LAS VENTAS PARA EL 2024: DESCUBRE CÓMO LA VENTA PREDICTIVA POTENCIA LAS EMOCIONES DEL CLIENTE PARA EL ÉXITO COMERCIAL

Con toda la avalancha de informaciones, herramientas, miedos, riesgos, ventajas con las que la inteligencia artificial nos está abrumando desde hace meses, destacaré una de las oportunidades que desde este 2024 puede hacer de la venta un espacio de éxito. Me refiero a la venta predictiva. Esa que tanto se anhela dominar para que la eficacia y los grandes resultados sean los pilares de una venta gloriosa.

La venta predictiva es una metodología que utiliza análisis de datos, inteligencia artificial y modelos estadísticos para predecir y anticipar el comportamiento de los clientes en el proceso de ventas. Se basa en la recopilación, análisis y procesamiento de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones, tendencias y comportamientos de los clientes. Nunca se había estado tan cerca de saber, con sumo detalle, esos patrones de compra de los clientes. Y bien utilizada, su potencia es descomunal y puede marcar diferencias y ventajas competitivas galácticas.

Los beneficios que aporta la venta predictiva son evidentes. Y su conexión con la venta emocional o Emotional Selling es de tal envergadura que nunca habíamos tenido tan al alcance el éxito en la venta. Se me ocurren 10 beneficios que la venta predictiva puede presentar y la venta emocional se puede aprovechar de ello:

1.       Previsión de ventas más precisa: Imaginaros poder tener una mejor comprensión de los momentos emocionales en los que los clientes son más propensos a comprar. Esto ayudará a planificar estrategias que aprovechen esos momentos para maximizar las ventas.

2.       Identificación de patrones de compra: Si somos capaces de entender los patrones de compra (ocultos o más evidentes) basados en las emociones, las técnicas de venta emocional pueden crear experiencias que generen esas emociones específicas que impulsan las compras.

3.       Segmentación de clientes: Que nos permitirá enfocar la venta emocional para adaptar mensajes y estrategias que resuenen más efectivamente con cada grupo emocional específico.

4.       Optimización del tiempo y recursos: Al comprender mejor las emociones que conducen a la compra, los vendedores pueden dirigir sus esfuerzos hacia clientes que están más receptivos emocionalmente en un momento dado, optimizando así su tiempo y recursos.

5.       Reducción del ciclo de ventas: que haga enfocarse a los clientes cuando están más abiertos emocionalmente a la toma de decisiones.

6.       Mejora en la retención de clientes: si conocemos las emociones asociadas con la retención de clientes y las particulares de cada cliente, aumentaremos la retención sin duda.

7.       Personalización y recomendaciones: Que nos permita ofrecer productos y servicios que se alineen mejor con las necesidades y deseos emocionales de los clientes.

8.       Mayor eficacia en las campañas de marketing: Para hacerlas más impactantes y utilizando con precisión los resortes emocionales de mi target

9.       Reducción de costos y desperdicio: Por ejemplo, reducir los costos asociados con el exceso o la falta de inventario al alinear los productos con las emociones que conducen a la compra.

10.   Toma de decisiones informada: La venta emocional se basa en datos emocionales y experiencias pasadas para tomar decisiones informadas sobre cómo influir mejor en las emociones de los clientes y, por ende, en sus decisiones de compra.

La inteligencia artificial es, sin duda, la mejor compañía para hacer de la venta predictiva un motor de crecimiento y rentabilidad. El provecho que le podemos sacar es de tal magnitud que no emplearla desde ya es perder posiciones competitivas en la habitual jungla que es hoy el mercado. Gracias a la AI podemos ya analizar sentimientos con herramientas como IBM Watson Natural Language Understanding, Google Cloud Natural Language API y Aylien. Podemos hacer reconocimiento facial y de emociones con Microsoft Azure Cognitive Services Face API, Amazon Rekognition y Kairos. O analizar datos de comportamiento del usuario con Google Analytics, Mixpanel y Adobe Analytics. Y, sin duda, porcesar la voz y las emociones en una conversación gracias la API de reconocimiento de voz de Google, la API de transcripción de voz de Microsoft Azure y herramientas especializadas como Cogito y Beyond Verbal. Sin olvidar los sistemas de recomendación emocional que ya presentan algunas plataformas de comercio electrónico y streaming de contenido. O los los chatbots habilitados con IA que pueden ser entrenados para reconocer y responder a las emociones del usuario. Utilizan NLP y aprendizaje automático para interpretar el tono y el contexto emocional del lenguaje natural.