Artículos sobre Inteligencia Artificial para Ventas

Definición: Puntuación que estima calidad o probabilidad de una oportunidad.
Para qué sirve: Prioriza deals.
Ejemplo: Combinar fit, actividad y etapa.

Definición: Etapa que representa el avance de una oportunidad.
Para qué sirve: Ordena pipeline y forecast.
Ejemplo: Discovery, propuesta y negociación.

Definición: Diseño estructurado de pruebas para validar hipótesis.
Para qué sirve: Sirve para aprender con menor sesgo.
Ejemplo: Comparar dos landings con grupos equivalentes.

Definición: Oportunidad aún no ganada ni perdida.
Para qué sirve: Distingue pipeline activo.
Ejemplo: Dashboard con 120 oportunidades abiertas.

Definición: Condición que genera una alerta automática.
Para qué sirve: Permite reaccionar a eventos relevantes.
Ejemplo: Aviso si un deal lleva 7 días sin actividad.

Definición: Siguiente acción recomendada con mayor probabilidad de hacer avanzar una relación u oportunidad.
Para qué sirve: Sirve para convertir datos y contexto en una prioridad concreta en lugar de acumular actividades sin propósito.
Ejemplo: Tras una demo con interés alto, la mejor siguiente acción es involucrar al decisor financiero y acordar criterios de compra.

Definición: Modelo que distribuye crédito entre varias interacciones.
Para qué sirve: Evita atribuir todo el resultado a un único contacto.
Ejemplo: Webinar, email y búsqueda comparten crédito.

Definición: Método para asignar contribución a canales e interacciones.
Para qué sirve: Ayuda a entender qué influye en la conversión.
Ejemplo: Comparar first-touch y multi-touch.

Definición: Uso de software y reglas para automatizar acciones de marketing basadas en datos, comportamiento o etapas del contacto.
Para qué sirve: Sirve para escalar comunicaciones personalizadas y reducir tareas manuales repetitivas.
Ejemplo: Cuando un lead descarga un dossier, entra automáticamente en una secuencia distinta según su programa de interés.