Cómo las empresas líderes sistematizan la identificación, la puntuación y la activación de clientes potenciales a gran escala y a un menor coste

«En el mundo actual, donde la IA generativa y la IA agentiva acaparan el debate, esto supone un oportuno recordatorio de que el verdadero valor reside en aplicar AI resolver problemas empresariales concretos, y no en perseguir la última moda. AI predictiva AI teniendo un importante potencial sin explotar para la mayoría de las organizaciones». — Arthur du Passage, socio de Artefact

Las empresas que operan en mercados fragmentados se enfrentan a cuatro problemas recurrentes que, en última instancia, hacen que los equipos pierdan oportunidades de crecimiento y tengan que aceptar un mayor coste por cliente potencial.

  • Demanda fragmentada: con miles de establecimientos que abren, cierran o cambian de manos constantemente, resulta difícil estar al tanto de dónde se encuentran las oportunidades reales.
  • La prospección manual:la prospección tradicional,puerta a puerta, ralentiza a los equipos y hace que sea casi imposible lograr una cobertura uniforme del mercado.
  • Capacidad limitada: los comerciales y los distribuidores se centran, como es lógico, en los clientes actuales, lo que hace que gran parte del potencial sin explotar pase desapercibido.
  • Desigualdad en el conocimiento: los conocimientos locales rara vez se trasladan a otras regiones o equipos, lo que genera lagunas en la información de mercado.

Un sistema data y reproducible

La combinación de data geoespaciales data modelos de aprendizaje automático ofrece un sistema probado y reproducible: un proceso integral, AI data e AI, que identifica, evalúa y activa nuevos puntos de venta. El sistema se articula en torno a los cuatro componentes modulares que se indican a continuación, los cuales funcionan conjuntamente para generar resultados consistentes y escalables.

Cuatro pilares fundamentales

1) Extracción de datos con la función de extracción inteligente de Google Maps

Extraemos mediante programación todos los puntos de venta (PoS) relevantes en las zonas de interés. La API de Google Maps proporciona una gran cantidad de atributos, como el número de reseñas y valoraciones, horarios de apertura, formas de pago y tipos de servicios. Sin embargo, la principal limitación de la API de Google Maps es que devuelve un número máximo de registros (20) por llamada y el modelo de precios se basa en el número de llamadas a la API. Un enfoque de fuerza bruta consiste en llamar a la API a intervalos regulares a lo largo de una cuadrícula en las áreas de interés. Sin embargo, la elección de la distancia del intervalo es fundamental, ya que influye directamente en el coste y en la capacidad de extraer de forma exhaustiva todos los puntos de venta relevantes.

Ilustración de la cuadrícula utilizada para data de Google Maps mediante un método de fuerza bruta

Abordamos esta limitación con una estrategia de mosaicos adaptativa basada en hexágonos, inspirada en el Sistema de Indexación Geoespacial Jerárquica Hexagonal de Uber, o H3. Dividimos el territorio en hexágonos y subdividimos de forma recursiva solo aquellos mosaicos que devuelven resultados al alcanzar el límite de la API. Cuando un mosaico devuelve menos de veinte lugares, pasamos al siguiente mosaico. Cuando un mosaico alcanza el límite, lo subdividimos en hexágonos más pequeños y volvemos a realizar la consulta. Este enfoque concentra las llamadas a la API en áreas de alta densidad y mantiene una cobertura casi exhaustiva, al tiempo que suele reducir el número total de llamadas en aproximadamente un 90 % en comparación con las cuadrículas uniformes.

 

data optimizada de la API de Google Maps mediante el índice espacial jerárquico hexagonal (H3) de Uber

2) data de CRM

Conciliamos su CRM (o sus listas de distribuidores) con el conjunto de datos extraídos para poder completar los datos que faltan y añadir atributos. En primer lugar, realizamos una coincidencia aproximada de nombre, dirección y coordenadas de latitud y longitud con los resultados de la primera fase y, a continuación, completamos los registros restantes utilizando la API de Google Place ID para recuperar los atributos. Una vez más, este procedimiento en dos fases nos permite reducir considerablemente los costes asociados a los data de Google Maps.

3) Entrenamiento del modelo de puntuación

Una vez recopilado este conjunto de datos enriquecido de CRM, entrenamos modelos explicables que predicen tanto la probabilidad de compra como el valor potencial, basándonos en su definición de un «buen» punto de venta a partir de los atributos de punto de venta de Google. Los modelos generan puntuaciones de clientes potenciales en una escala de 0 a 100 y ponen de manifiesto los factores clave para que los equipos puedan comprender los fundamentos de dichos resultados.

 

4) Predicción a escala universal

A continuación, utilizamos este modelo para evaluar todos los puntos de venta del universo geográfico, no solo aquellos que ya figuran en su CRM. Este paso permite identificar oportunidades en espacios sin explotar y microgrupos a los que sus equipos pueden dedicarse de inmediato, lo que se traduce en mejoras significativas en la conversión de ventas.

«Una aplicación práctica de Data AI genere valor rápidamente y pueda ampliarse sin necesidad de grandes inversiones en sistemas: eso es lo que buscan los clientes». — Michael McGauran, socio de Artefact

Ampliar la información más allá de Google Maps

Cuando un caso de uso requiere mayor precisión, añadimos señales más detalladas:

  • Fuentes digitales, como las redes sociales o, cuando estén disponibles, las API públicas y comerciales, para obtener indicadores de popularidad, como el número de seguidores, la frecuencia de publicación y los influencers.
  • Visión artificial generativa aplicada a imágenes para analizar fotos de Google e Instagram con el fin de reconocer los platos del menú, deducir el ambiente, la percepción de exclusividad y la presencia de señalización o equipamiento propio del sector.
  • Muestras aleatorias de los resultados, obtenidas mediante encuestas o análisis de expertos, con el fin de extraer características estadísticamente sólidas sobre el conjunto de datos más amplio y validar la calidad de los modelos.

Convertir los resultados en acciones

A continuación, las puntuaciones de los clientes potenciales se traducen en acciones concretas que se ajustan al modelo de comercialización.

  • Optimización de rutas y territorios: elaboración de planes de visitas diarios que maximizan el valor esperado respetando las restricciones operativas. Los planes tienen en cuenta horarios de trabajo representativos, la duración de las visitas, los horarios de apertura y los tiempos de desplazamiento. El sistema también admite territorios equilibrados y reglas de cadencia de visitas. Proporcionamos itinerarios secuenciados geográficamente.
  • AI para la preselección: para determinados tipos de puntos de venta, se implementan agentes de salida —por voz o chat— que se ponen en contacto con los puntos de venta prioritarios y verifican datos esenciales como los nombres de los contactos, el estado y el interés. A continuación, los clientes potenciales cualificados se transfieren al representante de ventas para que continúe el proceso de captación.
  • Automatización de las ventas: en determinados segmentos y tipos de puntos de venta —por ejemplo, una pequeña empresa que gestiona una cuenta comercial en canales como Zalo o WhatsApp—, parte o la totalidad del ciclo de ventas puede iniciarse o incluso completarse mediante procesos automatizados o de baja intervención.

Lo que suelen conseguir los clientes

Cada mercado se comporta de manera diferente; sin embargo, los clientes destacan sistemáticamente importantes ventajas, entre las que se incluyen:

  • Acceso a una lista completa de puntos de venta relevantes, lo que les proporciona una mayor visibilidad y un conocimiento más profundo del mercado, que a menudo supera al de sus distribuidores.
  • Entre dos y tres veces más clientes potenciales cualificados que con los métodos tradicionales
  • Un equipo de ventas más motivado y comprometido, que observa mayores índices de éxito y mantiene conversaciones más significativas y relevantes con los clientes

Cómo empezar

Empiece en tres sencillos pasos: en primer lugar, analice el mercado utilizandodata para obtener una visión completa de los clientes potenciales en su zona objetivo. A continuación, evalúe las oportunidades combinando este conjunto data con data su CRM data entrenar un modelo que clasifique a los clientes potenciales según su valor potencial y su probabilidad de compra. Por último, active y aprenda implementando los resultados a través de rutas optimizadas o acciones de captación automatizadas, realizando un seguimiento de la conversión y perfeccionando el modelo antes de escalarlo. Los clientes potenciales AI , combinados con un equipo de activación sobre el terreno y acciones de marketing automatizadas, constituyen un modelo potente para impulsar las ventas B2B a gran escala; los pioneros en adoptarlo están en una posición privilegiada para triunfar.