¿Qué es la venta guiada y cómo puede ayudarlo a mejorar la CX?

Las organizaciones de hoy se esfuerzan por lograr la experiencia del cliente (CX) perfecta para cada individuo con el que interactúan. Estos esfuerzos no se concentran a nivel departamental, sino que se reflejan en toda la organización. Y, obviamente, los ejecutivos de CX soportan la carga más importante de garantizar interacciones fluidas y optimizadas con los clientes. Una interacción menos que perfecta te hará perder un cliente. Y luego otro, ya que el boca a boca y las críticas negativas pueden dañar la reputación de la marca a un ritmo acelerado. Afortunadamente, los avances tecnológicos han ayudado a las organizaciones en forma de soluciones de ventas modernas. La adopción de IA ha aumentado exponencialmente en todas las industrias, pero no todos la consideran un salvador todopoderoso para todos los problemas de CX.

Solo el 41% de los ejecutivos de CX de hoy afirman tener una estrategia de IA. En la era en que la IA mezcla su presencia en todos los aspectos de nuestras vidas, esta proporción se encuentra en el lado insignificante del espectro. IBM identificó una serie de factores que hacen que los ejecutivos de CX estén ansiosos por adoptar IA dentro de sus organizaciones, siendo la mejora de CX una de las razones principales. Pero veamos a continuación cómo la venta guiada y la tecnología pueden aportar su justa contribución.

¿Qué es la venta guiada?

En pocas palabras, la venta guiada es el proceso de analizar las tendencias de ventas actuales e históricas con la ayuda de los datos de los clientes y adaptar las recomendaciones de productos para acelerar las tasas de conversión. Según Gartner , el 75 % de las ventas B2B se gestionarán a través de soluciones de venta impulsadas por IA y ML.

Netflix hace un excelente trabajo al recomendar tu próxima serie favorita. El 80% de los programas vistos en la plataforma se descubren a través de recomendaciones o ventas guiadas. Y muchas empresas B2B y B2C aspiran a alcanzar el mismo nivel de “magia”. La venta guiada está lejos de la magia y está más cerca de la ingeniería de datos impulsada por IA, el desarrollo y la implementación de software personalizado.

Venta Guiada en Ventas B2B

En B2B, los viajes del comprador tienen más matices que en B2C o comercio electrónico. Los compradores son más propensos a revisar los pasos anteriores en su viaje de compra para asegurarse de tomar la decisión correcta. Al hacerlo, rompen el proceso tradicional que encontramos en la dinámica B2C. Por esta razón, en B2B, la venta guiada introduce soluciones de venta de software B2B que ayudan a los equipos de ventas a aumentar las ventas recomendando el mejor contenido, tácticas de comunicación, acciones y productos para cerrar un trato.

En este caso, las empresas necesitan potentes herramientas de inteligencia artificial para transformar los datos sin procesar en información procesable. ML también juega un papel aquí. Las herramientas con esta tecnología detrás de ellas pueden guiar a los representantes de ventas aprendiendo tendencias de comportamiento y sugiriendo las siguientes mejores acciones basadas en datos precisos, tendencias históricas, condiciones de mercado y datos demográficos.

Venta guiada en B2C o eCommerce Sales

En las ventas B2C y eCommerce, las ventas guiadas se realizan a través de herramientas de recomendación, principalmente. Esta tecnología filtra y muestra recomendaciones de productos en función de las interacciones y los datos de los clientes: piense en comentarios, calificaciones, páginas vistas, eventos del carrito, clics, etc. Y una vez más, Amazon fue el primero en implementar un motor similar hace más de una década. El resto es historia: una historia impulsada por datos, interacciones con los clientes y algoritmos complejos y ágiles. Durante la última década, los volúmenes de datos generados por los usuarios han aumentado las oportunidades de brindar experiencias de usuario superiores, ayudando a las empresas a brindar una excelente experiencia de cliente omnicanal. Herramientas similares implementadas correctamente pueden ayudar a las empresas a aumentar la retención de clientes, construir una base de clientes leales y aumentar los ingresos. El software de venta guiada con tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a facilitar la estrategia de CX en diferentes niveles.

¿Cómo funciona la venta guiada?

¿Cómo puede aprovechar la venta guiada impulsada por IA para impulsar los KPI de rendimiento en toda la empresa? Estos sistemas usan diferentes reglas y modelos que pueden cambiar la decisión de compra de un comprador. Aquí hay algunos ejemplos que son relevantes en la dinámica B2C y eCommerce:

• Modelo de última compra : este modelo utiliza un principio simple: cuál fue la compra anterior de este comprador también podría ser la siguiente.Los catálogos de productos a veces cambian y es posible que los artículos comprados anteriormente ya no estén disponibles. Los modelos de herramientas de recomendación de última compra pueden recuperar información de las interacciones del usuario y recomendar artículos similares en el catálogo de una tienda.
• Modelo de popularidad: los modelos basados ​​en la popularidad clasifican los productos en los catálogos por su popularidad en un período de tiempo específico y hacen sugerencias basadas en estos datos.En el comercio electrónico, estos modelos suben al escenario.
• Modelo de asociación : ¿el usuario está comprando una caja de bombones para San Valentín?Una botella de vino lo complementaría a la perfección. Esta es otra forma simple pero efectiva en la que los sistemas de recomendación pueden ayudar a su empresa a aumentar los KPI de rendimiento y mejorar la experiencia del cliente a largo plazo.
• Modelo de serie temporal : este modelo funciona según el mismo principio que la regla de asociación, pero lo hace un poco más específico.Utiliza algoritmos basados ​​en secuencias y registra las preferencias de los usuarios tanto a largo como a corto plazo.

En B2B, el proceso es más complejo. Las herramientas de automatización de ventas son el núcleo de la venta guiada. Las herramientas CRM y de automatización de ventas habilitadas para IA ayudan a los representantes de ventas a descubrir información única a pesar de la falta de datos completos. El software de alto rendimiento recopila datos de fuentes externas y cumple con los registros internos para obtener una vista de 360 ​​grados de cada cliente.

¿Cuándo debería considerar la venta guiada?

Tanto las empresas B2B como las B2C pueden beneficiarse de las técnicas de venta guiada. Las herramientas dedicadas que facilitan estos procesos vienen con una serie de beneficios:

• Los conocimientos generados por IA ayudan a su empresa a descubrir oportunidades de mercado ocultas.
• Aumente la productividad de las ventas al saber qué clientes potenciales en su cartera debe priorizar.
• Aumente los niveles de satisfacción del cliente ayudando a sus representantes de ventas a tomar las decisiones y recomendaciones correctas, según las especificaciones de cada cuenta.
• Mejore las estrategias de participación del cliente a través del enrutamiento predictivo de casos y datos contextuales en tiempo real.
• Comprométase con los clientes estratégicamente identificando qué clientes de su cartera tienen más probabilidades de abandonar.

Mejores prácticas de venta guiada

A pesar de lo que muchos piensan, los productos recomendados en la venta guiada distan mucho de ser un conjunto de artículos idénticos. Y aquí es donde muchas empresas pierden la oportunidad de personalizar experiencias únicas para sus clientes y permitirles convertirse en defensores de la marca (así es como surgen también las oportunidades de venta adicional). Esta es nuestra opinión sobre cómo puede asegurarse de seguir el camino más seguro y limpio hacia una CX respaldada por ventas guiada .

Comprenda a sus clientes

Los ejecutivos de CX aún tienen que afirmar que entienden a sus clientes por falta de datos. Los datos son la clave del éxito en todos los departamentos de una organización, pero a veces, los datos deben ser más cohesivos, completos y menos redundantes.

Para comprender completamente los comportamientos de los clientes y aprovechar con éxito las recomendaciones de productos y la venta guiada, debe asegurarse de que los conjuntos de datos completos impulsen estas recomendaciones. Si bien es posible que tenga una personalidad de cliente bien definida, no todos en ese grupo se ajustan a la misma descripción y tienen las necesidades exactas, o el presupuesto. Estos criterios influyen en sus decisiones de compra y sus sugerencias deben basarse en ellos.

Por ejemplo, si posee una tienda de ropa en línea, algunos compradores pueden apuntar a vestidos, digamos, y solo comprarán productos en esta categoría. Pero no todos los vestidos se ajustan a la descripción de "vestido perfecto". Algunos toman decisiones en función del largo, otros del color o del tejido. Otros simplemente comprarán religiosamente vestidos de una sola marca. Los motores de recomendación de productos eficientes consideran todas estas variables y reconocen a cada visitante como único. Para ello, el motor debe descubrir el “por qué” detrás de cada decisión de compra pasada. Esta teoría también es transferible en escenarios B2B . En presencia de datos completos, su motor determinará qué atrae a los clientes y el desencadenante detrás de sus decisiones de compra. Un motor exitoso hará más que eso. También los persuadirá para que aumenten el valor promedio de los pedidos con recomendaciones de productos relevantes.

Hay magia en los números, y menos es más

Entonces, ¿cuál es el número perfecto de recomendaciones de productos? A veces, las tiendas electrónicas y las empresas B2C y B2B pierden el punto al ver estos motores como un medio para acelerar las conversiones. Es por eso que sus sugerencias son amplias. Pero, en realidad, existen recomendaciones de productos para mejorar la experiencia del cliente y proporcionar a los visitantes una interacción placentera y relajante.

Si bien presentar muchas recomendaciones de productos es tentador, esto puede convertirse rápidamente en una fuente de fatiga de decisión y, por lo tanto, frustración para los compradores. Recuerde, hay una línea muy fina entre guiar a los visitantes y transformar su tienda electrónica en un sitio web de la era 2000. Con eso en mente, recomendamos calidad sobre cantidad al adoptar este enfoque. Bastará con una breve lista de productos seleccionados relevantes para su cliente y sus sesiones de compra actuales.

Crea una galería de imágenes de alta calidad para tus productos

Las empresas de comercio electrónico tienen dos requisitos previos: los productos en sí mismos y las imágenes convincentes. En el caso de las tiendas en línea, el contenido visual es fundamental y es un gran componente de una experiencia de cliente optimizada. El contenido visual de alta calidad puede ofrecer a sus clientes una experiencia de compra en línea de la vida real al tiempo que garantiza que obtengan un producto que se ajuste a sus necesidades. Echa un vistazo a Zalando. Sus recomendaciones incluyen imágenes nítidas de los productos destacados, lo que aumenta su atractivo y contribuye a una experiencia más fluida para el cliente.

Implemente motores de recomendación de alta precisión

Una experiencia del cliente mal seleccionada probablemente conducirá a los visitantes hacia su competencia: el 48 % de los encuestados lo afirman, según Marketing Dive . Al invertir en motores de recomendación, debe asegurarse de que el sistema se desarrolle de una manera flexible, intuitiva y altamente precisa que pueda predecir las preferencias de sus clientes en función de múltiples puntos de entrada de datos. Los motores creados con modelos STAMP son motores de redes neuronales basados ​​en sesiones que no son muy complejos desde el punto de vista computacional, pero son muy precisos. Tanto Zalando como Home Depot implementan con éxito estos modelos.

Insignias de prueba y confianza social

La experiencia del cliente es transferible. La confianza de otros clientes en su marca puede ser solo la pieza que falta para personalizar una experiencia única. Incrustar pruebas sociales y distintivos de confianza en sus recomendaciones puede aumentar la credibilidad. Agregar el número de reseñas y la calificación general junto a los productos recomendados aumentará la confianza de los compradores en su marca y los productos. También aumentará el valor promedio de pedido (AOV).

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