Caso de éxito: cómo el aprendizaje automático 4KST ayudó a un banco a aumentar sus ventas

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

Toda empresa que trabaja 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 negociación, 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 predicciones, 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 el aprendizaje automático 4KST para predecir qué oportunidades de negocio tenían más probabilidades de venta y así gestionar sus acciones y saber cuánto les faltaba para alcanzar sus objetivos.

El problema de la institución financiera era saber en qué negocios centrarse. Su canal de ventas dentro del 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 o negocio determinado, no mostraba cuáles tenían más posibilidades de cerrarse.

Para solucionar 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 de 0 a 1000) que mide la probabilidad de que se cierre un negocio en el mes (modelo mensual) o en el trimestre (modelo trimestral).

«Basándose en estas dos puntuaciones, los vendedores y los gerentes de ventas podrán centrarse en los negocios con más posibilidades de cerrarse y determinar sus estrategias de acción. Si tienen un objetivo mensual o trimestral que alcanzar, sabrán exactamente cuál es la probabilidad de lograrlo y podrán centrarse en las oportunidades que tienen más posibilidades de alcanzar esos objetivos. De este modo, los gerentes de ventas no solo se basan en la «intuición» del vendedor para saber dónde deben centrarse, sino que disponen de una potente herramienta de ML en sus manos», explica el fundador de 4KST, Riccardo Lanzuolo.

Vea resultados reales:

De todas las propuestas de negociación, el banco cerraba una media de 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 recibieron puntuaciones superiores a 800 puntos. Y más aún: que las negociaciones que tenían más de 950 puntos tenían un 98 % de posibilidades de cerrarse.

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

Al analizar el mes anterior, el gerente sabía cuál era la puntuación que le llevaba al cierre y, por lo tanto, sabía lo lejos o cerca que estaba de su objetivo.

De esta manera, guiado por un modelo de aprendizaje automático que aprendió del comportamiento de sus ventas y sus clientes potenciales, el gerente sabía cómo orientar sus acciones junto con su equipo.

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Ante cifras tan precisas y valiosas, los vendedores pudieron tomar decisiones racionales y basadas en estadísticas, descartando negociaciones con escasas probabilidades de éxito y optimizando esfuerzos y tiempo, lo que se tradujo en mejores resultados para la empresa.

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

El caso anterior se refiere a 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 se diferencian de la mayoría de los disponibles en el mercado por ser personalizados. Esto significa que nuestro algoritmo, de propiedad exclusiva, se adapta a cualquier nicho de mercado. 

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