La IA transforma las ventas mediante el análisis de datos públicos

El director de Business Canvas, Kim Woo-jin, explicó cómo el uso de inteligencia artificial para analizar anuncios de empleo, redes sociales y fotos satelitales permite identificar las necesidades de las empresas y localizar a los decisores de compra.

Las ventas se han clasificado tradicionalmente como un "ámbito humano" difícil de penetrar para la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, con el avance de la tecnología de IA, capaz de recopilar volúmenes masivos de datos y analizar contextos, la metodología de ventas está cambiando de forma fundamental. Se ha pasado de una era que dependía simplemente de las relaciones personales o del trabajo de campo, a una era en la que se diseñan estrategias capturando las intenciones ocultas de los clientes y los movimientos de los decisores mediante datos.

La entrevista de Kim Woo-jin, director de Business Canvas, presentada por T Times TV, contiene ejemplos concretos de cómo la IA está transformando el panorama de las ventas corporativas. Kim definió la esencia de las ventas y el marketing como una "comprensión profunda del cliente" y destacó que la IA puede ser una herramienta poderosa para ampliar el alcance de este entendimiento.

Identificando las "carencias" del cliente mediante anuncios de empleo y fotos satelitales

Mientras que las ventas tradicionales comenzaban con la visita a la empresa cliente para reunirse con el responsable, las ventas basadas en IA parten de la lectura de la situación de la empresa cliente a través de los datos. Kim explicó que las fuentes de datos utilizadas para identificar las necesidades de una empresa son muy diversas, señalando especialmente los "anuncios de empleo" como el indicador que muestra con mayor claridad las carencias de una organización.

Las descripciones de puestos (Job Description) que las empresas publican en sus ofertas de empleo revelan detalladamente las competencias que la organización necesita actualmente y las debilidades que debe compensar. Por ejemplo, si una empresa busca personal para la automatización de un proceso de fabricación específico, está enviando una señal potente de que tiene una alta necesidad de automatización de procesos. La IA analiza estos anuncios para permitir propuestas concretas como: "Si proporcionamos nuestra solución de AX (transformación de IA), podemos reducir los costes de la empresa cliente en esta cantidad". Kim explicó que, mediante este análisis de datos, incluso es posible predecir los KPI (indicadores clave de desempeño) de la empresa cliente.

El alcance de los datos se extiende más allá del entorno online hasta el espacio físico. Kim presentó un caso en el que se utilizan fotografías de satélite para determinar la tasa de actividad de un almacén logístico. En ausencia de datos explícitos, se utiliza la lógica de la IA para analizar el movimiento de los almacenes en las fotos satelitales y, a través de ello, inferir la actividad de la empresa. El núcleo de las ventas con IA consiste en reunir estos fragmentos de datos dispersos para crear un contexto. "La clave de un emparejamiento exitoso es encontrar la intersección entre la propuesta única de venta (USP) de la contraparte y el punto donde residen sus necesidades", explicó Kim al aplicar este concepto a las ventas B2B.

Las publicaciones en redes sociales revelan la identidad de los "decisores de compra"

El éxito de las ventas B2B depende de si se logra impactar con precisión en la "unidad de toma de decisiones" (Decision Making Unit) que interviene en la elección. Kim reveló su método para captar los movimientos de estos actores a través de las redes sociales, afirmando que las publicaciones en redes sociales profesionales como LinkedIn se convierten en "señales" decisivas.

Por ejemplo, si un ejecutivo publica en redes sociales tras cerrar un contrato un mensaje etiquetando (Mention) a los miembros de su equipo de compras con un "Buen trabajo a todos los miembros del equipo de compras que se esforzaron conmigo", esto va más allá de un simple saludo de felicitación: se convierte en un dato crucial que indica quiénes son los decisores de compra en esa empresa. La IA recopila esta información pública para trazar el mapa de relaciones de las personas involucradas en la decisión de compra. "Cuando estas pequeñas acciones se combinan con el contexto, pueden convertirse en una gran señal", afirmó Kim.

En un caso real, el sistema de IA "Athena" detectó que un ejecutivo clave de una empresa estadounidense visitaría Corea. Los datos permitieron identificar el contexto específico de que dicha persona ingresaba al país para celebrar una boda con una persona coreana. Business Canvas aprovechó este momento para crear un punto de contacto y organizar una reunión. En lugar de un simple correo en frío, lograron concretar una reunión con una empresa global mediante un enfoque sofisticado adaptado a la situación del cliente. "Al captar el momento en que el ejecutivo de la empresa estadounidense venía a Corea para una boda, proporcionamos una guía y logramos concretar la reunión", relató Kim, añadiendo que esto permitió obtener resultados significativos que llegaron hasta los niveles más altos (Top-level).

La resolución de la "asimetría de información" y las nuevas capacidades de ventas

Ante las preocupaciones éticas sobre el uso de datos, Kim marcó una línea clara al afirmar que su enfoque se centra en resolver los puntos de dolor (Pain Point) del cliente basándose en "datos públicos". Explicó que comprender mejor las necesidades del cliente para proponer la solución adecuada es, de hecho, una muestra de consideración hacia el cliente y un método de ventas avanzado. Añadió que "en el extranjero existen diversas bases de datos especializadas en industrias, como bases de datos que solo recopilan información de ejecutivos o aquellas que venden rutas para ser introducido ante ejecutivos específicos", y que utilizarlas adecuadamente puede ser el impulso (Nudge) clave para atacar el mercado global.

En última instancia, ¿cuál es la capacidad diferenciadora que les quedará a los responsables de ventas en la era de la IA? Kim consideró que dependerá de cómo los humanos utilicen estratégicamente el vínculo entre el proceso de convertir el conocimiento tácito (Implicit Knowledge) interno de la empresa en conocimiento explícito (Explicit Knowledge) y los datos encontrados por la IA. A medida que se aseguren suficientes datos y los agentes de IA transmitan la información de manera eficiente, la asimetría de información disminuirá gradualmente.

Kim pronosticó que llegará una era en la que los agentes encontrarán información de manera eficiente tanto en el lado de las ventas como en el de las compras. Se espera que las ventas del futuro evolucionen más allá de la simple transmisión de información, hacia una "propuesta de soluciones personalizadas" que combine los datos sofisticados analizados por la IA con el juicio estratégico humano.

Fuente: vídeo original (YouTube)