Nos hacemos eco de un artículo publicado en la web de Minsait, empresa alojada en el PCTCLM, sobre cómo activar la Inteligencia Artificial en el área comercial.
Las herramientas analíticas y de IA han detonado nuevas capacidades que permiten extraer mayor valor en términos económicos en la relación comercial, que deriva en la necesidad de articular un cambio modelo de relación entre todos los intervinientes en la relación comercial fabricante – distribuidor. En este proceso de transformación son numerosos los perfiles implicados:
- KAMs, Category managers, Equipos de cadena de suministro, Gerentes de ventas, Analistas de datos, Trade marketing, Jefes de producto o los Directores comerciales.
La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el área comercial de una empresa FMCG puede generar un impacto significativo en la eficiencia operativa, la toma de decisiones estratégicas y la mejora de la experiencia del cliente. Prepararse para este viaje es una obligación que, si no se acomete, nos dejará “fuera de juego”. Se prevé que en 2028 las compañías habrán incorporado por completo flujos de trabajo basados en datos y ejecutados por el binomio humano – máquina.
La implementación exitosa de la IA en el área comercial de una empresa de FMCG requiere una comprensión profunda de los procesos comerciales (específicos de cada empresa) y la colaboración entre equipos de tecnología y negocio. Además, es crucial abordar las preocupaciones éticas y de privacidad asociadas con el uso de datos de clientes construir una estrategia de uso de la IA clara.
En este documento encontraréis algunas de las claves y casos de uso de mayor impacto generado por la IA:
Ámbitos de oportunidad de la IA en el área comercial
Análisis de Datos y Predicción de Demanda
- Clave: Utilización de la IA para analizar grandes conjuntos de datos históricos y en tiempo real, identificando patrones y tendencias de compra.
- Caso de Uso: Predicción de la demanda para optimizar la gestión de inventario y evitar roturas de stocks o exceso de productos.
Segmentación de Clientes y Personalización
- Clave: Implementación de algoritmos de aprendizaje automático para segmentar a los clientes en grupos más específicos y personalización de ofertas y mensajes a cliente.
- Caso de Uso: Campañas de marketing personalizadas, recomendaciones de productos y estrategias de precios adaptadas a segmentos específicos.
Optimización de Precios
- Clave: Utilización de algoritmos de IA para ajustar dinámicamente los precios en función de la demanda, la competencia y otros factores relevantes.
- Caso de Uso: Maximización de márgenes y competitividad a través de una estrategia de precios inteligente.
Gestión de Promociones
- Clave: Aplicación de análisis predictivo para evaluar el impacto de las promociones en las ventas y ajustar estrategias en consecuencia.
- Caso de Uso: Mejora de la efectividad de las promociones, reducción de pérdidas y optimización del retorno de inversión en actividades promocionales.
Optimización de la Cadena de Suministro
- Clave: Utilización de algoritmos de IA para predecir la demanda y optimizar la cadena de suministro, desde la producción hasta la distribución.
- Caso de Uso: Reducción de costos, mejora de la eficiencia y minimización de desperdicios en la cadena de suministro.
Experiencia del Cliente
- Clave: Implementación de chatbots y sistemas de recomendación basados en IA para mejorar la experiencia del cliente en plataformas digitales.
- Caso de Uso: Atención al cliente automatizada, asistencia en la toma de decisiones de compra y personalización de la experiencia en línea.
Análisis de Sentimientos
- Clave: Utilización de procesamiento de lenguaje natural para analizar opiniones y comentarios de clientes en redes sociales y otras plataformas.
- Caso de Uso: Monitoreo de la percepción de la marca, identificación temprana de problemas y mejora continua basada en retroalimentación del cliente.
Proceso de adopción de la IA por el área comercial
Por otro lado, es relevante tener en cuenta que la transformación de la cultura y el proceso de toma de decisiones del equipo comercial para integrar la IA implica varios aspectos clave, desde la educación hasta la creación de un entorno propicio para la adopción de estas nuevas tecnologías.
Al seguir estos pasos y adaptarlos a la dinámica específica de tu organización, podrás fomentar una cultura que abrace la inteligencia artificial y promueva una toma de decisiones más informada y eficiente en el equipo comercial. A continuación se enumeran algunos pasos que se deben seguir y que ayudarán con el proceso de adopción:
Muestra su utilidad
Proporciona capacitación sobre conceptos básicos de IA y cómo puede beneficiar al equipo comercial. Destaca casos de uso exitosos en la industria y ejemplos específicos de cómo la IA puede mejorar la eficiencia y los resultados comerciales.
Establece Objetivos
Establece claramente los objetivos de la integración de la IA en el equipo comercial.
Esponsoriza desde C-level hacia abajo
Fomenta el apoyo y la participación activa de los líderes en la adopción de la IA. Los líderes deben demostrar el compromiso y establecer el ejemplo al utilizar tecnologías de IA en sus propias funciones.
Integración gradual de la IA
Comienza con proyectos piloto pequeños y bien definidos que demuestren el valor de la IA. A medida que los miembros del equipo se familiaricen con la tecnología, podrás expandir gradualmente su aplicación a otras áreas.
Capacitación Continua y colaboración entre diferentes equipos (negocio + tecnología)
Ofrece sesiones de capacitación continua a medida que se implementan nuevas soluciones de IA. Asegúrate de que los miembros del equipo estén actualizados sobre las últimas tendencias y desarrollos en IA que sean relevantes para su trabajo.
Medición y Evaluación de Resultados
Establece métricas claras para evaluar el rendimiento y los beneficios de la IA. Evalúa regularmente los resultados y ajusta las estrategias según sea necesario.
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