La introducción y la expansión de las herramientas analíticas y de inteligencia artificial (IA) en el ámbito comercial han desencadenado una serie de nuevas capacidades que no solo permiten extraer un mayor valor económico en las relaciones comerciales, sino que también exigen un cambio fundamental en el modelo de relación entre todos los actores involucrados, desde los fabricantes hasta los distribuidores. Este proceso de transformación afecta a una amplia gama de perfiles profesionales, incluyendo a Key Account Managers (KAMs), Category Managers, equipos de cadena de suministro, gerentes de ventas, analistas de datos, especialistas en trade marketing, jefes de producto y directores comerciales.
La aplicación efectiva de la Inteligencia Artificial en el área comercial de empresas de bienes de consumo masivo (FMCG) tiene el potencial de generar un impacto significativo en múltiples aspectos, desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la toma de decisiones estratégicas más informadas y la optimización de la experiencia del cliente. Anticiparse a este viaje de transformación se ha convertido en una obligación ineludible; de lo contrario, corremos el riesgo de quedarnos atrasados. Se prevé que para el año 2028, las empresas habrán integrado completamente flujos de trabajo basados en datos ejecutados en colaboración entre humanos y máquinas.
Sin embargo, para poder llevar a cabo la aplicación de la Inteligencia Artificial en el sector comercial de una empresa, es necesario conocer los procesos comerciales propios de cada empresa u organización, así como, a la vez, promover una estrecha colaboración entre los equipos tecnológicos y negocios. También es de crucial importancia conocer y abordar las preocupaciones éticas y de privacidad con respecto al uso de datos de los clientes, y establecer una estrategia definida para la aplicación de la IA.
En este documento, os mostramos algunas de las claves y casos de uso más importantes de la IA en el ámbito comercial, abarcando distintas áreas de oportunidad:
1. Análisis de Datos y Predicción de Demanda: a través de la utilización de la IA para analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real. De este modo, es posible identificar patrones y tendencias de compra, permitiendo así una predicción más precisa de la demanda y una mejor gestión del inventario.
2. Segmentación deClientes y Personalización: La implementación de algoritmos de aprendizaje automático facilita la segmentación de clientes en grupos más específicos, lo que a su vez permite una personalización más efectiva de ofertas y mensajes a cada segmento.
3. Optimización de Precios: Los algoritmos de IA pueden ajustar dinámicamente los precios en función de la demanda, la competencia y otros factores relevantes, lo que maximiza los márgenes y la competitividad a través de una estrategia de precios inteligente.
4. Gestión de Promociones: Mediante el análisis predictivo, es posible evaluar el impacto de las promociones en las ventas y ajustar las estrategias en consecuencia, lo que mejora la efectividad de las promociones y optimiza el retorno de inversión en actividades promocionales.
5. Optimización de la Cadena de Suministro: La IA puede predecir la demanda y optimizar la cadena de suministro, desde la producción hasta la distribución, lo que reduce costos, mejora la eficiencia y minimiza desperdicios.
6. Experiencia del Cliente: La implementación de chatbots y sistemas de recomendación basados en IA mejora la experiencia del cliente en plataformas digitales, ofreciendo atención a la cliente automatizada, asistencia en la toma de decisiones de compra y una experiencia en línea más personalizada.
7. Análisis de Sentimientos: La IA puede utilizar el procesamiento de lenguaje natural para analizar opiniones y comentarios de clientes en redes sociales y otras plataformas, lo que permite monitorear la percepción de la marca, identificar problemas y mejorar continuamente basándose en la retroalimentación del cliente
Por otro lado, es importante destacar que la adopción exitosa de la IA por parte del área comercial requiere una transformación tanto cultural, como en los procesos de toma de decisiones del equipo. Esto implica desde la educación sobre los conceptos básicos de la IA hasta la creación de un entorno propicio para la adopción de estas nuevas tecnologías.
Para facilitar este proceso de adopción, se recomienda llevar a cabo los siguientes pasos:
1. Muestra de Utilidad: Proporcionar información acerca de los conceptos básicos de la IA así como ejemplos concretos de beneficios hacia el equipo comercial.
2. Establecimiento de Objetivos: Definir claramente los objetivos de la implementación de la IA en el equipo comercial.
3. Apoyo desde los Niveles Superiores: Fomentar el apoyo y la participación de los líderes en la integración de la IA, demostrando su compromiso y utilizando tecnologías de IA en sus propias funciones.
4. Integración Gradual: Comenzar con proyectos piloto pequeños y bien definidos para demostrar el valor de la IA, y luego expandir gradualmente su aplicación a otras áreas.
5. Capacitación Continua y Colaboración: Ofrecer sesiones de capacitación continua y promover la colaboración entre los equipos de negocio y tecnología.
6. Medición y Evaluación: Establecer métricas claras para evaluar el rendimiento y los beneficios de la IA, y ajustar las estrategias según sea necesario.
En el momento en el que las empresas u organizaciones siguen estos pasos y los integran en la dinámica especifica de su sector, están fomentando la implementación de una cultura que abraza la IA y promueve una toma de decisiones más informada y eficiente.
