Latest / M365.FM – Podcast de Microsoft 365, Copilot e IA en español / Puntuación predictiva de clientes potenciales en Dynamics 365: cómo la IA detecta la intención de compra (Doblaje IA)

Transcript

Puntuación predictiva de clientes potenciales en Dynamics 365: cómo la IA detecta la intención de compra (Doblaje IA) · M365.FM – Podcast de Microsoft 365, Copilot e IA en español

0:00
Speaker 2: Preparado para 10 días de Microsoft 365, Copilot, IA, Azure
0:04
Speaker 2: y las personas que están dando forma al futuro del trabajo.
0:06
Speaker 2: Este enero, M365 con Regresa y lo hace a lo grande.
0:12
Speaker 2: Unas a nuestras sesiones en vivo. Demostraciones reales y conocimientos
0:15
Speaker 2: prácticos de MVP y expertos del sector en todo el mundo.
0:18
Speaker 2: Sin diapositivas genéricas. Sin palabras de modo interminable. Estamos abordando
0:22
Speaker 2: los desafíos reales Copilot Studio, agentes de IA, Fabrics, Seguridad,
0:27
Speaker 2: Gobernanza y Automatización. Ya seas un profesional de TI, un
0:31
Speaker 2: desarrollador o un líder empresarial, hay sesiones diseñadas para ti.
0:35
Speaker 2: Con 10 días completos, puedes explorar múltiples tecnologías y conectar
0:38
Speaker 2: con una comunidad global. Míralo en vivo y aplica conocimientos
0:42
Speaker 2: prácticos a tu organización. Enero de 2027. 10 días. Una
0:48
Speaker 2: comunidad de Microsoft. La inscripción ya está abierta. Ve a
0:52
Speaker 2: tu sitio hoy mismo. Es m365con.net.net. Únete ahora en m365.com.net
1:02
Speaker 2: y nos vemos en vivo en enero. Te has
1:05
Speaker 3: preguntado por qué unos prospectos convierten y otros no llaman.
1:08
Speaker 3: Es posible que Dynamics 365 ya sepa la respuesta antes
1:10
Speaker 3: que usted. Hoy analizaremos cómo D365 lee patrones históricos como
1:15
Speaker 3: hojas de T digitales para predecir qué clientes potenciales tienen
1:18
Speaker 3: más probabilidades de cerrar un trato y cuáles solo están
1:20
Speaker 3: mirando escaparates. Quédese para ver exactamente cómo se calculan esas
1:24
Speaker 3: puntuaciones impulsadas por IA. cómo su historial de ventas se
1:28
Speaker 3: retroalimenta en el sistema y cómo puede utilizar esto para
1:30
Speaker 3: potenciar su canal de ventas para un crecimiento real. Lo
1:34
Speaker 3: que D365 ve en realidad es los datos puros que
1:37
Speaker 3: definen su pipeline. Si ha utilizado Dynamics 365 durante algún tiempo,
1:41
Speaker 3: comenzará a notar algo extraño. A veces el sistema parece
1:44
Speaker 3: detectar un posible cliente antes de que te des cuenta
1:46
Speaker 3: de que alguien tiene interés. Es fácil olvidar que esto
1:49
Speaker 3: no es adivinación. Es D365 observando silenciosamente todo lo que
1:53
Speaker 3: sucede en segundo plano, uniendo los puntos de formas que
1:55
Speaker 3: la mayoría de nosotros nunca vemos. Quizás creas estar al
1:57
Speaker 3: tanto de sus leads, clics, llamadas y visitas a la web,
2:00
Speaker 3: pero eso ni siquiera representa la mitad del panorama completo.
2:03
Speaker 3: Dynamics registra cada huella digital que dejan tus clientes potenciales
2:06
Speaker 3: y no tiene reparos en utilizar cualquier pista que encuentre.
2:09
Speaker 3: Tomemos como ejemplo un cliente potencial de vendas. Digamos que
2:11
Speaker 3: lo conoces en un seminario web del sector, rellena un
2:14
Speaker 3: formulario de contacto y su información llega a tu CRM.
2:17
Speaker 3: Eso es solo el principio. Lo siguiente que sabes es
2:18
Speaker 3: que sus datos se comparan con los registros de seguimiento web,
2:21
Speaker 3: las páginas que visitan, cuánto tiempo permanecen y en qué
2:23
Speaker 3: enlaces hacen clic, en qué enlaces hacen clic. Pero eso
2:25
Speaker 3: no es todo. Cada vez que tu equipo envía un
2:28
Speaker 3: correo electrónico de marketing, ese mensaje se abre. Incluso si
2:30
Speaker 3: es a medianoche, D3C5, toma nota. Cuando el cliente potencial
2:34
Speaker 3: vuelve a visitar tu sitio web, el sistema registra en
2:36
Speaker 3: qué dispositivo estás, si rebotó después de un segundo o
2:39
Speaker 3: si curioseó en la página de precios durante 10 minutos seguidos.
2:44
Speaker 3: Hasta lo más sutil no se pierde en la mezcla.
2:46
Speaker 3: El cliente potencial abre el P de Precios en tu
2:48
Speaker 3: último seguimiento. Llega su respuesta por email antes de que
2:51
Speaker 3: te tomes tu primer café. Hizo clic en el enlace
2:53
Speaker 3: de LinkedIn de tu firma. Cada interacción, por trivial que parezca,
2:57
Speaker 3: se convierte en una señal digital. Digital. Y en D365
3:01
Speaker 3: no son solo polvo en la base de datos. Tienen peso.
3:04
Speaker 3: La diferencia entre abrir cinco correos de campaña y mirar
3:07
Speaker 3: uno tres segundos podría explicar por qué dos clientes potenciales,
3:10
Speaker 3: que lucen casi idénticos en papel, terminan con puntuaciones predictivas
3:13
Speaker 3: totalmente distintas. Aquí es donde la mayoría de los equipos
3:18
Speaker 3: de venta se equivocan. Puede que registres llamadas, actualices estados
3:21
Speaker 3: e incluso tomes notas rápidas después de una reunión. Pero
3:25
Speaker 3: la gran pregunta no es solo cuántos datos recopilaste, es
3:28
Speaker 3: que datos inclinan realmente la balanza en tu modelo. A
3:32
Speaker 3: D365 le gusta lanzar una red amplia, extrayendo de los
3:35
Speaker 3: registros habituales de CRM, información de contacto, jerarquías de cuentas,
3:38
Speaker 3: banda de ingresos, industria y luego, combinándolos con señales de comportamiento.
3:43
Speaker 3: Cada llamada de acción en la que se hace clic,
3:45
Speaker 3: cada vez que un destinatario marca tu correo electrónico como
3:47
Speaker 3: no basura, cada pequeño sí o no que ocurre en
3:50
Speaker 3: el embudo, que ocurre en el embudo. Combina los hechos
3:53
Speaker 3: con los momentos de cómo se comportan. Creamos un escenario real.
3:57
Speaker 3: Imagina que tienes dos contactos del mismo sector e incluso
3:59
Speaker 3: con el mismo cargo. Ambos descargan un informe técnico. A
4:03
Speaker 3: primera vista son gemelos, pero DR-65 empieza a detectar la
4:06
Speaker 3: brecha de inmediato. El primer cliente potencial regresa, abre cada
4:09
Speaker 3: correo de fomento y finalmente programa una demostración. El segundo
4:12
Speaker 3: apenas lee los dos primeros correos electrónicos y desaparece en
4:14
Speaker 3: cuanto llama a tu representante. Adivina quién recibe la bandera
4:17
Speaker 3: de alta prioridad. Dynamics no se limita a contar las
4:19
Speaker 3: aperturas y los clics. Presta atención al orden, el momento
4:21
Speaker 3: e incluso el dispositivo que utiliza tu cliente potencial. Una
4:25
Speaker 3: serie de inicios de sesión móviles nocturnos sugiere a veces
4:27
Speaker 3: una investigación inicial, mientras que las sesiones de escritorio constantes
4:31
Speaker 3: en plena jornada laboral denotan poder adquisitivo. Hay otra capa
4:34
Speaker 3: en todo esto, datos estructurados frente a no estructurados. Los
4:38
Speaker 3: datos estructurados son lo que esperas. Es ordenado y predecible,
4:41
Speaker 3: cifras de ingresos, recuento de empleados, origen del lead y país.
4:45
Speaker 3: Pero el poder surge al combinar esas filas ordenadas con
4:48
Speaker 3: datos no estructurados como notas de reuniones o el comentario
4:50
Speaker 3: aleatorio de un vendedor tras una llamada. Incluso algo tan
4:54
Speaker 3: simple como, parecía apurado, pregunto por descuento, se entra en
4:57
Speaker 3: la mezcla. Los algoritmos de D365 están diseñados para analizar
5:01
Speaker 3: tanto los campos organizados como los fragmentos más desordenados que
5:04
Speaker 3: se incluyen cada vez que un vendedor actualiza un registro.
5:07
Speaker 3: Ahí es donde sus predicciones se vuelven un poco más extrañas. Antes,
5:10
Speaker 3: la puntuación de Leeds se basaba en información estática al
5:12
Speaker 3: presupuesto del sector, o si simplemente se saludaban estrechando manos
5:16
Speaker 3: en una conferencia. Los modelos modernos, en cambio, se apoyan
5:20
Speaker 3: mucho en esos patrones de conducta. Su cliente asistió al
5:22
Speaker 3: seminario y se quedó para las preguntas.¿ Respondió a una
5:25
Speaker 3: pregunta de seguimiento o simplemente hizo clic en cancelar la suscripción?
5:30
Speaker 3: T365 rastrea señales que pueden cambiar a diario, y esas
5:33
Speaker 3: señales podrían aumentar una puntuación 10 puntos o bajarla directamente.¿
5:37
Speaker 3: Los calificadores tradicionales como la banda o el filtro de
5:39
Speaker 3: sector simple no pueden seguir el ritmo de ese nivel
5:41
Speaker 3: de matices? A estas alturas puede que esté bastante claro
5:44
Speaker 3: que la calidad de su puntuación predictiva depende completamente de
5:46
Speaker 3: lo que fluya hacia el modelo. Si tu historial de
5:49
Speaker 3: CRM está plagado de notas a medio terminar, o tu
5:52
Speaker 3: seguimiento de correos electrónicos es irregular, tus puntuaciones pueden parecer tranquilizadoras,
5:55
Speaker 3: pero en realidad no te dirán mucho. Los modelos solo
5:58
Speaker 3: saben lo que les das, y cuanto más completas sean
6:00
Speaker 3: esas migas de pan digitales, más precisas serán las perspectivas.
6:03
Speaker 3: Esa es la verdadera lección. Basura que entra, basura que sale.
6:06
Speaker 3: Los datos nítidos y variados te proporcionan un modelo predictivo
6:09
Speaker 3: que señala las oportunidades cuando importa. Pero aquí está la cuestión,
6:14
Speaker 3: recopilar migas de pan digitales es solo la mitad del desafío.
6:18
Speaker 3: Lograr respuestas útiles de esos datos ruidosos es donde comienza
6:21
Speaker 3: el verdadero trabajo. T-35 no es solo un recopilador, es
6:25
Speaker 3: un potente detector de patrones. Entonces,¿ qué ocurre cuando empiezas
6:29
Speaker 3: a reunir todas esas señales y realmente intentas predecir quién
6:31
Speaker 3: merece tu tiempo a continuación? Reconocimiento de patrones en acción,
6:36
Speaker 3: como el modelo de IA separa a los ganadores de
6:37
Speaker 3: los curiosos. Digamos que abres Dynamics y ves un cliente
6:41
Speaker 3: potencial que sobre el papel parece perfecto. Gran empresa, puesto correcto,
6:45
Speaker 3: incluso ha marcado algunas casillas positivas en tu CRM. pero
6:48
Speaker 3: la puntuación está en el sótano. Mientras tanto, otro cliente potencial,
6:50
Speaker 3: un nombre que apenas recuerdas, se dispara a la cima
6:52
Speaker 3: de tu lista. Aquí es donde el cerebro de la
6:55
Speaker 3: I&D Dynamics 365 empieza a mostrar sus cartas. Cuando hablamos
6:58
Speaker 3: de puntuación predictiva de clientes potenciales, no se trata solo
7:01
Speaker 3: de acumular puntos por cada actividad o casilla marcada. Algunas
7:04
Speaker 3: interacciones tienen mucho peso y otras son ruido de fondo.
7:08
Speaker 3: La verdad es que no cada clic, respuesta o llamada
7:11
Speaker 3: te dice mucho sobre la intención de compra real. Dynamics
7:15
Speaker 3: está diseñado para detectar la diferencia y centrarse en las
7:17
Speaker 3: señales que, en cientos o miles de clientes potenciales, han
7:21
Speaker 3: predicho realmente el éxito. Este modelo se basa en la
7:24
Speaker 3: idea de que lo que parece importante para un humano
7:26
Speaker 3: no siempre es lo que cierra un trato. La IA
7:29
Speaker 3: no se fía solo de una fuerte corazonada o de
7:31
Speaker 3: una respuesta amable por correo electrónico. En cambio, analiza registros
7:35
Speaker 3: masivos de clientes potenciales anteriores, sus historiales web, sus respuestas
7:39
Speaker 3: o la falta de ellas, la rapidez con la que
7:40
Speaker 3: responden después de cada empujón. Luego pregunta. Cuando alguien se
7:45
Speaker 3: convierte en cliente,¿ en qué se diferencia su patrón de
7:47
Speaker 3: comportamiento del rastro que dejan los clientes potenciales que se escabullen?
7:52
Speaker 3: La clave aquí es separar las acciones significativas de las distracciones.
7:56
Speaker 3: Por ejemplo, D365 detecta grupos de clientes silenciosos, aquellos que
7:59
Speaker 3: abren los boletines, pero nunca pasan a la siguiente etapa
8:02
Speaker 3: del proceso. Eso solía parecer una gran señal de interacción.
8:06
Speaker 3: Pero con el tiempo, el modelo nota que esta gente
8:08
Speaker 3: rara vez termina en tratos. En cambio, comienza a priorizar
8:12
Speaker 3: a quienes responden rápido. los que contestan una invitación a
8:15
Speaker 3: un webinar o agendan una llamada tras una demo. Imagina
8:19
Speaker 3: dos prospectos en la misma empresa, ambos con roles similares.
8:22
Speaker 3: Quizás ambos interactuaron con tu equipo de marketing el trimestre pasado.
8:25
Speaker 3: A primera vista parece una moneda al aire, pero digamos
8:27
Speaker 3: que un cliente potencial responde a un seguimiento en cuestión
8:29
Speaker 3: de minutos y acepta inmediatamente una reunión de descubrimiento. El
8:32
Speaker 3: otro abre tus correos electrónicos a la una a... Nunca
8:35
Speaker 3: hace clic más allá del enlace inicial y se niega
8:37
Speaker 3: a aceptar una invitación de calendario. La IAD de 365
8:39
Speaker 3: analiza meses de resultados. y reconoce que los que históricamente
8:44
Speaker 3: responden rápido tienen una tasa de éxito mucho más alta,
8:48
Speaker 3: no precisa la reacción instintiva de tus representantes ni una
8:51
Speaker 3: revisión manual, ve los patrones desarrollarse en números fríos y duros,
8:54
Speaker 3: y así es como un cliente potencial que parece promedio
8:58
Speaker 3: termina siendo tu nueva prioridad. Tampoco se trata solo de
9:00
Speaker 3: acumular detalles superficiales. El modelo conecta datos de oportunidades cerradas
9:05
Speaker 3: ganadas y cerradas perdidas asignando una puntuación de probabilidad a
9:07
Speaker 3: cada cliente potencial.¿ Qué probabilidad realmente de que se conviertan
9:11
Speaker 3: en función de lo que miles de otros han hecho antes?
9:13
Speaker 3: Eso hace que la puntuación predictiva sea muy distinta a
9:16
Speaker 3: los procesos manuales como las hojas de puntuación o las
9:18
Speaker 3: listas de verificación. Los métodos tradicionales dependen de detalles estáticos
9:23
Speaker 3: que configuras una vez y olvidas. Presupuesto, autoridad, necesidad, cronograma.
9:28
Speaker 3: Quizás das 5 puntos por participar en un seminario web
9:30
Speaker 3: o 10 por una llamada telefónica completada. Pero DER365 deja
9:32
Speaker 3: de lado toda esa idea. Actualiza continuamente las ponderaciones en
9:38
Speaker 3: segundo plano, lo que permite que las señales más predictivas
9:41
Speaker 3: se eleven y resten importancia a esas métricas fáciles de
9:43
Speaker 3: manipular que los equipos de ventas han aprendido a mejorar
9:45
Speaker 3: con el tiempo. En lugar de puntuar igual cada visita,
9:50
Speaker 3: D365 da más peso a las visitas repetidas desde el
9:52
Speaker 3: mismo dispositivo o a respuestas rápidas por email tras el
9:55
Speaker 3: lanzamiento de un producto. Incluso acciones como los clics en
9:59
Speaker 3: una página de precios pueden... alterar la puntuación más drásticamente
10:02
Speaker 3: que un simple formulario. Cada interacción importa, pero algunas importan
10:06
Speaker 3: mucho más que otras. Aceptar una sola reunión puede elevar
10:09
Speaker 3: la puntuación de un cliente, sobre todo si los datos
10:12
Speaker 3: muestran que quienes aceptan en menos de una hora suelen
10:15
Speaker 3: cerrar antes. Por otro lado, darse de baja de un
10:18
Speaker 3: boletín informativo tras una oleada de actividad puede hundir la puntuación,
10:21
Speaker 3: independientemente de la interacción que haya habido antes. Y aquí
10:24
Speaker 3: es donde los viejos sistemas suelen fallar. No manejan los
10:27
Speaker 3: matices ni se adaptan a cambios en la compra. Sin embargo,
10:30
Speaker 3: Dynamics se recalibra constantemente. No solo se trata de recordar
10:33
Speaker 3: las victorias y las derrotas, sino también de volver a
10:35
Speaker 3: ponderar lo que significa realmente cada clic, respuesta o llamada
10:38
Speaker 3: en el mundo real. La pequeña recompensa aquí es simple.
10:41
Speaker 3: Esta IA no actúa solo como un contable contando interacciones
10:44
Speaker 3: y escupiendo un número. Con el tiempo reconoce qué señales
10:48
Speaker 3: indican un acuerdo fiable, mientras que otras son solo ruido
10:51
Speaker 3: que se disfraza de interés. Al crecer los datos, los
10:55
Speaker 3: patrones se vuelven más nítidos. Ahora estás viendo una puntuación
10:58
Speaker 3: predictiva junto a cada lead. La pregunta no es solo
11:01
Speaker 3: a quién llamar primero, sino qué hacer realmente con esa información.
11:05
Speaker 3: Dynamics no se detiene en el mercado. Te empuja a
11:07
Speaker 3: convertir esos conocimientos en movimientos de ventas reales. Veamos cómo
11:11
Speaker 3: son esas recomendaciones y por qué pueden parecer extrañamente específicas
11:14
Speaker 3: para cada cliente potencial que ves. De la puntuación a
11:18
Speaker 3: la estrategia, qué recomienda D365 y por qué importa. Así
11:22
Speaker 3: que miras una larga lista de prospectos, cada uno con
11:24
Speaker 3: una gran puntuación brillante junto a su nombre. La mayoría
11:27
Speaker 3: de los equipos lo ven e inmediatamente piensan que es
11:29
Speaker 3: fácil ordenar por puntuación, empezar arriba y bajar. Pero si
11:33
Speaker 3: eso es todo lo que haces, apenas estás arañando la
11:35
Speaker 3: superficie de lo que Dynamics 365 puede ofrecer. El sistema
11:38
Speaker 3: no solo está ahí para repartir clasificaciones, sino que te
11:40
Speaker 3: anima a ser más inteligente al abordar cada cliente potencial.
11:43
Speaker 3: La IA va un paso más allá, marcando señales de
11:45
Speaker 3: intención que a menudo se ocultan a simple vista y
11:47
Speaker 3: luego las convierte en acciones recomendadas, no solo en puntuaciones.
11:50
Speaker 3: Aquí es donde se interpone el hábito humano de perseguir
11:52
Speaker 3: el número más alto. Llamar solo a los clientes potenciales
11:55
Speaker 3: con las puntuaciones más altas parece eficiente, pero ignora todo
11:58
Speaker 3: el contexto que rodea esos números. D365 pone por el
12:02
Speaker 3: patrón que hay detrás de cada venta para sugerir no
12:04
Speaker 3: solo a quién contactar, sino también exactamente cómo y cuándo.
12:08
Speaker 3: En lugar de funcionar en piloto automático, acabas obteniendo una
12:10
Speaker 3: especie de manual escrito por tus mejores negocios. Ahí es
12:15
Speaker 3: donde la mayoría de herramientas de puntuación de leads se detienen,
12:18
Speaker 3: entregando una lista clasificada y dando el tema por cerrado.
12:22
Speaker 3: Dynamics 365 te mete aún más en los detalles. Te
12:24
Speaker 3: indica que levantes el teléfono para un cliente potencial, pero
12:27
Speaker 3: que bajes el ritmo para otro, hasta que muestre una
12:29
Speaker 3: señal de compra más fuerte. Hablemos de la diferencia que
12:32
Speaker 3: esto supone en tu flujo de trabajo real. Te sientas
12:34
Speaker 3: a planificar tu día. El modelo no solo te dirá
12:37
Speaker 3: que el cliente potencial X es un 88. T-35 comprueba
12:40
Speaker 3: qué acciones ya ha realizado, qué campañas ha visto el
12:43
Speaker 3: cliente potencial y cómo se han comportado compradores similares antes
12:46
Speaker 3: del cierre. Si el sistema detecta que personas con cierto patrón,
12:50
Speaker 3: como quienes visitan la página de precios tras un correo
12:52
Speaker 3: de caso práctico, tienden a responder llamadas y cerrar rápido,
12:55
Speaker 3: marcará esos prospectos para contactar de inmediato. Mientras, otro lead
13:01
Speaker 3: con alta puntuación podría recibir una sugerencia más suave. Invítale
13:05
Speaker 3: a un seminario web, envíe una grabación de demostración o
13:07
Speaker 3: simplemente déjalo que se calme hasta que aparezca otra señal.
13:10
Speaker 3: Imagina una situación reciente de un ciclo de ventas típico.
13:13
Speaker 3: La EA hace ping a tu representante y marca un
13:15
Speaker 3: cliente potencial como urgente aunque la puntuación no haya cambiado
13:18
Speaker 3: mucho desde ayer. Si lo miras más de cerca verás
13:21
Speaker 3: la diferencia. El prospecto abrió un correo de demo y
13:23
Speaker 3: completó un formulario. Es ese doble toque que sueles ver
13:25
Speaker 3: justo antes de que un trato siga adelante. El patrón
13:29
Speaker 3: coincide con cientos de tratos de cierre rápido, por eso
13:33
Speaker 3: D365 posiciona ese contacto arriba con la recomendación de llamar ahora,
13:36
Speaker 3: sin esperar. El siguiente en tu lista es otro cliente potencial,
13:40
Speaker 3: tiene una puntuación decente, pero su actividad es baja.¿ Vieron
13:44
Speaker 3: un video? Ignoraron los correos de seguimiento. En lugar de
13:47
Speaker 3: desperdiciar un intento de llamar agresivo, D365 te dice que
13:50
Speaker 3: los mantengas interesados con una nueva oferta de contenido. La
13:54
Speaker 3: cuestión no es solo la velocidad, es saber qué movimiento
13:56
Speaker 3: te da realmente una oportunidad de progresar, un esfuerzo desperdiciado.
14:00
Speaker 3: Ahora la parte personal. Estas recomendaciones no son solo instrucciones enlatadas.
14:04
Speaker 3: El siguiente paso de cada cliente potencial se ajusta según
14:06
Speaker 3: lo que probablemente funcione para su perfil. Es posible que
14:08
Speaker 3: veas sugerencias como enviar detalles de precios, invitar a una
14:11
Speaker 3: mesa redonda ejecutiva o pausar el contacto durante 7 días.
14:15
Speaker 3: Depende de todo lo que D365 haya aprendido sobre las
14:17
Speaker 3: respuestas a acciones similares en esta etapa para este tipo
14:20
Speaker 3: de comprador. Si 6 de cada 10 leads financieros en
14:23
Speaker 3: tu pipeline solo convierten tras un webinar, ese será tu
14:25
Speaker 3: gran empujón. Pero si otro segmento tiende a desaparecer tras
14:29
Speaker 3: una venta agresiva, D365 os aparta y deja al cliente
14:32
Speaker 3: potencial respirar. Esta capa de información es lo que separa
14:35
Speaker 3: una puntuación predictiva de otro número en un panel. Podrías
14:39
Speaker 3: insistir todo el día en tus clientes potenciales con mejor
14:41
Speaker 3: puntuación y quizás cerrar algunos. Sobre todo por accidente o
14:44
Speaker 3: por pura persistencia. Pero una vez que empieces a seguir
14:46
Speaker 3: los empujones estratégicos de la IA, probablemente notarás que tu
14:48
Speaker 3: canal de ventas empieza a fluir un poco mejor Todo
14:51
Speaker 3: se reduce a la concentración. Menos tiempo en llamadas en
14:53
Speaker 3: frío inútiles. Más horas donde es más probable que tu
14:56
Speaker 3: esfuerzo dé sus frutos. Los equipos que siguen estas recomendaciones
14:59
Speaker 3: tipo receta tienden a ver el impacto en el negocio rápidamente.
15:03
Speaker 3: Ciclos más cortos, menos tiempo perdido y mejores tasas de conversión.
15:06
Speaker 3: Los vendedores dejan de perseguir fantasmas en el CRM y
15:09
Speaker 3: empiezan a tener conversaciones reales más rápido. Notarás que se
15:13
Speaker 3: necesitan menos contactos para que un acuerdo avance por las
15:16
Speaker 3: etapas y tu previsión empezará a parecerse menos a ilusiones. Además,
15:21
Speaker 3: puedes revisar tu canal de ventas y defender por qué
15:23
Speaker 3: dedicas tiempo a determinados clientes potenciales. Ya no solo esperas,
15:27
Speaker 3: sino que trabajas en un proceso que sea moldeado en
15:28
Speaker 3: función de los resultados reales de tus negocios, no de
15:31
Speaker 3: las mejores prácticas genéricas. Y aquí está la pequeña recompensa.
15:34
Speaker 3: La verdadera ventaja no es la puntuación en sí, sino
15:36
Speaker 3: la capacidad del sistema para convertir esa puntuación en una
15:38
Speaker 3: hoja de ruta para la acción. De repente, tu siguiente
15:41
Speaker 3: paso parece hecho a medida, no hecho con un molde.
15:44
Speaker 3: Hay menos conjeturas y más progreso que realmente puedes medir.
15:48
Speaker 3: Por supuesto, incluso con la IA de tu lado, no
15:49
Speaker 3: estás ejecutando una máquina perfecta. Ningún modelo predictivo lo hace
15:53
Speaker 3: todo bien, especialmente si el terreno sigue cambiando.¿ Qué pasa
15:56
Speaker 3: cuando un cliente potencial parece prometedor sobre el papel pero
15:59
Speaker 3: no funciona en la realidad?¿ O si el comportamiento del
16:01
Speaker 3: mercado cambia tras la llegada de un nuevo competidor? Ahí
16:05
Speaker 3: es donde entra la verdadera prueba de tu modelo de puntuación.
16:07
Speaker 3: Descubrir cómo se adapta, aprende y se vuelve más preciso
16:10
Speaker 3: con cada ciclo de retroalimentación. El ciclo de alimentación. Cómo
16:13
Speaker 3: cada victoria y derrota agudiza todo.¿ Alguna vez has notado
16:17
Speaker 3: cómo un cliente potencial llega a tu CRM con puntuaciones altas,
16:20
Speaker 3: abriendo cada correo, haciendo clic en los enlaces, quizás viendo
16:24
Speaker 3: una demo, y luego, de repente, desaparece en la meta?
16:28
Speaker 3: Es un toque de realidad para quien haya confiado en
16:30
Speaker 3: la puntuación predictiva. La pregunta natural es qué pasa después.
16:34
Speaker 3: Dynamics 365 sigue enviándote clientes potenciales similares sin tener en
16:39
Speaker 3: cuenta el casi error o realmente capta una pista y
16:41
Speaker 3: se replantea cómo es el éxito. Aquí es donde entra
16:44
Speaker 3: en juego el ciclo de retroalimentación y es menos automático
16:46
Speaker 3: de lo que podrías esperar. Imagina que tu equipo se
16:48
Speaker 3: mueve rápido. Realizas un seguimiento de cada punto de contacto
16:51
Speaker 3: y realizas todas las llamadas, pero a mitad del trimestre
16:53
Speaker 3: uno de tus principales clientes potenciales con una puntuación brillante
16:56
Speaker 3: se retira sin previo aviso. Por muy tentador que sea
16:59
Speaker 3: culpar al mercado o achacarlo a la mala suerte, ignorar
17:01
Speaker 3: este resultado sería una decisión realmente fatal. Dynamics 365 está
17:06
Speaker 3: diseñado para adaptarse a depender tanto de las victorias como
17:08
Speaker 3: de las derrotas, pero solo si tu equipo retroalimenta esos resultados.
17:12
Speaker 3: Cada vez que marcas un trato como cerrado, ganado o perdido,
17:15
Speaker 3: el sistema crea un mapa más claro de patrones del
17:18
Speaker 3: mundo real actualizando lo que realmente cuenta como intención del
17:22
Speaker 3: comprador y lo que resulta ser ruido. Aquí es donde
17:26
Speaker 3: los equipos de ventas fallan, enfocándose tanto en la velocidad
17:29
Speaker 3: y volumen de leads que olvidan el análisis tras el juego.
17:34
Speaker 3: Si tu CRM se llena de oportunidades antiguas que nunca
17:36
Speaker 3: ven un estado final o tratas los datos perdidos como
17:38
Speaker 3: bolas de polvo digitales, no son solo tus informes los
17:40
Speaker 3: que se vuelven borrosos. Mame. Todo el modelo de IA
17:44
Speaker 3: que se supone que te ayuda a mejorar se convierte
17:46
Speaker 3: en una cámara de eco estancada, atascada, repitiendo errores y
17:50
Speaker 3: sin aprender nada nuevo. Es como esperar que el GPS
17:53
Speaker 3: de tu coche evite los atascos cuando nunca actualizas el mapa.
17:57
Speaker 3: Los datos de resultados reales son la única forma en
18:00
Speaker 3: que el ciclo de feedback agudiza los instintos de Dynamics 365.
18:03
Speaker 3: Hagámoslo concreto. Digamos que lanzas un nuevo producto y envías
18:06
Speaker 3: una campaña específica. Al principio tus señales tradicionales de lead
18:10
Speaker 3: se vuelven locas. Sube el tráfico web, Se disparan los
18:14
Speaker 3: clics en correos y todos quieren su parte de la
18:16
Speaker 3: página de destino. El viejo modelo entrenado con tus lanzamientos
18:19
Speaker 3: previos da notas altas a estos leads, animando a los
18:21
Speaker 3: representantes a redoblar esfuerzos. Sin embargo, un mes después notas
18:25
Speaker 3: un patrón. Las tasas de conversión caen y los clientes
18:28
Speaker 3: potenciales más interesados se estancan en la propuesta. En los
18:31
Speaker 3: modelos de puntuación clásicos de configúralo y olvídate, esos comportamientos
18:35
Speaker 3: seguirían indicando un alto potencial y estarías atrapado persiguiendo sombras.
18:39
Speaker 3: Pero Dynamics 365, cuando registras cada victoria y cada fracaso...
18:43
Speaker 3: Reconoce que este ya no es el patrón antiguo. Quizás
18:47
Speaker 3: las personas solo estén interesadas en leer, pero no en comprar.
18:50
Speaker 3: La IA empieza a ajustar su comprensión, restando peso a
18:53
Speaker 3: la página de destino y abriendo nuevas señales, como la
18:56
Speaker 3: asistencia a sesiones técnicas o peticiones reiteradas de precios, basándose
19:00
Speaker 3: en lo que realmente impulsa los tratos de tu nueva oferta.
19:04
Speaker 3: Esta capacidad de cambiar a medida que cambia el mundo
19:07
Speaker 3: real es muy importante. Los hábitos del cliente, el sentimiento
19:11
Speaker 3: del mercado o la época del año pueden cambiar lo
19:12
Speaker 3: que es un buen comportamiento. Si un gran evento del
19:15
Speaker 3: sector inunda tu bandeja de entrada con solicitudes de demostración Dynamoon,
19:18
Speaker 3: no asume que de repente eres excelente en la generación
19:20
Speaker 3: de demanda. En cambio, cada resultado perdido o cerrado durante
19:24
Speaker 3: esa ráfaga obliga al modelo a corregirse a sí mismo,
19:26
Speaker 3: especialmente si todo lo que obtienes son curiosos que piden
19:28
Speaker 3: información y nunca vuelven. Es un sistema de retroalimentación vivo
19:32
Speaker 3: y dinámico. El ajuste activo es donde las cosas se
19:34
Speaker 3: ponen especialmente interesantes. No estás atascado esperando la magia de
19:37
Speaker 3: la IA. D-365 te permite mirar bajo el capó, revisar
19:42
Speaker 3: qué campos impulsan las predicciones o la importancia de las características,
19:45
Speaker 3: reentrenar el modelo con nuevos datos de ganancias y pérdidas
19:48
Speaker 3: o pedirle al sistema que ignore casos excepcionales que suelen
19:50
Speaker 3: distorsionar la puntuación. Por ejemplo, si cierras un gran acuerdo
19:55
Speaker 3: empresarial que llevó 3 años y 27 reuniones, probablemente no
19:58
Speaker 3: quieras que ese acuerdo debilite el modelo para todos los
20:00
Speaker 3: futuros clientes potenciales de las pymes. Excluir estos valores atípicos
20:05
Speaker 3: mantiene las predicciones realistas en lugar de aspiracionales. Todo esto
20:09
Speaker 3: contrasta radicalmente con la mayoría de CRM heredados, que tratan
20:13
Speaker 3: sus modelos de puntuación como hormigón fijado al implementar, quizá
20:16
Speaker 3: revisado en la sesión anual de planificación y fuera de eso,
20:19
Speaker 3: olvidado hasta calcificarse. D365 espera un mantenimiento continuo y comentarios reales,
20:25
Speaker 3: del tipo que hace que cada puntuación futura sea un
20:26
Speaker 3: poco más precisa. La precisión de su modelo, lo que
20:29
Speaker 3: convierte la puntuación de un juego de adivinanzas en un
20:31
Speaker 3: activo empresarial, solo mejora con esta dosis rutinaria de comentarios
20:34
Speaker 3: reales y honestos. Cuando los equipos priorizan el ajuste de
20:37
Speaker 3: la puntuación y el seguimiento de resultados, su proceso de
20:40
Speaker 3: ventas permanece vigente pese al mercado. Por lo tanto, si
20:44
Speaker 3: alguna vez se pregunta si los conocimientos de su canalización
20:46
Speaker 3: se basan realmente en resultados del mundo real o si
20:48
Speaker 3: simplemente espera que las predicciones se cumplan, recuerde que su
20:51
Speaker 3: ciclo de retroalimentación es el único.