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Los departamentos de ventas de las empresas tienen el reto de conocer más sobre los hábitos e intereses de sus compradores y analizarlos oportunamente para anticipar sus tendencias.
Los negocios están expuestos constantemente a los cambios en el mercado y a las tendencias de consumo. Lo que hace la diferencia entre los que permanecen y desaparecen es la capacidad de capturar información, tanto de su entorno como de sus grupos de interés, para transformarla en productos o servicios innovadores que satisfagan las necesidades del comprador y mejorar cada una de sus interacciones con la empresa de manera que su experiencia sea memorable. Ese es el objetivo de la analítica de datos.
“Anteriormente, la data se segmentaba por cada área del negocio, pero lo cierto es que debe estar presente en todo el ciclo de las ventas para prever cambios en las tendencias, saber qué productos ya no son relevantes y transformarlos para hacerlos más atractivos frente al consumidor. La analítica de datos contribuye a ese proceso, desde cómo se identifica la necesidad de crear un producto hasta cómo se desarrolla, cómo se ejecuta el servicio al cliente y cómo se le comunica la oferta”.
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Para impulsar sus ventas, una empresa puede obtener información de diferentes fuentes. De acuerdo con el experto, entre más fuentes se tengan es mejor porque permite conocer al comprador. Incluso, puede revelar aspectos contrarios a los que la empresa suele pensar del cliente. Estos son algunos de esos insumos que las empresas deben recopilar para que el ejercicio de analítica de datos les permita tomar mejores decisiones comerciales:
Teniendo en cuenta la multiplicidad de canales por los que un comprador interactúa con un vendedor, el desafío es conocer la forma más idónea de obtener información sobre ese usuario para transformarla mediante la analítica de datos en insumos que conduzcan a su satisfacción. Alejandro Gutiérrez, señala que lo primero que se viene a la cabeza es la clásica segmentación de mercado, que casi siempre está al inicio o al final del proceso de venta. Sin embargo, es aconsejable considerar estas capas:
Personalización de la oferta: cuando se crea un producto, se pone en el mercado y se rastrea su comportamiento, es posible reconocer si de pronto deja de ser apetecido. El conocimiento que se tiene del usuario facilita ejecutar acciones para que ese producto vuelva a ser relevante, como dotarlo de nuevos colores y usos o comunicarlo de una forma diferente.
Optimización de precios: cuando se le “habla” constantemente al comprador a través de la publicidad, es posible percibir si el negocio es estacional o no y en qué momentos del año no solo es más relevante hacer ofertas, sino que estas sean dinámicas. Así se maximizan las ventas.
Deserción: cuando un usuario se retracta de una compra, el vendedor puede identificar qué lo decepcionó. En este caso, es importante ejecutar estrategias comerciales para reemplazar al usuario perdido, pero también para entenderlo y obtener una retroalimentación que ayude a optimizar los procesos propios.
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Los ejercicios anteriores arrojan un mar de información que parece abrumador, pero no debe desanimar a los empresarios frente al uso de la analítica de datos en sus departamentos de ventas. Especialmente, porque diferentes tipos de datos, según su periodicidad, pueden usarse a favor a la hora de tomar decisiones a partir de las revisiones de los insumos obtenidos, así lo afirma el gerente de data y de tecnología del grupo publicitario Dentsu en Colombia. Estas son las distintas periodicidades que se deben tener en cuenta:
Periodicidad máxima: las encuestas, por ejemplo, suelen hacerse espaciadas o cada trimestre. Incluso cuando la evaluación sobre el desempeño de un producto es anual, se sugiere recaudar información a mediano plazo para hacer ajustes a planes como los de publicidad o comunicación porque el mundo es cambiante y hay que estar alerta.
Periodicidad media: hay datos que sí se deben revisar mensualmente, como los relativos a ventas, retorno, pérdidas y ganancias. Eso sirve como punto de partida para implementar modificaciones o mejoras en la estrategia comercial y para identificar tendencias de comunicación o temporadas que apalanquen las ventas.
Periodicidad mínima: semanal o quincenalmente se pueden hacer revisiones de las campañas activas en redes sociales para hacer cambios de colores o apegarse a un hashtag más actual. También es conveniente observar los resultados de las campañas de email marketing para saber si los usuarios se están “enganchando” o crear asuntos más atractivos.
Tiempo real: facilita hacer ajustes inmediatos en el plan de trabajo y comunicación cuando, por ejemplo, hay acontecimientos externos a la marca que se pueden usar como catapulta para promover sus propios productos o servicios. Es necesario definir en qué horarios y por qué canales es posible tener mayor receptividad por parte de los compradores.
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Independientemente de la periodicidad con la que se elija recopilar y analizar datos en el departamento de ventas de una empresa, existen plataformas tecnológicas accesibles que facilitan la tarea. Lo aconsejable es empezar con las más básicas e iterar a medida que estas se dominan, el negocio lo exige o se necesitan más datos. Algunas de estas herramientas son:
Encuestas o programas de fidelización de terceros: son útiles, especialmente, para los negocios que no son digitales. Ayudan a saber qué piensa el cliente y a retenerlo.
Google Analytics: plataforma de Google que captura datos sobre un sitio web, como cuál es el contenido más consultado o cuándo hay más interacción de los usuarios con la página. Permite a los negocios digitales saber cuál es el recorrido que hacen sus clientes cuando quieren investigar sobre un tema o comprar un producto y diseñar estrategias de retención.
ChatGPT, Gemini, Vertex: herramientas de generación de texto con inteligencia artificial a las que se les pueden hacer preguntas o dar instrucciones para resolver dudas como cuáles son las tendencias de ventas o entender cómo se relacionan dos conjuntos de datos.
PowerBI: tablero digital al que se suben datos y se generan gráficas para tener una mejor visualización sobre los resultados del negocio y observar tendencias fácilmente.
Python: lenguaje de programación que permite hacer análisis de datos propios más profundos e incluso, integrar los de proveedores o terceros.
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