Comprenda cómo las tecnologías de análisis de datos que utilizan inteligencia artificial pueden proporcionar información estratégica para mejorar las capacidades humanas inherentes al proceso de comunicación y aprenda a prepararse para utilizarlas en sus negociaciones.
- Leer el lenguaje corporal del otro para tratar de identificar intenciones y motivaciones ocultas.
- Tratar con las emociones que surgen durante el proceso de negociación, las propias y las de la otra persona.
- Usa artificios emocionales para fortalecer la conexión con la persona que estás negociando.
- Resolver situaciones imprevistas e inesperadas de manera eficiente y rápida.
- Comprender las necesidades reales que la otra parte expone entre líneas.
Estas son algunas de las habilidades fundamentales para alguien que quiere ser un buen negociador. ¡Y basta un rápido análisis para darse cuenta de que todas son capacidades humanas !
Lo cierto es que a pesar de los avances en áreas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático , ninguna máquina (todavía) es capaz de imitar algunas características que nos son inherentes, como tener autonomía de pensamiento, interpretar información indirecta y tratar datos y eventos inesperados. / inédito.
Más importante aún, los sistemas tecnológicos no son (todavía) capaces de conectarse con individuos de “carne y hueso” en el mismo nivel humano, y no logran demostrar rasgos como inteligencia emocional, creatividad y empatía.
Por eso, aun viviendo en un momento de revolución digital, el trading sigue siendo una actividad que exige un cerebro real, no virtual.
Pero eso no quiere decir que la tecnología deba quedar completamente fuera del proceso de negociación.
En la era de la información, donde las personas tienen acceso a una multitud de datos que pueden afectar este proceso, también es importante que las empresas sepan cómo usar el análisis de datos para guiar sus ofertas y sus enfoques comerciales.
Glosario de tecnología de ventas
Análisis de datos: tecnología que organiza y analiza una inmensa cantidad de datos (big data) generando insights, informes e indicadores estratégicos.
Aprendizaje automático: proceso mediante el cual los sistemas informáticos pueden interpretar datos y aprender patrones a partir de esa información.
Inteligencia artificial: Sistemas que utilizan el aprendizaje automático para aprender a simular la capacidad humana de pensar racional e inteligentemente.
Cómo la tecnología puede afectar el arte (humano) de la negociación
En términos generales, la capacidad de conseguir un buen trato en una negociación depende de dos factores: la comunicación y la información .
La parte relacionada con la comunicación es la parte humana de la negociación. Se trata de la forma de hablar con el cliente, la postura y el estilo de presentación de la oferta.
Además, también se trata de su capacidad para interpretar la comunicación no verbal para identificar problemas que pueden ayudarlo a conectarse con el cliente y ganar su confianza.
Por lo tanto, la comunicación es sumamente importante para que el negociador llegue a un acuerdo positivo y beneficioso para ambas partes.
El otro ingrediente para una negociación exitosa, la información, es igualmente relevante durante el proceso del “sí”. Al fin y al cabo, estar informado sobre el perfil, hábitos, necesidades y preferencias de la otra parte supondrá una importante ventaja para el negociador.
De hecho, con base en la información que obtiene el negociador, puede dirigir su enfoque, haciendo que la comunicación sea más estratégica.
Y sin embargo, además de la información relativa a las personas y/o empresas con las que se está negociando, también es importante que se proporcione al negociador información relativa a las posibilidades de acuerdos. Es decir, necesita tener un conocimiento profundo de las posibles ofertas que puede presentar para cerrar ese trato.
Al comprender claramente las “cartas” en sus manos, el negociador podrá pensar en diferentes estrategias para ganar el juego de la negociación.
Por tanto, el éxito de la negociación depende de:
- La capacidad del negociador para captar y organizar información importante relacionada tanto con las posibilidades de acuerdo como con el perfil, necesidades y contexto de la otra parte.
- La forma en que utiliza esta información para comunicarse estratégicamente y sintonizar con el cliente potencial, ganándose su confianza y posicionando hábilmente su oferta.
Y es con respecto al elemento de “información” que el comercio puede beneficiarse del uso de la tecnología , específicamente con el uso de análisis de datos y sistemas de inteligencia artificial.
Por lo tanto, este es el foco de nuestra atención cuando se trata del uso de la tecnología en este paso de ventas.
A continuación, conozca cuatro posibilidades para utilizar la tecnología de datos que pueden mejorar las capacidades humanas utilizadas en el arte de la negociación y aprenda a prepararse para utilizarlas a su favor.
1) Obtención de información diferenciada y personalizada
Hoy en día, es muy fácil tener acceso a multitud de información. En cuanto al recorrido de compra, por ejemplo, con algunas búsquedas online es posible descubrir el precio medio de los servicios/productos de una empresa, sus diferenciales con relación a la competencia, lo que dice la gente de esa marca, etc. .
En este escenario, los negociadores deben aportar información nueva y más estratégica a la negociación, que los clientes no podrían obtener en otro lugar. ¡Ahí es donde entra en juego la tecnología!
Las herramientas de análisis de datos pueden proporcionar información personalizada/segmentada y exclusiva sobre un cliente en particular, ayudando a que la negociación sea más cercana a su realidad y, por lo tanto, más efectiva.
Ejemplo de posible aplicación práctica:
- La empresa necesita renovar un contrato con un cliente, pero desea actualizar algunos términos relacionados con los precios.
- Analizando el comportamiento de los clientes en el último año, fue posible identificar que demandan más artículos y una entrega más rápida.
- Luego, la compañía ofrece un nuevo contrato con un aumento de precio pero también actualizando los términos de compra y entrega para alinearse con la demanda del cliente.
- Así, no sólo estará sobre la mesa de negociación el aumento de precio, sino también la posibilidad de ganancias para el cliente.
2) Mayor conocimiento sobre las posibilidades de acuerdos y ofertas
Las tecnologías digitales también se pueden utilizar para identificar mejores oportunidades comerciales en un segmento determinado.
Los sistemas de inteligencia artificial tienen el potencial de predecir situaciones/riesgos/movimientos del mercado, lo que contribuye a una dirección más estratégica de la negociación.
Además, el análisis de datos de mercado puede ayudar al negociador a construir una propuesta con servicios y precios más alineados al contexto de ese sector específico.
Ejemplo de posible aplicación práctica:
- La empresa quiere ganarse un cliente en el mercado de viajes. Mediante el análisis de datos históricos de este sector, el sistema de inteligencia artificial identifica que existe una previsión de crecimiento para este mercado.
- Luego, al desarrollar la oferta para el cliente, la empresa puede hacer una propuesta que tenga en cuenta ese posible movimiento futuro, incluyendo, por ejemplo, un aumento gradual de los pedidos, de acuerdo con el desempeño del mercado.
3) Precios más inteligentes
Según las estimaciones de McKinsey, en promedio, un aumento del 1 % en el precio se traduce en un aumento del 8,7 % en las ganancias operativas (suponiendo que no haya pérdida en el volumen de ventas). Sin embargo, una investigación de la consultora indica que hasta un 30% de las decisiones que toman las empresas no resultan en las mejores estrategias de precios.
El software de análisis de datos avanzado tiene el potencial de impulsar mejor las decisiones de precios.
Al evaluar las variaciones de precios del mercado y, principalmente, las demandas y expectativas de los consumidores, estas herramientas pueden señalar el mejor precio: el valor que el cliente en un mercado determinado está dispuesto a pagar por los beneficios que ofrece su producto/servicio.
Dichos análisis no solo ayudan a desarrollar la mejor propuesta, sino que también brindan argumentos sólidos para que el negociador los use durante el proceso de adquisición del cliente.
Ejemplo de posible aplicación práctica:
- Una empresa que vende empaques ecológicos para panaderías está creando una propuesta para negociar con un cliente potencial.
- El precio de los envases que ofrece la empresa es superior a la media del mercado de envases para este sector.
- No entanto, por meio de dados obtidos pela análise de preços de outros produtos ecológicos, e também tendo como base informações relacionadas ao crescimento da preferência dos consumidores daquela região por organizações preocupadas com questões ambientais, a empresa consegue direcionar a negociação a seu favor e fecha el negocio.
- Además de poder justificar su precio superior al promedio, la empresa vendió la posibilidad de que el cliente ofreciera un importante diferencial a su audiencia.
4) Mejor gestión de los procesos de negociación
Las tecnologías de análisis de datos también tienen el potencial de mejorar los procesos de negociación, identificando patrones relacionados con las mejores prácticas en el enfoque y desarrollo de contratos.
Al analizar el comportamiento y el desempeño de los negociadores, estas herramientas pueden identificar las mejores tácticas de negociación, aquellas con el mayor nivel de éxito histórico.
Además, al estudiar los contratos de los clientes actuales, el software de inteligencia artificial puede identificar factores comunes entre ellos, organizando y segmentando dichos documentos.
Además, esta evaluación también puede indicar patrones importantes relacionados con clientes particulares, como, por ejemplo, los estilos de contrato que mejor se adaptan a perfiles de clientes específicos.
Ejemplo de posible aplicación práctica:
- Al evaluar sus contratos actuales a través de una herramienta de big data, la empresa puede identificar algunos patrones relacionados con la renovación de contratos. Así que descubre que la mayoría de las veces los contratos se renuevan sin actualizar los precios.
- En los pocos casos en los que tuvo éxito en este sentido, los datos señalan que junto con el aumento de precio se presentaron nuevas ofertas de productos y servicios adicionales, agregando valor a la propuesta de renovación.
- Por ello, el equipo decide cambiar su política de renovación, estableciendo como estándar el precio del upgrade combinado con la actualización de los servicios y beneficios ofrecidos.
Paso a paso para prepararse para el uso del análisis de datos en el comercio
Ahora que conoce el potencial del uso de la tecnología de análisis de datos para mejorar el comercio, debe estar pensando en cómo puede aplicar esto en su empresa, ¿verdad?
Sin embargo, antes de salir a contratar herramientas digitales en este ámbito, es crucial asegurarse de que su empresa esté preparada para hacer la transición a esta nueva era de negociación.
Las acciones enumeradas a continuación ayudarán a desarrollar un entorno propicio para la adopción de tecnologías de análisis de datos en el proceso comercial.
1. Establecer metas
El análisis de datos puede ofrecer multitud de respuestas para su negocio. Pero, ¿sabes qué preguntas debes hacerte?
Antes que nada, es crucial tener en cuenta qué problemas pretende resolver su empresa en el proceso de negociación. Después de todo, además de orientar el tipo de información/datos que su empresa necesita buscar, la definición de estos objetivos también contribuirá a la elección de la herramienta a contratar.
Por ejemplo:
- ¿El objetivo es obtener más conocimiento sobre los prospectos ? Por lo tanto, es necesario buscar información relacionada con un mercado específico (sector, regional, etc.).
- ¿Su objetivo es aumentar la eficacia de las negociaciones de renovación de contratos? Por lo tanto, los esfuerzos deben concentrarse en analizar estos documentos, tanto de los clientes actuales como del desempeño de los negociadores.
Ejemplos de metas que se pueden lograr
- Obtén información diferenciada del mercado para crear propuestas personalizadas.
- Tenga más conocimiento sobre las necesidades y los problemas que enfrenta una audiencia en particular, y utilícelo para resaltar su oferta como la ideal.
- Tener datos específicos sobre los beneficios generados por el producto/servicio y utilizarlos para justificar el precio por encima del promedio del mercado.
- Comprenda profundamente las acciones y prácticas que más conducen al éxito de la negociación y capacite al equipo de negociadores en función de esta información.
2. Determine sus fuentes de información y datos
Haz una lista de las fuentes de información que ya tiene tu empresa y también de los potenciales canales que puedes sumar a esta estrategia.
Si ya tiene mucha información en su base de clientes potenciales y prospectos , puede obtener más conocimiento a través de alianzas con asociaciones u organizaciones relacionadas con su mercado, por ejemplo.
Ejemplos de fuentes de datos:
- CRM u otro software de gestión comercial que utilice su empresa – cuenta con datos de sus clientes e historial de interacciones y compras; datos que pueden ser utilizados para desarrollar una propuesta personalizada.
- Empresas especializadas en investigación regional – Serasa Experian e Ibope Inteligência son ejemplos de empresas que realizan investigación en determinados mercados. Estos datos pueden ser útiles si está tratando con clientes en una determinada región.
- Búsquedas web : en algunos casos, una simple búsqueda en Google puede ayudarlo a encontrar la información que necesita para convencer a un cliente de que acepte su propuesta. Las redes sociales y los sitios de denuncia, por ejemplo, son fuentes importantes de información relacionada con las demandas de un mercado en particular.
- Asociaciones con asociaciones de la industria: la alianza con estas organizaciones puede proporcionar información importante del mercado, que influirá en la decisión de sus clientes potenciales durante la negociación.
- Inbound Marketing: este es un tipo de estrategia de marketing enfocada en atraer clientes interesados en su producto/servicio ofreciendo contenido relevante en Internet. A cambio de este contenido, los prospectos y leads ofrecen sus datos (perfil, necesidades, demandas, etc.). Esta información, a su vez, puede utilizarse en futuros contactos con estos clientes potenciales para aumentar las posibilidades de una negociación exitosa.
3. Desarrollar procesos y reglas para la organización de datos
De nada sirve recopilar información sobre tu audiencia y contratar herramientas de análisis de datos si los responsables de esta actividad no están debidamente capacitados para aprovechar al máximo las oportunidades que genera esta transición.
Por lo tanto, es crucial crear procesos específicos relacionados con la captura, organización y uso de datos en el comercio.
Ejemplos de procesos en este sentido:
- Definición de los responsables de la recogida de datos.
- Lista de personas con acceso a la información.
- Reglas de estandarización para el almacenamiento de información en el sistema/hoja de cálculo.
- Directrices sobre la confidencialidad de la información recabada.
- Especificaciones sobre el uso de datos: qué se puede y qué no se puede hacer.
Siguiendo estos pasos, su empresa estará desarrollando una cultura de datos, preparando profesionales y creando un ambiente propicio para la recolección, análisis y uso de esta información.
Así, la adopción de tecnologías que favorezcan el área de análisis de datos será mucho más eficiente y traerá resultados efectivamente relevantes – incluso para sus negociaciones.
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