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¿Cómo planificar una mejor estrategia de ventas para las temporadas de compras?

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Hace poco terminó el Hot Sale 2021, una de las temporadas de compra más importantes para los comercios con presencia en línea  en México. Estos eventos para algunas empresas son una gran oportunidad para aumentar sus ventas y crecer como negocio; para otras puede ser todo un desafío o incluso un dolor de cabeza.
sobre el m-commerce

Ya sea que se trate de las compras de fin de año, Día de las madres, Día de Reyes o el Buen Fin, en estas temporadas los principales retos de las empresas son la alta demanda, la disponibilidad de productos, la calidad en el servicio e incluso la ardua competencia.

Datos de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO) señalan que durante el Hot Sale 2021 participaron más de 120 millones de compradores con una derrama económica para las empresas de alrededor de 20 mil millones de pesos. Esta información es vital para enfatizar que los negocios que quieran aprovechar al máximo estas temporadas deben tener una estrategia integral que optimice todos sus canales de ventas.

La clave está en contar con la tecnología que permita a las empresas gestionar una estrategia detallada de previsión de impacto, que contemple diferentes variables como la afluencia estimada -por día u hora-, la disponibilidad de productos en tiempo real, el impacto de las diferentes ofertas y promociones, el alcance de las campañas de marketing, el incremento de las solicitudes de atención al cliente y hasta los alcances de los competidores o la aparición de imprevistos -saturación de las plataformas o fallas en los sistemas de pago-.

Existen historias de terror en torno a empresas que se quedaron sin inventario y se ganaron la molestia de sus clientes o e-commerce que sus páginas de internet dejaron de funcionar en un momento crucial de la temporada de compras. Para prevenir estas situaciones, el machine learning y las herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en tecnologías clave, pues ayudan a gestionar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados y convertirlos en predicciones que sirven a los negocios para una mejor toma de decisiones, al igual que facilitan la escalabilidad en la atención al cliente de manera accesible y sin requerir entrenamiento extra.

No se trata de corregir los errores, sino de prevenirlos

Generar pronósticos de ventas precisos puede ser sencillo cuando se trata de condiciones normales (me refiero a temporadas con una demanda normal); sin embargo, durante las temporadas de compras todo es posible y las empresas deben estar preparadas para contar con soluciones, incluso antes de que se presenten los problemas.

Las temporadas altas son sumamente dinámicas: imaginemos a un cliente que entra a un e-commerce y la plataforma está tan saturada que no puede realizar ninguna operación, no hay disponibilidad del producto que busca y tampoco puede comunicarse con la empresa. Sin lugar a dudas, sabemos que esto no sólo significa una venta menos, sino un cliente que desde ese momento le dice ‘adiós’ a esa marca.

Los algoritmos de machine learning generan de forma automática modelos predictivos altamente precisos, ya que toman como referencia los datos de cada empresa o flujos de datos externos con los cuales son programados, además pueden ir integrando más y más datos sin necesidad de intervención humana, lo que les da la capacidad de mejora continua con gran facilidad de escalabilidad.

La información que generan no sólo es clave para la toma de decisiones en temporadas altas -en la que los cambios deben ejecutarse con precisión y rapidez-, sino que también le sirven a las organizaciones para diseñar planes de negocios permanentes que les permitan ser más competitivas sin importar la época del año.

Los chatbots o asistentes virtuales impulsados por Inteligencia Artificial son otra de las herramientas que no pueden faltar durante estas épocas, en las que también aumentan las consultas a los e-commerce. Estos asistentes pueden estar disponibles tanto en las plataformas web como en los canales de mensajería más habituales -Facebook Messenger o WhatsApp- y estar disponibles 24/7 para atender cualquier consulta. Además pueden brindar sugerencias de compra personalizadas o asistir a los usuarios durante el proceso de ésta.

Contar con los beneficios de un chatbot en temporadas altas hace la diferencia. Estas herramientas, junto con el machine learning, pueden generar grandes beneficios como un mejor control de gastos, optimización de ventas, mayor captación de clientes potenciales, fidelización de consumidores, entre otras.

Jeff Bezos, el fundador y CEO de Amazon, declaró una vez acerca del machine learning que esta tecnología “potenciará y mejorará cada empresa, cada organización gubernamental, cada  filantropía… Básicamente no hay institución en el  mundo que no pueda mejorar con el machine  learning”.

Por eso no es de extrañar que Amazon sea una de las empresas pioneras en usar las nuevas tecnologías para gestionar su logística y cumplir con las expectativas de los clientes.

¿Tu empresa está preparada para responder los retos operativos, de demanda y merchandising que implican las temporadas de compras? Si dudas, es momento de voltear a ver estas tecnologías que ayudarán a tu empresa a convertirse en la compañía rentable y sostenible que siempre ha querido ser y que tus clientes esperan.

Por Gustavo R. Parés Arce, director general de NDS Cognitive Labs

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