Este documento habla sobre el análisis predictivo de ventas y sus beneficios para las empresas. El análisis predictivo de ventas utiliza datos históricos de ventas para predecir comportamientos futuros y ayudar a las empresas a asignar recursos de manera óptima. Esto permite a las empresas mejorar la precisión de sus pronósticos de ventas, predecir tasas de conversión, ofrecer descuentos personalizados y examinar el comportamiento de la competencia.

1. Ventas Predictivas
Predicción con base en datos
de ventas reales
Presentación de
Diana Ahumada
26/10/2022

2. Implementación de
hallazgos a través de la
integración de sistemas
y datos recopilando
información relevante.
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3. 4 Cosas que las
empresas pueden
ganar con el análisis
predictivo de ventas
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4. Análisis predictivo de ventas
es ampliamente utilizado por
las empresas de todas las
industrias, desde el servicio
de alimentos y el comercio
minorista hasta los servicios
sanitarios y gubernamentales
para asignar de manera
optima sus recursos, al
tiempo que satisfacen
adecuadamente la demanda
esperada.
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5. Mediante el análisis
predictivo de ventas, las
empresas pueden
seleccionar el modelo de
previsión mas adecuado en
función de su situación y
objetivos.
Mayor precisión
de las previsiones
de ventas
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6. Predecir la
probabilidad de
comprar y
aumentar las tasas
de conversión
06 Las empresas pueden
predecir con precisión la
probabilidad de que los
clientes potenciales se
conviertan en consumidores
de una sola vez o que
regresan. Al analizar la
demografía, la ubicación y los
comportamientos de pre-
compra entre estos grupos,
las empresas pueden
comenzar a identificar que
prospectos se comportan
como sus compradores
existentes.

7. Descuentos
orientados y
personalizados
Las empresas
pueden ver que
descuentos tienen
las tasas de
conversión mas
altas

8. Examinar las condiciones
del mercado para ayudar a
las empresas a determinar
los niveles de precios y
descuentos mas óptimos.
Predecir
comportamiento
de la competencia

9. Ayuda a determinar cuándo
promover productos o servicios
específicos a clientes
potencialmente receptivos
Venta
ascendente y
venta cruzada

10. Modelos de pronóstico: nuevos datos
basados en lo aprendido de datos
históricos.
Modelos de clasificación: categoriza
información basada en datos históricos
Modelos de valores atípicos: identifica
datos que se desvían de la tendencia.
Modelo de series de tiempo: el tiempo es
el parámetro de entrada.
Modelo de agrupamiento: dividir los datos
en diferentes conjuntos de datos basados
en atributos específicos
Tipos de análisis predictivo en
ventas
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11. Ventajas del análisis predictivo
12
Tienes más información de tus clientes potenciales
Ciclo de ventas más rápido
Oportunidades de aumento de ventas
Intervenir en el momento oportuno

12. Gracias

13. Referencias
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https://anyconnector.com/es/data-driven-decision-making/predictive-sales-
analytics.html
https://ventas20.com/analisis-predictivo/
https://sergiosanchezblog.es/venta-predictiva-en-la-pyme-como-crecer-en-
ventas-y-en-numero-de-clientes/