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Machine learning aplicado a tus acciones de Upselling y Cross selling

16/ 10/ 2019

Marketing Analítico, cierre de oportunidades

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machinelearning

Dentro del mundo de las ventas existen numerosas estrategias y acciones para poder cerrar oportunidades con clientes existentes y nuevos. Conocer a nuestro mercado, sin duda, se ha convertido en pieza clave para lograrlo ya que de esta forma podemos ofrecer los productos y servicios que mejor se adapten a lo que están buscando.

Algunas de estas acciones entran dentro de nuestras estrategias de Cross selling y Upselling. Independientemente de la técnica que uses para incrementar tus ventas e ingresos, puedes hacer uso de la tecnología y el machine learning para identificar mejor a tus clientes, personalizar ofertas y contactarlos en el momento oportuno. 

Si quieres saber qué tienen en común el Machine Learning y tus estraegias de Cross y Up selling, sigue leyendo.

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Antes, te hablamos sobre las principales diferencias entre el Cross Selling y el Up selling. A manera de resumen, veremos que el Up Selling es una técnica que se enfoca en ofrecer artículos de mayor valor que aquellos que está comprando o, por otro lado, mostrar otros productos/servicios que mejoren lo que ya ha adquirido. Por ejemplo, una suscripción a una plataforma de streaming básica a una de paga a cambio de más beneficios.

El Cross Selling, por su parte, se trata de productos complementarios. Es decir, ofrecer algo relacionado con el producto que está a punto de comprar. Comparado con el Up Selling, este método no intenta reemplazar al producto por algo más costoso sino lograr que se adquieran ambos. Por ejemplo, adquirir un software y una licencia. 

¿Qué aporta el Machine Learning a estas estrategias?

 

1. Recomendaciones personalizadas para mejorar el cierre de ventas

Recordemos que los datos son cruciales para cerrar una venta. Usualmente, con el uso de métricas adecuadas logramos obtener datos como ubicación, edad, historiales de compras, entre otras. Pero, ¿qué hacer con toda esta información para aumentar las ventas? Es aquí donde entran los algoritmos del machine learning.

Éstos se encargan de potenciar la personalización de forma automática gracias a las recomendaciones basadas en datos con el objetivo de mostrar ofertas y productos de acuerdo a los ítems que haya visto o páginas/secciones de nuestro sitio web que visita con mayor frecuencia.

Esta acción nos asegura que cada vez que el usuario regrese a nuestro sitio se le muestren los productos que puedan realmente interesarle.

 

2. Te permite implementar estrategias de "Dynamic Pricing"

El precio dinámico se refiere a estrategias de "alteración" de precios dependiendo de las tendencias de mercado (muy relacionado a la oferta y la demanda) de una manera controlada y flexible. Existen temporadas en las que tus clientes están más interesados en un producto/servicio específico.

En este caso, para suplir la demanda de pedidos y de resolución de dudas,  el machine learning se encarga de analizar todos los datos relacionados al comportamiento de navegación y el monitoreo de los productos/servicios con mayor demanda. De esta forma, se ofrecen al cliente las recomendaciones en momento adecuado, es decir, cuando los algoritmos detectan un alto nivel de interés o engagement hacia cierto producto. 

 

3. Pronósticos de ventas más detallados

Una de las ventajas del machine learning es que siempre nos proporcionará nuevos datos de nuestros clientes. Esto funciona mucho principalmente con aquellos usuarios fidelizados con nuestros servicios ya que, va guardando actitudes, intereses y expectativas. De esta forma, realizará pronósticos de ventas más acertados y la próxima vez que tus usuarios regresen a tu web, ya sabrá que productos o servicios mostrará. 

Lo anterior permite reducir las tasas de abandono generados por alguna recomendación que no se relaciona con aquello que tus clientes están buscando. Por otro lado, te ayudará a publicitar nuevos productos y la mejor forma en que se pueden insertar durante su navegación, por ejemplo, en formato de banner o pop-up o a través de mensajes como "Quizá te pueda interesar..." o "Agrega a tu compra...".

Pero no solo esto, el machine learning también pronosticará los canales y fuentes más efectivas para comunicarte con tu target. 

Como puedes ver, implementar el machine learning en tu estrategia de Upselling o Cross selling puede ayudarte a mejorar tu proceso de ventas a la vez que incrementa el cierre de oportunidades y aumenta la lealtad de tus usuarios. 


 

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Topics: Marketing Analítico, cierre de oportunidades