La Innovación en el Desarrollo de las Habilidades de Venta y su Impacto en la Estrategia Comercial

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Las empresas exitosas, además de tener un sólido proceso de ventas, se enfocan en desarrollar las habilidades de sus representantes de ventas. Y es que saben que estos tienen un impacto clave sobre el éxito de la estrategia comercial.

Ahora bien, no se trata de brindar cualquier capacitación. Hay que innovar y descubrir formas de mejorar el desempeño del equipo de venta. En concreto, se trata de incluir herramientas, como la gamificación y el e-learning, que además de perfeccionar las habilidades de venta, facilitan un aprendizaje motivante, práctico y flexible.

La transformación de la estrategia comercial

La estrategia comercial ha evolucionado como consecuencia de la transformación digital y los cambios abruptos del entorno. Ante esta realidad, una estrategia de ventas que funcionó en el pasado, probablemente no va a funcionar de la misma manera en el entorno actual. 

Esta transformación de las estrategias comerciales hoy están altamente influenciadas por:

  • Los comportamientos digitales de los clientes.
  • La percepción de valor que se le da a cada producto o servicio.
  • El nivel de relacionamiento que se requiere para generar confianza y credibilidad.
  • El manejo de la data acompañado de la inteligencia artificial.
  • Las plataformas comerciales soportadas en tecnología.
  • Los KPIs de estrategias como el marketing digital.

Estos cambios han impactado no solo la estrategia, sino los modelos comerciales, la gestión, los perfiles y las competencias tanto de líderes comerciales como de sus equipos de ventas.   

¿Cómo mejorar las habilidades de venta mediante el e-learning y la gamificación?

Usa las habilidades de venta para implementar tu estrategia comercial
Photo by pxhere. Licencia CCO

Define los objetivos de aprendizaje de tu equipo comercial

La gamificación es una forma entretenida de aprender, pero esta no debe ser el enfoque principal de tu estrategia de aprendizaje. Debes definir el objetivo de aprendizaje y, luego, motivar a tu equipo comercial para conseguirlo a través del e-learning y la gamificación.

Aquí algunas recomendaciones que te ayudarán a definir tu objetivo de aprendizaje:

  • Identifica las nuevas habilidades o conocimientos que necesitan desarrollar tus asesores comerciales. 
  • Formula objetivos específicos y medibles de aprendizaje.
  • Define indicadores clave de rendimiento para medir el resultado del aprendizaje. Así sabrás si estás alcanzado el objetivo.

La clave de todo esfuerzo de capacitación gira en torno a los objetivos y resultados de aprendizaje finales. 

Involucra al equipo en las actividades de aprendizaje

Para mejorar las habilidades de venta mediante el e-learning y la gamificación, es vital que tus representantes de ventas se involucren en las actividades formativas. Así se sentirán más motivados y comprometidos con el proceso de aprendizaje.

Descubre cómo usar el e-learning y la gamificación para ofrecer una experiencia de aprendizaje que se adapte a las necesidades de tu equipo.

Reconoce el desempeño de aprendizaje

Integra en los modelos de aprendizaje, actividades de reconocimiento que motiven a los vendedores para que mejoren sus habilidades y adquieran nuevos conocimientos, relacionadas con cada objetivo de aprendizaje exitoso adquirido.

Por ejemplo, si la capacitación está relacionada con la venta de un producto, puedes crear un sistema de puntos, donde hay alguna recompensa por cada venta exitosa. También puedes relacionar los puntos con la comisión por ventas. Esta es una forma de asegurar que la formación sea eficaz. 

Haz que el aprendizaje sea un desafío 

Cuanto más desafiante sean los programas de formación, mejores serán los resultados para tu equipo de ventas y la empresa. Además, los juegos desafiantes pueden persuadir a los participantes para que avancen al siguiente nivel.

Aprovecha los beneficios de la gamificación para crear una competencia saludable entre los miembros del equipo. Por ejemplo, ofrece una recompensa al vendedor que tenga la puntuación más alta. Eso los animará a esforzarse para alcanzar la mayor puntuación.

Usar este tipo de estrategias hará más atractivo el proceso de aprendizaje de tus vendedores, además de hacer más eficiente la retención de conocimientos.

Fomenta el aprendizaje colaborativo

Hacer que el aprendizaje sea social puede ayudar a fomentar el aprendizaje entre pares y la interacción social. Una forma de lograrlo es creando un foro de discusión con un toque de elementos gamificados, como la competencia, en tus cursos e-learning. Eso ayudará a facilitar la colaboración.

Integrar en los procesos formativos actividades de campo grupales, como puede ser la investigación de la competencia. O hacer una  recolección de buenas prácticas en el manejo de objeciones, en la consecución de nuevos prospectos, entre otros ejemplos. Son métodos que invitan al equipo de ventas a aprender de manera colaborativa.

En PMK hacemos posible el desarrollo de habilidades comerciales para apalancar indicadores del negocio

Aprovecha las soluciones de PMK para asegurar el éxito de tu estrategia comercial

Usamos metodologías innovadoras —entre ellas, la gamificación— para crear programas de aprendizaje acordes a las necesidades de cada empresa. Y es que entendemos que cada nicho de ventas tiene requisitos únicos de capacitación.

Es por ello que nuestras soluciones de aprendizaje en línea están diseñadas de una manera amena y divertida para desarrollar las habilidades comerciales específicas que cada miembro necesita. Así podrán, por ejemplo, mejorar la comunicación comercial, la planificación del día de trabajo, la resolución de objeciones o la negociación, adaptando comportamientos a los escenarios propios de cada modelo de venta 

Gracias a este tipo de formación, tu equipo de ventas podrá mejorar su rendimiento. Como resultado, aumentarán los beneficios de tu negocio: 

  • Crecimiento de ventas.
  • Incremento de la calidad de las oportunidades de venta.
  • Incremento de la tasa de conversión.
  • Aumento del volumen de compra.
  • Mejoras en los ingresos por representante de ventas.

Mensajes claves

La innovación en la manera de desarrollar habilidades de venta tiene un impacto positivo en la estrategia comercial. Es la mejor manera de adaptarse a los cambios, mantener motivado a los equipos comerciales y comprometerlos para que generen más oportunidades de venta.

No basta con motivar a los vendedores para que adquieran nuevos conocimientos y habilidades, es necesario utilizar herramientas, estrategias y metodologías innovadoras en el proceso de capacitación, con el fin de conseguir los objetivos y resultados esperados. 

El e-learning y la gamificación son herramientas innovadoras que han demostrado ser eficaces para mejorar las habilidades de ventas. Además, incluirlas en tus procesos de capacitación te puede ayudar a enfrentar los desafíos del entorno y mejorar los indicadores del negocio. 

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Machine Learning y Deep Learning: ¿en Qué se Diferencian?

Machine learning

Los términos machine learning y deep learning con frecuencia se utilizan como sinónimos. Sin embargo, son términos muy diferentes aunque ciertamente están muy relacionados. 

Ambos forman parte de la Inteligencia Artificial (IA) y del modo en que se aplican a la vida real. Son de gran utilidad para el manejo y utilización del gran volumen de datos que se generan hoy en día. Se debe a que lo hacen muy rápidamente y con absoluta eficiencia.

Estas dos tecnologías tienen la finalidad de lograr que las máquinas piensen y razonen como lo hacen los humanos. Todo ello, por medio del uso de diversos algoritmos. 

En este post se puntualizarán las definiciones de cada uno de estos conceptos. También se establecerán claramente sus diferencias y se mencionarán algunos de los usos que se les da en la vida cotidiana actual.

¿Qué es el Machine Learning?

Este término, conocido también como aprendizaje automático, se refiere al uso de algoritmos por parte de las computadoras. Su finalidad es organizar datos para  detectar e identificar patrones y generar un aprendizaje.

Dicho aprendizaje causará que la computadora desarrolle comportamientos que mejorarán su funcionamiento y, por ende, los resultados obtenidos. 

¿Qué es el Deep Learning?

El deep learning, que a su vez se conoce como aprendizaje profundo, se extiende más allá del aprendizaje automático. Utiliza algoritmos de alto nivel para generar un aprendizaje avanzado. Para lograrlo, imita la red de neuronas existente en el cerebro humano.

Las redes neuronales artificiales han sido desarrolladas para sustentar conexiones, capas discretas y direcciones de distribución de datos. 

Es así como los datos pasan por diversas capas de procesamiento que no son lineales y que replican cómo trabajan las neuronas humanas. 

Como resultado, esta forma de inteligencia artificial permite que las máquinas aprendan a realizar tareas sumamente avanzadas y complejas.

Diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning

Una forma sencilla de comprender la diferencia entre estos dos conceptos es dejar establecido que ambos integran la Inteligencia Artificial (IA). De este modo, el deep learning se desprende del machine learning.

Su diferencia principal se basa en lo siguiente:

En el caso del machine learning, la computadora debe ser guiada en todas las etapas del proceso para generar aprendizaje. Con la práctica o la repetición de las tareas aprenderá a identificar lo que se busca de forma automática.

En el caso del deep learning, la computadora es capaz de aprender por sí misma con cada nuevo ingreso de información. 

En caso de que llegara a emplear un dato de forma errada, aprenderá del error sin volver a repetirlo. Además, logrará cumplir este proceso cada vez más rápido.

El deep learning se diseñó con la finalidad de extender y ampliar los ámbitos de aplicación del machine learning. Sin embargo, hoy en día ambas tecnologías se utilizan de forma complementaria en diversos campos para lograr óptimos resultados.

A diario y con sumo interés, surgen nuevas ideas para aplicar ambas tecnologías en ámbitos de la vida cotidiana. Todo ello mientras se logra el lejano pero anhelado sueño de hacer que las máquinas igualen la forma de razonar del cerebro humano.

Ejemplos del Machine Learning y el Deep Learning 

A continuación te mencionamos algunos ejemplos en lo que se aplican estas tecnologías:

Machine learning

La personalización del marketing: esta tecnología permite conocer las preferencias y el comportamiento de un cliente o lead. La finalidad es propiciar la venta por medio del envío de anuncios y promociones adecuadas a sus intereses.

Así vemos cómo las páginas de e-commerce como Amazon hacen uso de esta herramienta para incrementar su funnel de conversión con mucho éxito.

La detección de ciberdelitos: en internet existen plataformas de pago y monederos virtuales que emiten y reciben grandes sumas de dinero a diario. Algunas de ellas, como PayPal, emplean el machine learning para identificar transacciones fraudulentas

Todo ello, al analizar una base de datos de millones de operaciones para interceptar aquellas que presenten algún indicio de irregularidad.

Machine learning
Machine-learning-y-marketing-personalizado

Deep Learning

El reconocimiento y categorización de imágenes: las computadoras, mediante el uso de esta tecnología, son capaces de identificar y distinguir los logos de las marcas de diversas empresas. 

Asimismo, pueden detectar las reacciones humanas por medio de la expresión facial y analizar resonancias magnéticas o radiografías. 

Por ejemplo, en Facebook se emplea el reconocimiento facial con frecuencia. Así como en diversos dispositivos móviles que se desbloquean al identificar la imagen de su propietario.

La traducción inteligente: diversos dispositivos utilizan softwares que pueden traducir textos e imágenes en cuestión de segundos. 

Es un sistema de razonamiento de capas que utiliza los algoritmos que traducen palabra por palabra. Posteriormente, las relaciona entre sí para dar sentido a las frases y adecuarlas a la semántica.

Machine learning
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Mensajes claves

La inteligencia artificial es el futuro de las organizaciones. El machine learning y el deep learning ya se utilizan para crear estrategias diversas que permiten generar ventaja competitiva.

Entender la diferencia entre estas dos tecnologías ayudará a que sean aplicadas de forma complementaria. Entonces, se potenciarán los beneficios que puede aportar la IA en los diversos ámbitos de la vida empresarial.

¿Llegarán las máquinas a igualar la inteligencia humana o incluso a superarla? Eso es algo que todavía es difícil saber. Pero mientras los expertos se encargan de averiguarlo, saca el mayor provecho de aplicar esta tecnología en tu empresa o negocio.

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