Cómo el Machine Learning ayuda a las empresas a optimizar sus procesos de venta, retención y fidelización.

En otros artículos hemos hablado de cómo la Inteligencia Artificial hace más eficiente el marketing. Ya se ha introducido con éxito en muchos sectores como el de la sanidad o las finanzas, sin embargo, desde hace unos años está adquiriendo un gran protagonismo para el marketing y las ventas.

No es casualidad que estas nuevas tecnologías se hayan introducido desde hace relativamente poco en los procesos de marketing de las empresas. Es fruto de la aparición de nuevas herramientas de procesamiento de datos, que han provocado el abaratamiento de la tecnología y nuevos usos de los algoritmos.

Gracias a la especialización y los propios retos que se marcan los Data Scientist, se han podido desarrollar nuevos usos de los algoritmos para aplicarlos en los procesos de relación con el cliente; captación, retención y fidelización.

Los algoritmos de captación de clientes

Los beneficios de aplicar Inteligencia Artificial en las campañas de captación se dirigen en dos direcciones, ya que no solo aumenta el número de ventas, sino que al mismo tiempo se reducen los costes comerciales.

Con un sistema de lead scoring predictivo, se reduce al mínimo el coste de oportunidad, ya que puedes comenzar con tus acciones de ventas (mailing, telemarketing…) por aquellos leads que más propensión tienen para comprar tu producto o adquirir tus servicios.

Si quieres más información de cómo se aplican los algoritmos de captación o de conversión, en las campañas de ventas, te invito a que leas este artículo: Desarrollando algoritmos de captación.

El lead scoring predictivo analiza en tiempo real los leads generados y los segmenta priorizando sobre los que tienen mayores probabilidades de convertirse en venta

Los algoritmos de retención de clientes

Unos de los mayores temores a los que se enfrenta una empresa es al de la pérdida de clientes. Con lo que cuesta adquirir un cliente y de repente se nos va sin previo aviso. Ojalá hubiera algún sistema que nos advirtiera de este hecho y pudiéramos actuar a tiempo. Pues gracias al Machine Learning y los algoritmos ahora es posible.

Si quieres más información de cómo se aplican los algoritmos de retención de clientes te invito a que leas este artículo: Desarrollando algoritmos de retención de clientes.

El data science analiza tu histórico de bajas y desarrolla un modelo capaz de identificar aquellos usuarios que más probabilidades tienen de dejar de ser cliente

Los algoritmos de fidelización de clientes

Y si retener a un cliente es importante, que me dices de fidelizar a los que tenemos. Conseguir que compren más de una vez es la base de cualquier negocio, sobretodo si hablamos del comercio online, donde la recurrencia es el principal problema del sector.

Una de las métricas que más se utilizan en el ecommerce es el cálculo del CLV, es decir, el valor esperado por cada cliente en un tiempo determinado. Gracias al Machine Learning, es posible predecir con gran precisión el valor de cada cliente, incluso desde la primera compra.

Haciendo una estimación precisa del CLV y segmentando las bases de datos de clientes en función del valor que tienen para la compañía se consiguen mejores resultados

Conociendo tus clientes más valiosos podrás elaborar estrategias de fidelización para que tengan un trato preferencial y también podrás actuar sobre aquellos que menos valor generan: Ver ejemplos de fidelización.

Data science para mejorar el customer experience

En definitiva, de lo que se trata es de utilizar los algoritmos y la Inteligencia Artificial para conocer al cliente, adaptar los canales de venta a sus necesidades y personalizar el mensaje para mejorar la experiencia de usuario (CX).

Aquellas empresas que consiguen transformar su operativa para introducir estos nuevos conceptos, son las que en el presente están copando el mercado, léase Amazon o Netflix, y serán las que sobrevivirán en un futuro no muy lejano.