Los 3 tipos de machine learning (y cómo pueden mejorar las ventas)

Hoy en día, los equipos de ventas disponen de grandes cantidades de datos disponibles como nunca antes, permitiéndoles tener un conocimiento previo del mercado a niveles jamás vistos.

Ante el reto que representa aprovechar eficazmente todas esas entradas de datos, los diferentes tipos de machine learning ofrecen una solución potencial para los jefes de ventas.

La tecnología puede parecer un conjunto de algoritmos de aprendizaje complejos, pero se está popularizando rápidamente para transformar datos complejos en información procesable útil a los equipos de ventas.

Veamos los tres tipos de machine learning que se utilizan actualmente y cómo pueden mejorar tu proceso de ventas.

¿Qué es machine learning?

Machine learning (ML, por sus siglas en inglés) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Los modelos de aprendizaje pueden aprender de los datos, identificar patrones de datos y tomar decisiones con una intervención humana mínima. A medida que los modelos analizan más datos estructurados, mejoran su rendimiento con el tiempo.

Las empresas ya están utilizando diferentes tipos de machine learning en diversas industrias para resolver problemas reales y optimizar los sistemas de control existentes.

Un caso de uso común del machine learning en la salud es el análisis de los historiales de los pacientes para mejorar los diagnósticos médicos. En finanzas, las instituciones utilizan el reconocimiento de voz para mejorar los sistemas de prevención de fraude de identidad y combatir la delincuencia.

Desde las recomendaciones de productos en plataformas de streaming como Netflix, los asistentes virtuales como Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft, hasta los vehículos autónomos y el reconocimiento de imágenes de tu aplicación de fotos, el machine learning se está convirtiendo rápidamente en parte de nuestra vida cotidiana.

El machine learning en marketing puede ayudarte a comprender mejor las segmentaciones de clientes para realizar campañas a medida. En ventas, los distintos tipos de machine learning pueden utilizar modelos predictivos para anticipar el comportamiento del consumidor y personalizar la experiencia del usuario al máximo.

El machine learning comprende básicamente tres categorías:

• Machine learning supervisado, utilizando datos etiquetados

• Machine learning no supervisado, utilizando datos no etiquetados

• Aprendizaje por refuerzo, mediante ensayo y error

Dentro de estos tipos de machine learning hay muchos tipos de algoritmos, como la agrupación de K-means, las máquinas de vectores soporte y las redes neuronales artificiales.

Cada algoritmo de aprendizaje utiliza un enfoque distinto que lo hace adecuado para tareas complejas, desde la clasificación simple al reconocimiento de patrones ocultos en la base de datos indicada.

Predecir resultados con aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado, como demonstrado en los gráficos de Medium, es un tipo de machine learning que consiste en entrenar un algoritmo de aprendizaje sobre un conjunto de datos etiquetados del que ya conoces las respuestas correctas. Con el tiempo, el modelo de aprendizaje puede descubrir los patrones entre los datos de entrada y los datos de salida, lo que le permite predecir los resultados de nuevos datos no vistos.

Por ejemplo, un simple algoritmo de aprendizaje supervisado podría analizar imágenes de vehículos, cada una etiquetada con la marca y el modelo. Con el tiempo, el modelo sería capaz de averiguar el tipo de vehículos en imágenes que nunca ha visto antes.

Entre los algoritmos habituales de aprendizaje supervisado se incluyen:

• Algoritmos de regresión lineal para resultados que varían a lo largo de un intervalo (como altura, peso o temperatura)

• Regresión logística para resultados binarios (como sí/no, ganar/perder o verdadero/falso)

• Árboles de decisión para modelar el resultado de una serie de pasos o decisiones

• Bosques aleatorios, combinando múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión
  

Cuantos más conjuntos de datos etiquetados de alta calidad tengas, mayor será la precisión. Ten en cuenta que conseguir datos etiquetados puede llevar mucho tiempo y ser costoso.

Utilizar el aprendizaje supervisado en ventas

El machine learning supervisado es útil cuando ya entiendes cómo se relacionan tus datos de entrada (por ejemplo, información específica del cliente) con el resultado deseado (por ejemplo, si comprarán un producto).

Puedes utilizar esta relación conocida para enseñar al modelo lo que debe buscar durante su proceso de aprendizaje.

Por ejemplo, mostrando al modelo ejemplos de clientes anteriores que compraron (o no compraron), el modelo aprende a predecir el comportamiento de compra futuro. Luego puedes aplicar el modelo a actividades de ventas como la calificación de clientes potenciales, la segmentación de clientes y el pronóstico de ventas.

Los datos de entrenamiento adecuados son cruciales cuando utilizas modelos de aprendizaje supervisado en tu proceso de ventas. Decide tus objetivos de ventas y determina qué tipo de datos te ayudarán a alcanzarlos.

Una vez que hayas identificado tus fuentes de datos, también tendrás que asegurarte de que los datos están limpios y correctamente etiquetados.

Descubrir patrones con aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es uno de los tipos de machine learning que encuentra patrones subyacentes en los datos sin necesitar respuestas por adelantado.

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que das al modelo todas las respuestas correctas, el aprendizaje no supervisado explora los datos por sí mismo. Los principales algoritmos del modelo pueden entonces identificar agrupaciones o relaciones naturales para descubrir nuevas perspectivas.

Entre las técnicas populares de aprendizaje no supervisado se incluyen:

• Agrupación, utilizada para encontrar agrupaciones naturales dentro de tus datos

• Asociación, utilizada para identificar elementos que van juntos con frecuencia
  

El poder del aprendizaje no supervisado reside en su capacidad para revelar tendencias y pautas que quizá ni siquiera habías pensado en buscar. Los patrones o grupos que identifica pueden ser difíciles de entender de inmediato, por lo que puede ser necesario indagar un poco más para darles sentido.

Utilizar el aprendizaje no supervisado en ventas

El machine learning no supervisado es más útil para explorar datos sin un resultado específico en mente. Utilízalo para descubrir patrones ocultos o relaciones en la información de tus clientes o en tu tablero de ventas.

Por ejemplo, los algoritmos de agrupación pueden ayudarte en la segmentaciones de clientes en función de sus datos demográficos, intereses o comportamientos de compra, sin necesidad de que les des instrucciones sobre cómo clasificar datos similares.

Estos grupos formados de forma natural pueden revelar conocimientos sorprendentes sobre los clientes potenciales. Así puedes adaptar tus estrategias de marketing, tus algoritmos anteriores y tus argumentos de venta para que sean más eficaces.

Estas asociaciones pueden ayudar a tu equipo de ventas a detectar productos que los clientes suelen comprar juntos. Al tener datos masivos de los hábitos de consumo del usuario, puedes mejorar el rendimiento de la venta cruzada y el upselling.

Para utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado, necesitarás un amplio conjunto de datos de transacciones, interacciones o comportamientos de clientes. Los datos pueden no estar etiquetados, pero aun así necesitas conjuntos de datos limpios y completos.

Tras realizar el análisis de datos, tendrás grupos o asociaciones. Trabaja con tu equipo para comprender estas percepciones. Haz preguntas como:

• ¿Qué tienen en común los grupos?

• ¿Cómo puedes utilizar las asociaciones en tu beneficio?

A medida que tu negocio y tu base de clientes evolucionan, actualiza regularmente tus modelos con nuevos datos para captar las tendencias de venta a futuro.

Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado combina la orientación del aprendizaje supervisado y la exploración del aprendizaje no supervisado, siendo uno de los tipos de machine learning más versátiles. Tienes algunos datos etiquetados con las respuestas correctas, pero utilizas sobre todo datos no etiquetados.

Un enfoque semisupervisado es útil cuando tienes muchos datos de clientes, pero etiquetarlos todos llevaría demasiado tiempo o sería demasiado costoso.

Para ilustrar cómo funciona el aprendizaje semisupervisado con este gráfico de decidesoluciones.es, imagina que estás enseñando a un nuevo representante a superar objeciones de ventas. Si sólo tienes unos pocos ejemplos para mostrarles (los datos etiquetados), es probable que tengan dificultades al enfrentarse a nuevas objeciones.

Sin embargo, si también les dejas leer por su cuenta muchas interacciones anteriores con clientes (datos no etiquetados), empezarán a notar patrones. Entonces podrán aplicar lo que aprenden de esos pocos ejemplos a un conjunto mucho más amplio y poner en práctica formas probadas de encantar al cliente.

El aprendizaje semisupervisado funciona de forma similar. Utilizas una pequeña cantidad de datos etiquetados para guiar el proceso de aprendizaje, al tiempo que dejas que el modelo extraiga información de un conjunto mayor de datos sin etiquetar.

Toma decisiones más inteligentes gracias al aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo enseña al modelo machine learning a tomar mejores decisiones recompensándolo por las acciones correctas. La interacción y la retroalimentación, en lugar de las categorizaciones de datos existentes, dirigen el proceso de aprendizaje.

Los modelos aprenden a alcanzar un objetivo en un entorno incierto y potencialmente complejo probando distintas acciones. Este ensayo y error les ayuda a comprender qué acciones obtienen los mejores resultados.

En ventas, el entorno podría ser el mercado. Las acciones podrían incluir distintas interacciones con los clientes. Si una secuencia determinada da lugar a una venta, el modelo obtiene una recompensa que le anima a repetir esas acciones.

La estrategia del modelo evoluciona y se hace más sofisticada a medida que aprende de cada interacción.

Configurar un sistema de aprendizaje por refuerzo puede ser más complejo que otros tipos de machine learning. El modelo requiere una comprensión exhaustiva del entorno y una definición clara de las recompensas. El proceso también requiere mucho ensayo y error, lo que puede que sólo se adapte a determinados tipos de venta.

A pesar de estos retos, la capacidad de adaptarse a entornos cambiantes convierte a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en potentes herramientas para las ventas y el marketing.

Utilizar el aprendizaje por refuerzo en las ventas

El aprendizaje por refuerzo funciona mejor en tareas que implican una toma de decisiones secuencial. El modelo también es ideal para entornos dinámicos en los que las estrategias cambian con regularidad.

Por ejemplo, puedes utilizar el aprendizaje por refuerzo para ajustar automáticamente los precios en función del comportamiento de los clientes y las condiciones del mercado.

Del mismo modo, un modelo de aprendizaje reforzado puede optimizar tus estrategias de comunicación. El algoritmo podría determinar los mejores momentos y canales de ventas para contactar con posibles clientes potenciales en función de la probabilidad de una respuesta positiva.

Para beneficiarte del aprendizaje por refuerzo, necesitas un entorno claramente definido en el que las acciones relacionadas con las ventas—como enviar un correo electrónico de seguimiento de ventas—conduzcan a señales de retroalimentación, como una venta, ninguna respuesta o una respuesta negativa.

Con la información adecuada, el modelo puede aprender qué acciones tienen más probabilidades de conducir a tu resultado deseado, refinando continuamente sus estrategias.

Si quieres utilizar el aprendizaje reforzado en tu proceso de ventas, céntrate en definir tus objetivos y su valor. Los objetivos pueden ir desde metas a corto plazo, como aumentar la tasa de clics en las campañas de ventas, hasta objetivos a largo plazo, como mejorar el valor de vida del cliente.

Supervisa continuamente el rendimiento del modelo y ajusta tus definiciones de entorno, tus objetivos, tus señales de recompensa o incluso los tipos de modelos para mejorar los resultados.

Usando distintos tipos de machine learning en ventas

La idea de utilizar inteligencia artificial y distintos tipos de machine learning en tus procesos de ventas puede parecer abrumadora al principio, pero no tiene por qué serlo.

Aquí tienes una guía sencilla para empezar.

1. Identifica tus principales oportunidades de mejora

Piensa en lo que quieres conseguir y revisa tu proceso de ventas actual para identificar oportunidades de mejora. ¿Hay tareas que pudieran beneficiarse del machine learning, como calificar prospectos, segmentar clientes o proyectar ventas?

Comprende dónde puede tener mayor impacto el machine learning para ayudarte a priorizar tus esfuerzos.

Incluye a tu equipo de ventas en este proceso desde el principio. Puede que se sientan aprensivos a la hora de utilizar el machine learning en su trabajo o que ignoren su potencial. Ofréceles acceso a recursos y formación sobre los fundamentos del machine learning para desmitificar la tecnología y aumentar la toma de decisiones basada en la interpretación de datos masivos.

2. Prepara tus datos

Los datos son la base de cualquier proyecto de machine learning. Recopila datos históricos de ventas, registros de interacción con los clientes, estudios de mercado y cualquier otra información relevante relacionada con tus objetivos.

Asegúrate de que tus datos son precisos, organizados y coherentes.

Por ejemplo, puede que necesites eliminar entradas duplicadas, corregir errores o estandarizar tus puntos de datos para que todos tengan el mismo formato. Unos datos limpios son esenciales para desarrollar modelos de aprendizaje precisos.

3. Elige las herramientas y tecnologías adecuadas

Hay una amplia gama de herramientas de machine learning disponibles, desde plataformas sofisticadas que requieren conocimientos de ciencia de datos hasta software más fácil de usar con modelos preconstruidos.

El software de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) con capacidades CRM con IA integradas o las plataformas machine learning basadas en la nube son excelentes puntos de partida.

Por ejemplo, el Asistente de ventas con IA de Pipedrive examina tus datos de ventas para extraer información valiosa. A continuación, sugiere formas que pueden mejorar significativamente tu éxito de ventas.

A menos que tengas experiencia interna en ciencia de datos, considera la posibilidad de asociarte con expertos o proveedores de machine learning. La ayuda profesional de un científico de datos facilitará la elección del mejor modelo para la tarea y adaptará tu solución de machine learning a tus necesidades.

4. Empieza poco a poco

Un buen proyecto piloto debe tener un alcance manejable, un objetivo claro y ofrecer resultados medibles. De este modo, podrás calibrar rápidamente la eficacia del machine learning y su impacto en tus ventas.

Por ejemplo, en lugar de intentar automatizar completamente tus interacciones con los clientes en todos los canales, elige un proyecto más sencillo, como mejorar la puntuación de tus clientes potenciales o la precisión de tus previsiones de ventas.

Supervisa continuamente el rendimiento de tu modelo machine learning utilizando métricas de ventas relevantes para tus objetivos.

Basándote en los aprendizajes y resultados de tu piloto, puedes evaluar el éxito y perfeccionar tu enfoque. Después, amplía gradualmente tus iniciativas de machine learning a otras áreas.

5. Sigue aprendiendo

Mantenerte al día de los últimos avances en los campos de la IA y el machine learning, en rápida evolución, puede ofrecer nuevas oportunidades para mejorar tus procesos de venta.

Plataformas online como edX, Coursera y Khan Academy ofrecen tutoriales sobre fundamentos de machine learning e informática. Muchos cursos están adaptados a principiantes, por lo que son un buen punto de partida para los equipos de ventas.

También hay opciones en línea como Aprende con Pipedrive donde puedes encontrar además cursos sobre cómo administrar tu pipeline de ventas y dirigir un equipo de ventas.

El futuro de los tipos de machine learning en las ventas

El machine learning ha pasado rápidamente de ser un tema de nicho a una parte intrínseca de la vida cotidiana, incluidas las empresas y las organizaciones de ventas.

Si miramos hacia el futuro, es probable que varios avances redefinan aún más la forma en que los equipos de ventas gestionan las operaciones y se relacionan con los clientes.

Análisis predictivo mejorado

El auge de los macrodatos significa que las empresas pueden acceder a más información sobre sus ventas, el comportamiento de sus clientes y las actividades del mercado.

Más allá de los conjuntos de datos actuales y las métricas tradicionales, los modelos de machine learning utilizarán una gama más amplia de fuentes de datos, incluidas las tendencias del mercado en tiempo real, el sentimiento de las redes sociales y los indicadores económicos mundiales.

Como resultado, la predicción de ventas mediante el machine learning será más precisa con el tiempo. Los equipos de ventas podrán utilizar modelos entrenados con los datos más recientes para anticiparse a los cambios del mercado con mayor precisión y agilidad.

Personalización avanzada

La demanda de experiencias personalizadas está creciendo, impulsada tanto por las expectativas de los consumidores como por las ventajas competitivas que ofrece a los equipos de ventas.

Con la capacidad de analizar datos detallados sobre las preferencias de los clientes y comportamientos, los algoritmos de machine learning profundo están evolucionando para permitir interacciones altamente personalizadas.

A medida que los modelos de machine learning se vuelvan más sofisticados, permitirán a los equipos de ventas y marketing crear una comunicación hiper personalizada utilizando chatbots con IA y ofertas adaptadas individualmente.

Por ejemplo, las recomendaciones de productos irán desde el nivel superficial (por ejemplo, qué pilas van con el nuevo aparato eléctrico de un cliente) hasta sugerencias mucho más personalizadas (por ejemplo, ideas de ropa basadas en compras anteriores e intereses personales).

Automatización y eficacia

Los representantes de ventas suelen pasar horas al día realizando tareas administrativas repetitivas. En el informe Estado de las ventas y el marketing 2021/22 de Pipedrive, sólo el 54 % de los encuestados afirmó pasar la mayor parte de su jornada laboral vendiendo. Un significativo 19 % afirmó dedicar la mayor parte del tiempo a tareas administrativas.

Los directivos ya utilizan sistemas de automatización de ventas para ayudar a sus equipos a reducir el tiempo que dedican a tareas de poco valor.

Las tecnologías relacionadas, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), están ampliando aún más la gama de tareas que puedes automatizar.

Por ejemplo, los jefes de ventas y los representantes pueden utilizar la IA para analizar horas de llamadas de ventas en minutos, e identificar rápidamente patrones ganadores. A continuación, pueden incluir esos patrones en la formación y entrenamiento de ventas para mejorar el rendimiento comercial.

Al gestionar fácilmente este tipo de tareas, los diferentes tipos de machine learning permitirán cada vez más a los profesionales de ventas concentrarse en actividades de mayor valor.

Mayor toma de decisiones

Aunque a algunos vendedores les preocupa que la IA y el machine learning les sustituyan, es probable que las tecnologías ayuden a los equipos humanos y trabajen junto a ellos.

En el futuro, la capacidad del machine learning para analizar rápidamente conjuntos de datos complejos y simular posibles resultados podría permitir a empresas de todos los tamaños tomar rápidamente decisiones informadas a niveles estratégicos. Los conocimientos descubiertos por los modelos de aprendizaje ayudarán a informar sobre el desarrollo de productos, las estrategias de ventas y mucho más.

Los humanos seguirán siendo una parte indispensable del proceso, utilizando su experiencia para revisar los conocimientos, decidir la mejor línea de actuación y ejecutarla eficazmente.

Uso ético y responsable de los tipos de machine learning

Se espera que aumente la atención prestada a la ética a medida que el machine learning esté más arraigado en los procesos de venta. Las empresas tendrán que verificar que los algoritmos son justos, transparentes e imparciales.

Las prácticas éticas van más allá del mero cumplimiento. Se trata de generar confianza y garantizar la sostenibilidad a largo plazo en el uso del machine learning y otras tecnologías de IA.

La UNESCO ya ha elaborado una norma mundial sobre ética de la inteligencia artificial que ofrece directrices para el uso seguro de la IA y la protección de la privacidad. Mientras tanto, empresas como Microsoft y Apple se enfrentan a peticiones de más transparencia sobre los riesgos potenciales de la IA.

Los avances en la IA explicable (XAI) y normativas como el RGPD indican que el uso ético del machine learning se convertirá en una tendencia más importante en el futuro.

Reflexiones finales

El impacto de la IA y las tecnologías de machine learning no parará de crecer. Para las empresas y los equipos de ventas, aprovechar su potencial ya no es una opción, sino una necesidad.

Integrar el machine learning en tus procesos de ventas te ayuda a descubrir conocimientos inesperados sobre tus clientes, personalizar mejor sus experiencias y agilizar sus operaciones de forma más eficiente.

Si sigues aprendiendo sobre los distintos tipos de machine learning y sus aplicaciones optimizadas, podrás impulsar la innovación y obtener una importante ventaja competitiva en tus estrategias de ventas.