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Las empresas utilizan IA para tomar decisiones más rápidas en ventas y marketing

Por Prabhakant Sinha, Arun Shastri, Sally Lorimer y Srihari Sarangan

Ventas

Harvard Business Review

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Resumen. En el dinámico entorno empresarial actual, la toma de decisiones en ventas y marketing está pasando de ser reflexiva a ser reflexiva, aprovechando datos en tiempo real e IA para permitir respuestas inmediatas y contextualizadas. Esta transformación no consiste en reemplazarToma de decisiones reflexiva, pero acelerándola para mantener la relevancia y la ventaja competitiva. Las empresas que pueden pensar con profundidad y actuar con rapidez convertirán la velocidad de decisión en una fuente de creación de valor.

La toma de decisiones en ventas y marketing se está acelerando. Ya sea un vendedor que decide su próximo paso, un gerente que reorganiza las asignaciones de clientes o un equipo directivo que define una estrategia, la acción rápida y reflexiva, impulsada por información en tiempo real, es cada vez más clave para la relevancia y los resultados.

Tradicionalmente, las ventas y el marketing se basaban más en la toma de decisiones reflexiva, que implica pasos deliberados como la recopilación, el análisis y la síntesis de datos, complementados con experiencia y criterio. Este rigor es muy útil para decisiones complejas o de alto riesgo. Sin embargo, en el dinámico entorno actual, puede resultar lento. Los clientes necesitan cambios rápidos, cada día o cada hora, y para cuando surge una recomendación, la oportunidad puede haberse perdido.

La toma de decisiones reflexiva, en cambio, es inmediata. Aprovecha datos en tiempo real, a menudo mediante IA y automatización, para permitir respuestas rápidas y contextualizadas. Un vendedor responde al instante a la consulta de un cliente, un sistema presenta una oferta oportuna o un chatbot resuelve un problema al instante. Este tipo de interacciones no solo son eficientes, sino que se esperan cada vez más.

El objetivo no es reemplazar la reflexión, sino acelerar y reequilibrar. Con demasiada frecuencia, las organizaciones priorizan las respuestas refinadas sobre la puntualidad, entregando información pulida pero obsoleta. Pero la velocidad importa. Pasar de decisiones que tardan meses a decisiones que se toman en semanas, o de días a segundos, puede generar una verdadera ventaja competitiva.

Cómo tomar decisiones rápidas que funcionen

La toma de decisiones rápida suele verse frenada por estructuras aisladas, sistemas obsoletos y culturas reacias al riesgo. Las funciones operan como reinos independientes, cada una con sus propios objetivos, herramientas y datos. Las plataformas heredadas no comparten información fácilmente, lo que obliga al trabajo manual que retrasa la obtención de información y genera errores. Mientras tanto, los métodos de investigación tradicionales explican lo sucedido, pero no ayudan a los equipos a responder a la situación actual. La cultura agrava el problema. El miedo a los errores lleva al sobreanálisis. Los líderes pasan meses intentando acertar, mientras las oportunidades se les escapan. Esta aversión al riesgo también amplía la brecha entre la estrategia y la acción. Las buenas ideas se quedan en el papel en lugar de probarse en el mercado.

Los avances tecnológicos han facilitado la toma de decisiones reflexiva. Sin embargo, generar confianza en estos enfoques y establecer los procesos y directrices que permitan tomar decisiones rápidas y seguras, a menudo con mínima supervisión humana, lleva tiempo.

No todas las decisiones tienen que ser estratégicas o lentas. A medida que la tecnología permite a las empresas actuar con mayor rapidez, determinar si actuar con rapidez o lentitud es cada vez más crucial.

En áreas como la interacción con el cliente, muchas decisiones pueden y deben volverse más reflexivas: en tiempo real, automatizadas y con capacidad de respuesta. Al mismo tiempo, incluso las decisiones reflexivas tradicionales, como la planificación de campañas o la asignación de recursos, pueden avanzar más rápido con un mejor acceso a los datos, una propiedad más clara y menos transferencias. El objetivo no es reemplazar la reflexión, sino acelerarla siempre que sea posible; el cambio no consiste en pasar de pensar a reaccionar, sino en pasar de estar rezagado a anticiparse, acelerando la reflexión y haciendo que los reflejos sean más inteligentes.

Las empresas ya están viendo resultados al cambiar algunas decisiones de interacción con los clientes para que sean más reflexivas (instantáneas, impulsadas por IA e integradas en los flujos de trabajo) y al acelerar las reflexivas mediante una generación de información más rápida.

Muchas empresas utilizan herramientas de IA para ayudar a los vendedores a priorizar clientes potenciales, identificar las mejores acciones a seguir y detectar el riesgo de pérdida de clientes. El sistema "Recomendador diario" de Microsoft, que ofrece sugerencias oportunas basadas en los datos y el historial de interacción de los clientes, generó un aumento del 40 % en la productividad de ventas, incluyendo más tiempo de atención al cliente y una mayor conversión de clientes potenciales en oportunidades.

En una empresa biofarmacéutica, un vendedor que se prepara para una consulta con un profesional de la salud pregunta a una herramienta de IA en lenguaje natural: "¿Cuáles son las últimas tendencias de prescripción en mi territorio?".  El sistema responde de inmediato con datos regionales, información sobre los medicamentos más recetados y sugerencias para programar consultas o proporcionar muestras. La información que antes tardaba días ahora está disponible en minutos.

Morgan Stanley utiliza IA verbal-visual para optimizar la creación de contenido: resume las comunicaciones con los clientes, elabora propuestas personalizadas y genera temas de conversación. El Asistente de IA permite a los asesores extraer información resumida de más de 100.000 documentos internos, lo que facilita conversaciones con los clientes más rápidas y mejor informadas.

Estos ejemplos muestran cómo las organizaciones están evolucionando de procesos de decisión lentos a un soporte integrado en tiempo real. Los sistemas reflexivos toman decisiones repetibles y urgentes, mientras que las herramientas reflexivas más rápidas aceleran las acciones basadas en el juicio, brindando a los vendedores la velocidad y la perspectiva necesarias para atender a los clientes donde se encuentran, cuando más importa.

Incluso en áreas como la cadena de suministro y el cumplimiento, las empresas están recurriendo a la toma de decisiones en tiempo real. Las compañías de vacunas ahora rastrean los inventarios de clínicas y farmacias en tiempo real, ajustando los envíos según la demanda real, en lugar de depender únicamente de pronósticos de tendencias históricas. Las empresas analizan señales en tiempo real, como las próximas citas de pacientes, los brotes en la comunidad y los datos del censo, para redirigir rápidamente el suministro a donde más se necesita. Después de la COVID-19, el gobierno aceleró esta capacidad con Tiberius, una solución desarrollada en el marco de la Operación Warp Speed ​​para conectar los datos de demanda, suministro y logística con visibilidad casi instantánea.

Cómo reducir los plazos de toma de decisiones del proyecto

Las organizaciones de ventas y marketing actuales están acelerando drásticamente sus ciclos de decisión en múltiples funciones. A continuación, se presentan algunos ejemplos.

Tomemos como ejemplo la planificación territorial. Ha evolucionado de un ejercicio anual a un proceso justo a tiempo. En una empresa biofarmacéutica, los algoritmos de optimización redistribuyen las cuentas de los clientes en tiempo real según los cambios en el formulario o las vacantes en el territorio. Esta agilidad es crucial en entornos donde la rotación de vendedores B2B promedia entre el 25 % y el 50 %, lo que requiere ajustes constantes para mantener la cobertura del mercado.

La investigación de mercado también se ha transformado, pasando de investigaciones mensuales a información casi instantánea mediante plataformas digitales y análisis basados ​​en IA. La compra de medios ha pasado de enfoques estáticos y preplanificados a modelos en tiempo real. Las plataformas modernas de tecnología publicitaria evalúan el comportamiento de la audiencia y el rendimiento de las campañas en milisegundos, tomando decisiones de optimización en tiempo real que antes se limitaban a sesiones de planificación trimestrales.

Las decisiones frecuentes, como determinar la siguiente mejor acción del cliente, personalizar el coaching o brindar un alcance de marketing específico para el cliente, se benefician del pensamiento en segmentos verticales: flujos de trabajo pequeños y autónomos que van desde la señal hasta la acción y la medición.

Por ejemplo, en el comercio electrónico, el abandono de un carrito activa una herramienta de IA para seleccionar contenido personalizado, enviarlo por correo electrónico automatizado y realizar un seguimiento de la conversión, sin necesidad de transferencias. De igual manera, una segmentación vertical para la capacitación de vendedores integra datos de rendimiento, genera información basada en IA, ofrece materiales de capacitación relevantes y recopila retroalimentación. En ambos casos, la segmentación se ejecuta de forma autónoma, por lo que las soluciones se implementan y perfeccionan rápidamente.

Las decisiones estratégicas poco frecuentes se benefician de una base de datos vinculados y recursos analíticos fácilmente disponibles. Los analistas pueden explorar rápidamente preguntas complejas y generar perspectivas. Los modelos prediseñados para la planificación, el análisis de entrada al mercado o el diseño de territorios aplican el concepto de segmentación vertical a nivel estratégico, eliminando la manipulación de datos y los cuellos de botella en la creación de modelos para permitir decisiones más rápidas y basadas en datos.

Los plazos de implementación también deben acortarse. Para decisiones frecuentes, la automatización y las plataformas low-code/no-code permiten una implementación más rápida.

Cuando las decisiones importantes afectan a muchas personas o partes de una organización, los plazos de implementación pueden ser muy largos. Por ejemplo, una empresa de alta tecnología que antes tardaba nueve meses en implementar cambios importantes en la estructura de su fuerza de ventas (definición de roles, reclutamiento, incorporación y capacitación), ha reducido ese plazo a tan solo dos meses. Al conectar sistemas de gestión del rendimiento de ventas, seguimiento de candidatos y gestión del aprendizaje, la empresa ahora utiliza análisis de rendimiento en tiempo real para fundamentar los perfiles de contratación, que se incorporan automáticamente a las plataformas de reclutamiento.

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A medida que los mercados evolucionan a un ritmo acelerado, la capacidad de tomar decisiones informadas con rapidez, ya sea mediante sistemas reflexivos automatizados o procesos reflexivos acelerados, diferenciará cada vez más a los líderes del mercado de los rezagados. El futuro pertenece a las organizaciones capaces de pensar con profundidad y actuar con rapidez, convirtiendo la velocidad de decisión en una fuente de creación de valor y ventaja competitiva.

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Prabhakant Sinha es cofundador de ZS, una firma global de servicios profesionales. Es coautor del Manual de Gestión de Ventas de HBR.

Arun Shastri es líder del área de inteligencia artificial en ZS, una firma global de servicios profesionales, y enseña a ejecutivos de ventas en la Kellogg School of Management de Northwestern. Es coautor del Manual de Gestión de Ventas de HBR.

Sally Lorimer es directora de ZS, una firma global de servicios profesionales. Es coautora del Manual de Gestión de Ventas de HBR.

Srihari Sarangan es líder en la práctica de transformación digital en ZS, una firma global de servicios profesionales. Ayuda a las empresas a integrar análisis e inteligencia para impulsar experiencias de cliente superiores.