Métricas para medir el impacto del sistema de optimización comercial basado en inteligencia artificial

El software de optimización comercial basado en la inteligencia artificial debe tener feedback de las acciones comerciales llevadas a cabo, de las nuevas ventas realizadas, palancas y promociones usadas. Toda esta información se usará para realimentar los modelos predictivos, ir ajustando el aprendizaje de los modelos e ir aprendiendo la forma de optimizar palancas y promociones para conseguir un mayor impacto en el negocio.

Esto último es fundamental en todo software de acción comercial o de Business Intelligence: tener KPIs claros que midan cuál es el efecto que se está teniendo en los canales comerciales.

Qué KPIs deberá proveer un software basado en inteligencia artificial

Centrémonos en qué KPIs deberá proveer un software basado en inteligencia artificial que abarque todas las capacidades descritas en este artículo; podemos hacer el siguiente resumen:

• Oportunidades, especialmente aquellas que son de ampliación de gama:
  • Número de oportunidades de ampliación de gama detectadas.
  • Número de oportunidades convertidas, las cuales han generado ventas.
  • Ratio de conversión de oportunidades: N.º oportunidades / n.º ops. convertidas
  • Venta neta conseguida por las oportunidades en el periodo de vigencia de las mismas. Este periodo de vigencia es el comprendido entre dos cálculos de oportunidades por SAIL a partir de los nuevos datos conocidos (ventas, clientes y productos fundamentalmente). El periodo de vigencia suele ser mensual o semanal.
  • Venta neta recurrente de oportunidades. Oportunidades conseguidas con anterioridad y que siguen generando ventas en el cliente, al haber sido incorporadas al surtido de ese punto de venta. Suele medirse esta venta recurrente durante los doce meses siguientes al mes donde se convirtió la oportunidad.
• Impacto en el canal
  • Impacto relativo en el canal de las ventas conseguidas a partir de las oportunidades con respecto a las ventas del canal.
  • Porcentajes de los KPIs del punto anterior con respecto a los clientes y el canal.
• Impacto en los clientes donde se han convertido oportunidades

• Clientes que han aceptado oportunidades en cada periodo de vigencia de las mismas y comparativas con datos históricos.
• Impacto de las oportunidades materializadas en las ventas de los clientes, comparativas de las ventas netas en los puntos de ventas antes de conseguir la oportunidad y después, teniendo en cuenta la estacionalidad. 
• Crecimiento del negocio en los clientes donde se consiguen oportunidades. 

En los KPIs anteriores se intenta medir no solo que el sistema estime buenas oportunidades de ampliación de gama si no que generen recurrencia, que el cliente las acepte en su pedido “habitual” y ayuden a su fidelización.

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Para medir las oportunidades de desarrollo y en su conjunto el impacto del pedido óptimo es aplicar los KPIs de venta más comunes: crecimiento de clientes, de la venta neta en global, de la venta por cliente, etc. 

Se debe recordar que la inteligencia artificial no es algo mágico, está basado en las matemáticas y por tanto hay que usar estadísticas para validar el impacto. No vale con usar el instinto o coger un caso concreto para decir que no funciona, todo el mundo tiene experiencia de recomendaciones de Amazon que no tienen ningún sentido o interacciones con Siri totalmente absurdas. Y sin embargo muchos de nosotros seguimos usando Amazon y los asistentes virtuales y además estamos razonablemente satisfechos.

En nuestros negocios debemos tomar decisiones informadas a partir de los datos.

Cuando se implanta un sistema de inteligencia artificial, una de las mejores herramientas para comprobar que realmente funciona es usar la técnica estadística de dividir nuestra población (en nuestro caso clientes), en dos grupos: experimental y control. Sobre el experimental se le aplicarán las predicciones y acciones dadas por el sistema de optimización comercial y sobre el de control se seguirá con las herramientas comerciales que ya estuviera usando la empresa. El grupo experimental y el de control deben ser grupos equivalentes en cuanto a las características de los clientes, las ventas, productos y pedidos.

Se medirán los KPIs del grupo experimental y el de control, y si el sistema de inteligencia artificial está bien implantado y los grupos son equivalentes las bondades del nuevo sistema se evidenciarán en una mejora de los KPIs.

Esta herramienta de grupo experimental vs grupo de control se puede usar mejor en canales digitales, ya que permite de una manera muy rápida ir creando diferentes grupos con diferentes clientes y comprobando que midiendo los KPIs en periodos más o menos relevantes de tiempo (semanas), los resultados de los grupos experimentales siempre son mejores que el de control.