muy claro esto y disponen de programas de fidelización a través de los cuales sus clientes pueden acceder a descuentos y otros beneficios por medio de sus apps correspondientes. Los retailers también están avanzando en este campo, contando con tarjetas propias y planes de beneficios asociados. Esto permite, no solo fidelizar a los clientes, sino también disponer de datos relevantes para focalizar en acciones promocionales.
- Arquetipo de clientes: Los usuarios buscan un grado de personalización cada vez más alto. La publicidad masiva solo es válida para un segmento muy específico de empresas, por lo que las compañías tienen que acertar en la oferta y mensaje con los que se acercan a sus clientes. La clusterización por medio de herramientas de data analytics es fundamental para poder segmentar a los clientes no solo por aspectos demográficos sino por patrones de comportamiento. Esta información es muy útil cuando se combina con un User Research, donde complementamos análisis cuantitativo con análisis cualitativo para comprender mejor a los clientes y poder ser más efectivos en las acciones comerciales.
Existen innumerables ejemplos de proyectos posibles, ya que cada empresa tiene sus particularidades de negocio y de organización interna. El objetivo de las entidades debe estar centrado en comprender esas particularidades con el fin de brindar soluciones que le aporten valor real y medible.
