Cómo aplicar la IA para impulsar las ventas centradas en el producto

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Dos persona comentando la IA aplicada a las vetas orientadas a producto

Os traemos una interesante entrada sobre la IA aplicada a ventas

Por Alan Brennan, director internacional de Soluciones Técnicas de Dropbox

Deja de perder el tiempo con posibles clientes no calificados. Según una encuesta realizada en 2022 a anunciantes, el 61 % de los encuestados informó de que el principal desafío de su trabajo es la generación de oportunidades de venta. Y eso no es todo porque incluso al encontrar posibles oportunidades, los representantes dedican el 50 % del tiempo a perseguir posibles clientes no calificados, a pesar de que solo el 25 % de los posibles clientes parezca lo bastante apto como para acabar generando una venta. Los falsos clientes potenciales no solo te hacen perder tiempo y recursos, sino que pueden acabar afectando a tus resultados si no los detectas de inmediato.

Con los últimos avances de la IA (IA conversacional, asistentes de chatbot y personalización), ha llegado el momento de evaluar cómo esta tecnología puede influir sistemáticamente en tu proceso comercial, enriqueciendo la calificación de posibles clientes para aumentar las tasas de conversión.

Sin extenderme en mis conocimientos sobre este tema, como director de Soluciones Técnicas de Dropbox, tengo bastante experiencia en investigación y análisis como para poder destacar algunos ámbitos en los que veo oportunidades reales para los equipos comerciales. Lo que presento a continuación es un intento de explorar el papel de la IA en las ventas orientadas al producto y cómo las empresas deberían aprovechar esta tecnología para escalar equipos e impulsar nuevas ventas netas.

Pero, en primer lugar, repasemos algunos términos…

¿Qué son las ventas orientadas al producto?

El término "ventas orientadas al producto" o PLS (por sus siglas en inglés) hace referencia a un modelo de adquisición de clientes mediante el cual las empresas dan prioridad a la experiencia con el producto y el valor que ofrece al usuario sobre el enfoque de ventas tradicional, centrado en vender las características o ventajas del producto.

  • Método antiguo: ventas y, después, producto
  • Método nuevo: producto y, después, ventas


Con las ventas orientadas al producto, los usuarios a menudo comienzan con una versión gratuita o de prueba del producto y amplían su versión a una de pago para desbloquear funciones a medida que reconocen el valor que les aporta. Muchas empresas B2B usan esta estrategia en la actualidad (por ejemplo: Dropbox, Slack, HubSpot y Zoom). Este enfoque es eficaz porque permite a los usuarios probar el valor del producto antes de adquirir una suscripción de pago.

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial (IA) tradicional es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de sistemas informáticos y, generalmente, se basa en reglas predefinidas y programación explícita (por ejemplo, chatbots basados en reglas). La IA generativa tiene un enfoque más innovador y moderno diseñado para generar contenido nuevo o realizar tareas sin depender de programación explícita. Se ha puesto de moda hace poco por los avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) como DALL-E o GPT-XX para generar respuestas similares a las humanas en consultas de texto. 

En el marco de este blog, con IA nos referimos a inferir el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes para hipersegmentar los clientes comerciales y ofrecer una experiencia personalizada con el contenido pertinente en el momento adecuado y así mejorar las posibilidades de conversión.

Una estrategia de ventas orientadas al producto con la IA como protagonista

¿Cuántas veces te has roto la cabeza intentando entender a tus posibles clientes? Hemos oído hablar de MQL (posibles clientes calificados por marketing), de SQL (posibles clientes calificados por ventas) e incluso de DQL (posibles clientes calificados por demostración), pero ¿qué pasa con los AQL (posibles clientes calificados por IA), que es el modelo que supera a todos los anteriores? Imagina un copiloto que crea un modelo de un posible cliente de ventas calificado por IA basado en una puntuación de interacción de acuerdo con datos históricos y que además lo hace en tiempo real. La puntuación de interacción se actualiza en tiempo real en función de las interacciones en directo del cliente. 

Aquí tienes un ejemplo:

Datos históricos [algunos ejemplos]

  • Tiempo dedicado a tu sitio web
  • Descargas de informes o guías de productos
  • Analíticas de pruebas de productos
  • Analíticas de contenido de productos
  • Asistencia a seminarios web
  • Publicaciones en redes sociales
  • Comportamiento de compra previo
  • Análisis del sentimiento de marca
  • Etc.

Datos en tiempo real [algunos ejemplos]

  • IA conversacional
    • Pasiva: análisis posterior a llamada con seguimiento dirigido
    • Activa: detección de posibles clientes durante llamadas en tiempo real
  • Asistentes de chatbots de IA
    • Bot SDR virtual
      • automatización de búsqueda, alcance y consolidación de clientes potenciales
    • Chatbot de asistencia de IA
      • solución inteligente (contextual) de preguntas y respuestas
    • Bot de marketing por correo
      • Cada conversación se adapta a cada posible cliente; se personalizan los mensajes y el contenido de marketing, lo que puede mejorar la interacción e incrementar la probabilidad de que un posible cliente acabe pasando por el embudo de conversión y se genere una venta.
  • Creación de perfiles
    • generación automática de perfiles basados en datos para determinar el grado de coincidencia con tu perfil de cliente ideal (ICP)

Segmentación de posibles clientes calificados por IA (o AQL)

A continuación, los AQL se clasifican en función de la puntuación de interacción y se introducen de forma rutinaria en la cartera de negocios del vendedor para su seguimiento. La forma en que clasifiques tus posibles clientes depende de ti. Como referencia, me gusta la fórmula amplia del mercado, la que popularizó Aaron Ross en su libro Predictable Revenue. Segmenta todos los compradores de cualquier mercado en cuatro categorías clave.

Un gráfico que muestra LMF: 3 % que compra ahora, 17 % que recopila información, 20 % que es consciente del problema y 60 % que desconoce el problema

  • Compra inminente:  el cliente potencial busca la adquisición de una solución. Alta tendencia a la compra. POSIBLE CLIENTE CALIENTE fuego 
  • Recopilación de información: el cliente potencial busca activamente y está abierto a comprar. POSIBLE CLIENTE TEMPLADO sol con cara 
  • Consciente del problema:  el cliente potencial no busca activamente, pero está dispuesto a comprar. POSIBLE CLIENTE TIBIO sol detrás de una nube pequeña 
  • Desconocedor del problema:  el cliente potencial no busca activamente ni manifiesta ningún problema.  POSIBLE CLIENTE FRÍOcopo de nieve

La mayoría de las empresas tratan a cada posible cliente como el 3 % que está dispuesto a comprar ahora. No tienen ningún sistema establecido para capturar y nutrir el 97 %. Ahí es donde está el nicho. La clave reside en implantar un sistema que atraiga, informe, nutra y lleve a los clientes potenciales a actuar. Entender dónde se encuentra tu posible cliente en el ciclo de compra y ajustar su temperatura con una intervención dirigida es clave para maximizar las conversiones. Volvamos a la metodología de ventas, de mi artículo anterior para ponerlo más fácil.

Un esquema de metodología de ventas que muestra cómo los posibles clientes pasan del embudo de ventas B2B a la segmentación AQL y, a continuación, a sus estrategias de personalización

Ciclo basado en el cliente para ventas orientadas al producto con IA

Si lo ponemos todo en conjunto, ¿qué tenemos?

El ciclo de marketing basado en el cliente para IA en ventas orientadas al producto (PLS) incluye la medición del éxito, el modelado de clientes, el copiloto de IA, la segmentación de AQL, la personalización y la metodología social.

  • Modelado de clientes: el ciclo basado en el cliente comienza con el modelo de los datos del cliente, que se puede recopilar mediante diferentes datos históricos y en tiempo real, como se ha indicado anteriormente. 
  • Copiloto de IA: las herramientas basadas en IA crearán un gráfico de conocimientos para generar AQL para la segmentación. Encuentra esos posibles clientes de alta calidad que se esconden a simple vista y elimina los que sean inadecuados.
  • Segmentación de AQL: la segmentación de posibles clientes por puntuación de interacción ayuda a los equipos comerciales a asignar recursos de manera más eficaz y desarrollar estrategias específicas para cada grupo de clientes.
  • Personalización: al utilizar estadísticas de la IA para inferir perfiles de usuario, los equipos comerciales pueden personalizar su enfoque para cada cliente, proporcionando recomendaciones y soluciones personalizadas en una oferta irresistible que el cliente potencial no podrá rechazar.
  • Metodología de ventas: este es el pegamento que une todos los componentes interconectados. Ofrece un marco estructurado que ayuda a alinear iniciativas a escala en los equipos de GTM, creando de esta manera una guía que maximiza las posibilidades de convertir a posibles clientes de alta calidad.
  • Medición del éxito: determina qué acciones conducen a los resultados deseados. Se trata de un ciclo continuo de comentarios para optimizar aún más la puntuación de interacción de AQL.

Ventajas de la IA en las ventas orientadas al producto (PLS)

En general, la IA tiene el potencial de influir en una amplia variedad de métricas basadas en resultados de ventas orientadas al producto, entre las que se incluyen:

  •     Costes de adquisición de clientes
    • La IA puede ayudar a las empresas a reducir el coste de adquisición de clientes de varias maneras: 1) los chatbots y asistentes virtuales ofrecen a los clientes recomendaciones personalizadas y respuestas a preguntas en tiempo real; 2) puntuación automática de posibles clientes (AQL) en función de la probabilidad de conversión; 3) marketing personalizado con activadores automáticos de llamadas a la acción en función de la puntuación de los posibles clientes.
  •     Oportunidades de venta incremental y venta cruzada
    • El modelado de tendencias con IA puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades de venta incremental y venta cruzada mediante el análisis de datos, comportamientos y patrones de uso de productos de clientes.
  •     Tasas de conversión:
    • Usando el concepto de la segmentación de AQL, tal y como lo hemos descrito anteriormente, las herramientas de IA pueden recomendar los productos o los servicios en tiempo real con más probabilidades de satisfacer la necesidad concreta de un cliente para, en última instancia, aumentar la probabilidad de una compra exitosa.
  •     Productividad del equipo comercial
    •         La IA puede ayudar a los negocios a subirse a una nueva ola de crecimiento de la productividad al automatizar su carga de trabajo. Un copiloto de IA pone fin al desorden porque se encarga de gestionar tareas de uso intensivo de datos como la puntuación, segmentación y personalización automáticas de posibles clientes. Permite la interacción correcta con los clientes en el momento adecuado (teniendo en cuenta miles de datos) para ayudar a impulsar resultados de éxito y así facilitar los esfuerzos de escalado del modelo de ventas orientadas al producto y convertir una base de usuarios cada vez mayor.

Gobernanza de la IA

No se puede hablar de la IA y de sus posibilidades sin hacer referencia a la gobernanza. Ya estamos viendo avisos para pausar su desarrollo hasta que comprendamos el verdadero impacto de esta tecnología. Pero parece que el gato de Schrödinger ya está fuera de la caja; y resulta que está sano y salvo. Tanto es así que las alternativas gratuitas de código abierto le están quitando cuota a Google y OpenAI. Esto presenta desafíos y oportunidades: retos con respecto al fraude y la regulación de modelos privados que se ejecutan de forma interna, pero también oportunidades para acelerar la innovación y resolver casos de nicho que los principales actores no consideran rentables.

La mayor parte de la creación de valor no provendrá de los modelos en sí mismos ni de su uso directo con asistentes de chatbot como Bard o ChatGPT, sino de cómo se usarán e integrarán estos modelos en productos nuevos o ya existentes. Puedo imaginar un mundo en el que las herramientas de IA se conviertan en el principal impulsor de las ventas orientadas al producto, transformando la forma en que las empresas comercializan y venden sus productos. También tengo la esperanza de que la democratización de la IA permita una mayor transparencia y rendición de cuentas sobre cómo se usa la IA, así como su impacto en la sociedad.

Adoptar la IA en las ventas orientadas al producto (PLS)

Hoy en día está sucediendo algo legendario e histórico en el mundo de la IA y, sin embargo, la mayoría de nosotros no nos damos cuenta de todo lo que representa. La IA está revolucionando casi todos los sectores e industrias, y su capacidad para enriquecer el proceso de ventas B2B puede ser realmente transformadora. Las empresas con un crecimiento orientado al producto (PLG) generan una mina de oro de datos de uso de productos, pero muchos de esos datos están incompletos, aislados o no se usan para nada. Un copiloto de IA automatiza el trabajo pesado y establece conexiones entre grandes conjuntos de datos que los vendedores no pueden establecer. Una metodología de ventas aporta rigor operativo al proceso general de ventas. La combinación de ambos de manera sistemática maximiza las posibilidades de detectar, nutrir y convertir los AQL a escala en ventas orientadas al producto.

En lugar de reemplazarnos, las máquinas nos ayudarán a mejorar algunos procesos. Dedicarán toda su capacidad de procesamiento a ayudarnos a aprovechar al máximo nuestra capacidad personal y nuestro potencial. La única verdad es que, si no adoptas la IA en tus procesos comerciales, te vas a quedar atrás.


Cómo elegir su disco HDD para NAS

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Hoy os traemos un interesante artículo de nuestros amigos de IDATA que son especialistas en almacenamiento.

Después de elegir un NAS, es importante elegir los discos duros que contiene. Es posible poner un disco duro "clásico" (para ordenadores), pero no los recomendamos. Esto se debe a que es mejor elegir un disco duro que haya sido diseñado específicamente para funcionar en un entorno RAID de un NAS. 

¿Qué unidades hay en un NAS?

¿Qué es un disco duro NAS? ¿Qué unidad NAS debo elegir? Antes de llegar al meollo de la cuestión, recordemos, por si acaso, qué es un NAS (Network Attached Storage). Se trata de una unidad de almacenamiento independiente a la que se puede acceder desde cualquier dispositivo conectado a la red (ordenador, tableta, smartphone, TV, etc.). Un NAS se puede utilizar para centralizar sus datos y liberar espacio en su PC o teléfono. También puede hacer una copia de seguridad de sus datos para protegerse. En pocas palabras, un NAS es un servidor con discos duros conectados a una red.

Es importante recordar que todos los fabricantes del mercado ofrecen unidades fabricadas y optimizadas para funcionar en NAS. Seagate, Toshiba, Western Digital y los fabricantes de NAS como Synology ofrecen muchas gamas de discos duros (de sobremesa, de vigilancia, gaming, empresariales...), pero también para NAS. Hablamos de las gamas Ironwolf, Red Plus, N300, HAT33 y HAT53... así como su versión Pro (NAS con más de 8 discos).

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Velocidad de rotación

En primer lugar, la mayoría de los discos duros NAS tienen una rotación de 7200 rpm (revoluciones por minuto). Sin embargo, hay algunos con una velocidad más baja (por ejemplo, 5400): los más silenciosos y que consumen menos energía. Sin embargo, con las últimas mejoras, un 7200 puede ser tan silencioso como un 5400 y consumir la misma cantidad de energía gracias al helio. 

¿Una unidad que es más rápida en la rotación será más rápida en las transferencias? La respuesta es SÍ, aunque ha habido algunas excepciones.

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Caché

La memoria caché (64, 128, 256 o 512 MB) agilizará los tiempos de acceso, abrirá un archivo y, sobre todo, facilitará la escritura. El tamaño de la caché es importante en las transferencias, al igual que la velocidad de rotación. Cuanto mayor sea la capacidad (y la velocidad) de una unidad, mayor será la memoria caché. Por lo general, pero no como regla general, los discos con una capacidad inferior a 6 TB (serie no Pro) tienen 64 MB de caché.

Velocidad de rendimiento

Tener un alto rendimiento en las transferencias es importante. Se logran altas tasas de bits en los archivos más grandes (tamaño grande). Además, el RAID elegido tiene un impacto inmediato en el rendimiento (RAID 0, RAID 1, RAID 5, etc.). Por último, es importante recordar que, en 2021, el cuello de botella suele estar a nivel de red. De hecho, si su NAS está en una red Gigabit (1 Gb/s), las velocidades estarán limitadas a 125 MB/s. Podrás usar un disco capaz de llegar hasta 200 MB/s en RAID 5... Si la red está limitada, no podrá superar este límite.

Sin embargo, es importante tener en cuenta otros criterios. De hecho, no es solo la red. Nuestros NAS más nuevos pueden alojar muchas aplicaciones (que consumen mucha energía) que necesitan altas velocidades de procesamiento. Así que la velocidad es importante...

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Formato

Si bien la gran mayoría de las unidades NAS montan unidades de disco de 3,5 pulgadas, hay algunas unidades de 2,5 pulgadas. Sin embargo, lo que estamos viendo cada vez más son SSD orientados a NAS. Menos frágil, menos ruidoso, menos consumidor...

Bien podría reemplazar a los discos duros tradicionales en los próximos años. Sin embargo, la capacidad de almacenamiento sigue siendo su mayor desafío por el momento.

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Gama Pro o no

Seagate, Western Digital, Toshiba y Synology han lanzado unidades NAS Pro. Si bien tienen muchas de las mismas características que las versiones que no son Pro, están pensadas para NAS con más de 8 unidades en su interior. Por lo general, son más rápidos, tienen una garantía de 5 años y varias funciones o servicios más pequeños además de eso.

CMR en lugar de SMR

Los discos duros SMR deben evitarse en el NAS. Incluso si no se desaconsejan, se deben preferir aquellos con tecnología CMR. Este último es más adecuado para aquellos que buscan el mejor rendimiento de escritura. Si está pensando en comprar una unidad Western Digital, asegúrese de tomar las de la serie WD Red Plus o WD Red Pro, por ejemplo.

Los + de un HDD NAS

Como se indicó anteriormente, los discos duros NAS están diseñados específicamente para funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana en entornos RAID... a diferencia de los discos más tradicionales que se encuentran en las computadoras. Cuentan con mejoras mecánicas y de firmware. Finalmente, se amplía la garantía.

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Precio

Seamos realistas (con razón o sin ella), los discos duros para NAS son un poco más caros que su versión de escritorio. La diferencia destacada es, por supuesto, las ventajas tecnológicas dentro de sus maletas, pero también su garantía más larga de 3 a 5 años para los Pro.



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Compatibilidad con NAS

La mayoría de los discos duros son compatibles con NAS en el mercado. Desafortunadamente, algunos fabricantes han decidido restringir esta compatibilidad a unos pocos NAS. Por lo tanto, tómese el tiempo para mirar o preguntar si la unidad que desea comprar es compatible con su NAS. Solo se tarda unos segundos en verificarlo. Si no toma una unidad de la lista de compatibilidad, corre el riesgo de que el NAS no la lea o tenga problemas a corto plazo.

Estado de salud y verificación

Esté atento a las primeras horas de uso de sus discos duros. Si existe el más mínimo error (información SMART), no dude en invocar la garantía. Los procesos están bastante bien establecidos cuando compras el NAS con las unidades, nos encargamos de este paso de verificación para comprobar que todo funciona. La garantía opcional permite recibir un disco de repuesto en caso de problema incluso antes de que recibamos el disco defectuoso. 


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