En un momento en que muchos consejos de administración todavía se preguntan si la IA perturbará los ingresos del software, los líderes de la estrategia de comercialización (Go-to-Market, GTM) se hacen una pregunta más práctica: ¿cómo puede la IA ayudarnos a encontrar y retener más clientes?
La respuesta sincera es que la mayoría de los equipos de GTM no tienen un problema de IA. Tienen un problema de flujo de decisiones.
Lo estoy observando en algunas de las empresas más grandes del mundo. Y mi conclusión más clara es que las organizaciones que lideran el mercado no están siguiendo la misma estrategia de comercialización, sino que la están implementando de una manera fundamentalmente diferente.
Aquí hay cinco momentos en el recorrido del cliente donde ese cambio ya se está reflejando en los resultados.
1. Segmentación: De la demografía a las señales comerciales
La mayoría de las organizaciones de comercialización siguen segmentando como siempre, basándose en características como el sector, el tamaño de la empresa, la ubicación geográfica, etc. La IA cambia el enfoque. En lugar de preguntar quién es un cliente potencial, pregunta qué señales está emitiendo en ese momento. Esto incluye señales más sutiles, como puntos críticos operativos, patrones de compra e indicadores de crecimiento integrados en sus datos comerciales. Los representantes no buscan más clientes potenciales, sino los adecuados, y eso se refleja en la cantidad de señales que se convierten en oportunidades reales.
2. Compromiso: La relevancia reemplaza al volumen.
Las tasas de respuesta a los contactos en frío han caído a mínimos históricos en las ventas empresariales. La solución no puede ser enviar más contactos, sino hacerlo de forma más inteligente. Cuando la IA tiene acceso al contexto empresarial completo, como la situación operativa, financiera y comercial de una cuenta, puede ayudar a los equipos a generar contactos basados en lo que le importa al comprador en ese momento. No se trata de personalización a nivel de perfil, sino de relevancia a nivel de cuenta. Lo que cambia es la calidad del primer contacto. Las tasas de respuesta pueden aumentar, mientras que el tiempo necesario para la primera reunión cualificada se reduce, porque el contacto refleja la situación actual del comprador.
3. Ejecución del acuerdo: Eliminar la fricción invisible
Este es el aspecto que la mayoría de las organizaciones subestiman. En la mayoría de las transacciones empresariales, el cuello de botella no reside en el vendedor, sino en el sistema que lo rodea. Las aprobaciones, la aprobación de precios, la generación de cotizaciones y la gestión de contratos son los procesos donde se pierde tiempo y las negociaciones se estancan. Esto no se debe a la indecisión del comprador, sino, con demasiada frecuencia, a la complejidad interna. Los agentes de IA pueden ayudar a eliminar esta fricción.
4. Postventa: Comprimir el tiempo de obtención de valor.
Históricamente, la transición de ventas a posventa es donde se pierde valor. Las expectativas generadas durante la venta no siempre coinciden con la experiencia del cliente en los primeros 90 días. La IA hace visible esta brecha y permite tomar medidas en tiempo real mediante un "cerebro de cuenta". Este puede considerarse como un repositorio en constante crecimiento de contexto y conocimiento sobre una cuenta, lo que facilita enormemente las transiciones y, lo que es más importante, las hace independientes de cualquier persona. Esto puede modificar el tiempo de obtención de valor inicial y la tasa de adopción a los 90 días: la rapidez con la que un nuevo cliente alcanza su primer hito significativo y si está utilizando lo que compró.
5. Retención y expansión: Enfoque proactivo a gran escala
La retención de ingresos netos es la métrica comercial más sólida y la que más depende de lo que sucede después de la venta. El desafío histórico radica en la escalabilidad. La IA puede tener un gran impacto en este aspecto. La evaluación continua de la preparación para la expansión y el riesgo de abandono, activada por señales conductuales y operativas, permite que los equipos actúen sobre las cuentas adecuadas en el momento preciso, y no después de que el cliente ya haya tomado una decisión.
La mayor parte del potencial comercial de la mayoría de las empresas reside en la expansión de la retención de ingresos netos. Sin embargo, ambos aspectos suelen estar desatendidos cuando el éxito del cliente se gestiona de forma reactiva, cuenta por cuenta, en lugar de abarcar toda la base de clientes simultáneamente. Las organizaciones que lo están logrando no se han limitado a implementar más herramientas de IA, sino que han definido cuidadosamente en qué punto del recorrido del cliente la IA puede aportar un valor real.
En SAP, aplicamos estos mismos principios a nuestra organización de comercialización. Invertimos en un modelo donde un único punto de acceso impulsado por IA conecta a nuestros equipos de ventas con una red de agentes especializados que abarcan planificación, prospección, cotización, contenido, interacción con el cliente y más. El objetivo es crear una capa de inteligencia compartida para cada cuenta, que brinde a nuestros equipos mayor contexto y coherencia para que puedan generar aún más valor y mejores resultados para nuestros clientes en cada etapa de su recorrido.
Para mí, la pregunta correcta no es "¿Dónde podemos implementar la IA?", sino "¿Dónde se estanca el valor para el cliente porque la información, la autoridad y la acción están separadas?".
Esa claridad es precisamente lo que una organización con una estrategia de comercialización más inteligente ya puede ofrecer. Y esto es solo un primer vistazo a todo lo que pronto será posible.
