Big Data: Incrementa tus ventas B2B con los datos de tus clientes

20 de Octubre del 2020

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Paula Cordero

Big Data: Incrementa tus ventas B2B con los datos de tus clientes Big Data: Incrementa tus ventas B2B con los datos de tus clientes

El mundo del B2B es completamente distinto al del B2C. Las ventas B2B -business to business- suelen ser más demandantes y necesitan una planificación comercial más agresiva para conseguir cerrar las ventas a comparación de la venta directa al consumidor. El Big Data ha revolucionado las estrategias comerciales gracias a los insights provenientes de los datos que permiten realizar una toma de decisiones más efectiva.

¿No sabes cuál será tu siguiente estrategia de ventas? Datos y más datos, eso es lo que necesitas. Los datos tienen un poder inimaginable, sin embargo, de nada sirve tenerlos si no encuentras esos insights que necesitas.

Antes de contarte cuáles son las utilidades del Big Data y como te ayudará a cerrar tus ventas B2B. Te contaré un poco más a detalle como se conforma el gran mundo del B2B. Prepara un café y ponte cómodo, porque lo que te voy a contar te va a servir para replantear tu estrategia y cerrar esos ansiados leads con tu team.

Índice

1. ¿Qué son las ventas B2B?

2. El proceso para vender en B2B

3. ¿Qué es Big Data?

4. El origen del Big Data

5. Las cinco "V" del Big Data

6. ¿Cómo mejorar mis ventas B2B con Big Data?

¿Qué son las ventas B2B?

El término B2B, como anteriormente lo mencioné, se refiere a las ventas de negocio a negocio (business-to-business). Estas son transacciones de bienes o servicios de una empresa a otra, a comparación de una venta de un negocio hacia el consumidor. Las ventas B2B en su mayoría tienen un ticket de compra más alto y el proceso de venta es más prolongado.

Estas ventas demandan una atención mucho más personalizada a comparación de en B2C debido al perfil del comprador. El proceso de negociación es más complejo porque los ejecutivos de ventas lidian con CEO’s, directores, gerentes y tomadores de decisiones en las compañías.

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El cliente en B2B elige empresas con las que pueda crear relaciones comerciales a largo plazo y las que le garanticen el crecimiento de su negocio. Por esta razón, las negociaciones suelen ser más largas y demandan un mayor esfuerzo del equipo de ventas para implementar estrategias que estén orientadas a la confianza y fidelización del buyer persona.

El proceso para vender en B2B

Para llevar a cabo un proceso de ventas B2B, Hubspot comparte algunos pasos claves para tener en consideración:

☑️Realiza una investigación de mercado: ¿No sabes a quien venderle? ¿Sabes quién es la competencia? Al realizar un Benchmark, podrás identificar estos puntos y empezar a diseñar una estrategia para adaptar la comunicación que tendrás con tus prospectos de clientes.

☑️Identifica a tus Buyer Persona: Este paso es fundamental. Debes tener muy en claro la representación de tu cliente ideal y saber cuáles son sus motivaciones, objetivos, retos y preocupaciones.

☑️Realiza un Journey Map de tu comprador: Luego de tener claro quién es tu audiencia, enfócate en diseñar el mapa de como ese cliente te va a comprar. Puedes utilizar el framework See-Think-Do-Care, donde identificarás diferentes etapas por las que pasa tu cliente potencial:

-See: En esta etapa se encuentran un número mayor de personas que están interesadas en tu producto o servicio, pero que aún no tienen intención de compra.

-Think: En esta etapa tu audiencia ya está pensando en comprar. Es momento de informar todos los detalles de tu producto y cuál es su diferencial respecto a la competencia.

-Do: Este público engloba a todos los leads que están listos para la compra. Este proceso será más fácil si incorporas llamados a la acción. Puedes ser más agresivo en cuestión de envíos de mailings para agendar llamadas, incorporar algunos elementos en tu sitio web como un chat en línea, un formulario, entre otras acciones que impulse la decisión del cliente.

-Care: Es necesario contar con un equipo que se enfoque en la estrategia de retención. De nada sirve captar muchos clientes, si no los vas a fidelizar. Identifica los paint points de este público para ofrecerles soluciones específicas y ajustar tu servicio.

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Imagen: Freepik

☑️Califica Leads: Es necesario entender que no todas las personas que se muestren interesados en tu producto te comprarán. Para determinar si un prospecto B2B es un lead calificado deberás identificar cuál es el problema a resolver, cuáles fueron las soluciones previas que se brindaron, por qué no funcionaron y quien toma las decisiones finales de compra.

☑️Agenda reuniones: Cuando te reúnes con tu potencial cliente (en persona o través de una videoconferencia) podrás comunicar mejor tu propuesta de valor y construir una relación de confianza que te ayudará a cerrar la venta.  

☑️Cierra la venta: Luego de vender, es importante asegurarte que el producto o servicio ha sido recibido y está siendo utilizado. Por otro lado, si no se logró cerrar la venta, sigue en contacto con ese cliente que quizás en otro momento pueda comprarte y además dar referencias de tu empresa a otros clientes potenciales.

☑️Realiza seguimientos para mejorar: Algunas de las métricas claves que debes tener en consideración al dar seguimiento a tu proceso de ventas son las de productividad, promedio de respuesta de leads, tasa de conversión de leads y oportunidad de cierre de ventas. Con esta data podrás ajustar algunos procesos en el camino y trazarte nuevos objetivos.  

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Luego de contarte un poco acerca del proceso de las ventas B2B, te diremos como es que el Big Data entra en esta ecuación. Para empezar, te contaremos la definición de este término.

¿Qué es Big Data?

Gartner, empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información, define este término como “datos que contienen una mayor variedad, con volúmenes crecientes y una velocidad superior”. De esta definición nace la explicación de las tres “V” del Big Data que te detallaré líneas más abajo.

Oracle define al Big Data como un conjunto de datos de mayor tamaño y más complejos, procedentes de nuevas fuentes de datos. “Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional no puede administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar”.

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Imagen: Freepik

El Origen del Big Data

En los últimos años, este término se ha discutido mucho, pero ¿realmente sabes cuál fue el origen del Big Data? La Universidad de Alcalá, hace un recuento en el tiempo para entender como fue evolucionando el procesamiento de datos:

Todo empezó con Alan Turing, quien es considerado el pionero del ‘Big Data’ y fue un científico que lideró un equipo de inteligencia en Bletchley Park durante la II Guerra Mundial, con el objetivo de descifrar Enigma, una de las máquinas de cifrado que utilizaban los nazis.

Luego de la II Guerra Mundial, la influencia del Big Data empezó a crecer:

1956: El físico Fritz Rudolf Güntsch desarrolla la ‘Memoria Virtual’, una idea que trataba el almacenamiento finito como infinito. Esto permitía que los datos se procesasen sin una limitación de memoria del hardware.

1962: El nacimiento de la máquina ‘Shoebox’ por William C. Dersch. Fue un sistema que comprendía la voz por primera vez. En concreto, eran 16 palabras y 10 dígitos en inglés hablado.

1966: Las compañías empezaron a diseñar sistemas de computación más avanzados para automatizar su control de inventario.

1989: Erik Larson define al Big Data como lo conocemos actualmente. Las herramientas de Business Intelligence se empezaron a popularizar para mejorar la actividad comercial y la productividad.  

Las cinco “V” del Big Data

La definición de Big Data de Gartner, apunta a señalar tres "V" que ayudan a entender las características de esta herramienta, sin embargo, con el tiempo han surgido dos más, así que te explicaré cuáles son a continuación:

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Imagen: Freepik

✅Volumen: El Big Data responde a la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos que no se encuentran estructurados. Podrían ser flujos de clics en una página web, datos en redes sociales, etc. Estos volúmenes pueden ir incrementándose incluso hasta más de cientos de petabytes.

✅Velocidad: El flujo de datos es masivo y se almacenan a una velocidad inimaginable. El gran volumen de datos hace que estos se acumulen y estén desfasados rápidamente, por ello, las empresas deben almacenarlos y procesarlos de manera ágil.

✅Variedad: Los datos que se almacenan son heterogéneos, es decir, provienen de infinidad de plataformas como smartphones, cámaras, dispositivos inteligentes, sistemas GPS, etc. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados (en forma de documentos, mensajes, vídeos, fotos, etc). El Big Data trata estos dos tipos de información diferente para posteriormente combinar y configurar unos datos con otros.

✅Veracidad: Al tener tantos datos, ¿cómo sabemos si realmente son ciertos? Uno de los grandes retos del Big Data es detectar patrones reales para eliminar los datos que son incorrectos y no sumarán valor. Del lado de las empresas, deben monitorear que se están recopilando datos adecuados para los objetivos que se pretenden conseguir.

✅Valor: Se refiere al valor que las organizaciones obtienen con la utilización del Big Data. Esto significa que, con la administración de estos datos, las empresas podrán predecir comportamientos que ayudarán a mejorar su estrategia de productos, ventas, segmentación de público, etc. Para utilizar el Big Data de manera más eficiente, se recomienda sincronizar esta herramienta con una base de datos relacional como un ERP (Enterprise Resource Planning) o también un CRM (Customer Relationship Management).

¿Cómo mejorar mis ventas B2B con Big Data?

Bien... teniendo en cuenta todas estas utilidades y características del Big Data, te estarás preguntando, ¿por qué debería utilizarla?

Una encuesta en los Estados Unidos y en todo el mundo informa que el 84% de las empresas líderes en la industria han iniciado iniciativas de análisis de Big Data para brindar una mayor precisión en la toma de decisiones, según indica el portal Statista. ¿Por qué tú no? Como te habrás dado cuenta, el Big Data es una herramienta muy potente que te ayudará a tomar decisiones fundamentales para tu empresa.

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Imagen: Freepik

Entre algunas de sus ventajas están:

📌Permite optar por soluciones diferentes

📌Genera nuevas oportunidades de negocio

📌Ahorro de costos

📌Ayuda a tomar decisiones

Gracias a la administración de datos que realiza el Big Data, se puede extraer información valiosa de tus clientes e interpretarla para identificar acciones comerciales concretas para alcanzar objetivos específicos: nuevas propuestas de negocio, generación de nuevos contactos, contenido específico, renovaciones, etc.

Algunas de las acciones concretas que puedes realizar con Big Data para ajustar acciones y vender más en B2B son:

📌Desarrollar perfiles de clientes

📌Segmentar mercados

📌Evaluar comportamiento de retención de clientes

📌Identificar canales de comunicación

📌Personalizar ofertas

📌Calcular el LTCV (Life Time Value) del cliente

📌Retención de clientes actuales

No es solo obtener la información, sino saber contextualizarla para darle un uso correcto en tu negocio. Tus clientes potenciales tienen diferentes necesidades y la misión de tu equipo comercial es anticiparse a esos problemas para ofrecer soluciones acordes al negocio. Al refinar, limpiar y segmentar esa información, podrás establecer relaciones con prospectos y retener clientes de manera más efectiva. Ahora que ya sabes la relevancia del manejo de datos, ¿qué información utilizarás para prospectar y cerrar clientes?

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