VINCENT TSUI PARA HBR
Gran parte del enfoque estratégico en la economía digital hasta ahora ha girado en torno a obtener una mejor comprensión de los consumidores. Las empresas B2C han sido líderes en iniciativas de análisis de clientes. El comercio electrónico, el comercio móvil y las plataformas de redes sociales les han permitido esculpir mejor las iniciativas de marketing y de atención y servicios al cliente. Los amplios datos y análisis avanzados para las B2C han permitido a los estrategas comprender mejor el comportamiento del consumidor y las preferencias correspondientes a medida que los visitantes y compradores realizan actividades diarias a través de sistemas online.
 
Sin embargo, también hay una capacidad emergente para obtener información sobre clientes comerciales. El B2B, o el proceso de comercialización y venta de ofertas de productos y servicios para clientes comerciales, está experimentando un enfoque intensificado con la mayor disponibilidad de nuevos datos digitales que describen las empresas. Las actividades tradicionales de información B2B han involucrado datos tan limitados como el tamaño de las empresas según sus ingresos, la capitalización o los empleados y el tipo de industria clasificada formalmente por los códigos SIC.
 
Internet ofrece un nivel de datos mucho más detallado, yendo mucho más allá de la categorización estándar de la industria. El contenido web que proporciona descripciones sólidas y detalladas de las empresas proporciona información descriptiva valiosa. Sin embargo, estos recursos digitales tienen poco valor a menos que se identifiquen clientes individuales y se analicen sus antecedentes e intereses detallados para proporcionar información estratégica para los proveedores. Y es ahí donde las técnicas de inteligencia artificial (IA) pueden ayudar.
 
Las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje profundo, junto con otros métodos de aprendizaje automático, permiten a los científicos de datos 'extraer el oro' en formatos digitales. Estos métodos basados ​​en la IA implican técnicas de búsqueda avanzada que identifican, categorizan y reúnen los elementos de datos definidos por el usuario correspondiente a los criterios de búsqueda. Por ejemplo, existe una considerable información de descripción comercial en LinkedIn. Sin embargo, ¿cómo pueden las organizaciones analizar cada perfil en la red? Los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial bien diseñados son la clave para extraer información de LinkedIn. Estos recursos de datos más estructurados proporcionan los medios para otra aplicación de algoritmos basados ​​en inteligencia artificial, donde el objetivo es identificar patrones en los datos que, en última instancia, proporcionan la base para las ventas predictivas y los modelos de comercialización. Estos pueden usarse para las capacidades de puntuación, pronóstico y clasificación. Al ayudar a las empresas B2B a recopilar mejores datos sobre sus clientes, la IA les ayudará a ponerse al día con sus compañeros B2C.
 
Una compañía que se enfoca en análisis basados ​​en inteligencia artificial para aplicaciones B2B ha adoptado una forma única de aprovechar las extensas huellas digitales que proporcionan atributos descriptivos de todo tipo de empresas. Su enfoque para aprovechar los activos de datos combina el arte y la ciencia de la producción de soluciones analíticas. EverString Technology considera los diversos sectores de la web que contienen información descriptiva de las empresas (por ejemplo, dominios de sitio y huellas digitales de los empleados) e incorpora la opinión de profesionales expertos en el espacio B2B para ayudar a describir mejor cada empresa. EverString implementa el aprendizaje automático para identificar, extraer y modelar un esquema de categorización de las empresas para que los usuarios en el espacio B2B puedan identificar oportunidades con mayor precisión.
 
Las empresas B2B necesitan saber, por ejemplo, cuántas empresas existen en un espacio de mercado determinado. ¿Cómo pueden identificar y acceder a todas las empresas que entran en el mercado relacionadas con su producto o servicio? ¿Y a qué compradores específicos deberían dirigirse en esas empresas? Mediante la creación de un esquema de microcategorización y la aplicación de IA guiada a varios sectores de la web, EverString puede generar miles de percepciones de los clientes en un corto período para sus clientes B2B. La compañía ha creado un sistema inteligente para aumentar los datos de los clientes en el espacio B2B.
 
Una empresa B2B que utiliza la plataforma de EverString es Autodesk, una compañía de software multinacional que proporciona software para las industrias de arquitectura, ingeniería, construcción, fabricación, medios y entretenimiento. Un enfoque principal en los enfoques de Autodesk para las ventas B2B en los últimos años ha sido el uso de más datos para la selección y comprensión de cuentas. Sin embargo, en las grandes empresas orientadas al diseño, a menudo es difícil entender qué personas pueden tener interés en el software de diseño asistido por ordenador.
 
Antes de trabajar con EverString, Autodesk se basó en la experiencia de campo y los historiales de compra de los clientes. Ahora confía cada vez más en el análisis predictivo de EverString para identificar posibles clientes. Una herramienta clave es el Modelo de Propensión del Acuerdo de Iniciativa Empresarial, que sugiere qué ejecutivos de una gran organización de clientes tienen más probabilidades de participar en un acuerdo de nivel empresarial con Autodesk. La compañía también mantiene un modelo de cuenta general que hace uso de los datos y predicciones de EverString.
 
Los principales usuarios de los datos y modelos son, por supuesto, la fuerza de ventas de Autodesk. Reciben recomendaciones clasificadas y puntajes brutos creados por los modelos EverString. La organización de Global Sales Strategy dentro de Autodesk gestiona el proceso e intenta asegurarse de que los datos y modelos se comprueben.
 
Aún es pronto para el uso de estas capacidades en Autodesk, pero hasta ahora tanto los equipos de ventas como el grupo de Estrategia Global de Ventas consideran que las ofertas de EverString son muy útiles para el proceso de ventas. Como el gerente de análisis de ventas de Autodesk dentro de Global Sales Strategy, Matthew Stevens, nos dijo:
 
"EverString proporciona datos clave en análisis, que convertimos en oportunidades de venta potenciales. Es temprano para juzgar el pago exacto, pero es difícil imaginar hacer una recomendación sin estos conocimientos. Tenemos el desafío de responder a todas las preguntas sobre cuentas y puntajes, pero al menos ahora contamos con datos para respaldar nuestras recomendaciones".
 
Stevens también notó que hay muchas más actividades a seguir en el futuro con este enfoque de ventas basado en datos:
 
"Encontrar datos sobre empresas europeas y asiáticas es un desafío debido a las regulaciones de privacidad y las diferencias de idioma. Estamos trabajando con EverString para comprender mejor estas oportunidades. Actualmente, nuestros análisis y datos de EverString no están conectados con Salesforce, nuestro sistema de CRM. Sin embargo, estamos en la primera etapa de un viaje de varias etapas para comprender el análisis y la información sobre las ventas. Definitivamente nos estamos moviendo en la dirección correcta".
 
Las nuevas herramientas de organizaciones como EverString están permitiendo a las empresas orientadas a B2B como Autodesk desarrollar enfoques que estén más basados ​​en datos para las ventas y el marketing. La cantidad y la calidad de los datos sobre las empresas aún no se acercan a eso para los consumidores, pero se está logrando un progreso considerable en el logro de la igualdad.