Artículo escrito por Violeta Gállego y Oscar Saavedra.

Los algoritmos de IA combinados con el histórico de las interacciones son el match perfecto para mejorar tus resultados de ventas. Esto es gracias a la mejora en la personalización de las preferencias de los clientes que nos permiten hacer.

¿Qué es?

Un modelo analítico de última generación para incrementar los resultados  en la estrategia de Customer Journey que se defina en nuestros clientes.

¿Para qué?

Los objetivos de identificar clientes con un alto potencial para realizar una determinada acción de compra no han cambiado a lo largo de los  años, sin embargo, la metodología para resolver los problemas sí se ha actualizado y permite mejorar la capacidad predictiva.​

¿Cómo lo hacemos?

Mediante técnicas analíticas secuenciales de redes neuronales LSTM creamos un proceso de predicción del comportamiento que calcula la probabilidad de que ocurra un determinado evento en cada cliente. El evento a predecir dependerá de las fases que se definan de Customer Journey. Un ejemplo de evento puede ser la probabilidad de cross selling de un determinado producto.

La base sería cada iteración cliente, ya que es una oportunidad para  entender mejor su comportamiento.​

Todo esto con la base de una innovación analítica responsable.

¿A quién está orientado?

A todas las industrias que deseen mejorar sus procesos de venta con el cliente y quieran conocer mejor a sus clientes. Este tipo de procesos tienen un gran impacto en los departamentos de ventas y de marketing.

Beneficios​

• Aumento del ROI de las campañas de marketing y un uso más eficiente de los recursos.
• Incrementar la probabilidad de venta asesorando al cliente con productos que sean de mayor interés para ellos.
• Mejorar la detección de aquellos clientes más propensos a la  compra que los métodos analíticos tradicionales, no nos permiten encontrar.