Mejora las estrategias de adquisición gracias a la Inteligencia Artificial
Invertir en una estrategia de adquisición de clientes eficaz es fundamental para las empresas modernas.
Inmersos en un mercado altamente competitivo en el que la velocidad de análisis y adaptación define con mayor importancia las probabilidades de sobrevivencia o rechazo, cada una de ellas debe poder alcanzar y hacerse encontrar lista para enfrentar y superar problemas derivados de los cambios del mercado, y sobre todo, tratar de anticiparlos.
Los desafíos de hoy deben tener un modo proactivo de cara al mercado, que parte de un estudio profundo del nuevo consumidor y, en particular, del propio target de referencia.
Para hacer esto, las empresas deben invertir necesariamente en el análisis de datos. La sociedad en la cual vivimos, así profundamente interconectada, crea infinitas cantidades de datos e informaciones que deben ser necesariamente usadas por las empresas para alcanzar a entender l mundo que las rodea. Por lo cual encontramos una ventana en el propio mercado de referencia que, si la observamos desde la perspectiva correcta, permite a las empresas aplicar estrategias mejores para alcanzar a proponerlas los propios prospect y clientes como respuesta a sus necesidades, para campañas inbound y outbound.
¿Como es posible analizar de manera correcta la grandísima cantidad de datos y, sobre todo, poder hacerla útil a la empresa?
Como cada nueva cerradura existe un ladrón que estudia como abrirla, también en el modo que cambia se desarrollan nuevos modos de entenderlo. En este caso, esto se vuelve posible gracias a la inteligencia Artificial, instrumento altamente tecnológico que permite revolucionar la presencia empresarial al interno del propio mercado pues está en grado de analizar cantidades infinitas de datos y hacerlas fácilmente aprovechables a quien sea.
¿Como funciona en detalle?
Si tenemos que escoger una estrategia de adquisición, tenemos una diferencia fundamental si usamos el hecho de que estamos usando o no la inteligencia artificial. Veamos en seguida algunos ejemplos.
Primero que nada, gracias a la inteligencia artificial es posible reducir al mínimo el riesgo de colgar el teléfono. A través de un análisis de preventivo de la información a disposición es posible seguir un estudio de los mercados que más se adaptan a los puntos de fuerza de la empresa donde existen sinergias capaces de rendir mejor. De este modo es posible eliminar la percepción, muchas veces inadecuada, que deriva de las nuevas tendencias y de las áreas de interés que se desarrollan en el tiempo.
Así haciendo, posible encontrar el mercado adecuado al cual lanzar el producto adecuado. Esto porque al mismo tiempo, es posible entender antes cuales son las necesidades potenciales de los clientes, así siendo posible proponerles la solución proyectando un producto en base a sus necesidades, sin tener que perder tiempo al modificarlo sucesivamente para adaptarlo.
En segundo lugar, el uso de la Inteligencia artificial para analizar nuestro negocio y el mercado de referencia nos permite también entender cuál es el mejor canal de ventas. Teléfono, mail, social, web, cada uno de ellos tiene características específicas que se adaptan de manera diversa a la necesidad de los consumidores. De acuerdo al objetivo al que estamos buscando, de hecho, puede ser necesario adoptar un aproche diverso, canales diferentes, identificando la propia oferta del contacto.
En fin, la Inteligencia artificial permite una alta posibilidad de control y monitoreo, de tal modo de poder observar con una mirada profunda los resultados paso a paso. Así haciendo, posible afrontar rápidamente los problemas que podrían surgir y definir entonces la solución a estos.
¿Como es posible implementar la Inteligencia artificial al interior de la propia empresa?
Con BigProfiles, que pone a disposición de los propios clientes una plataforma de inteligencia artificial fácil intuitiva en grado de analizar en poco tiempo grandes cantidades de datos, adapta a los expertos del sector como a los que no tienen ningún conocimiento de codign.
Gracias a ella, el team de data scientist, con operaciones y marketing, tienen la posibilidad de predecir los comportamientos de los propios prospect o clientes al interno del propio CRM y crear modelos capaces de encontrar la mejor estrategia posible para alcanzar los propios objetivos de adquisición, pudiendo aumentar las ventas hasta el 66% (mira el caso de éxito de Intelcia), y de cross-selling, retention y recuperación de crédito.
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