Madrid 
Los equipos de venta cuentan con grandes ventajas al ahora de utilizar la Inteligencia Artificial para enfocarse en los clientes que verdaderamente están interesados en obtener los productos que ofrecen. Así, el Informe Tendencias 2025-2027 de Overlap señala que el método Predictive Lead Scoring permite a los equipos comerciales a priorizar potenciales clientes en función de su probabilidad real de conversión a través de modelos de Inteligencia Artificial que analizan los comportamientos, contexto y los datos históricos.
Y es que, con toda esa información, la IA identifica cuál de todas las opciones tiene mayores probabilidades de avanzar en el proceso, lo que permite focalizar los recursos en las cuentas y personas que realmente importan y reducir el esfuerzo que se invierte en potenciales compradores que tienen bajas probabilidades de convertirse en clientes. Esto se debe gracias a que la IA ha conseguido redefinir la forma de puntuar a los clientes aprendiendo a través de los datos (que son objetivos), detectando las señales a tiempo real y priorizando con una mayor precisión.
Además, a este método hay que sumarle el uso de la Inteligencia Artificial por parte de los profesionales de ventas en sus interacciones comerciales con los clientes para detectar patrones de comportamiento que impactan en los resultados de venta, ya que se tiene en cuenta cómo se abordan las objeciones hasta que se cierra la operación. A través del proceso, la herramienta de IA ofrece recomendaciones tácticas en tiempo real para mejorar la efectividad de cada vendedor. A través de la aplicación de estas herramientas tecnológicas, se consigue mejorar el rendimiento y la eficiencia comercial detectando patrones ganadores y reforzando los comportamientos que tienen un gran impacto. Además, también se fomenta el desarrollo continuo de los equipos de venta.
La implementación de un modelo scoring predictivo se basa en cuatro etapas que combinan datos estructurados con algoritmos inteligentes. En primer lugar, es fundamental recolectar y unificar datos relevantes, para lo que se consolidan fuentes internas y externas como datos de CRM - gestión de las relaciones con los clientes-, analizan el comportamiento digital, el historial de compra y los canales de adquisición; también se definen los atributos claves del modo, en el que se selecciona el perfil del cliente, el nivel de compromiso y su tipo de cuenta; en tercer lugar es fundamental entrenar el modelo predictivo para que sea lo más preciso posible; y, por último, se activa el método en el proceso comercial.
Implementar la Inteligencia Artificial en este proceso es fundamental, ya que cuenta con diversos beneficios, como la mejora de la calidad de los leads -clientes-, se incrementan las tasas de conversión, lo que provoca directamente un alza de la rentabilidad y optimización de los recursos, se da lugar a una mejora de la alineación entre las ventas y marketing.