Cómo puede la Inteligencia Artificial ayudarte a mejorar tu Venta Cruzada

¿Qué es y por qué realizar tácticas de Up y Cross-Selling?

Aunque ambas son tipologías de tácticas que tienen como principal objetivo hacer crecer el negocio de una compañía a través de la venta de productos y soluciones a clientes existentes (o clientes que están a punto de serlo), existen diferencias sustanciales entre ambos tipos:

  • Las tácticas de Up-Selling buscan que el cliente final adquiera un producto o servicio que, seguramente, ya necesitaba y por el que se había interesado, en un grado mayor que una versión básica. Por ejemplo, cuando un cliente quiere comprar un coche y pregunta por un modelo en un concesionario, la persona responsable de esta venta intentará que adquiera el coche por el que se ha interesado pero con opciones extra que aumentarán los ingresos para la compañía. Son tácticas que suelen activarse muy cerca del momento de la venta y que tienen un alto grado de impulsividad.
  • En cambio, las tácticas de Cross-Selling (o Venta Cruzada) intentan que un cliente, que anteriormente ya había convertido adquiriendo algún producto, compre alguno nuevo, diferente del anterior. Estas tácticas también se emplean en el momento de una nueva compra, ofreciendo productos que encajen con el que el cliente quiere. Por ejemplo, si queremos comprar un televisor en unos grandes almacenes, también nos ofrecerán una mesa que la soporte acorde a su estilo.

Los efectos en el negocio a la hora de aplicar estas técnicas son variados:

  • Es más eficiente generar mayor retorno de clientes existentes que de clientes nuevos, ya que la generación de nuevos leads siempre es un proceso caro.
  • Permite construir relaciones más fuertes con el cliente, lo que reduce, a la larga la tasa de abandono de los clientes, algo que también se ve cuando construimos modelos predictivos para reducirlo
  • Incrementa el valor del cliente a lo largo de todo su ciclo de vida.

Todo ello se traduce en datos como que el 90% del valor de un cliente en una compañía B2B se obtiene después de la primera venta o que Amazon atribuye hasta el 35% de sus ingresos a las ventas a través de tácticas de cross-selling.

 

Todo ello se traduce en datos como que el 90% del valor de un cliente en una compañía B2B se obtiene después de la primera venta o que Amazon atribuye hasta el 35% de sus ingresos a las ventas a través de tácticas de cross-selling.

 

Cómo activar tácticas predictivas de Up y Cross-Selling a través de Inteligencia Artificial

La opción tradicional para llevar a cabo tácticas de Up y Cross-Selling consistía en segmentar la base de datos de clientes en base a unas pocas variables (ejemplo: enviamos una campaña a mujeres entre 18 y 30 años que hayan comprado antes un determinado producto). Sin embargo, los datos que tienen todas las compañías son mucho más ricos y podemos caracterizar a los clientes en otras muchas dimensiones:

  • Características socio-demográficas
  • Adquisiciones y bajas históricas de productos
  • Interacciones y multicanalidad con los distintos puntos de contacto de la compañía con el cliente.
  • Comportamientos del usuario, como su navegación a través de apps y plataformas digitales, incidencias, etc.
  • Encuestas de satisfacción lanzadas
  • Comportamientos anteriores antes campañas de email marketing

 

Estas técnicas permiten crear modelos predictivos que, en base a toda la información anterior, nos den el grado de propensión que un cliente tiene a adquirir un nuevo producto o a mejorar la versión de un producto que ya había comprado

 

Es muy difícil para una persona crear reglas que identifiquen segmentos teniendo en cuenta cientos de variables y es ahí donde la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático nos ayudan. Estas técnicas permiten crear modelos predictivos que, en base a toda la información anterior, nos den el grado de propensión que un cliente tiene a adquirir un nuevo producto o a mejorar la versión de un producto que ya había comprado. Utilizando toda esta información, los algoritmos también nos pueden decir cuál es la siguiente NBA (Next Best Action) con cada uno de los clientes de nuestra base de datos, tanto a nivel de producto, como a nivel de canal. Con todo ello, conseguimos:

  • Reducir el target de envío de nuestras campañas: lo que permite reducir la tasa de bajas en medios como newsletters y conseguir mayor rendimiento base en futuras campañas.
  • Optimizar nuestro presupuesto: si la campaña tiene algún tipo de incentivo, focalizamos solamente en aquellos clientes que más valor va a generar y menos en paracaidistas que se aprovechan de la oferta y no vuelven a interactuar.
  • Realizar campañas multiproducto: aprovechamos las comunicaciones no solamente para la promoción de un determinado producto sino que hacemos una oferta integral.
  • Acertar con el canal: podemos determinar cuándo y cómo es la mejor manera de alcanzar al cliente.
  • Automatizar tácticas: la integración de los resultados de los modelos predictivos en herramientas de CRM y email marketing reduce los tiempos de ejecución, incluso los elimina totalmente.

Realizar un proyecto de Cross o Up Selling basado en Machine Learning, te permitirá adquirir, lo primero, un conocimiento mucho mayor de tus clientes, ya que se determinan qué factores predicen la contratación. En segundo lugar, tiene un retorno muy rápido ya que verás cómo aumenta la eficacia y rendimiento de tus campañas. Lo tercero, es un buen punto de partida para hacer un proyecto de Inteligencia Artificial en una compañía ya que se establecen desde el principio los pasos fundamentales para crear un buen ecosistema de Data Science: qué datos necesito (información necesaria para caracterizar a los clientes y su comportamiento), cómo voy a explotarlos (análisis y entrenamiento de modelos predictivos) y cómo voy a integrarlos (CRM y herramientas de comunicación con el cliente).

En PiperLab tenemos el conocimiento y la metodología necesaria para llevar a cabo este tipo de proyectos y lo hemos englobado en nuestra solución Intelligent Sell. En nuestra web puedes encontrar ejemplos de sectores donde lo hemos aplicado, tanto B2C como B2B

¿A qué estás esperando para sacar valor de tus datos?

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Alejandro Llorente

Autor: Alejandro Llorente

Co-Fundador & Data Scientist en PiperLab