Caso de éxito: cómo 4KST Machine Learning ayudó a un banco a aumentar sus ventas

Cómo el aprendizaje automático ayudó a un banco a aumentar sus ventas

Toda empresa que trabaje con objetivos y previsiones de ventas necesita herramientas capaces de identificar las mejores oportunidades de negocio, que se miden no solo por el volumen de la operación, sino también por las posibilidades de cerrar la transacción.

El aprendizaje automático, una de las ramas de la inteligencia artificial, es una tecnología muy potente para realizar este tipo de previsiones, aunque todavía son pocas las empresas que la utilizan con este fin.

El siguiente caso es un buen ejemplo de cómo un banco logró aumentar significativamente sus ventas tras adoptar la tecnología 4KST Machine Learning para predecir qué oportunidades de negocio tenían mayor probabilidad de concretarse y, de este modo, gestionar sus acciones y saber a qué distancia se encontraban de sus objetivos.

El problema de la entidad financiera era saber en qué operaciones centrarse. Su cartera de ventas en el CRM (herramienta que muestra y registra todo el proceso de compra de un cliente potencial), aunque indicaba en qué fase de venta se encontraba una compra u operación concreta, no mostraba cuáles tenían más posibilidades de cerrarse.

Para superar este obstáculo, 4KST ha desarrollado dos modelos de propensión a la venta: uno mensual y otro trimestral. Cada modelo indica una puntuación (es decir, una nota del 0 al 1.000) que mide la probabilidad de que se cierre una operación en el mes (modelo mensual) o en el trimestre (modelo trimestral).

«Basándose en estas dos puntuaciones, los comerciales y los responsables de ventas podrán centrarse en los negocios con más posibilidades de cerrarse y definir sus estrategias de actuación. Si tienen un objetivo mensual o trimestral que alcanzar, sabrán exactamente cuál es la probabilidad de conseguirlo y podrán centrarse en las oportunidades que ofrecen más posibilidades de alcanzar dichos objetivos. De este modo, los responsables de ventas no se basan únicamente en la «intuición» del comercial para saber dónde deben centrarse, sino que pasan a disponer de una potente herramienta de aprendizaje automático», explica el fundador de 4KST, Riccardo Lanzuolo.

Echa un vistazo a los resultados reales:

De todas las propuestas de negociación, el banco cerraba, de media, alrededor del 20 % al mes. El modelo predictivo desarrollado por 4KST permitió descubrir que la mitad de estas ventas se concentraban en las negociaciones que obtuvieron puntuaciones superiores a 800 puntos. Y además: que las negociaciones con puntuaciones superiores a 950 puntos tenían un 98 % de probabilidades de cerrarse.

En cuanto a las propuestas que obtuvieron una puntuación de entre 650 y 700, esa probabilidad se situaba entre el 65 % y el 70 %.

Al analizar el mes anterior, el responsable sabía qué puntuación era necesaria para cerrar el mes y, por lo tanto, sabía lo lejos o lo cerca que estaba de su objetivo.

De este modo, guiado por un modelo de aprendizaje automático que había aprendido del comportamiento de sus ventas y de sus clientes potenciales, el responsable sabía cómo orientar las acciones de su equipo.

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Ante unas cifras tan precisas y valiosas, los comerciales pudieron tomar decisiones racionales y basadas en estadísticas, descartando negociaciones con escasas probabilidades de éxito, optimizando los esfuerzos y el tiempo, y consiguiendo mejores resultados para la empresa.

Como hemos visto hasta ahora, la inteligencia artificial puede aplicarse a modelos estadísticos para realizar previsiones cada vez más precisas en prácticamente cualquier empresa de cualquier sector.

El caso anterior se refiere a las previsiones de ventas, pero es posible adaptar el modelo a otros fines, como calcular la puntuación crediticia (credit score) de un cliente, la puntuación de liquidez de cualquier vehículo o la tasa de morosidad escolar, entre otros.

Nuestros modelos predictivos destacan sobre la mayoría de los disponibles en el mercado por estar personalizados. Esto significa que nuestro algoritmo, de desarrollo propio, se adapta a cualquier nicho de mercado. 

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