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Conozca cómo hacer estrategias comerciales más rentables y seguras a través de la minería de datos. Contar con un datáfono es el primer paso.
Aumentar los ingresos, reducir los costos, ampliar la participación en el mercado y minimizar los riesgos son las tareas y las metas de toda empresa. ¿Cómo lograrlo? Los datos son la clave. Las empresas líderes vienen recopilando y analizando los datos de sus clientes para predecir sus comportamientos y para buscar nuevas oportunidades de negocio con la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA). Un ejemplo de ello son estas cuatro empresas que a través de la IA han hecho avanzar sus negocios:
Y si los datos son realmente el nuevo petróleo, las compañías deberían consolidar modelos eficaces para capturar los datos, analizarlos para comprender mejor a sus clientes y para poder responder a sus necesidades y expectativas, lo que se traducirá en mejores operaciones de ventas, con resultados sólidos para la organización. Además, los datos son una fuente importante para la toma de decisiones de cualquier compañía, pues ayuda a hacer mejores predicciones de negocio.
Preguntas como ¿dónde venderemos más el próximo trimestre?, ¿cuáles de mis clientes son los más probables para que me compren más?, ¿cuáles son las ofertas más atractivas para el cliente y rentables para el negocio? pueden resolverse con las predicciones dadas por la IA. Y para lograr una predicción más precisa se necesita aumentar la cantidad de los datos recopilados, de esta manera el algoritmo aumenta su capacidad y comportamiento. Entonces, ¿por dónde empezar?
Según Victor Antonio, coautor de “Sales Ex Machina: How Artificial Intelligence is Changing the World of Selling”, lo primero es “identificar los diferentes tipos de conjuntos de datos que existen dentro de la compañía y que pueden combinarse para obtener una imagen más completa de la base de clientes. Por ejemplo, el departamento de ventas obviamente tiene datos históricos de compras, y el departamento de marketing tiene análisis de sitios web y datos de campañas promocionales (por ejemplo, tasas de respuesta de los clientes). La combinación de estos conjuntos de datos puede permitir que un algoritmo de IA haga mejores predicciones sobre quién tiene más probabilidades de responder a una oferta”.
Una vez identificado estos tipos de datos y sus fuentes de recopilación, es necesario implementar el modelo de captura y análisis. Una de las fuentes más básica y al alcance de los diferentes establecimientos comerciales es el servicio de aceptación de pagos o ventas con tarjetas. Sí. La estrategia comercial de ventas de un establecimiento puede replantearse de acuerdo con los datos que pueda reunir de las compras hechas con tarjetas débito o crédito.
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Un informe publicado en el diario La República1 indicaba que el pago con efectivo sigue siendo muy frecuente en el país, pero recordaba que, a medida que aumenta la inclusión financiera cambian las costumbres de pago. En Colombia, por ejemplo y a diferencia de la región, el uso de las tarjetas débito es mayor que las de crédito, tanto que las doblan en cantidad.
Al parecer el uso depende del monto que se pague. Según un estudio hecho por la firma Minsait y recogido por el diario Portafolio2, el uso de la tarjeta débito está extendido en Colombia cuando el pago supera los 130.000 pesos, para compras de menor valor se sigue usando el efectivo.
Cifras que demuestran que hay una intensión por parte de los consumidores de reducir el uso de efectivo y pasarse al pago electrónico, pero falta un mayor interés de los propios comercios para contar con datáfonos que hagan posible el pago con plástico. Hay quienes lo comprendieron y cambiaron. En los nuevos formatos de supermercado, por ejemplo, que en un principio solo permitían pagos en efectivo, ahora es posible el pago con débito y crédito.
Sin embargo, el mismo informe de Portafolio trae otro dato importante: en Colombia hay 8.200 datáfonos por cada millón de habitantes, un número bajo si se tiene en cuenta que, en otros países de la región, por cada millón de habitantes, hay 19.000 datáfonos. Las ventas con tarjetas permiten recopilar una increíble cantidad de información que el comercio puede poner a su servicio con un correcto ejercicio de minería de datos. En Colombia ya existen herramientas, incluso gratuitas, que facilitan a las organizaciones este proceso de recopilación de data.
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¿Quién compra? ¿Cuándo compra? ¿Dónde vive? ¿Dónde más compra? Hay respuestas que pueden abrir un inmenso abanico de posibilidades de venta. Puede que el administrador de cada comercio se haga una idea de quiénes son sus clientes, que haya hechos algunos estudios y prospecciones que le permitan intuir esos detalles… Y puede ser que falle en sus apreciaciones.
Sin embargo, conocer con exactitud esa información y analizarla les permite a los comercios tomar decisiones sobre posibles promociones o alianzas comerciales, por ejemplo. Y el “cómo hacerlo” está, precisamente, en el uso de las tarjetas débito y crédito.
Contar con el servicio de ventas con tarjetas es el primer paso para acercarse a esa información. Pero estar cerca es insuficiente. Hace falta recopilarla, analizarla, entenderla y tomar acciones de acuerdo con los hallazgos.
La información es poderosa, en cualquiera de los ámbitos donde se tenga. Si una empresa puede agrupar la información estratégica de los clientes, le será fácil saber si entre su población objetiva hay más hombres o mujeres, en qué rango de edad están, si son empleados, independientes o estudiantes y, a partir de allí diseñar las estrategias para llegarles.
Un correcto uso de los datos permitiría, también, definir momentos de promociones, posibilitar alianzas que permitan anticipar cambios en la demanda o reaccionar a tiempo ante los periodos estacionales. Cuando se habla de minería de datos, contar con esta información es encontrar un verdadero yacimiento de oro.
Fuentes:
1 https://www.larepublica.co/finanzas-personales/la-revolucion-de-la-banca-tradicional-2887662
¿En qué consiste la operación logística del negocio del cemento en Colombia? Conozca un modelo predictivo de costos de la industria.
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