• Aarón Almansa

Incorporar Inteligencia Artificial a la Estrategia Comercial

Actualizado: 29 dic 2021

Aprovechar al máximo las oportunidades de venta y maximizar el retorno de la inversión de cada una de las acciones comerciales y campañas de marketing, es crucial en el panorama empresarial actual de cualquier sector.


La ineficiencia en las áreas comercial/marketing se paga con pérdidas de ventas, lo que inevitablemente implica perder posicionamiento y cuota de mercado frente a la competencia, y por lo tanto reducir el potencial de crecimiento de la organización.

En estos tiempos post-pandemia y con este escenario tan competitivo donde hay cada vez un mayor número de canales de venta y presupuestos más ajustados, es necesario diseñar y ejecutar estrategias de ventas efectivas que garanticen el retorno esperado de la actividad comercial.


La incorporación de modelos predictivos basados en tecnologías de Machine Learning está haciendo posible mejorar notablemente la estrategia comercial para conseguir:

  • Descubrir la propensión de compra de los clientes y prospectos, permitiendo aprovechar al máximo las oportunidades de ventas nuevas y de venta cruzada (Cross-selling)

  • Anticipar la fuga de clientes

  • Asignar las oportunidades al equipo o persona de ventas más adecuado para optimizar el cierre de operaciones.

En definitiva, se trata de maximizar la eficiencia de las campañas de marketing y la rentabilidad de la red comercial, priorizando las acciones más rentables en cada momento.

Y para conseguirlo, vale la pena usar las herramientas que la analítica avanzada nos proporciona con la adopción de modelos predictivos que nos ofrecerán la posibilidad de basar nuestra estrategia y decisiones en datos y ciencia. La información sobre el perfil de los clientes, la propensión a la compra y el rendimiento esperado de clientes y prospectos incorpora inteligencia al proceso de planificación comercial, y ayuda a decidir la mejor estrategia basada en criterios objetivos.



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