Usando análisis para alinear a los equipos de ventas y marketing

Los procesos de compra han tenido muchos cambios, ya que los consumidores se mueven frecuente e impredeciblemente entre diversos canales, y pueden crear confusiones en las experiencias de compra. A través de ejemplificaciones te recomendamos algunas soluciones para sincronizar las comunicaciones entre consumidores y vendedores.

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Muchas compañías tienen problemas para ofrecer a sus consumidores una experiencia de compras consistente y sencilla.

Considere el siguiente escenario: Una directiva quiere comprar software de cómputo para su empresa. Le pide a un analista de su equipo que haga una búsqueda de información en línea. El analista recomienda la solución de software de una compañía en particular. La directiva revisa el sitio web de esa empresa y solicita más información, brindando datos sobre lo que necesita a través de un formulario web. La compañía de software le envía por correo el material relevante, que la directiva revisa antes de acercarse a un vendedor con algunas preguntas.

Ahí es donde las cosas comienzan a complicarse. El vendedor no ha visto los datos que la directiva puso en el formato web, así que esta debe repetirle mucha de la información que ya había ingresado. Más aun, algunos de los consejos que le comparte el vendedor se contradicen con lo que la directiva recuerda haber leído en la pagina web. La directiva decide reunirse con un vendedor de campo para que le aclare las cosas y trabaje algunos detalles para la cotización. Entonces, tan solo unos días después de obtener la cotización, ella recibe un correo electrónico no solicitado, en el que el equipo de marketing de la compañía de software le ofrece un mejor trato. El creciente número de inconsistencias y redundancias confunden y frustran a la directiva. Al mismo tiempo, la compañía de software ha desperdiciado tiempo y recursos en los esfuerzos duplicados, descoordinados e inefectivos de marketing y ventas.

Conforme los consumidores han comenzado a interactuar con vendedores a través de sitios web, correos electrónicos, mensajes de texto, publicaciones de redes sociales, anuncios en televisión, anuncios en prensa escrita y vendedores, se ha vuelto difícil para las compañías el sincronizar estas comunicaciones (la multiplicación de fuentes independientes de información, como reseñas de clientes y sitios de comparación de precios, abona a la confusión.) Cuando es tiempo de realmente comprar, los consumidores podrían hacerlo a través de portales de compra, representantes de chat por internet, centros de llamadas, vendedores de campo u otras fuentes).

Al comprar, los consumidores se mueven frecuente e impredeciblemente entre estos diversos canales. Para compras simples, podrían comprar exclusivamente en línea. Para compras complejas, podrían empezar con información en línea, hablar con vendedores, y luego regresar a fuentes en línea para validar lo que les dijo el vendedor. El proceso de compra ya no es lineal o consistente.

Para las compañías que le venden a empresas, cumplir con las necesidades de compra de los consumidores actuales requiere un cambio de mentalidad. Las compañías necesitan un orquestador para asegurar que el esfuerzo de marketing y ventas esté bien coordinado y alineado con las necesidades de compra del consumidor. En algunos casos, el orquestador es un sistema de cómputo. En otros, es una persona respaldada con datos y análisis.

Amazon es un claro ejemplo de una compañía que usa un sistema de cómputo para orquestar de forma efectiva las compras de los consumidores. El análisis de Amazon usa datos para hacer inferencias acerca de qué productos podría comprar cada consumidor. Los análisis también sugieren una forma automatizada — pero coordinada — de llegar a cada cliente con la oferta correcta en el momento apropiado. Por ejemplo, Amazon hace sugerencias de compra personalizadas en su sitio web. Si un consumidor hace click en una sugerencia, pero no realiza la compra, Amazon puede darle seguimiento con un correo electrónico de refuerzo o una publicación en la plataforma de redes sociales que usa el consumidor. Las compañías frecuentemente emplean orquestación basada en computadoras con los consumidores empresariales, especialmente para cuentas más pequeñas y compras más simples.

Para cuentas de mayor tamaño y compras más complejas, las compañías le están dando a los gerentes de cuenta la responsabilidad de orquestar los esfuerzos de marketing y ventas hacia los consumidores. En su rol expandido, los gerentes de cuenta deciden lo que la compañía debería ofrecerle a cada consumidor, justo con el mejor momento y el mejor canal de entrega para el mensaje (por ejemplo, mensajes digitales, llamadas telefónicas, visitas personales). Los gerentes de cuenta son más efectivos cuando están armados con la perspectiva de los datos y el análisis.

Por ejemplo, una compañía de telecomunicaciones usó análisis predictivo para ayudar a los gerentes de cuenta a orquestar la promoción hacia consumidores potenciales de alto potencial y bajo desempeño. Los análisis encontraron “dobles de datos” para esos consumidores — léase, consumidores similares que estaban comprando mucho más. La compañía compartió información con los gerentes de cuenta acerca de qué consumidores tenían un potencial significativo por aprovechar y qué estrategias de venta habían funcionado previamente para sus dobles de datos. Los conocimientos ayudaron a los gerentes a ofrecer los productos correctos con el mensaje de venta adecuado, incrementando de ese modo las ventas a las compañías de menor desempeño.

En otro ejemplo, una compañía farmacéutica usó un motor computarizado de sugerencias para ayudar a los gerentes de cuenta a orquestar la forma en que comparten la información de medicinas de receta con los médicos. La compañía le brindó información a los médicos a través de varios miembros del equipo de ventas (por ejemplo, gerente de cuentas, especialista de reembolso, enlace de ciencia médica) y canales de marketing (por ejemplo, correos electrónicos, podcasts, aplicaciones móviles, invitaciones a conferencias, sitio web de la compañía). Al examinar datos acerca de la situación y preferencias de cada médico, el motor de sugerencia le dijo a los gerentes de cuentas qué acciones tenderían a producir los mejores resultados y cómo esas acciones podrían ser estratégicamente agendadas. Esto les permitió a los gerentes de cuenta adaptar la comunicación a las necesidades cada médico.

Por ejemplo, un gerente de cuenta podría recibir un mensaje en su tableta electrónica:

“La doctora Jones acaba de ingresar al sitio web de la compañía para investigar los efectos secundarios de las medicinas. Sugiero visitar a la doctora Jones para discutir sus preocupaciones.” Durante la visita, la doctora Jones pregunta sobre la efectividad de las medicinas y menciona que odia recibir correos electrónicos no solicitados. El gerente de cuenta actualiza su perfil para detener los correos electrónicos de marketing y le pide a un enlace de ciencia médica de la compañía que le marque a la doctora Jones para resolver sus preguntas. Al rastrear las preferencias, comportamientos y resultados de los médicos, y compartir perspectivas con gerentes de cuenta, la compañía mejoró continuamente sus relaciones con los médicos.

Más compañías e industrias están asumiendo el desafío de orquestar esfuerzos de marketing y ventas para alinearse con las necesidades de compra de los consumidores modernos. Conforme escala el volumen, variedad y velocidad de los negocios, el análisis (incluyendo la inteligencia artificial) jugará un rol cada vez más grande en el esfuerzo para mejorar la experiencia de compra del consumidor.

“Cuando es tiempo de comprar, los consumidores podrían hacerlo a través de portales de compra, representantes de chat por internet, centros de llamada, entre otras fuentes.”.

“Las compañías le están dando a los gerentes de cuenta la responsabilidad de orquestar los esfuerzos de marketing y ventas hacia los consumidores.”.

“Al rastrear las preferencias, comportamientos y resultados de los médicos, y compartir perspectivas con gerentes de cuenta, la compañía mejoró continuamente sus relaciones con los médicos.”.

Muchas compañías tienen problemas para ofrecer a sus consumidores una experiencia de compras consistente y sencilla.

Conforme los consumidores han comenzado a interactuar con vendedores, se ha vuelto difícil para las compañías el sincronizar estas comunicaciones.

Al comprar, los consumidores se mueven frecuente e impredeciblemente entre estos diversos canales. En otras palabras, el proceso de compra ya no es lineal o consistente.

Para las compañías cumplir con las necesidades de compra de los consumidores actuales requiere un cambio de mentalidad. Las compañías necesitan un orquestador para asegurar que el esfuerzo de marketing y ventas esté bien coordinado y alineado con las necesidades de compra del consumidor. En algunos casos, el orquestador es un sistema de cómputo. En otros, es una persona respaldada con datos y análisis.

Los análisis también sugieren una forma automatizada — pero coordinada — de llegar a cada cliente con la oferta correcta en el momento apropiado.

Más compañías e industrias están asumiendo el desafío de orquestar esfuerzos de marketing y ventas para alinearse con las necesidades de compra de los consumidores modernos. Conforme escala el volumen, variedad y velocidad de los negocios, el análisis jugará un rol cada vez más grande en el esfuerzo para mejorar la experiencia de compra del consumidor.

© 2018 Harvard Business School Publishing Corp.

De: hbr.org

Distribuido por: The New York Times Syndicate.

Using Analytics to Align Sales and Marketing Teams

Many companies struggle to deliver a consistent and easy buying experience for their customers.

Consider the following scenario: A manager wants to purchase some computer software for her business. She asks an analyst on her team to do an online search for information. The analyst recommends a particular software company’s solution. The manager peruses that company’s website and requests more information by entering data about her needs through a webform. The software company emails relevant materials, which the manager reviews before reaching out to an inside salesperson with questions.

But then things begin to break down. The inside salesperson hasn’t seen the webform data, so the manager must repeat much of the information she had already entered. Furthermore, some of the advice the inside salesperson shares contradicts what the manager recalls reading on the website. The manager decides to meet with a field salesperson to get clarity and to work out some details for a quote. Then, just days after receiving the quote, the manager gets an unsolicited email from the software company’s marketing team offering a better deal. The mounting number of inconsistencies and redundancies confuse and frustrate the manager. At the same time, the software company has wasted time and resources on duplicate, uncoordinated and ineffective marketing and sales outreach.

As customers have begun interacting with sellers through websites, emails, texts, social media posts, print and TV ads, and salespeople, it has become difficult for companies to synchronize these communications. (The profusion of independent information sources, such as customer reviews and price comparison sites, adds to the confusion.) When it’s time to actually buy, customers may do so via purchasing portals, internet chat representatives, call centers, field salespeople or other sources.

Customers move frequently and unpredictably among these various channels when buying. For simple purchases, they might buy online exclusively. For complex purchases, they might start with online information, talk with salespeople and then return to online sources to validate what the salespeople said. The buying process is no longer linear or consistent.

For companies that sell to businesses, meeting the buying needs of today’s customers requires a mindset shift. Companies need an orchestrator to ensure that marketing and sales outreach is well-coordinated and aligned with customer buying needs. In some cases, the orchestrator is a computer system. In other cases, the orchestrator is a person enabled by data and analytics.

Amazon is a prime example of a company using a computer system to effectively orchestrate customer buying. Amazon’s analytics use data to make inferences about which products each customer might buy. The analytics also suggest an automated — yet coordinated — way to reach each customer with the right offer at the right time. For example, Amazon makes customized purchase suggestions on its website. If a customer clicks on a suggestion but doesn’t purchase, Amazon can follow up with a reinforcing email or post on the social media platform the customer uses. Companies frequently use computer-based orchestration with business customers, especially for smaller accounts and simpler purchases.

For larger accounts and more complex purchases, companies are giving account managers responsibility for orchestrating marketing and sales outreach to customers. In their expanded role, account managers decide what the company should offer each customer, along with the best message timing and delivery channel (e.g., digital message, phone call, personal visit). Account managers are more effective when they are armed with insights from data and analytics.

For example, a telecom company used predictive analytics to help account managers orchestrate outreach to underperforming high-potential customers. The analytics found “data doubles” for these customers — i.e., similar customers who were buying much more. The company shared insights with account managers about which customers had significant unrealized opportunity and which sales strategies had worked previously for their data doubles. The insights helped account managers offer the right products with the right sales messages, thus increasing sales for underperforming accounts.

In another example, a pharmaceutical company used a computerized suggestion engine to help account managers orchestrate the sharing of prescription drug information with physicians. The company provided physicians with information through various sales team members (e.g., account manager, reimbursement specialist, medical science liaison) and marketing channels (e.g., emails, podcasts, mobile apps, invites to conferences, company website). By examining data about each physician’s situation and preferences, the suggestion engine told account managers which actions were likely to produce the best results and how those actions could be strategically timed. This allowed account managers to tailor communication to each physician’s needs.

For example, an account manager might get a message on his tablet: “Dr. Jones just logged on to the company’s website to investigate drug side effects. Suggest visiting Dr. Jones to discuss her concerns.” During the visit, Dr. Jones asks about drug effectiveness and mentions that she hates receiving unsolicited email. The account manager updates her profile to stop marketing emails and asks a company medical science liaison to call Dr. Jones to answer her questions. By tracking physician preferences, behaviors and results, and sharing insights with account managers, the company continually improved its relationships with physicians.

More companies and industries are taking on the challenge of orchestrating marketing and sales outreach to align with modern customers’ buying needs. As the volume, variety and velocity of business data escalate, analytics (including artificial intelligence) will play an even bigger role in the effort to improve the customer buying experience.

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